?冠狀動脈心臟病每年導(dǎo)致全球近900萬人死亡，每年確診的美國人高達1,200萬至1,300萬?，F(xiàn)在，一家個性化醫(yī)療技術(shù)公司HeartFlow表示，通過使用GPU加速深度學(xué)習(xí)，人工智能(AI)將為心臟病的治療找到更好的解決方案。
冠狀動脈心臟病每年導(dǎo)致全球近900萬人死亡，每年確診的美國人高達1,200萬至1,300萬。現(xiàn)在，一家個性化醫(yī)療技術(shù)公司HeartFlow表示，通過使用GPU加速
深度學(xué)習(xí)，人工智能(AI)將為心臟病的治療找到更好的解決方案。
心臟病的強大破壞性來自于很多人在發(fā)病前都沒有發(fā)現(xiàn)它。不幸的是，這種疾病經(jīng)常被誤診，特別是女性。醫(yī)生診斷心臟病并不容易，截至目前最佳的測試方法是侵入性的血管造影手術(shù)，但這種手術(shù)相當(dāng)昂貴。
HeartFlow提供的是一種非侵入性的替代方案，該方案結(jié)合了全球醫(yī)療保健機構(gòu)都在使用的標(biāo)準(zhǔn)CT掃描，并使用了復(fù)雜的流體動力學(xué)和深度學(xué)習(xí)算法，能提供患者心臟的3D地圖，包含血管阻塞和血流的詳細視圖，為醫(yī)生提供診斷基礎(chǔ)。
這種方法讓臨床醫(yī)生能為每個患者提供適當(dāng)?shù)闹委煟赏蠓岣呱钯|(zhì)量。這也意味著60%的患者可以不用做血管造影，醫(yī)療保健系統(tǒng)的成本能夠降低25%。
AI能進行更高效的醫(yī)療判斷？
建立個性化的心臟模型非常困難，除了為每個患者創(chuàng)建一個亞體素(準(zhǔn)確的模型)之外，HeartFlow的系統(tǒng)必須仿真血液、血管的流動，同時需要適應(yīng)醫(yī)療緊湊的急救時間。
“當(dāng)疑似冠心病的患者出現(xiàn)在急診室時，醫(yī)生需要快速診斷，”HeartFlow工程高級副總裁Leo Grady說。
為了解決這個問題，HeartFlow通過英偉達(Nvidia)的GPU展開深度學(xué)習(xí)。該公司采用新穎的血管特異性結(jié)構(gòu)，將常規(guī)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于血管分析。其計算器視覺算法分析醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)，通過理解CT掃描中的信息來創(chuàng)建患者心臟和冠狀動脈的個性化3D模型。
該模型已通過專業(yè)人員評估并進行必要的修改，以確保基于成像數(shù)據(jù)的模型精度和準(zhǔn)確性。這些修改令算法能夠?qū)W習(xí)和改進，讓算法在處理更多圖像的條件下不斷增加精確度。
全球各地已經(jīng)有許多醫(yī)療機構(gòu)采用HeartFlow解決方案，并獲得美國食品和藥物管理局和英國國家健康及臨床卓越研究所的支持。
Grady指出，通過采用GPU加速深度學(xué)習(xí)，能幫助醫(yī)生更快地做出明確和個性化的決策，這意味著能為患者帶來更多益處，同時節(jié)省醫(yī)療保健系統(tǒng)的成本。
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