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AI如何让超声波更好地用于医疗诊断?

2019-08-12
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在紧急医疗情况下,基于手头信息的快速诊断可能会事关病人的安危。


对于非紧急情况也是如此。当可用的医疗设备有限时,诊断上的延误也可能会将这些状况变成紧急情况。


超声能够准确、有效和非侵入性地诊断许多疾病,包括阑尾炎、心脏异常和许多泌尿和妇科疾病。


但大多数应急响应人员和医疗专业人员要么没有接受过培训,要么则没有配备使用这项技术的设备。


DESKi是位于法国波尔多的NVIDIA初创加速计划成员之一,他正在通过使用人工智能,让医护人员更好地利用超声波来治疗他们的病人。


DESKi的首席执行官Bertrand Moal说:“世界上三分之二的人口无法使用到医学成像技术,这是一个公共健康问题。”“超声是非侵入性的,价格低廉,可以用来诊断多种器官的疾病,这使得它成为非专业人士在护理时支持诊断的完美工具。”


超声波的好处


为了帮助那些在医疗第一线的人们做出更准确的诊断和更好的关于病人护理的知情决定,DESKi创建了DeepEcho。


该系统结合了以NVIDIA DGX 工作站为训练对象的深度学习算法,以及可以连接到手机和平板电脑的尖端手持超声设备,在紧急情况下为心脏健康专家提供专业知识。


DESKi利用领先心脏病学单位的大量训练数据,开发了一系列神经网络,可以确定DeepEcho的超声探头是否处于正确的位置,从而获得准确而有洞察力的心脏图像。


该公司还在训练自动测量左心室射血分数的算法,这有助于诊断心力衰竭。


Moal说: “通过在现场部署带有人工智能软件的超声波,我们正在尝试把医学成像专业知识带给那些最需要它的人。”


保护病人隐私


为了训练他们的深度学习算法,DESKi需要收集经过心脏病学专家审核和解释的高质量数据。


最近,这家初创公司与波尔多大学医院(Bordeaux University Hospital)签署了一项框架协议,开发包括DeepEcho在内的人工智能项目。


该院每年有超过20,000多例的心脏超声检查都由经验丰富的心脏病专家完成。DESKi使用这些检查的匿名数据来训练其深度学习算法。


为了加快训练速度,DESKi求助于NVIDIA DGX 工作站。桌面超级计算机的可移植性使他们能够在内部构建初始框架;当需要部署时,他们会将系统转移到医院本身。


DESKi的联合创始人兼首席技术官Victor Ferrand指出:“通过在医院现场部署NVIDIA DGX 工作站,我们能够将尖端人工智能技术与心脏病学专业知识结合起来,同时确保患者数据是安全的,不会从医院泄露。”


未来,DESKi计划将其工具扩展到其他专业,如妇科,胃肠病学和泌尿外科。



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