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捷絡生技打造3D腫瘤地圖方案 支援精準癌症診斷

眾所皆知,癌症是奪命殺手,是世紀的大問題。儘管隨著病理檢測與新藥研發技術進步,有助提升癌症患者的存活率,但仍有莫大進步空間;只因腫瘤病理影像檢測始終停留在2D畫面,以2D影像來判斷3D病理組織形狀,當然僅能看到局部,導致檢測篩選率低、患者無法找到最適當療法。

為此,捷絡生技(JelloX)許下「以3D腫瘤地圖解決方案支援精準癌症診斷」願景,期望打造可負擔的3D數位病理解決方案。捷絡生技技術長林宇捷說,藉由3D腫瘤地圖,可呈現比2D大數十倍甚至百倍的資訊,幫助醫師掌握腫瘤全貌;不僅如此,後續還搭配AI分析,挖掘出一般數位病理檢測技術無從獲取的完整資訊。

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捷絡生技技術長林宇捷

但不可否認,因資料量體太大、動輒達到TB等級,所以捷絡在AI建模所需運算資源非常龐大。「以往我們採用單機做運算,模型訓練歷程相當久,起碼需要好幾天時間,2019年得知國網中心推出AI雲端運算服務,因而與對方展開合作,幫助捷絡縮短開發時程」林宇捷說。

原本 205 小時訓練週期,急速縮減為 1 小時

國網雲端運算平台TWCC不僅提供豐富運算資源,且富含使用彈性;以捷絡為例,隨時依照當下需求,透過TWCC的 K8S-container自由開啟DGX-1,選擇配置 1、2、4 或8張Tesla V100顯卡,藉此建立高效率開發環境,並透過Multi-GPU平行化架構提升訓練速度。

除K8S-container外,捷絡也經常使用HPC-Slurm服務,它具有排程功能、便於使用者部署高重複性的模型訓練,並藉由不同的參數設定,進行模型最佳化調適,同樣有助於大幅縮短訓練週期、產生大量分析數據令分析模型的進化更迅速。

林宇捷表示,依照捷絡的使用經驗,如果在平台設置32個節點、各含8顆GPU(共計256顆GPU),藉由這組態來進行模型開發,相較於過去單機板作業,足足可發揮高達204.99倍的增速效果;意即原本要耗費近205小時才得到的數據分析模型,現在僅需要短短1小時就能獲取,前後差異十分巨大。因而協助捷絡打造出全世界第一套Multi-component的3D組織AI 辨識模型,從而在今年(2020)與八家醫療機構薟約合作,讓醫師得以利用AI模型來解決現有問題、加速完成各種臨床試驗。

「使用TWCC臺灣AI雲,真的有許多好處,」林宇捷強調,首先,TWCC提供的高速運算資源,在效能上比一般公有雲高出20~30%,這也是捷絡當初評估多個高速運算服務平台後、最終以此為首選的主因。再來大家應該不難想像,以醫療影像數據的敏感性與隱私性,未來一定會面臨法規性、地域性的限制;因為現階段AI仍算新穎技術,相關適用的法規,尚不明確,但可預見今後相關法規勢必趨於嚴謹,任誰都不希望好不容易在公有雲建立的串接資料,屆時付之一炬、必須重來,相形之下,由公部門籌組的雲平台便無此顧慮,絕對是高度穩定的醫療新創環境。

更重要的,現今TWCC使用者介面已臻完善,配套的教學素材淺顯易懂,就算不具軟體開發背景的人,也能快速上手、發展出名揚國際的研究成果。

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