AI技術與醫學影像的融合擁有更大的潛力,在減輕醫生工作壓力提升工作效率以及突破醫學難題等方面仍有較大的發展空間,對此我們提出Omnisky-MP醫療影像方案,幫助醫療影像研究人員實現智慧化醫療。
根據《中國人工智能醫學影像產業研究報告》,當前醫療影像的問題及需求點主要在四個方面:
1、隨著我國AI醫學影像市場規模增長迅速,傳統手動標注方式因為需要較大的人力成本和時間成本,無法與市場相匹配。同時,醫療設備多樣化導致標注的數據格式繁多;
2、大部分醫學相關的算法模型開發周期長,實現一個AI應用場景至少需要半年以上的時間。影像相關的研究對于算力要求也較高、過程繁瑣,常規的輔助工具提供的功能不夠全面;
3、大量訓練好的模型并沒有投入到實際的生產使用中,準確度無法達到落地標準,導致建設重復、資源浪費等問題;
4、數據規模量巨大,從TB級別,躍升到PB級別,甚至ZB級別。此外,標注數據通常存儲在本地機器,數據存在泄漏風險。
為解決上述問題,Omnisky-MP方案包含“四個”總體建設目標:
圖像標注
提供目前國內兼容性最好、上手難度最低、支持模態最多、功能最齊全的醫療影像標注軟件——Pair。將Pair和NVIDIA醫療專用軟件Monai相結合,實現醫療影像自動化標注,全面加速標注工作,提高工作效率。搭配容天標注服務器虛擬化技術,保證醫療影像數據安全。
模型服務
借助容天自研的Omnisky-Brain平臺,實現模型從創建、調參、訓練、推理的全生命周期管理,提供一站式模型服務,幫助AI醫療場景實現從零到一,一到無窮的過程,實現醫療影像AI開發流程加速。
算力支撐
容天AIX 213邊緣計算設備,強大計算能力支持邊緣推理,搭配NVIDIA工具包,可實現多模型、高并發、低延遲輸出。
全棧方案
容天醫療集群硬件解決方案,一套硬件解決所有算力需求,搭配容天RT5.0集群調度軟件,讓計算資源合集中管理、監控、分配。
通過上述方式實現數據標注易上手、模型服務多功能、影像安全高保障、硬件資源可管控。
圖1 四層一體系總體框架
1、醫療影像標注
對于醫療影像的標注使用Pair標注軟件,兼容多種醫療影像格式,如:CT、PetCT、MRI、Ultrasound、microimaging、Gastroscope等。同時支持對影像圖片進行脫敏加密處理。
圖2 Pair軟件部分功能截圖
與常用的標注軟件相比,Pair作為國內第一款通用的醫療圖像標注軟件,其主要優勢表現如下:
表 Pair功能對比
Pair(界面)+Monai Label(功能)實現自動化標注,共同簡化醫療影像標注
通過Monai Label提供的自動化標注模型,對醫療影像進行自動標注。如果沒有相應的模型,可以通過手動標注4-5張圖片,自動生成標注模型。具備了自動標注模型后,可利用模型對醫療影像圖片進行自動化標注。如果此時標注準確度較低,Monai Label也支持用戶利用標注后的圖片,對自動標注模型進行二次訓練,提升自動標注準確度。
Pair將以上功能進行了集成,讓用戶可以通過全圖形界面進行操作,不在通過命令行的方式單獨使用Monai。
容天虛擬化方案
考慮到數據安全問題,把KVM和Pair相結合,將所有影像圖片放到存儲服務器上,在使用過程中,內部用戶通過標注服務器進行標注,外部用戶通過云服務的方式進行標注,均不能對圖片進行下載,以此保證數據安全。
圖3 虛擬化方案架構
2、模型研發
容天自研的Omnisky-Brain平臺,為醫療影像算法開發人員提供全功能機器學習AI開發平臺,幫助開發人員更快構建、訓練和部署AI模型,助力醫療影像構建高精度AI應用。
圖4 Omnisky-Brain平臺功能