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Le nouveau kit d’outils d’IA NVIDIA Clara permet aux développeurs de créer et de déployer des applications d’imagerie médicale afin de créer des instruments intelligents et des workflows de soins de santé automatisés.

Dans les hôpitaux d’aujourd’hui, les techniciens en imagerie médicale s’efforcent de suivre le rythme des charges de travail découlant de l’utilisation croissante des tomodensitogrammes, des IRM et d’autres images utilisées dans les processus de diagnostic. Dans un grand système hospitalier, un nombre relativement restreint de techniciens peut désormais être confronté à des centaines, voire des milliers d’analyses en une seule journée. Pour faire face à ce volume, ces techniciens surchargés de travail ont besoin d’outils pour les aider dans le processus d’analyse d’images complexes, d’identification des anomalies difficiles à détecter et de recherche des indicateurs de maladie.

Les établissements médicaux se tournent de plus en plus vers l’intelligence artificielle pour répondre à ces besoins. Grâce aux technologies de Deep Learning, les systèmes d’IA peuvent désormais être entraînés pour servir d’assistants numériques qui prennent en charge une partie des tâches lourdes liées aux flux de travail d’imagerie médicale. Il ne s’agit pas d’utiliser l’IA pour remplacer des professionnels formés. Il s’agit d’utiliser l’IA pour rationaliser les flux de travail, augmenter l’efficacité et aider les processionnelles à identifier les cas qui nécessitent leur attention immédiate. Le service informatique des hôpitaux doit élaborer des stratégies pour rendre son infrastructure prête pour l’IA. NVIDIA et l’American College of Radiology se sont associés pour permettre à des milliers de radiologues de créer et d’utiliser l’IA dans leurs propres installations, avec leurs propres données, au sein d’un vaste réseau de milliers d’hôpitaux.

L’un de ces ensembles d’outils pilotés par l’IA est NVIDIA Clara AI, une plate-forme informatique ouverte et évolutive qui permet le développement d’applications d’imagerie médicale pour les environnements informatiques hybrides (intégrés, sur site ou Cloud). Avec les fonctionnalités de NVIDIA Clara AI, les hôpitaux peuvent créer des instruments intelligents et automatiser les workflows de soins de santé.

La boîte à outils Clara AI Toolkit

Pour aider les organisations à mettre en œuvre l’IA de Clara, NVIDIA propose le SDK Clara Deploy. Ce kit de développement logiciel packagé par Helm comprend un ensemble de conteneurs NVIDIA GPU Cloud (NGC) qui fonctionnent ensemble pour fournir un workflow de traitement d’images médicales de bout en bout dans Kubernetes. Les images de conteneur NGC sont optimisées pour les systèmes accélérés par processeur graphique compatibles NGC, tels que le Dell EMC PowerEdge™ C4140 et le Dell EMC PowerEdge™ R740xd.

Les conteneurs Clara AI incluent des bibliothèques accélérées par processeur graphique pour l’informatique, les graphiques et l’IA ; des exemples d’applications pour le traitement et le rendu d’images ; et des flux de travail de calcul pour les données de tomodensitométrie, d’IRM et d’échographie. Ces fonctionnalités tirent parti de Docker et Kubernetes pour orchestrer les flux de travail d’imagerie médicale et se connecter aux PACS (systèmes d’archivage et de communication d’images) ou faire évoluer les applications d’instruments médicaux.
 

Figure 1. Architecture de Clara AI Toolkit

La boîte à outils Clara AI Toolkit réduit les obstacles à l’adoption de l’IA dans les workflows d’imagerie médicale. Le Kit de développement logiciel (SDK) Clara AI Deploy comprend les éléments suivants :

• Interface d’ingestion de données d’un adaptateur DICOM pour communiquer avec un système de PAC d’hôpital
• Services de base pour l’orchestration et la gestion des ressources pour le déploiement et le développement des workflows
• Référencer des applications d’IA qui peuvent être utilisées telles quelles avec des données définies par l’utilisateur ou modifiées avec des algorithmes d’IA définie par l’utilisateur
• Fonctionnalités de visualisation permettant de suivre la progression et d’afficher les résultats

Plates-formes de serveur pour le kit d’outils

Pour les organisations qui cherchent à capitaliser sur l’IA NVIDIA Clara, Dell EMC fournit des plates-formes de serveur robustes, accélérées par des processeurs graphiques, qui prennent en charge le kit d’outils Clara AI Toolkit : le serveur au format rack Dell EMC PowerEdge™ R740xd et le serveur au format rack Dell EMC PowerEdge™ C4140.

Le serveur PowerEdge R740xd offre un équilibre entre évolutivité du stockage et performances. Avec la prise en charge des disques NVMe et des processeurs graphiques Nvidia, cette plate-forme 2U à deux sockets répond aux exigences des charges applicatives d’IA et d’imagerie médicale Clara. Le serveur PowerEdge C4140 est quant à lui un serveur au format rack 1U optimisé par un accélérateur, conçu pour les charges applicatives les plus exigeantes. Avec la prise en charge de quatre processeurs graphiques, ce serveur à deux sockets ultra-dense est conçu pour relever les défis des charges applicatives cognitives, y compris l’IA, l’apprentissage automatique et le Deep Learning.

Dans le laboratoire d’innovation en matière d’IA et de HPC de Dell EMC, nous avons utilisé Clara AI Toolkit avec segmentation tomodensitométrique des organes et segmentation tomodensitométrique du foie sur nos serveurs accélérés par processeur graphique exécutant Red Hat Enterprise Linux. Pour ces tests, nous avons collecté des données de tomodensitométrie abdominale, une série d’images médicales 2D, à partir du https://www.cancerimagingarchive.net/ des archives d’images du cancer du NIH. Nous avons utilisé les outils de la boîte à outils Clara AI pour exécuter un flux de travail qui convertit d’abord la série DICOM pour l’ingestion et identifie les organes individuels à partir de la tomodensitométrie (segmentation des organes).

Ensuite, le flux de travail peut utiliser ces organes segmentés comme entrée pour identifier toute anomalie. Une fois l’analyse terminée, le système crée à la fois un rendu de volume 3D annoté par MetaIO qui peut être visualisé dans le serveur de rendu Clara et des fichiers DICOM qui peuvent être comparés côte à côte avec des visionneuses d’images médicales telles que ORTHANC ou Oviyam2. Les outils inclus dans Clara AI Toolkit constituent un bon point de départ pour une utilisation dans les environnements d’imagerie médicale qui cherchent à tirer parti de la puissance de l’IA.
 

 
Figure 2 : Visionneuse Oviyam2 montrant une vue côte à côte de la tomodensitométrie traitée par l’IA Clara et la tomodensitométrie d’origine

L’IA de Clara au travail

Bien que Clara AI soit une offre relativement nouvelle, elle a été lancée en mars, avec une disponibilité générale en juin, la plate-forme est déjà utilisée dans certaines grandes institutions médicales, notamment l’Université d’État de l’Ohio, les National Institutes of Health et l’Université de Californie à San Francisco, selon NVIDIA.

Les scientifiques du National Institutes of Health Clinical Center et de NVIDIA ont utilisé Clara AI pour développer une méthode de généralisation de domaine pour la segmentation de la prostate à partir des tissus environnants sur l’IRM. Un blog de NVIDIA note que le modèle localisé « a atteint des performances similaires à celles d’un radiologue et a surpassé d’autres algorithmes de pointe qui ont été entraînés et évalués sur des données du même domaine ».

Comme le montrent ces pionniers, l’IA NVIDIA Clara est une plate-forme qui peut potentiellement apporter beaucoup de valeur aux organisations qui cherchent à tirer parti de l’IA pour permettre le Deep Learning à grande échelle pour l’imagerie médicale.
 

 
Figure 3 : Affections du foie segmenté identifiées par Clara AI Toolkit

Pour en savoir plus

Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de NVIDIA Clara, consultez les liens suivants :

• Page de téléchargement de Clara AI Toolkit :
  • https://developer.nvidia.com/clara-medical-imaging 
• Blog des développeurs techniques
  • https://devblogs.nvidia.com/annotate-adapt-model-medical-imaging-clara-train-sdk/
• Actualités des développeurs :
  • https://news.developer.nvidia.com/nvidia-clara-train-sdk-now-available/
• Plate-forme NVIDIA Clara.
  • https://news.developer.nvidia.com/nvidia-clara-platform-augmenting-radiology-with-ai/