Medische beeldgegevens bevatten de kracht om levens te redden. Elk klein stukje van een afbeelding bevat mogelijk de sleutel tot enorm belangrijke doorbraken in de behandeling. En alleen al dit jaar produceerden ziekenhuizen meer dan 50 petabyte aan data, waarvan meer dan 90% uit afbeeldingen!¹ Dat is een schat aan informatie.
Maar zonder een eenvoudige, efficiënte manier om het te verwerken en te analyseren, kan deze digitale golf veranderen in een lawine en clinici begraven onder een reeks complexe beelden. Overweeg dit: van die 50 petabyte aan gegevens wordt minder dan 3% daadwerkelijk geanalyseerd en gebruikt.¹ Het blijkt dat het moeilijk is om bruikbare inzichten uit gegevens te halen wanneer het enorme volume clinici en hun IT-infrastructuren tot het uiterste drijft.
GE Healthcare* werkt met de hulp van Intel®-processors en de Intel® Distribution of OpenVINO™-toolkit om die last te verlichten door AI aan röntgenonderzoek toe te voegen om de detectie van pneumothorax te versnellen. Als je te maken hebt met levensbedreigende, moeilijk te detecteren aandoeningen, is elke seconde van belang.
Als eerste stap voerden onze partners bij GE* uitgebreid onderzoek en interviews met radiologen, en het werd al snel duidelijk dat inefficiënte workflows en röntgenanalyse belangrijke pijnpunten waren in hun dagelijkse routine. Ze hadden een eenvoudiger, meer gestroomlijnd proces nodig voor het detecteren en doorgeven van kritieke bevindingen, en GE* reageerde met een baanbrekende oplossing: de Critical Care Suite.
“Het is een AI-algoritme dat de eerste in zijn soort is. dat is ingebed in het beeldvormingsapparaat, zegt Todd Minnigh, CMO van X-Ray bij GE Healthcare*. Voor beeldanalyse en voor geneeskunde in het algemeen is dat een enorme stap voorwaarts!
In plaats van de beelden vast te leggen en ze vervolgens naar de cloud of downstream naar een server te sturen voor verwerking, gebeurt dat allemaal op het punt van zorg, allemaal op hetzelfde Intel-gebaseerde systeem. De originele beelden worden doorgestuurd naar het beeldarchiverings- en communicatiesysteem (PACS) en tegelijkertijd worden potentieel kritische AI-bevindingen naar de radioloog gestuurd. Op deze manier kunnen providers anomalieën in de gegevens sneller identificeren en markeren, en hebben ze de zichtbaarheid die ze nodig hebben om prioriteit te geven aan meer ernstige gevallen.
Bedenk eens hoe dit de workflow van ziekenhuizen zou kunnen veranderen. Het huidige first-in-first-out-systeem kan vaak resulteren in lange doorlooptijden, zelfs in noodsituaties, omdat clinici de gegevens eenvoudigweg niet snel genoeg kunnen verwerken en classificeren. Maar met bijna realtime inzichten over de ernst van gevallen kunnen ziekenhuizen een intelligente wachtrij creëren, waarbij de röntgenfoto van de juiste patiënt op het juiste moment aan de juiste arts wordt gekoppeld.
Het onderzoeken van röntgenfoto's voor pneumothorax is een bijzonder uitdagende use-case. Dus toen GE* de effectiviteit van de Critical Care Suite voor pneumothoraxdetectie wilde testen, wendden ze zich tot Intel voor zijn AI-expertise. (Ook bekend als een ingeklapte long, treedt pneumothorax op wanneer lucht of gas de holte tussen de longen en de borstwand binnendringt.) De Intel® Distribution van OpenVINO™-toolkit optimaliseerde de Critical Care Suite-algoritmen, met toevoeging van computervisie en deep learning-inferentietools, inclusief convolutionele beeldgebaseerde classificatiemodellen die zijn geoptimaliseerd voor de Intel®-gebaseerde processors die worden gebruikt in GE*-systemen. Wanneer een long instort, is tijd van essentieel belang en de overstap naar OpenVINO™ verbeterde de prestaties aanzienlijk.
Met de toevoeging van OpenVINO™-optimalisaties verlaagde het pneumothoraxmodel de inferentietijd van meer dan drie seconden tot minder dan één, en de inferentie op het Optima XR240amx röntgensysteem versnelde met 3,3x.² In een live ziekenhuisomgeving zal deze prestatieverbetering de levering van AI-verbeterde afbeeldingen die zijn gemarkeerd met metadata voor radiologen verder versnellen. En met deze cruciale informatie in de hand kunnen ze snellere, beter geïnformeerde diagnoses stellen.
Deze tests bewijzen dat AI-gedreven innovatie meer is dan een waardevolle toevoeging aan de reeks technologieën van een ziekenhuis – het is een haalbare optie . De imaging-oplossing werd volledig geïmplementeerd via software-upgrades, zonder de noodzaak van aanvullende infrastructuur of gespecialiseerde accelerators. Met OpenVINO™ kunnen technologen helpen de kosten te minimaliseren en de installatietijd te verkorten, terwijl ze ook beveiligingsproblemen verminderen.³
“De sleutel tot ieders succes is dat je partners wilt kiezen die op weg zijn om je te helpen succesvol te zijn”, zegt Katelyn Nye, GM, Global Mobile Radiography & Kunstmatige intelligentie, GE Healthcare*.
Op de gedeelde missie om medische beeldvorming vooruit te helpen, radiologen meer mogelijkheden te bieden en de resultaten voor patiënten te verbeteren, helpen GE Healthcare* en Intel ervoor te zorgen dat elke efficiëntie, elk relevant datapunt en elke seconde wordt goed gebruikt.
_____
Disclaimers
- “Beyond Imaging: The Paradox of AI and Medical Imaging Innovation”, The Pulse, 24 september 2018: newsroom.gehealthcare.com/beyond-imaging-ai-imaging-innovation
- Onthulling van configuratie van systeemtest: Intel ® Core™ i5-4590S CPU @ 3.00GHZ, x86_64, VT-x ingeschakeld, 16 GB geheugen, besturingssysteem: Linux magic x86_64 GNU/Linux, Ubuntu 16.04 inferencing service docker-container. Tests uitgevoerd door GE Healthcare, september 2018. Test vergelijkt de totale inferentietijd van het TensorFlow-model van 3,092 seconden met hetzelfde model dat is geoptimaliseerd door Intel® Distribution van het voor OpenVINO™ Toolkit geoptimaliseerde TF-model, wat resulteert in een totale inferentietijd van 0,913 seconden.
- De kenmerken en voordelen van Intel®-technologieën zijn afhankelijk van de systeemconfiguratie en vereisen mogelijk ingeschakelde hardware, software of service-activering. De prestaties variëren afhankelijk van de systeemconfiguratie. Geen enkel product of onderdeel kan absoluut veilig zijn. Neem contact op met de fabrikant of verkoper van uw systeem of lees meer op intel.com.
David P. Ryan
General Manager, Global Health & Business Unit Life Sciences, Intel
