VinBrain, perusahaan rintisan teknologi kesehatan berbasis di Vietnam, memastikan bahwa diagnostik AI dapat mengambil pandangan holistik yang serupa di seluruh tanda-tanda vital, tes darah, citra medis, dan lainnya.
“Data multimodal adalah kunci untuk memberikan perawatan presisi yang dapat meningkatkan hasil pasien,” kata Steven Truong, CEO VinBrain. "Model pencitraan medis kami, misalnya, dapat menganalisis rontgen dada dan melakukan pengamatan otomatis terkait temuan abnormal pada jantung, paru-paru, dan tulang pasien."
Jika model AI pencitraan medis melaporkan bahwa pemindaian pasien menunjukkan konsolidasi paru, jelas Truong, dokter dapat menggabungkan analisis sinar-X dengan model bahasa besar yang membaca catatan kesehatan untuk mengetahui bahwa pasien mengalami demam. Ini membantu dokter lebih cepat menentukan diagnosis pneumonia yang lebih spesifik.
Didanai oleh Vingroup — salah satu perusahaan publik terbesar di Vietnam — VinBrain adalah pencipta DrAid, satu-satunya perangkat lunak AI untuk diagnostik sinar-X otomatis di Asia Tenggara. Ia juga merupakan platform AI pertama yang diizinkan oleh FDA untuk mendeteksi fitur sugestif paru-paru yang kolaps dari rontgen dada.
Dilatih dengan kumpulan data lebih dari 2,5 juta gambar, DrAid digunakan di lebih dari 100 rumah sakit di Vietnam, Myanmar, Selandia Baru, dan AS. Perangkat lunak ini menerapkan analisis AI pada gambar medis untuk lebih dari 120.000 pasien per bulan.
VinBrain juga membangun sejumlah aplikasi AI lainnya, termasuk produk telehealth yang menganalisis hasil tes lab, laporan medis, dan catatan kesehatan elektronik lainnya.
Perusahaan ini adalah bagian dari NVIDIA Inception, sebuah program global yang dirancang untuk menawarkan keahlian, teknologi, dan dukungan go-to-market yang mutakhir bagi para pemula.
Tim VinBrain juga telah berkolaborasi dengan Microsoft dan peneliti akademik di Stanford University, Harvard University, University of Toronto dan University of California, San Diego untuk mengembangkan teknologi inti AI dan mengirimkan publikasi penelitian ke konferensi terkemuka.
Banyak Model, Penerapan MudahTim VinBrain telah mengembangkan lebih dari 300 model AI yang memproses ucapan, teks, video, dan gambar — termasuk data sinar-X, CT, dan MRI.
“Perawatan kesehatan itu kompleks, sehingga memerlukan ratusan model AI untuk setiap langkah, seperti preprocessing, segmentasi, deteksi objek, dan postprocessing,” kata Truong.
“Kami ingin mengemas semuanya sehingga bisa berjalan di satu server GPU di rumah sakit — layaknya lemari es atau peralatan rumah tangga.”
VinBrain baru-baru ini meluncurkan DrAid Appliance, perangkat lokal yang didukung GPU NVIDIA untuk pemeriksaan otomatis studi pencitraan medis yang dapat meningkatkan produktivitas dokter hingga 80%, perkiraan tim.
Perusahaan ini juga menawarkan solusi hybrid, di mana gambar diproses terlebih dahulu di server edge dengan DrAid Appliance, lalu dikirim ke GPU NVIDIA di cloud untuk beban kerja komputasi yang lebih berat.
Cara lain untuk mengakses perangkat lunak DrAid VinBrain adalah melalui Ferrum Health, sebuah perusahaan NVIDIA Inception yang telah mengembangkan platform yang aman untuk membantu organisasi layanan kesehatan menerapkan aplikasi AI di seluruh area terapeutik.
Mempercepat Pelatihan dan Inferensi AIVinBrain melatih model AI — yang mencakup pencitraan medis, analitik video cerdas, pengenalan ucapan otomatis, pemrosesan bahasa alami, dan text-to-speech — menggunakan NVIDIA DGX SuperPOD. Adopsi DGX SuperPOD memungkinkan Vinbrain punya kecepatan hampir linier untuk pelatihan model, 100x lebih cepat dibandingkan dengan pelatihan khusus CPU dan secara signifikan mempersingkat waktu penyelesaian untuk pengembangan model.
Tim ini menggunakan perangkat lunak dari NVIDIA AI Enterprise, solusi end-to-end untuk AI produksi, yang mencakup platform NVIDIA Clara, kerangka kerja sumber terbuka MONAI untuk pengembangan pencitraan medis, dan toolkit AI percakapan NVIDIA NeMo untuk model transkripsinya.
“Untuk mengembangkan model AI yang bagus, Anda tidak bisa hanya berlatih sekali dan selesai,” kata Truong. “Ini adalah proses yang berkembang untuk menyempurnakan jaringan neural.”
VinBrain telah menyiapkan pipeline validasi awal untuk proyek AI-nya: Perusahaan menguji model tahap awalnya di beberapa rumah sakit di Vietnam untuk mengumpulkan data kinerja, mengumpulkan umpan balik, dan menyempurnakan jaringannya.
Selain menggunakan NVIDIA DGX SuperPOD untuk pelatihan AI, perusahaan telah mengadopsi GPU NVIDIA untuk meningkatkan efisiensi dan penerapan run-time. Ini menggunakan server inferensi NVIDIA Triton dan NVIDIA TensorRT untuk merampingkan inferensi untuk lebih dari ratusan model AI pada GPU NVIDIA Tensor Core berbasis cloud.
“Kami beralih ke GPU NVIDIA karena throughput yang lebih tinggi, waktu respons yang lebih cepat, dan yang terpenting, rasio biaya,” kata Truong.
Setelah beralih dari CPU ke GPU NVIDIA Tensor Core, tim mampu mempercepat inferensi untuk AI pencitraan medis lebih dari 3x, dan streaming video lebih dari 30x.
“Di tahun-tahun mendatang, kami ingin menjadi perusahaan teratas yang memecahkan masalah multimodalitas dalam data perawatan kesehatan,” kata Truong.
“Dengan menggunakan AI dan edge computing, kami ingin meningkatkan kualitas dan aksesibilitas layanan kesehatan, membuat wawasan cerdas dapat diakses oleh pasien dan dokter di seluruh negara.”
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
