Медицинская платформа ИИ для ускорения обработки изображений: передача данных и оптимизация вычислений

Медицинская визуализация представляет собой одно из наиболее перспективных примененийздравоохранение ИИПо прогнозам, мировой рынок искусственного интеллекта в области медицинской визуализации превысит $4.5 миллиардов к 2028 году, обусловленные увеличением объемов визуализации, нехваткой рентгенологов и доказанной способностью ИИ улучшать точность диагностики. the computational demands of processing high-resolution DICOM images—often ranging from hundreds of megabytes to multiple gigabytes per study—create unprecedented challenges for healthcare IT infrastructureТипичная средняя больница генерирует более 50 ТБ новыхмедицинские данныеЕжегодно, в основном, с помощью компьютерной томографии, МРТ и ПЭТ.

Организации здравоохранения сталкиваются со значительными техническими барьерами при реализации решений ИИ для медицинской визуализации, в первую очередь из-за огромного масштаба и чувствительности данных визуализации.

• Задержка передачи данных:Перемещение многогигабайтных исследований из архивов PACS на серверы GPU для обработки может занять несколько минут с использованием обычных сетей,создание неприемлемых задержек в диагностических процессах, связанных со временем.
• Перегрузка системы хранения:Традиционные сетевые системы хранения данных (NAS) перегружаются в часы пик, когда множество приложений ИИ и радиологи одновременно получают доступ к большим наборам данных изображений.
• Неэффективность вычислений:Серверы GPU часто сидят в ожидании завершения передачи данных, что приводит к низким показателям использования дорогостоящего оборудования для ускорения ИИ.
• Безопасность данных и соблюдение требований:Данные медицинской визуализации требуют строгих мер безопасности и соблюдения HIPAA на протяжении всей обработки, что увеличивает сложность внедрения рабочего процесса ИИ.
• Ограничения масштабируемости:Существующая инфраструктура часто не может экономически масштабироваться для обработки растущих объемов изображений и все более сложных моделей ИИ.

Эти проблемы часто приводят к задержке диагностики, увеличению затрат и ограниченной рентабельности инвестиций в ИИ, что в конечном итоге влияет на качество ухода за пациентами.

Mellanox решает эти проблемы с помощью комплексной архитектуры ускорения данных, специально разработанной дляздравоохранение ИИрабочей нагрузки, оптимизируя как движение данных, так и вычислительную эффективность.

• Высокопроизводительная сеть Mellanox:Инфраструктура 100/200/400GbE с технологией RDMA (Remote Direct Memory Access) позволяет осуществлять прямую передачу данных из памяти в память между системами хранения, серверами и графическими процессорами.сокращение задержки до 90% по сравнению с традиционными сетями TCP/IP.
• Ускоренный доступ к хранилищу NVMe-oF:Технология NVMe over Fabrics позволяет серверам ИИ напрямую получать доступ к данным изображения из централизованных массивов хранения с локальной производительностью, устраняя узкие места в сети хранения.
• Технология GPU-Direct:Позволяет осуществлять прямую передачу данных между сетевыми адаптерами и графическими процессорами без участия ЦПУ, значительно снижая расходы на обработку и повышая эффективность системы в целом длямедицинские данныеобработки.
• Усовершенствованное качество обслуживания (QoS):Предоставляет приоритет критическому диагностическому трафику по сравнению с менее чувствительными к времени рабочими нагрузками, обеспечивая постоянную производительность в периоды пикового использования.
• Безопасная обработка данных:С помощью аппаратного ускорения шифрование и функции безопасности обеспечивают защиту данных на протяжении всего процесса обработки ИИ без ущерба для производительности.

Внедрение ускоренной инфраструктуры Mellanox обеспечивает измеримые улучшения во всех аспектах развертывания ИИ медицинской визуализации.

Эти улучшения эффективности приводят к значительным клиническим преимуществам, включая более быструю диагностику, повышение производительности рентгенологов,и возможность внедрения более сложных алгоритмов ИИ для повышения точности диагностики.

Многобольничная система здравоохранения реализовала ускоренную инфраструктуру Mellanox для поддержки инициативы по искусственному интеллекту, обрабатывая более 25 000 исследований обработки изображений ежемесячно в 5 больницах.Развертывание включало 200GbEСетевое сотрудничество Mellanoxрезультаты включали сокращение времени до диагностики на 68% для экстренных случаев и увеличение на 40% способности чтения рентгенологом,при достижении 99.99% доступность системы и полное соблюдение HIPAA.

Успешное осуществлениездравоохранение ИИв области медицинской визуализации зависит от преодоления фундаментальных проблем инфраструктуры данных.Оптимизированное решение Mellanox обеспечивает высокопроизводительную основу, необходимую для использования полного потенциала ИИ в диагностической медицине, преобразование того, как организации здравоохранения управляют имедицинские данныеУскоряя движение данных и вычислительную эффективность, эта инфраструктура позволяет рентгенологам быстрееболее точные диагнозы при максимальной отдаче от технологических инвестиций.