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臺灣AI雲助攻 全玻片影像訓練AI辨識模型將發表



〔新網記者歸鴻亭台北報導〕  科技與醫療是臺灣的兩大優勢產業,透過彼此的激盪交融,智慧醫療的相關應用已遍地開花,但在數位病理領域仍是一片新藍海。組織病理切片數位化後,其影像解析度非常高,單一張數位玻片的解析度高達數十億甚至百億畫素,檔案最大可超過10GB,不僅資料儲存是一大挑戰,訓練AI模型更是曠日費時。

臺灣AI雲宣傳資料。(國家實驗研究院提供)
 臺灣雲象科技與國家實驗研究院高速網路與計算中心(國研院國網中心)合作,以具醫療影像優化架構的臺灣AI雲(Taiwan Computing Cloud, TWCC)為後盾,實現運用統一記憶體及算圖優化的技術,挑戰直接以全玻片數位病理影像發展AI模型,每個專案可節省專業醫師半年的標註時間,為數位病理AI技術帶來巨大的革新,讓臺灣醫療走在世界的領先群。

 這項核心業務是打造可辨識特定癌症細胞的深度神經網路模型,以輔助醫師更快速有效地在病理切片中辨識出癌症細胞。醫師針對癌症區域進行細節標註後,因影像過大,目前作法是將全玻片影像預先切割為數萬個小區塊,才能進一步訓練AI模型。傳統方法效果雖然優異,然而必須對每個區塊都有預先標註,才得以訓練深度神經網路模型。

 雲象科技於2019年運用統一記憶體及算圖優化的技術,挑戰用完整的全玻片影像來訓練深度神經網路,取代目前仰賴醫師專業人力標註並把影像切割成多個小區塊的方法,來節省專業病理科醫師數月到半年不等的標註時間。而此構想唯有在「臺灣AI雲」得以實現。和一般商用雲不同,臺灣AI雲採用高速計算架構設計,每個節點間設計有100G頻寬,讓全解析度影像資料得以順暢交換處理,使得高達數十億畫素的全玻片數位影像AI訓練變成可能。透過雲象科技軟體加速及臺灣AI雲,計算速度提高了275倍,每個專案可省下專業醫師近千個小時的標註時間;且可透過400倍超高解析度、零切割最完整的方式做全面檢視,大大提升了辨識的效率和品質。

臺灣AI雲即將發表。(國家實驗研究院提供)
 國研院國網中心主任史曉斌表示,為有效協助各項產業應用落地生根,TWCC於架構設計初期,即考量發展智慧醫療所需之特殊需求,讓各種應用的高難度技術突破成為可能。超級電腦不僅可以預測未來,還能協助醫生看病,守護生命的美好。

 雲象科技執行長暨共同創辦人葉肇元指出,數位病理AI將是未來實現精準醫療不可缺少的一環。目前雲象科技已應用新技術,與國內林口長庚醫院合作發展鼻咽癌全玻片影像AI偵測模組,實驗達96%以上的準確率;同時持續挑戰不同種類及更高難度的疾病病理辨識,例如骨髓抹片自動分類計數、肺癌辨識及定量、腎臟病理辨識等10幾項專案。

 此技術成果預計於今年11月國際高速計算大會(SuperComputing Conference, SC)發表,透過國研院國網中心的「臺灣AI雲」,可有效滿足生醫研究與應用所需之超高解析度影像運算,亦可增進AI模型訓練的生產力,支持科學家們進行更多技術創新,提升醫療品質。不僅有助實現精準醫療,帶來醫療產業革新,更在醫生的背後與科學家們一起努力,協助守護生命的美好。

頻道:資訊科技 分類:虛擬網路
採訪:歸鴻亭 發稿日期:2019/8/30 上午 11:10:34
關鍵字:國研院,國網中心,雲象科技,記憶體,神經網路
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