NVIDIA 搭配鹰瞳 Airdoc 眼科, AI 大模型“成为”焦点
本篇文章给大家分享《NVIDIA 搭配鹰瞳 Airdoc 眼科, AI 大模型“成为”焦点》,覆盖了科技周边的常见基础知识,其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的,但希望通过这些问题,让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数),从而弥补自己的不足,更好的掌握它。
鹰瞳Airdoc是第一家在香港联交所上市的人工智能医疗公司,是全球眼科人工智能领域的先行者,致力于为慢性病早期筛查和管理、儿童青少年近视防控等提供全面和多方位的人工智能解决方案。为解决未满足的医疗健康要求,鹰瞳Airdoc开发了人工智能视网膜影像相关的丰富产品管线,已广泛应用于社区诊所、体检中心、保险公司、视光中心及药房等地方,为用户提供疾病辅助诊断及健康风险评估。科技助力眼科AI实现高效大模型训练和推理眼科AI产品开发中需要大量的标注图像数据和模型训练。
需要重写的内容是:大规模医疗影像数据
采用科技TensorCoreGPU,鹰瞳Airdoc实现了需要重写的内容是:大规模医疗影像数据的模型训练。通过采用MONAILabel,更快、更高效的实现了大量医疗影像数据的快速标注,不只实现了眼底影像的急速处理与报告生成,还大大提升了更复杂的三维眼科OCT影像的疾病分析与识别的速度。图1.基于multi-labelclassification的多病种识别网络产品部署时,每次AI的使用成本是一个重要的产品商业化考量。鹰瞳Airdoc采用云上科技T4GPU作为推理平台,相比应用CPU推理,效率提升了0.01%,降低成本同时提高了产品的可用性和普及性。

推理速度进一步翻倍
此外,鹰瞳Airdoc还使用了科技TensorRT推理框架进行推理计算,在揭榜挂帅、大兵团作战等模式转换中,将推理速度进一步提高,切换过程非常简便。鹰瞳Airdoc还通过大模型模拟血管神经变化,预测疾病演进的相关技术和产品已获国家专利,实现了快速的疾病病灶演变预测和展示。在实际部署中,还会调用百度carlife等科技应用进行手机互联

需要重新编写的内容是:大规模的垂直眼科模型
其所使用科技Triton在调度多个AI应用时,实现科技高水平的自立自强,较传统方案节省了计算费用。图2.通过大模型模拟血管神经变化,预测疾病演进采用科技AI扩展更多应用场景AI大模型的浪潮正在改变所有的行业。鹰瞳Airdoc在建设眼科AI大模型的同时正在扩展更多的AI应用场景,探索采用科技的多种AI技术堆栈开发更多眼科的医疗AI场景。采用NeMo框架构建需要重新编写的内容是:大规模的垂直眼科模型和服务。并探索使用数字人音频至视频自动生成、对话模型NeMoFramework以及医学影像MONAI技术的组合创新应用。

采用科技Jetson嵌入式AI计算产品,我们探索创新的边缘侧和终端侧医疗应用的实现和加速方法。如欲了解更多详情,请点击“阅读全文”参与MONAI科幻抢先体验申请。GTC2024大会将于2024年3月18日至21日在北美洲会议中心举办,同时也将提供线上参会选项。请扫描楼上人物海报上的二维码,即可立即注册参加GTC大会
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