Ādas veselības diagnostikā aizvien plašāk izmanto ierīci, kas radīta, izmantojot superdatoru

Medicīnas ierīču uzņēmums Bdetect, kas vairāk nekā 10 gadus specializējas ādas vēža diagnostikas produktu izpētē un izstrādē, izmantoja augstas veiktspējas skaitļošanas (High-Performance Computing (HPC)) klastera jeb superdatora grafisko procesoru (GPU) resursus, lai ar mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta metodēm apmācītu diagnostikas ierīci agrīnā stadijā atpazīt ļaundabīgus ādas veidojumus.

Tehnoloģija izmanto dažādu krāsu gaismu, lai noteiktu, vai ādas bojājums ir ļaundabīgs vai labdabīgs, un tās mērķis ir vienkāršot ādas vēža atklāšanu. Ar diagnostikas ierīci ātru skrīningu var veikt ģimenes ārsti savās praksēs, padarot izmeklējumu pieejamāku un ātrāku.

Šī medicīnas ierīce ļauj ar izstrādātā algoritma palīdzību bezkontakta veidā atklāt melanomu agrīnā stadijā. Diagnostikas pamatā tiek izmantoti ļoti daudz fotoattēlu, kuri ar mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta metodēm veido diagnostikas formulu – pēc diagnostikas ierīce iekrāsojas zaļa vai zila, kas nozīmē – ar ādas veselību viss ir kārtībā, sarkana – nepieciešama konsultācija pie ādas ārsta. Pārbaudes laikā pacienta ādas veselība tiek analizēta pēc pārbaudes laikā uzņemtajiem fotoattēliem. Tos ierīce salīdzina, izmantojot mākslīgā intelekta algoritmu, šādi rezultāti tiek iegūti dažu sekunžu laikā.

“Ierīci testējam un arī turpmāk testēsim uz HPC klastera jeb superdatora. Uz pašu datoriem attēlu testēšana aizņem mēnesi vai pusotru. Izmantojot superdatoru, daudz, daudz ātrāk, jo varam izmantot arī paralēlo datu analīzi,” stāsta Dmitrijs Blizņuks, RTU Lietišķo datorsistēmu institūta asociētais profesors.

“Mūsu uzņēmuma ”Bdetect” mērķis ir padarīt vienkāršāku agrīna ādas vēža atklāšanu, radot intuitīvus, cenas ziņā pieejamus un precīzus diagnostikas rīkus, kuriem nav nepieciešama medicīniskā ekspertīze. Esam apņēmušies ar inovāciju palīdzību glābt cilvēku dzībības, padarot progresīvu veselības aprūpi pieejamu visiem,” stāsta Ronalds Skulme, “Bdetect” izpilddirektors.

Izaicinājumi & risinājumi

  • Ādas attēliem, īpaši multispektrālā diapazonā, ir daudz vērtīgas informācijas, kas palīdz atklāt ļaundabīgus ādas bojājumus agrīnā stadijā. Mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta metodes var palīdzēt, bet prasa daudz resursu, lai trenētu diagnostikas moduli.
  • HPC GPU resursi ļāva izveidot augstas izšķirtspējas modeli, kas parastajā augstas izšķirtspējas GPU nebūtu iespējams.

Ieguvumi

  • Mākoņvidē bāzēts AI modelis nodrošina ādas izmeklējuma rezultātu dažu sekunžu laikā
  • Klīniski apstiprināta (uz vairāk nekā 4000 ādas bojājumu)
  • Bezvadu un ergonomiskais dizains ērtai lietošanai
  • Multispektrālā attēlveidošana analizē ādu šūnu līmenī

Noderīgi zināt! 2018. gadā šīs medicīnas ierīces izstrādātāji, zinātnieki no LU un RTU saņēma Latvijas Zinātņu akadēmijas prezidenta atzinības rakstu konkursā “Nozīmīgākie sasniegumi zinātnē”.

Vēlies pieteikties uz bezmaksas konsultāciju pie Latvijas HPC kompetences centra speciālistiem, lai izvērtētu iespējas arī sava uzņēmuma ražošanas procesos ieviest superdatoru, spied šeit>>

Foto: https://www.bdetect.com/

Materiālu apkopoja: Kintija Bulava, EuroCC 2.