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英特爾AI解決方案,可快速識別視網(wǎng)膜狀況

2021-04-01
來源:EEWORLD
關(guān)鍵詞: 英特爾 AI

  Sankara眼科基金會和位于新加坡的Leben Care正積極合作,在印度部署一項名為Netra.AI的全面視網(wǎng)膜風(fēng)險評估軟件即服務(wù)(SaaS)平臺。Netra.AI由英特爾?技術(shù)驅(qū)動,是一個云端人工智能解決方案。通過深度學(xué)習(xí),該方案可實現(xiàn)快速的視網(wǎng)膜狀況識別,并能夠與人類醫(yī)生的準確度相媲美。Netra.AI可以準確識別糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR),從而大大減輕玻璃體視網(wǎng)膜外科醫(yī)生的篩查負擔(dān)。

  “通過人工智能技術(shù)推動疾病檢測和預(yù)防不僅是醫(yī)療行業(yè)邁出的關(guān)鍵一步,也是人類的巨大飛躍。印度是世界上糖尿病患者最多的國家之一,而糖尿病視網(wǎng)膜病變是導(dǎo)致適齡工作人群視力減退和失明的主要原因。Sankara眼科基金會和Leben Care充分利用英特爾?至強?可擴展處理器及其內(nèi)置的英特爾?深度學(xué)習(xí)加速功能,通過Netra.AI平臺,對糖尿病視網(wǎng)膜病變進行準確檢測,并予以及時治療,從而有效地幫助糖尿病患者避免視力損傷與失明。”

  ——Prakash Mallya,英特爾公司印度區(qū)副總裁兼市場營銷集團總經(jīng)理

  重要意義:印度是世界上糖尿病患者最多的國家之一,到2030年將接近9800萬例1。研究表明,糖尿病視網(wǎng)膜病變是成年人失明和視力減退的主要原因,早發(fā)現(xiàn)、早治療對遏制視力損傷至關(guān)重要。然而,印度缺乏訓(xùn)練有素的視網(wǎng)膜醫(yī)療專家——特別是在偏遠的農(nóng)村地區(qū)。這限制了對無癥狀患者的有效篩查,導(dǎo)致大量病人在確診之初就已是糖尿病眼病晚期。

  印度Sankara眼科基金會醫(yī)療管理、質(zhì)量與教育總裁Kaushik Murali博士表示:“科技與人工智能有效促進了醫(yī)療服務(wù)的普及,特別是在疾病篩查方面。Sankara眼科基金會的團隊扎根印度,致力于為可治愈的糖尿病眼病患者免除失明的困擾。借助英特爾強大的人工智能平臺,我們與Leben Care共同主導(dǎo),完成了Netra.AI解決方案的設(shè)計與開發(fā)工作。這也成為了一個經(jīng)典范例,向世人展示我們?nèi)绾蚊鎸?fù)雜挑戰(zhàn),積極攜手合作伙伴,共同開發(fā)具有影響力與深遠意義的解決方案?!?/p>

  技術(shù)人員通過操作便攜式眼底相機設(shè)備,獲得病人的相關(guān)圖像。通過云端的網(wǎng)絡(luò)入口,Netra.AI能夠?qū)ζ溥M行分析,從而立即得出具有參考意義的糖尿病視網(wǎng)膜病變分期結(jié)果。該解決方案使用了與知名視網(wǎng)膜專家合作開發(fā)的尖端人工智能算法,并采用四步深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)。這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可識別視網(wǎng)膜/非視網(wǎng)膜圖片,利用自動圖片質(zhì)量評估來檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變分期,并根據(jù)眼底圖像的像素密度來標注損傷部位。由于該解決方案可識別正常/非正常視網(wǎng)膜圖片,有助于對大量人群進行視網(wǎng)膜病變篩查,因此也可將其擴展到其它視網(wǎng)膜疾病和青光眼的檢測上,這將會減少醫(yī)療專業(yè)人士的篩查負擔(dān),并集中關(guān)鍵資源,以對需要立即治療和干預(yù)的患者進行救助。

  初步結(jié)果:到目前為止,Netra.AI已在印度篩查了3,093名患者,對742名高?;颊哌M行了確診。該解決方案在上傳圖像兩分鐘內(nèi)即可生成詳細報告,并提供迅速而精準的診斷,幫助醫(yī)生為需要轉(zhuǎn)診到醫(yī)院的患者提供即時咨詢。在基礎(chǔ)設(shè)施和資源有限、醫(yī)療系統(tǒng)負擔(dān)沉重的印度,這無疑是一個大規(guī)模篩查視網(wǎng)膜疾病的強大工具。

  運作原理:利用內(nèi)置英特爾深度學(xué)習(xí)加速和英特爾?高級矢量擴展512加速的英特爾?至強?可擴展處理器,Netra.AI解決方案進行了優(yōu)化。英特爾?架構(gòu)能夠提供極具靈活性的服務(wù)與強大的數(shù)據(jù)保護,對海量數(shù)據(jù)進行快速處理,且無任何性能缺陷。除了英特爾?的高性能函數(shù)庫之外,該解決方案還為用戶帶來由英特爾進行優(yōu)化的TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch映像,從而進一步提升了應(yīng)用性能。


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