利用AWS云,我们的算法开发时间从6个月降到了1个月,仅用了一个月就推出了关节手术功能包。
谢智衡 妙智科技CEO

妙智科技(深圳)有限公司(以下简称“妙智科技”)成立于2015年,聚集了内地与香港两地的医学专家和IT专家,凭借多年在医疗影像、计算机、物理、虚拟现实(VR)等方面的技术积累,研发出全国第一个虚拟现实综合医学影像平台,成功地将虚拟现实技术带入医疗影像领域,并申请了多项国家技术专利。从成立之初,妙智科技就选择了由光环新网运营的AWS中国(北京)区域,推出了“虚拟现实+云外科手术引导平台”,并与北京、上海、广东、重庆的多家三甲医院达成了深度合作,一方面帮助医生进行精准的术前手术规划和术中引导,使得年资相对较低的医生也能高质量地完成手术;另一方面,虚拟现实影像平台的应用还能让患者更直观地了解病情,便于医生向患者讲解治疗方案,提升医患沟通的效率。

妙智科技是一家年轻的创业公司,其核心竞争力是拥有业界先进的虚拟现实医学图像三维引擎和多模态的虚拟现实重现算法,可以处理海量的医学核磁共振(MR)、CT影像数据,并确保生成的三维影像精准无变形。与其他应用相比,医学影像处理对IT系统的计算能力要求很高,这体现在两方面:一方面需要存储和处理海量的核磁共振(MR)和CT图像数据;另一方面从二维切片图像重建三维影像需要进行大量的卷积运算。因此,如何快速搭建起能满足应用系统开发需求的IT架构,是妙智科技面临的首要挑战。除此之外,妙智科技的产品和解决方案面向医疗行业,因此对数据的存储、传输、隐私保护等方面都有严格的要求,必须在搭建IT基础架构时对数据安全问题给予充分的重视。“但在公司成立之初,我们并没有专门的IT团队,完全没有能力自己搭建服务器平台,AWS云是我们能够快速起步的关键,我们只需要专注于业务、算法,其他都交给AWS。”妙智科技CEO谢智衡说。 

妙智科技的“虚拟现实+云外科手术引导平台”是一款精准化、个体化、高效化的真正为医疗机构所用的综合VR影像平台,它对云的最关键要求是要保证系统稳定性和数据的安全可靠。与其他云相比,AWS云在系统稳定性、数据可靠性和安全性,以及对机器学习的全面支持等方面处于领先地位,这也是妙智科技选择AWS的主要原因。

极高的系统稳定性

妙智科技的“虚拟现实+云外科手术引导平台”将重建虚拟三维影像的任务全部放在云端完成,需要进行大量的三维卷积运算,并将运算结果传输到医院端的工作站上,这就必须采用稳定、可靠的GPU集群。“Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P2/P3实例组成的GPU集群具有非常高的稳定性,在我们使用过程中从未出现过宕机,也未出现过无法解释的性能降低。”谢智衡说。

数据可靠性和安全性

国家食品卫生监督局(CFDA)对医疗行业云影像应用有严格的数据安全性和可靠性要求,例如不能因为意外断电造成图像数据失真或丢失,不能在传输过程中出现患者信息的隐私泄露、数据丢失、无法访问,也不能在存储和传输过程中出现图像无法存储、无法传输、模糊、伪影等图像质量问题,以免造成延误诊断或造成诊断错误。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)Amazon GlacierAWS Storage GatewayAmazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)等一系列服务为数据的安全、可靠提供了全方位的保障。在数据存储方面,Amazon S3不仅提供了11个9的数据持久性,同时还支持多种访问控制机制及加密方式,以确保安全传输和静态数据的安全存储。借助 Amazon S3 的数据保护功能,用户可以保护数据以防出现逻辑和物理故障。在传输时用户可以使用 HTTPS 协议通过 SSL 加密终端节点将数据安全地上传到 Amazon S3 或从中下载数据。Amazon Glacier则为数据存档和备份提供了持久且成本极低的存储解决方案及安全功能。在数据传输方面,AWS Storage Gateway提供了高度优化的数据传输机制,能够进行带宽管理、自动实现网络弹性、高效传输数据,并为活动数据的低延迟本地访问提供本地缓存。在数据安全方面,Amazon VPC可以很方便地建立虚拟网络,将核心数据放在隔离区,确保数据安全。

对机器学习的全面支持

AWS云对机器学习提供了全面的支持,AWS Deep Learning AMI 可以为机器学习专业人员和研究人员提供基础设施和各种工具,从而加快在云中进行任意规模的深度学习的速度。用户可以快速启动预先安装了常见深度学习框架 (如 Apache MXNet 和 Gluon、TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、Pytorch、Chainer 和 Keras) 的 Amazon EC2 实例来训练复杂的自定义 AI 模型、实验新算法或学习新的技能和技巧。更重要的是,用户无论是需要Amazon EC2 GPU还是CPU 实例,都无需为 Deep Learning AMI 支付额外费用,只需为存储和运行应用程序所需的AWS资源付费即可。“这些支持对我们至关重要,免去了自行安装配置深度学习框架及环境的繁琐任务,开箱即用,十分方便。”谢智衡说。

此外,AWS Support服务的专业性和及时性也是妙智科技极为看重的。“我们使用的是AWS Developer Support服务,虽然级别较低,但AWS Support技术支持团队对我们的每一个Case解答都非常详尽,通常一次就可以解决问题,甚至在夜间和周末也会有支持人员给出回复。”谢智衡说。

利用AWS云丰富的功能,妙智科技仅用了1个月的时间就完成了“虚拟现实+云外科手术引导平台”的部署,成功地将虚拟现实技术带入医疗影像领域,并且在北京、广东、重庆、上海等地的多家医院用于临床,帮助医生提前规划微创手术和常规手术。妙智科技所使用的AWS云服务包括Amazon EC2 P2/P3实例 、Amazon S3、Amazon Deep Learning AMI、Amazon VPC、AWS Storage Gateway、Amazon CloudWatchAWS LambdaAWS Identity and Access Management (IAM)、Amazon Glacier、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)等。图1是妙智科技的系统架构图。 

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图1 妙智科技的系统架构图

选择AWS云,使妙智科技无论是在业务层面还是技术层面都获益匪浅。

在业务层面,Amazon EC2 P2/P3实例运行算法的速度比在工作站上运行快5-10倍,从而使三维器官分割时间缩短至1分钟内,并且无需医生进行任何人工操作,大幅度提升了医生的使用效率,使“虚拟现实+云外科手术引导平台”真正进入实用阶段,在辅助诊断、术前规划、VR重建、医学教育、技能培训、医患沟通等方面发挥出重要作用。

在技术层面,Amazon Deep Learning AMI提供了预配置的深度学习框架和环境、开箱即用,提高了开发效率,将算法开发时间从6个月减少到1个月。其次,利用Amazon VPC划分出公有子网和私有子网,将公网访问和私网访问的服务进行隔离,保障了私有服务的安全性。第三,通过使用Lambda,轻松做到业务流程的自动化而无需单独维护一台调度服务器,既保证了可用性又做到了成本最优。此外,使用Amazon S3和Amazon Glacier进行海量医学影像数据的生命周期管理,不仅降低了存储成本,同时也满足用户及管理部门对数据持久性、安全性的要求。未来随着业务的快速发展,妙智科技也计划采用AWS的更多产品。

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