北京2021年2月19日 /美通社/ -- 2020年，國家藥監(jiān)局批準發(fā)出了第一張以“影像輔助診斷”命名的醫(yī)療AI軟件NMPA三類醫(yī)療器械認證，意味著臨床醫(yī)療領(lǐng)域進入了一個新的時代 -- 為患者診斷的不僅僅只有醫(yī)生，AI也可以參與影像分析，輔助醫(yī)生判斷得更加準確。拿到這張三類證的AI軟件是安德醫(yī)智旗下BioMind“天醫(yī)智”顱內(nèi)腫瘤磁共振影像輔助診斷軟件。參與這款軟件研發(fā)的為浪潮AI服務器AGX-5和浪潮AIStation。

AI為提升疾病診斷能力提供新思路

2018 年《柳葉刀》發(fā)布的全球腫瘤生存趨勢監(jiān)測報告顯示，我國整體腫瘤 5 年生存率為 36.0%，遠低于美國的 64.0%。之所以出現(xiàn)如此大的差距，很大程度上因為我國在腫瘤早篩方面存在著較大提升空間：一方面，我國居民普遍缺乏疾病早篩的意識，另一方面，我國大量醫(yī)療機構(gòu)（特別是基層的醫(yī)療機構(gòu)）受限于醫(yī)療設(shè)備、高級醫(yī)療人才匱乏等原因，難以從醫(yī)學影像中及時、準確發(fā)現(xiàn)并判斷疾病。

要解決這一問題，固然可以依靠高級醫(yī)療專業(yè)人才的持續(xù)培養(yǎng)、輸送來改善，但是，專業(yè)醫(yī)療人才資源需要長時間積累，無法一蹴而就。在此背景下，AI就展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢，其能夠通過特征提取網(wǎng)絡(luò)、分類與分割網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，幫助醫(yī)生快速篩除醫(yī)學影像，提高分析影像的準確度，縮短診斷結(jié)果報告時間，提升醫(yī)療系統(tǒng)的診斷能力。

首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院（以下簡稱：天壇醫(yī)院）與北京安德醫(yī)智科技有限公司（以下簡稱：安德醫(yī)智）合作，聯(lián)合成立了全球首個“神經(jīng)疾病人工智能研究中心”，旨在通過醫(yī)工結(jié)合的方式，聯(lián)合展開全球領(lǐng)先的神經(jīng)系統(tǒng)疾病人工智能應用的科研、轉(zhuǎn)化、臨床等方面的探索。前文提到的取得NMPA三類首證的BioMind“天醫(yī)智”顱內(nèi)腫瘤磁共振影像輔助診斷軟件，便誕生于此。

天壇醫(yī)院能夠?qū)⑵湓谏窠?jīng)科學等方面的深厚積累、領(lǐng)先優(yōu)勢，通過AI技術(shù)下沉到基層醫(yī)院。基層醫(yī)院相當于引進了一名擁有高年資專家，居民不用擠到大城市、大醫(yī)院，在家門口就能獲取高品質(zhì)、個性化的治療方案，這將在很大程度上緩解看病難、看病貴的問題。

AI研發(fā)計算平臺升級，安德醫(yī)智與浪潮共同攜手發(fā)力

天壇醫(yī)院與安德醫(yī)智基于上萬例臨床影像數(shù)據(jù)進行AI模型開發(fā)與訓練的過程中，遇到三個與AI計算力相關(guān)的問題。

一是，CT/MRI影像數(shù)據(jù)量大，單個病例可以達到GB級，上萬病例的數(shù)據(jù)規(guī)模對原有計算平臺產(chǎn)生了巨大的壓力，數(shù)據(jù)讀取、處理速度非常慢。二是，要想實現(xiàn)多種疾病的精準診斷，相應的AI模型復雜度高、計算量大，使用原有的計算平臺進行分布式訓練，單次耗時長達兩周。三是，工程師需要針對身體各部位開發(fā)相應的模型并進行訓練，訓練任務多、使用人員多，經(jīng)常需要一卡處理多個任務，算力資源分配不均、算力利用率不高，并且開發(fā)環(huán)境部署復雜，工程師各自維護一套開發(fā)環(huán)境，不利于團隊協(xié)作。

安德醫(yī)智希望升級計算平臺，在化解AI算力瓶頸的同時，對計算力資源進行統(tǒng)一、高效的管理。針對此需求，浪潮提供了包括浪潮AI服務器AGX-5、AI資源平臺AIStation在內(nèi)的整體解決方案。

安德醫(yī)智工程師使用的圖像重構(gòu)、深度學習等模型數(shù)據(jù)量大、復雜度高，對計算平臺的顯存、性能要求高。相比原計算平臺，AGX-5實現(xiàn)顯存翻倍，大大縮短了海量影像數(shù)據(jù)的吞吐時間，能夠支持規(guī)模更大、復雜度更高的模型訓練。此外，AGX-5單機計算性能高達2 PetaFLOPS，是原計算平臺的3倍，通過16顆AI芯片的高速互聯(lián)，大大加快了模型的并行訓練速度，將安德醫(yī)智的主要模型訓練速度提升10倍以上。

浪潮AIStation則很好地協(xié)助安德醫(yī)智實現(xiàn)了計算平臺資源利用率進一步提高、環(huán)境部署趨于簡單、團隊協(xié)作更加便捷等資源管理目標。一方面，工程師通過AIStation可視化界面可按需申請資源并同時提交多個任務，資源不足時任務排隊等待，任務完成后資源自動釋放，從而可以充分利用空閑時間進行訓練，提升資源利用率。另一方面，AIStation提供多種主流深度學習開源鏡像，工程師可通過容器的形式秒級創(chuàng)建開發(fā)環(huán)境，同時組內(nèi)人員創(chuàng)建的開發(fā)環(huán)境相互可見，并可進入開發(fā)調(diào)試，便于同步工作進度。AIStation支持了安德醫(yī)智近80位工程師同時使用計算平臺，顯著提升了資源使用率與訓練效率，GPU使用率由原來的30%上升為75%，訓練時間由2周多降為2天。

與AI計算平臺的緊密合作，使研發(fā)工作取得了進展，疾病診斷準確率也有了提升。

除此之外，安德醫(yī)智和浪潮還達成了元腦生態(tài)戰(zhàn)略合作協(xié)議，將繼續(xù)融合雙方的優(yōu)勢資源，開發(fā)軟硬件一體化醫(yī)療+AI解決方案并加速應用落地，滿足更多醫(yī)療機構(gòu)、更多病種的輔助診斷需求，推動優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的下沉，滿足人民對于健康服務日益增長的需求，助力“健康中國”。