對于醫(yī)療專業(yè)人員而言，新技術(shù)可以改變他們的工作方式，實現(xiàn)更準確的診斷并改善治療及照護，對于患者而言，醫(yī)療創(chuàng)新可以減輕痛苦并挽救生命，醫(yī)生及放射醫(yī)師通過人工智能的發(fā)展和不斷改進計算模型，可降低誤診率并提高工作效率。雖然目前人工智能輔助診斷炙手可熱，但大多數(shù)人工智能研究仍是在孤立的情況下進行的，且因為數(shù)據(jù)集有限，很可能會出現(xiàn)模型過于簡化的問題。
即使當一個完全驗證的模型可用時，如何在現(xiàn)有本地環(huán)境中部署算法仍然是一個挑戰(zhàn)，另一方面，為AI創(chuàng)建一個新的專用工作流成本高昂，會產(chǎn)生不必要的數(shù)據(jù)孤島，并會中斷現(xiàn)有工作流，造成不必要的成本消耗。
EBM研發(fā)團隊引入了“EBM-AI工作流”
為了解決這些問題，EBM研發(fā)團隊引入了“EBM-AI工作流”，該工作流是一個軟件工作平臺，用于無縫嵌入數(shù)據(jù)注釋、案例訓練以及部署基于AI的高級可視化醫(yī)學成像應用。它具有能夠承受十億級大數(shù)據(jù)的強大PACS服務器功能，并能夠在后端進行推理和生成AI輸出的自動過程，以及本機統(tǒng)一標記接口和NVIDIA Clara應用程序框架，以實現(xiàn)對AI模型的預先訓練并建立順暢的AI學習渠道。
NVIDIA Clara平臺是一個開放、可擴展的通用計算平臺，借助該平臺，開發(fā)者可以構(gòu)建和部署醫(yī)學成像應用程序，用于人工智能輔助注釋、聯(lián)合學習和實時影像和視頻分析，用于邊緣服務器和嵌入式設(shè)備上的人工智能計算。
通過集成NVIDIA Clara SDK，EBM使用預先訓練的模型和現(xiàn)有的解決方案來開發(fā)推理和人工智能輔助注釋的工作流。當接收到來自本地醫(yī)療機構(gòu)PACS系統(tǒng)或設(shè)備上的影像時，EBM影像平臺將自動激活和分析影像，以便調(diào)用相應的模型，然后將AI推斷的輸出結(jié)果封裝為DICOM格式，以便可以在EBM PACS Viewer或任何其它支持標準DICOM 3.0的PACS Viewer上進行顯示。
“EBM-AI工作流”同時具備人工智能和邊緣計算能力
此外，通過在EBM PACS Viewer上使用本地標記工具，還可以創(chuàng)建模型優(yōu)化過程的反饋機制。在生成注釋數(shù)據(jù)之后，由于集成了NVIDIA傳輸學習工具包，在遇到特殊案例時，AI就可以自行學習分析，從而隨著時間的推移不斷提高AI模型的性能。
整合了NVIDIA Clara的EBM人工智能工作流，同時具備人工智能和邊緣計算能力，這樣就可以在醫(yī)療設(shè)備上保留關(guān)鍵的處理任務，使醫(yī)護人員能夠針對性有效的收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并獲得實時分析結(jié)果，從而做出及時的診斷，更可協(xié)助醫(yī)師在判讀影像時，多一份提醒機制，讓醫(yī)生在大量的影像中快速找出病灶，以便在分秒必爭的救護中實施有效的醫(yī)護救治。
