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Aidoc 基于 AWS 平台,将挽救生命的先进人工智能技术,应用到医学成像领域

2019 年

对于急诊科 (ED) 医生而言,一些最危险的伤害往往是肉眼看不到的。有开放性伤口和其他明显创伤的患者可能会立即获得救治,而存在脑出血、脊柱损伤或血栓等不明显损伤的患者,有时却要等待就医,即使这些损伤会造成重大甚至致命伤害。

检测此类内伤只能通过使用计算机断层扫描 (CT)、X 射线和 MRI 扫描等医学成像程序,并由训练有素的放射科医生对成像结果进行分析和解读。由于此类技术的进步,每个患者接受此类扫描的次数日益增多。这是一个好消息,因为这让医生更有可能发现之前未注意到的潜在致命性异常。但由于放射科医生要承担由此而来的更加沉重的工作负担,他们中的许多人只能勉强使用不符合任务要求的工具。

Aidoc 为解决该问题应运而生,Aidoc 成立了,旨在为放射科医生提供先进的解决方案,在现有条件下提高其工作效率,并加快病患救治。更具体地说,Aidoc 认识到可以使用人工智能 (AI) 和图像识别工具来增强放射科医生的专业能力。该公司的始终开机、基于人工智能 (AI) 的决策支持软件,可以分析 CT 扫描结果,查出急性异常情况,让医生优先处理危重病例,并加速患者救治。这些工作都是在 Amazon Web Service (AWS) 上完成的。

Aidoc 解决方案使用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P3 实例来训练机器学习 (ML) 模型并执行推理过程;Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 用于存储匿名医学图像进行分析;Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 用于存储图像元数据。

Aidoc 营销副总裁 Ariella Shoham 说:“自 2018 年 9 月发布首个获 FDA 批准的解决方案以来,Aidoc 另有两种算法获得了 FDA 批准,且还有 12 种正在使用的算法获得了 FDA 器械调查豁免。我们之所以能迅速取得如此巨大的成功,我们的 AWS 基础设施所实现的敏捷性和开发速度是主要因素。”

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借助 AWS 提供的极其快速的开发速度,我们正在让新算法更快地投入生产,更快地把产品推向市场,更快地帮助治疗患者,更快地为医院增加价值。”

Guy Reiner,
Aidoc 研发副总裁

 

实现宏伟发展的平台

Aidoc 诞生于云端,由三位以色列国防军退伍军人于 2015 年创立,他们拥有为军事情报应用构建 AI 解决方案的经验。“云计算对我们的工作至关重要,”该公司创始人之一、研发副总裁 Guy Reiner 表示。“如果没有云的灵活性和可扩展性,我们的产品根本不可行。”

在比较了云提供商之后,Aidoc 决定在 AWS 上构建自己的解决方案。Reiner 表示:“我们之所以选择 AWS,是因为其市场领先地位、服务的范围和成熟度、合作伙伴生态系统,以及用于安全性、扩展性和容器管理的强大而灵活的工具。因为我们与医院合作,数据隐私是最重要的,所以我们的决定也是基于 AWS 明确的承诺,即其服务符合 HIPAA 要求,以及在云环境中支持 GDPR 的广泛功能和服务。”

Aidoc 选择 AWS 的另一个关键决策因素是 Amazon EC2 P3 实例的可用性。这些实例提供了强大的、高度可扩展的并行处理功能,非常适合对于公司核心产品至关重要的机器学习应用程序。Reiner 表示:“在 AWS 上运行的一个最大好处就是始终能够使用最新的处理器技术,例如新的 NVIDIA Tesla V100 GPU,帮助我们尽可能有效地进行模型训练。综合考虑所有这些因素,我们发现 AWS 为落实我们雄心勃勃的增长计划提供了最佳平台。”

“闻所未闻”的开发速度

在 AWS 上,Aidoc 的增长轻松达到了最初的预期。Reiner 表示,“借助 AWS 提供的极其快速的开发速度,我们正在让新算法更快地投入生产,更快地把产品推向市场,更快地帮助治疗患者,更快地为医院增加价值。通过使用 AWS,我们能够每三个月发布针对新病理的算法。这种速度在我们的行业是闻所未闻的,这让我们获得绝对的差异化优势。”

如果公司不能进入医院,那么开发速度就不会有多大意义。Shoham 表示,在 AWS 上运行已经帮助 Aidoc 通过两种方式赢得了 300 多位客户。“首先,我们经常遇到已经在 AWS 上运行关键解决方案的医院,因此当我们说 Aidoc 也在 AWS 上运行时,我们进一步加强了可信度和信任感。其次,由于我们在 AWS 上构建解决方案的方式,我们可以向医院确保我们传到云中的数据的匿名性、高度安全性,并符合最严格的数据隐私规则。”

最重要的是,Aidoc 的解决方案迄今已在全球 300 多家医疗机构中分析了 320 万例以上的病例,这不仅有益于患者治疗,也减轻了放射科医生的负担。在美国一家主要的医疗中心,Aidoc 解决方案将患者的急诊时间平均减少了 59 分钟,总住院时间减少了 18 小时。在另一家类似的医疗机构中,Aidoc 解决方案帮助放射科医生将颅内出血的 CT 扫描的平均分析时间从 53 分钟减少到 46 分钟,即减少 13%。

Shoham 表示:“在 AWS 上,Aidoc 的解决方案将预约病例的等待时间从几天缩短到数小时,在急诊科则从数小时缩短到数分钟。使用我们的解决方案的医生表示‘今天你的解决方案帮助我们拯救了一条生命’,这是非常令人欣慰的。 夫复何求!”

Aidoc 后续将发布一套算法来支持肿瘤放射科医生的工作。Reiner 表示,“我们的肿瘤学解决方案有助于放射科医生对肾脏、肝脏以及肺和淋巴结的病变,进行标示、比较和体积测量,从而减少此项艰巨而耗时的工作所需的带宽。借助基于 AWS 的解决方案,我们知道我们最终能够为放射科医生参与的几乎所有活动增加价值。”

要了解更多信息,请访问 aws.amazon.com/health


关于 Aidoc

Aidoc 提供经过临床验证、基于人工智能的技术,该技术可以分析医学影像,检测全身的急性异常情况,从而帮助放射科医生优先处理危重病例,并加速患者救治。

AWS 的优势

  • 实现每三个月发布新的诊断算法
  • 优先救治危重患者
  • 急诊平均就诊时间减少 59 分钟
  • 头部损伤 CT 扫描分析时间缩短 13%
  • 平均住院时间缩短 18 个小时

使用的 AWS 服务

Amazon Simple Storage Service

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一种对象存储服务,提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。这意味着各种规模和行业的客户,都可以使用 Amazon S3 来存储和保护各种用例(如网站、移动应用程序、备份和还原、存档、企业应用程序、IoT 设备和大数据分析)的数据,容量不受限。

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Amazon Relational Database Service

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 让您能够在云中轻松设置、操作和扩展关系数据库。Amazon RDS 在自动执行耗时的管理任务 (如硬件调配、数据库设置、修补和备份) 的同时,可提供经济实用的可调容量。

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Amazon EC2 P3 实例

Amazon EC2 P3 实例可在云中提供高性能计算,可支持高达 8 个 NVIDIA® V100 Tensor Core GPU,并可为机器学习和 HPC 应用提供高达 100Gbps 的网络吞吐量。这些实例可以实现最高 1 petaflop 的混合精度性能,显著加快机器学习和高性能计算应用程序的速度。

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