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TWCC助攻數位病理辨識 實現精準醫療

2019.08.29

TWCC助攻數位病理辨識 實現精準醫療



看不見 但很重要


病理醫師和台灣超級電腦一樣,是守護生命美好的幕後無名英雄....
 




探索奧秘


你知道癌症是怎麼被判斷出來的嗎?癌細胞默默的躲在身體的某個角落,慢慢長大,它不張揚、不搶鏡,初期讓人正常生活,讓我們看不見…


在醫院中,有一個科室鮮為人知,病人不會去掛號,醫師也不直接接觸病人,因為他們是醫生的參謀,負責檢查病人的切片檢體,這就是病理科。病理科醫師從顯微鏡觀察細胞型態來判斷疾病種類,針對腫瘤定出癌症分期,去做疾病的最终診斷,是臨床醫生最好的諮詢者與合作者。但每天來自各項內、外科的龐大病患切片資料量,導致病理醫師的工作量極為忙碌且承擔巨大壓力。

 

在AI時代,病理學也是較晚加入數位化的新生,因為病理數位化的影像資訊量,無論解析度或檔案大小,都是非常巨量且高解析度的,單一張數位玻片的解析度通常高達48億畫素,有的甚至達百億畫素,是一般影像的400倍大以上,且檔案大小約佔2~10GB,不只資料儲存是一大挑戰,訓練AI模型更是曠日費時。


雲象科技與國網中心合作,運用統一記憶體及算圖優化的技術,用完整的全玻片影像來訓練深度神經網路,取代目前把影像切割成多個小區塊並仰賴病理醫師細節標註的方法,減少病理醫師重複性的工作時間。為訓練高解析數位病理影像,雲象科技運用國網中心打造的超級電腦解決龐大繁重的運算問題。透過雲象科技軟體加速及TWCC的雙重助力下,讓原本需要690天的專案,加速了275倍的計算速度,2.5天即快速完成AI研發訓練,也讓AI的準確率可以不斷訓練和提升。且每一個專案可省下病理醫師近1000個小時的標註時間,大大提升了開發的效率和品質,未來更可提升診斷準確度並減少病理醫師的工作負擔和時間,讓病人得到更好的醫療照護,為數位病理AI技術帶來巨大的革新。



科技懶人包


小知識(1)-48億畫素
小知識(1)-48億畫素
小知識(2)-400倍影像
小知識(2)-400倍影像
 
小知識(3)-275倍加速
小知識(3)-275倍加速
小知識(4)-節省1000個小時
小知識(4)-節省1000個小時



新聞資訊


臺灣AI雲助攻 全玻片影像訓練AI辨識模型 技術世界領先


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幾十億畫素,檔案最大可達10 GB,不僅資料儲存是一大挑戰,訓練AI模型更是曠日費時...




合作夥伴


雲象科技


雲象科技由葉肇元醫師領軍,致力於提供雲端數位病理系統及醫療影像人工智慧開發,為病理學帶來數位化落地,公司宗旨為運用人工智慧實現醫療民主化,輔助醫師進行快速且精準的診斷。

https://aetherai.com/

地址:台北市南港區園區街3-2號9樓
雲象科技執行長


國網中心TWCC


TWCC是採用臺灣杉二號超級電腦為運算之雲端平台,以最新之容器化技術提供服務,透過優化過的AI軟體堆疊,開發人員可快速佈建開發環境,相較過往可增加40%的工作效率;同時支援大量調度節點與GPU,跨節點高速平行運算效能相較現行雲服務更增進30%。除提供快速運算能力、大量儲存空間及安全的網路外,此平台亦將整合國內各界發展之AI程式與工具、以及國內外重要資料集,彙集成為國內最大的模式市集與資料市集,提供產學研界更即時、更便利的運算服務。  

https://new.twcc.ai/


臺灣杉二號(TAIWANIA 2)


為AI超級電腦主機,共運用2,016個NVIDIA Tesla V100 32GB GPU,以9 PFLOPS(每秒執行9千兆次浮點運算)的優異效能


資料集平台


整合資料聚合、管理、展示等功能,開發結合高速計算可介接之資料處理框架,並透過多樣化資料處理工具,提供整合式資料媒合與資訊加值平台給資料提供者與使用者


AI數位學習平台


線上學習AI,透過篩選及系統化整理目前線上已有的AI相關學習資源,協助AI的知識普及化,進而促動產業AI化的發展