Das Röntgengerät von Intel und GE Healthcare verwendet eingebettete KI, um Scans zu priorisieren

KI in der Medizin: Technologie, die das Patienten-Arzt-Erlebnis verbessern kann Erfahren Sie, wie der Einsatz künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen dem Patienten zugute kommen kann - unabhängig von Geschlecht, Alter oder Rasse. KI kann insbesondere die medizinische Versorgung von Frauen und Frühgeborenen verbessern.

GE Healthcare und Intel haben eine neue Kombination aus Software und Hardware, mit der die kritischsten Röntgenstrahlen an die Spitze eines Teststapels für Notärzte gebracht werden können.

Die neue Lösung vereint das mobile digitale Röntgensystem von GE, die Critical Care Suite mit künstlicher Intelligenz und die Computer Vision-Plattform OpenVINO von Intel in einem Produkt. Die Critical Care-Algorithmen sind in die Bildgebungsgeräte eingebettet, um die Bildverarbeitungszeit zu beschleunigen. OpenVINO verbessert die Rechenleistung, damit Krankenhäuser diesen neuen Dienst auf vorhandener Hardware bereitstellen können.

"Das, was die Bilder tatsächlich erfasst, ist auch die Verarbeitung", sagte Todd Minnigh, CMO X-Ray von GE Healthcare, in einer Pressemitteilung. "Es ist nicht in der Cloud und nicht irgendwo auf einem Server stromabwärts."

Um diesen Service aufzubauen, fragten GE und Intel Radiologen und Technologen, wie Technologie den Röntgenprüfungsprozess verbessern könnte. Die Gesundheitsdienstleister hatten zwei Anfragen: Helfen Sie uns, seltene, lebensbedrohliche und leicht zu übersehende Zustände zu erkennen, und verschieben Sie diese Fälle automatisch zur Überprüfung an die Spitze der Prioritätenliste.

Pneumothorax ist eine solche Erkrankung. Dies geschieht, wenn Luft in den Raum zwischen Lunge und Brustwand entweicht und die Lunge zusammenbricht. Das Problem wird mit einer Röntgenaufnahme diagnostiziert. Es gibt nur etwa 200.000 Fälle pro Jahr.

Das neue Produkt kann auch kritische Fälle wie Pneumothorax kennzeichnen und zur sofortigen Überprüfung an Radiologen senden.

Dr. Rachael Callcut, außerordentliche Professorin für Chirurgie an der UCSF, Chirurgin an der UCSF Health und Direktorin für Datenwissenschaft am Center for Digital Health Innovation, arbeitete mit GE Healthcare an der Entwicklung der Critical Care Suite. "Wenn die Röntgenaufnahme eines Patienten aufgenommen wird, können die Minuten und Stunden, die für die Verarbeitung und Interpretation des Bildes benötigt werden, das Ergebnis in beide Richtungen beeinflussen. Die KI gibt uns die Möglichkeit, die Diagnose zu beschleunigen und die Art und Weise zu ändern, wie wir Patienten betreuen könnte letztendlich Leben retten und die Ergebnisse verbessern ", sagte Callcut in einer Pressemitteilung.

GE Healthcare erhielt im September die FDA-Zulassung für die Critical Care Suite, die die Verbesserungen der Röntgenverarbeitung umfasst. Die Critical Care Suite kennzeichnet nicht nur Röntgenstrahlen, die auf lebensbedrohliche Probleme hinweisen, sondern enthält auch einen intelligenten Algorithmus für die automatische Drehung. Dies ist normalerweise ein manueller Vorgang. Eine Schätzung geht davon aus, dass durch die Automatisierung dieser Aufgabe den Technikern etwa 70.000 Klicks pro Jahr eingespart werden könnten.

Katelyn Nye, globaler Röntgenproduktmanager für künstliche Intelligenz und Analytik bei GE Healthcare, sagte in einer Pressemitteilung, dass das Ziel darin bestehe, den neuen KI-Dienst durch Software-Upgrades oder über eine klare Hardware auf seiner großen Installationsbasis von Intel-Systemen verfügbar zu machen Upgrade-Pfad für ältere Systeme.

"Unser Ansatz beim Bau intelligenter Maschinen besteht darin, zusätzliche Schritte, Arbeitsabläufe oder Infrastrukturen zu vermeiden, wenn die Aufgabe mit dem ausgeführt werden kann, was der Kunde bereits heute hat", sagte Nye.

Verbesserung der Bildverarbeitung

Mit dem OpenVINO-Toolkit von Intel können Krankenhäuser diese neue Analysefunktion auf vorhandener Hardware verwenden. OpenVINO steht für Open Visual Inference und Neural Network Optimization. Diese Software kombiniert Computer Vision und Deep Learning Inferenz, damit ein Algorithmus Röntgenstrahlen erkennen kann, die zuerst überprüft werden sollten. Der Prozess wurde an mehr als 100 öffentlichen und benutzerdefinierten Modellen getestet, um zu verstehen, auf welche Warnzeichen bei Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zu achten ist.

Intel arbeitete mit mehreren Gesundheitsunternehmen zusammen, um OpenVino zu implementieren. Philips Medical nutzte die Plattform in seinen CT-Scannern und Bildgebungsgeräten, um Modelle zur Vorhersage des Knochenalters zu verbessern. In einem Whitepaper über Intels und Philipps Arbeit zur KI-Inferenz der Arbeitsbelastung im Gesundheitswesen erklären die Forscher, wie die Deep-Learning-Inferenzmodelle entwickelt wurden. Das Produktteam stellte fest, dass sich das Lungensegmentierungsmodell gegenüber den Basislinienmessungen um das 37, 7-fache verbessert.

Das Toolkit basiert auf Faltungs-Neuronalen Netzen und erweitert die Arbeitslast auf Intel-Hardware, um die Leistung zu verbessern. OpenVINO auch:

  • Ermöglicht tiefgreifende Lerninferenzen am Rand
  • Unterstützt die heterogene Ausführung über Computer Vision-Beschleuniger hinweg - CPU, GPU, Intel® Movidius ™ Neural Compute Stick und FPGA - mithilfe einer gemeinsamen API
  • Beschleunigt die Markteinführungszeit über eine Bibliothek mit Funktionen und voroptimierten Kerneln
  • Enthält optimierte Aufrufe für OpenCV und OpenVX *

Intel hat das Toolkit für Softwareentwickler und Datenwissenschaftler entwickelt, die an Computer Vision, neuronalen Netzwerkinferenzen und Deep Learning-Bereitstellungsfunktionen arbeiten und ihre Lösungen auf mehreren Plattformen beschleunigen möchten.

5G und Mobile Enterprise Newsletter

Mobile Sicherheit, Remote-Support, 5G-Netzwerke und die neuesten Telefone, Tablets und Apps sind einige der Themen, die wir behandeln werden. Lieferung dienstags und freitags

Heute anmelden

© Copyright 2020 | mobilegn.com