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AI設備助力新冠肺炎CT影像診斷 --烽火通信聯合DBCloud深腦云馳援上海抗疫最前線

2020年2月27日 17:41  CCTIME飛象網  

飛象網訊 2月21日晚,中國信科集團旗下烽火通信公司聯合DBCloud深腦云緊急調配人工智能深度學習一體機設備連夜運抵上海金山,為上海市公共衛生臨床中心提供AI算力支援,設備已于當晚完成整體安裝和調試工作,并正式投入到新型冠狀病毒肺炎的CT影像臨床診斷工作當中。

火速馳援,第一時間趕赴前線

上海市公共衛生中心是上海新冠肺炎疫情防控和治療的最前線,匯集178名市級醫院專家與300多名市公衛中心醫護人員,收治了300余名新冠肺炎確診患者,并成功治愈211人(2月21日數據)。為進一步提升新冠肺炎的診斷效率,上海市公衛中心聯合復旦大學大數據學院的研究團隊,將人工智能技術引入到新冠肺炎的CT影像診斷當中,并提出了相關設備需求。

烽火通信公司獲悉后,與DBCloud深腦云聯絡,緊急動員,僅用一天時間便完成相關的人員和設備調配。由烽火提供相應的AI服務器硬件,并裝配深腦云自主研發的DBCloud lab實驗平臺,組成“一鍵式”深度學習一體機設備,連夜運往位于金山區的上海市公共衛生中心,于2月21日當晚正式開始運行,火速馳援疫情防控一線。

助力CT影像診斷,效率提升30倍以上

根據國家衛健委公布的診療方案第五版,CT影像臨床診斷結果可作為新冠肺炎病例判斷的標準,無需依賴核酸檢測結果。而新冠肺炎患者的CT胸片的影像特征表現為單肺或雙肺多發、斑片狀或節段性磨玻璃密度影等細微變化。一名新冠肺炎病人的CT影像大概在300張左右,醫生對一個病例的CT影像肉眼診斷一般需要十幾分鐘,這給醫生臨床診斷帶來巨大壓力。

上海市公衛中心聯合復旦大學大數據學院等機構,基于當前的新冠肺炎臨床診斷經驗,整合多方的方案,眾多病例的CT影像樣本數據,借助人工智能技術進行樣本的病灶紋理學習,開發出新的診斷模型,以提高診斷效率。

此次提供的人工智能深度學習一體機,就是根據該診斷模型量身定制。不僅提供了強力的算力支持,還為診斷模型預置了相應的環境和框架,支持多環境、多用戶、多機多卡并行運算,省去了繁瑣的環境配置工作。

借助人工智能深度學習一體機,研究人員僅需1分鐘即可投入病情的診斷研究當中。相比肉眼識別,人工智能算法識別一個病例的全部CT影像只需要幾十秒的時間,并且最終識別準確率高達90%以上,能夠快速對新冠肺炎的病例進行區分篩選,極大減輕了醫生的工作壓力。

全方位支持,保障疫情防控阻擊戰

此次馳援上海市公共衛生中心并非烽火和DBCloud深腦云首次參與新冠肺炎疫情的支援工作。作為復旦大學、上海交通大學等高校的合作伙伴,烽火在疫情爆發初期便聯合DBCloud深腦云,調動資源,配合高校實驗室展開了新冠肺炎疫情相關的研究。

烽火借助自身的設備和產業優勢,集中調配了一批人工智能深度學習訓練設備,聯系DBCloud深腦云的研發團隊,將原有的DBCloud lab實驗平臺和GPU管理調度系統進行升級擴容,緊急接入新增設備,用于保障高校實驗室的算力需求。讓實驗室實現遠程科研教學,并且快速投入到新冠病毒肺炎的研究和分析工作。

在此特殊時期,烽火通信和DBCloud深腦云均表示將進一步提升保障力度,建立疫情防控支援小組,提供24小時在線的技術服務支持,維護設備穩定運行,第一時間滿足醫院、高校、研究機構等方面的人工智能算力需求,堅決打贏這場疫情防控阻擊戰。

編 輯:孫秀杰
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