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利用NVIDIA Clara構(gòu)建智能醫(yī)院解決方案

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Renee Yao ? 2022-04-22 14:38 ? 次閱讀
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五名 NVIDIA 初始合伙人 被提名為 2020-2021 人工智能技術(shù)沖刺 的決賽選手,這是一項旨在利用最新人工智能技術(shù)改善退伍軍人醫(yī)療保健的比賽。 sprint 由退伍軍人事務(wù)部( VA )主辦,旨在促進與業(yè)界和學(xué)術(shù)合作伙伴在人工智能工具方面的合作,這些工具利用聯(lián)邦數(shù)據(jù)解決退伍軍人的需求。有關(guān)競爭的更多詳細信息,請參見 官方新聞稿 。

參賽隊伍進行了由退伍軍人和其他專家組成的小組評審的演講和演示。來自工業(yè)界和大學(xué)的 44 個團隊參加了會議,解決了一系列衛(wèi)生保健挑戰(zhàn),如慢性病管理、癌癥篩查、康復(fù)、患者體驗等。

NVIDIA Initiation partners 的大多數(shù)解決方案都由 NVIDIA Clara 監(jiān)護人 提供支持,這是一種用于患者監(jiān)控、心理健康和患者護理的智能醫(yī)院解決方案。

JumpStartCSR 創(chuàng)建了“ Holmz ” – 一種數(shù)據(jù)源不可知的可解釋人工智能( XAI ),它提供了一種數(shù)字物理療法來預(yù)防和治療過度勞累/重復(fù)性壓力損傷。 Holmz 能在足底筋膜炎發(fā)生前 2 周預(yù)測足底筋膜炎并找出其根本原因,準確率為 97% ,在發(fā)生前 1 周為 99% ; Holmz 還能在疲勞相關(guān)跌倒發(fā)生前 15 分鐘預(yù)測足底筋膜炎并找出其根本原因,準確率為 99% 。在 AWS 上使用 TensorFlow 和 NVIDIA T4 GPU s ,訓(xùn)練出的解速度快 4 到 5 倍。他們正在 VA 的物理醫(yī)學(xué)和康復(fù)小組試用他們的 XAI ,并擴展他們的數(shù)字物理治療解決方案,以包括美軍的性能改進和預(yù)測。

Ouva 是一個自主的遠程監(jiān)控和環(huán)境智能平臺,旨在提高患者安全和操作效率。他們的解決方案利用 NVIDIA Clara Guardian 中的 cuDNN 、 TensorRT 、 遷移學(xué)習(xí)工具包 ,并在 NVIDIA RTX 6000 GPU 上運行。在 VA-tech sprint 的過程中, Ouva 通過觀察從 40000 名患者的 EMR 中收集的 9 個生物標記物,能夠在臨床診斷前 24 小時預(yù)測膿毒癥感染。通過使用人工智能處理遠程醫(yī)療攝像頭的數(shù)據(jù), Ouva 允許護士在遠程或隔離條件下監(jiān)視更多的患者。他們已經(jīng)開始在歐洲部署遠程護理監(jiān)控解決方案,并在美國進行試點。他們的近期目標是將 Ouva 獨特的患者活動數(shù)據(jù)與電子病歷( EMR )相結(jié)合,以更準確地預(yù)測更多類似敗血癥的病例。

路徑?jīng)Q策支持軟件 ,一個 GPU 加速專家系統(tǒng),為 2 型糖尿病患者推薦藥物治療方案。他們的解決方案是在 CUDA 上開發(fā)的,在 AWS 上使用 NVIDIA GPU ,實現(xiàn)了 20 倍的加速比。該軟件的建議顯示,糖化血紅蛋白( HbA1c )降低了 2 。 1 個百分點,計劃外糖尿病相關(guān)的醫(yī)療補助申請減少了 770 美元/患者/年。該團隊目前正在進行電子病歷整合,并擴大其可評估的藥物清單。

Dialisa 是一個數(shù)字營養(yǎng)干預(yù)平臺,用于檢測慢性腎?。?CKD )的發(fā)病和監(jiān)測進展,并提供數(shù)字營養(yǎng)干預(yù)以延緩疾病的進展。他們在 AWS 上使用 TensorFlow 和 CUDA 在 NVIDIA GPU 上進行優(yōu)化,利用美國國家人工智能研究所( NAII )在退伍軍人管理局提供的通用縱向數(shù)據(jù)集檢測 CKD 發(fā)病的準確率達到 93 。 2% 。 Dialisa 希望在退伍軍人社區(qū)展示他們的算法和遠程監(jiān)控平臺的可行性,并歡迎更多的臨床合作伙伴在普通人群中進行試點研究。

KELLS 是一個 AI 驅(qū)動的牙科診斷平臺,在 AWS P3 實例上使用 TensorFlow 和 PyTorch 對 NVIDIA T4 GPU s 進行了優(yōu)化,實現(xiàn)了比以前使用的 AWS G4 實例高 3 倍的訓(xùn)練效率。 KELLS 的技術(shù)已經(jīng)證明,對于普通牙醫(yī)來說,檢測常見牙科疾病的準確率可以提高 30% ,尤其是檢測口腔疾病的早期癥狀,從而實現(xiàn)更及時有效的預(yù)防護理。他們繼續(xù)擴展他們的平臺,以支持不同數(shù)據(jù)模式的更多臨床發(fā)現(xiàn),并提高患者牙科護理的質(zhì)量和可及性。

“在這個競爭激烈的周期中,我們對提案的整體質(zhì)量感到不知所措,這是對我們?yōu)橥宋檐娙朔?wù)的使命的極大敬意,”人工智能技術(shù)沖刺項目負責(zé)人 Rafael Fricks 說非常復(fù)雜的人工智能能力比以往任何時候都更容易獲得;幾年前,在非常專業(yè)化的高性能計算領(lǐng)域之外,這些建議是不可能實現(xiàn)的?!?/p>

NVIDIA 期待著在即將到來的試點實施計劃階段為這些成功的初始合作伙伴提供持續(xù)的支持,以及他們的人工智能解決方案將為服務(wù)于我們國家退伍軍人的重要 VA / VHA 醫(yī)療保健 任務(wù)做出的貢獻。

關(guān)于作者

Renee Yao 在 NVIDIA 領(lǐng)導(dǎo)全球醫(yī)療 AI 初創(chuàng)公司,管理數(shù)字健康、醫(yī)療儀器、醫(yī)療成像、基因組學(xué)和藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的 1300 多家醫(yī)療初創(chuàng)公司。此前,她在 NVIDIA 擔(dān)任人工智能系統(tǒng)的高級產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品營銷經(jīng)理,為自動駕駛汽車、電信和大數(shù)據(jù)分析行業(yè)構(gòu)建捆綁解決方案和參考架構(gòu)。她畢業(yè)于加州大學(xué)伯克利分校哈斯商學(xué)院,主修經(jīng)濟學(xué)和信息技術(shù)。 Renee 被評為 B2B 產(chǎn)品營銷 50 強之一。在她的空閑時間,她喜歡競爭性的交誼舞,閱讀和旅游。

審核編輯:郭婷

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