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AI医疗进入落地实践深水期,达摩院如何用生态破

来源:世界复合医学 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2020-10-22
作者:网站采编
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摘要:机器之心原创 作者:徐丹 一次疫情,让阿里达摩院医疗 AI 团队一战成名。 他们利用整个假期,疫情爆发初期迅速将技术落地,率先在「郑州小汤山」落地的第一套 CT 影像识别系统代

机器之心原创

作者:徐丹

一次疫情,让阿里达摩院医疗 AI 团队一战成名。

他们利用整个假期,疫情爆发初期迅速将技术落地,率先在「郑州小汤山」落地的第一套 CT 影像识别系统代码和图片已经被分别收藏在中国国家博物馆和中国科技馆。

疫情之后,达摩院医疗 AI 产品迅速进入落地阶段,成长与痛点并存。

面对技术落地面临的普遍困境,达摩院以「数字人体」系列比赛为抓手,逐渐搭建起行业生态。

10 月 10 日,AI 医疗行业最高规格赛事——阿里云、英特尔(中国)有限公司联合主办的 Apache Spark AI 在杭州落下帷幕。

脊柱外科疾病已经越来越困扰着老年人及久坐的上班一族,脊柱病变发展缓慢且不明显,长此以往会压迫神经和血管,甚至造成大脑指挥失灵。

此次比赛正是瞄准脊柱外科疾病,参与者需要提供提供全自动算法来定位锥体、椎间盘的位置和相应分类以帮助筛查病例。

比赛历时 121 天,覆盖了脊柱外科疾病核心症状 7 种。来自学校、科研机构、医疗企业等各个地方的 3330 名选手组成了 3107 支参赛队伍。

这些开发者们将单个病灶诊断准确度提高至 70%,单个病例筛查时间提高至 0.05min。

阿里云天池是全球最大规模的大数据赛事平台,从 2017 年便开始深耕 AI 医疗赛道举办「数字人体」系列比赛, Apache Spark AI 已经是该系列的第三场。

天池大赛的背后,是阿里云磨砺医疗 AI 决心。

软硬协同,英特尔新款 CPU「首秀」

2017 年,阿里云天池第一届「数字人体」比赛正式启动,如今已经走过了三个年头,前两届分别聚焦于宫颈癌风险智能和肺部结节智能诊断。

今年脊柱智能诊断大赛传承了以往比赛中的开放性、权威性。

比赛并不是在阿里内部的「孤军作战」,而是延续了阿里一贯的生态打法,联合了行业中的多个合作伙伴,比如湘雅医院、解放军 301 医院等骨科医疗界权威专家;香港大学、南洋理工大学、浙江大学等学术资源。

同时首次开放了具备行业共识和全球影响力的 MRI 骨科数据集,具有行业里程碑式的意义。

但相比前两场,此次比赛也有一定的创新。相比前两场有一定的创新,首先这是「数字人体」系列首次应用开源 Apache Spark 技术。如今开源 Spark 技术已经在中国技术圈里生根发芽,获得越来越多开发者的信赖,这次天池大赛也将 Spark 技术推向了医疗领域。

另外参赛选手更加开放,除学生外,还有大量来自科研机构、互联网企业的开发者。在闯入决赛的 6 支队伍中,既有来自「北京大学前沿交叉学科研究院」的研究生,也有来自国内外医疗 AI 企业的从业人员,比如健康管理企业「妙健康」和硅谷「深透医疗」的工程师。

比赛也取得了很多成果,「我们开放了经过行业认证的 MRI 优质骨科数据集,发布了英特尔和 ECS 编制的白皮书,各个算法团队将单个病灶诊断准确度提高至 70%,单个病例筛查时间提高至 0.05min。」达摩院人工智能工程中心负责人华先胜说。

值得注意的是,此次 Apache Spark 还是英特尔第三代至强可扩展处理器的「首秀」。今年 6 月 18 日英特尔全球发布了新款 CPU,Spark AI 算是其首次在公开环境中使用并产生成果。

「随着数据越来越多,我们需要有越来越大的算来解决和处理数据的问题。」阿里云计算平台总经理贾扬清表示,云平台和英特尔等硬件制造商的软硬件协同设计变得越重要,「今天硬件提供越来越多的能力,软件特别像海棉一样把算力吸起来,这才能产生高效广泛的应用。」

(阿里云计算平台总经理贾扬清)

今年 6 月 18 日英特尔全球发布了第三代至强可扩展处理器(Cooper Lake),继续加大其在内置 AI 加速方面的投入,将 bfloat16 支持整合到其独有的深度学习加速技术(增强型英特尔 Deep Learning Boost)当中。支持同时为 CPU 的 AI 训练和推理性能提供加速。

根据英特尔工程师,增强型英特尔 Deep Learning Boost 可将人工智能推理和训练性能最高提升 1.87 倍,自然语言处理的训练性能提升 1.7 倍,推理提升 1.9 倍。

复赛 CPU 赛道同时使用了英特尔开源的 Analytics Zoo。Analytics Zoo 是一个统一的大数据和 AI 平台,可无缝地将 Spark、TensorFlow、PyTorch 和 Ray 程序集成到一个端到端的流水线中。

复赛选手基于 Analytics Zoo 集成的英特尔优化 TensorFlow 和 PyTorch 框架以及 bfloat16 的加速能力,有效提高了赛题的训练和推理性能。

文章来源:《世界复合医学》 网址: http://www.sjfhyx.cn/zonghexinwen/2020/1022/513.html



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