ИИ Nvidia анализирует медицинские сканы в системе здравоохранения Великобритании

Искусственный интеллект обещает произвести революцию во многих областях деятельности, важнейшим из которых является здравоохранение. Возможность более быстрого и точного анализа медицинских изображений с помощью ИИ позволит успешно выполнять наиболее трудоемкую работу в области радиологической интерпретации.

С этой целью Nvidia и Королевский колледж Лондона объединили усилия, чтобы создать и обучить платформу ИИ для интерпретации рентгеновских снимков в больницах по всей Великобритании.

Идея использования платформ с искусственным интеллектом в медицинской диагностике и исследованиях все еще относительно нова, и это партнерство является первым в своем роде, стремящимся разработать систему ИИ для всего общественного здравоохранения Великобритании, Национальной службы здравоохранения (NHS). Клинические специализации включают онкологию, кардиологию и неврологию с использованием данных пациентов, расположенных по всей стране.

Более качественный и точный анализ изображений с помощью платформ ИИ – это не просто возможность скорейшего получения результатов исследований для обеспокоенных пациентов. Эта технология освободит перегруженных работой специалистов и может также привести к прорывам в области медицинской визуализации: от определения первопричины различных видов рака до классификации конкретных неврологических нарушений и определения оптимальных планов лечения.

В основе первого этапа проекта лежит система Nvidia DGX-2. Суперкомпьютер на базе графического процессора с вычислительной мощностью два петафлопса объединяет 16 взаимосвязанных графических процессоров. По мнению Nvidia, в настоящее время DGX-2 является самой мощной в мире системой ИИ. В проекте будут использованы инструментарий Nvidia Clara AI, нейронная сеть с открытым исходным кодом NiftyNet для анализа изображений и ряд других технологий получения изображений от таких действующих партнеров NHS, как Kheiron Medical, Mirada и Scan.

Безопасность и управление данными в клинических средах имеют первостепенное значение, и, поскольку модели ИИ в рамках этого проекта будут построены на основе данных пациентов по всей системе NHS по всей Великобритании, центр решил использовать «федеративное обучение» — впервые в истории NHS.

Федеративное обучение хранит данные в своем собственном, защищенном домене, позволяя при этом разрабатывать алгоритмы на нескольких сайтах, используя данные, расположенные в больницах по всей Великобритании. Этот подход призван обеспечить надежную и безопасную систему, которая полностью соответствует государственным требованиям в отношении конфиденциальности данных.