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賽靈思藉AWS建構X光輔助診斷AI平台

基於疫情需求與強化醫療AI應用,賽靈思偕Spline.ai建構AWS醫療AI服務。圖為醫生檢視病患肺部X光片。法新社

深度學習AI帶動FPGA為首的可程式化晶片市場,賽靈思(Xilinx)自然不會放過這個機會,積極對外合作,在2020年11月10日公布的最新合作計畫,與醫療設備廠Spline.ai合作共同開發建置在亞馬遜(Amazon)AWS的醫療AI。

根據賽靈思公開資料,這次該廠與Spline.ai合作產品的正式名稱,Xilinx Zynq Ultrascale+ Healthcare AI Starter Kit,是針對胸部X光照片進行輔助分類的AI,在推出前的測試中,透過實際實驗,確認對COVID-19(新冠肺炎)的檢測精確度非常高,因目前全球檢查需求迫切,因而對外公開。

對美國這種很大片地方都地廣人稀的國家來說,遠距醫療的需求相當迫切,特別是疫情全球大流行的當下,而不同種類肺部疾病的診斷要專科醫生才能從事,病毒檢驗採樣更是耗時,若能靠X光片就做出高精度判斷,無疑能減低醫護負擔,並搶救更多人的性命。

更重要之處,深度學習AI是學習樣本越多則判斷越正確,而且能判斷的病症種類也越多,研究單位現在只用了超過3萬張各種肺病患者的X光資料、與約500張COVID-19(新冠肺炎)患者X光資料,若有更多資料,就有更佳的判斷能力。

而賽靈思將服務建構在AWS上,則是要利用開源軟體,加速多種疾病應用研發與學習速度,同時推銷相關服務的硬體,如Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 Evaluation Kit。

根據賽靈思表示,從深度學習AI風行起,該廠AI相關晶片的業績便快速成長,其中醫療領域的年成長率從2016年起增為過去的2.5倍,現在像內視鏡大廠奧林巴斯(Olymus)攜帶式超音波設備廠Clarius、正電子電腦斷層攝影(PET)設備廠United Imaging Healthcare、手術機器人大廠Intuitive Surgical,都是賽靈思客戶。

以前這類醫療AI相關晶片都是高價高階產品,且沒上雲端,學習效率較低,現在新硬體新服務價廉物美,同時保有斷線時獨立運作能力,確保醫療應用必要的可靠性。

由於超微(AMD)在10月27日宣布購併賽靈思,因此賽靈思公布消息時,同時也是對超微投資人說明該廠醫療事業現況,爭取支持。

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