那曲信息港
法律
当前位置:首页 > 法律

计算能力或将成AI诊疗的又一胜负手

发布时间:2019-04-10 22:40:19 编辑:笔名

计算能力或将成AI诊疗的又一“胜负手”

作者:盛利来源:科技

数据、数据,还是数据。在医学人工智能领域,无论是医学影像识别、智能机器人,还是辅助诊疗、药物研发,都离不开庞大的医疗样本大数据作为机器训练的基础。

仅靠读书百遍、其义自见就能培养超级医生吗?日前,国内专用于医学图像人工智能技术的研发平台神农1号(SINOSEEDS)超算中心诞生。这不禁让人思考:面对同样的医疗大数据进行学习,也有聪明孩子与笨孩子的区别。

聪明孩子更可能成名医

如果说数据是矿山,那么超算能力就是挖掘机。神农1号研发团队负责人、希氏异构公司董事吴韧说,人工智能应用技术研发的三大核心要素是算法、数据和算力。其中代表算力的计算平台,主要负责是通过学习进行医学人工智能训练,并根据训练成果识别疾病图像、辅助诊疗等。

本月在成都发布的神农1号,就是为医学人工智能训练、处理图像定制。它采用了64个英伟达的TeslaV100 GPU,拥有每秒8千万亿次的计算能力,每秒可学习5万张医疗图片,半小时内处理百亿级的图片。

配合高速络、独特的系统设计、独到的算法和软件的优化,整个系统能非常高效地完成各种医疗人工智能的训练任务。吴韧说,AI超算中心不同于采用CPU处理器的超算中心,不是可以直接采购的商业化设备,需要由使用方面依靠自有技术搭建,决定其核心性能的要素,除了自身性能外,还包括搭建技术和并行计算的效能发挥等。目前,它的并行计算效能高达90%以上,训练图片识别ImageNet模型仅需52分钟,而传统的服务器训练通常需要10天左右。

自建超算中心是否必要

在医疗AI领域,算力的重要性过去容易被忽略部分医疗AI企业选择用开源式的AI技术,在云端租用服务器实现计算。

这首先考虑的是成本、数据量等性价比的问题。一家大数据企业首席技术官说,在医疗、金融这两个大数据应用广泛的领域,数据量往往决定了是否需要独立、高阶的计算能力,可大部分企业并无足够数据量。而希氏异构去年与四川大学华西医院合作建立华西希氏医学人工智能研发中心,使海量的医疗数据有了来源。

用传统的云计算,海量数据如何传输?云端计算能力是否足够?数据安全是否能保障?希氏异构创始人宋捷说,不同于小样本的初级AI医疗,神农1号未来服务的目标将是CT、超声、皮肤、心电等多疾病领域的AI应用技术研发。举个简单的例子,机器学习后,会帮助医生判断图像中是息肉、肿瘤或者静脉曲张,而不是筛查单一疾病。

此外,医疗行业的特殊性过去往往被AI企业忽略。如同一座山从不同角度横看成岭侧成峰万盛棋牌游戏下载
,疾病的判断标准并非一成不变。华西医院内镜中心主治医师黄志寅以双方合作研发的AI消化内镜为例,向解释,消化内镜识多为非标准化采图,影响因素多、图像差异大,为传统的AI识图带来难度,这就需要独立且强大的计算能力提升模型识别率。

值得注意的是,医学仍在动态发展新品种桃树苗
,疾病的判断标准并非固定,一旦医学理解发生改变,机器又要重头学习或补充新知识,那么拥有强大的计算能力显然会学得更快、更好。黄志寅说指纹锁生产厂家

中国互联数据中心预测,到2020年全球医疗数据量将达到40万亿GB,大约是2010年的30倍之多。随着人工智能产业不断进步,一旦数据不再是门槛或壁垒,计算能力将成为关键的竞争力。英伟达中国高性能计算与新兴业务总经理刘通表示,愈发强大的人工智能计算性能,将为医疗行业带来无限创新的可能。( 盛 利)