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NVIDIA助力鹰瞳Airdoc眼科AI大模型建设与应用

作者: 吴舒舒 2023-10-20 11:44
NVIDIA
https://www.nvidia.cn/industries/healthcare-life-sciences/?ncid=pa-so-othe-522991-vt12
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人工智能计算服务提供商 | IPO后其它轮次 | 运营中
美国-加利福尼亚州
2019-01-01
TriplePoint Capital
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鹰瞳 Airdoc 是第一家在香港联交所上市的人工智能医疗公司,是全球眼科人工智能领域的先行者,致力于为慢性病早期筛查和管理、儿童青少年近视防控等提供全面和多方位的人工智能解决方案。


为解决未满足的医疗健康需求,鹰瞳 Airdoc 开发了人工智能视网膜影像相关的丰富产品管线,已广泛应用于社区诊所、体检中心、保险公司、视光中心及药房等场所,为用户提供疾病辅助诊断及健康风险评估。

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NVIDIA 助力眼科 AI 实现高效大模型训练和推理

眼科 AI 产品开发中需要大量的标注图像数据和模型训练。采用 NVIDIA Tensor Core GPU,鹰瞳 Airdoc 实现了大规模医疗影像数据的模型训练。通过采用 MONAI Label,更快、更高效的实现了大量医疗影像数据的快速标注,不只实现了眼底影像的急速处理与报告生成,还大大提升了更复杂的三维眼科 OCT 影像的疾病分析与识别的速度。

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图 1. 基于 multi-label classification 的多病种识别网络


产品部署时,每次 AI 的使用成本是一个重要的产品商业化考量。鹰瞳 Airdoc 采用云上 NVIDIA T4 GPU 作为推理平台,相比应用 CPU 推理,速度提升了 40 倍,降低成本同时提高了产品的可用性和普及性。此外,鹰瞳 Airdoc 还采用 NVIDIA TensorRT 推理框架做推理计算,通过简单的网络模式转换,将推理速度进一步翻倍,切换的过程非常的简便。


鹰瞳 Airdoc 通过大模型模拟血管神经变化,预测疾病演进的相关技术及产品已获国家专利,实现了快速的疾病病灶衍化预测与展示。实际部署中,会有多个请求和多个应用被调用。 其所使用 NVIDIA Triton 在调度多个 AI 应用时,实现了高效的负载均衡,较传统方案节省了计算费用。

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图 2. 通过大模型模拟血管神经变化,预测疾病演进


采用 NVIDIA AI 扩展更多应用场景

AI 大模型的浪潮正在改变所有的行业。鹰瞳 Airdoc 在建设眼科 AI 大模型的同时正在扩展更多的 AI 应用场景,探索采用 NVIDIA 的多种 AI 技术堆栈开发更多眼科的医疗 AI 场景。


采用 NeMo 框架构建垂直眼科领域的大模型和服务。并探索使用数字人音频至视频自动生成(Audio2Face)、对话模型 NeMo Framework 以及医学影像 MONAI 技术的组合创新应用。

采用 NVIDIA Jetson 嵌入式 AI 计算产品,探索创新的边缘侧和终端侧医疗应用的实现和加速方法。


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吴舒舒

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