NVIDIA DGX SuperPOD và NVIDIA Clara cho phép VinBrain phát hiện những bất thường và tăng tốc thời gian chẩn đoán với AI.
Các bác sĩ thường rất ít khi chẩn đoán dựa trên một yếu tố duy nhất – họ luôn xem xét một loạt các loại dữ liệu, như triệu chứng của bệnh nhân, báo cáo khoa học và chẩn đoán hình ảnh và lịch sử y tế.
VinBrain, một công ty công nghệ y tế có trụ sở tại Việt Nam đang đảm bảo rằng chẩn đoán AI có thể xem xét toàn diện quanh các chỉ số quan trọng, các bàn phân, hình ảnh y tế và nhiều hơn nữa.
“Dữ liệu đa hình thức là chìa khoá để mang đến sự chăm sóc chính xác có thể cải thiện kết quả cho bệnh nhân”, theo lời Steven Trương, CEO của VinBrain. “Ví dụ, mô hình hình ảnh y tế của chúng tôi có thể phân tích X-quang tim và tự động thực hiện nhận xét về những kết quả bất thường trong tim, phổi và xương của một bệnh nhân”.
Nếu mô hình AI hình ảnh y tế báo cáo rằng quét của bệnh nhân cho thấy sự tổn thương phổi, ông Trương giải thích, các bác sĩ có thể kết hợp phân tích X-quang với một mô hình ngôn ngữ lớn đọc hồ sơ y tế để tìm hiểu bệnh nhân có sốt – giúp cho các chuyên gia y tế xác định một chẩn đoán cụ thể hơn về viêm phổi nhanh chóng hơn.
Được tài trợ bởi Vingroup — một trong những công ty lớn nhất Việt Nam — VinBrain là tác giả của DrAid, phần mềm AI duy nhất để chẩn đoán bằng tia X tự động ở Đông Nam Á và là một trong những nền tảng AI đầu tiên được FDA cho phép phát hiện các đặc điểm gợi ý về viêm phổi từ X-quang tim.
DrAid được huấn luyện trên một tập dữ liệu gồm hơn 2,5 triệu hình ảnh và được triển khai tại hơn 100 bệnh viện tại Việt Nam, Myanmar, New Zealand và Mỹ. Phần mềm sử dụng phân tích AI cho các hình ảnh y tế cho hơn 120.000 bệnh nhân mỗi tháng. VinBrain cũng đang xây dựng nhiều ứng dụng AI khác, bao gồm sản phẩm tổng đài y tế phân tích kết quả xét nghiệm, báo cáo y tế và các bản ghi sức khỏe điện tử khác.
VinBrain cũng góp phần tham gia vào NVIDIA Inception, một chương trình toàn cầu được thiết kế để cung cấp cho các start-up tiên tiến chuyên môn, công nghệ và hỗ trợ điều hành thị trường. Nhóm VinBrain cũng đã hợp tác với Microsoft và các nhà nghiên cứu đại học tại Stanford, Harvard, Đại học Toronto và Đại học California, San Diego để phát triển công nghệ AI và nộp bài báo nghiên cứu đến các hội nghị hàng đầu.
Đa dạng mô hình, dễ dàng triển khai
Đội ngũ VinBrain đã phát triển hơn 300 mô hình AI xử lý giọng nói, văn bản, video và hình ảnh — bao gồm dữ liệu X-quang, CT và MRI. Ông Trương cho biết: “Chăm sóc sức khỏe rất phức tạp, vì vậy quy trình này yêu cầu hàng trăm mô hình cho mỗi bước, chẳng hạn như tiền kỳ, phân đoạn, phát hiện đối tượng và xử lý hậu kỳ. Chúng tôi mong muốn đóng gói các mô hình này lại với nhau để mọi thứ chạy trên máy chủ GPU tại bệnh viện — ví như một chiếc tủ lạnh hoặc thiết bị gia dụng.”
Nhóm nghiên cứu ước tính, VinBrain gần đây đã ra mắt DrAid Appliance, một thiết bị hỗ trợ GPU NVIDIA tại chỗ để sàng lọc tự động các nghiên cứu hình ảnh y tế có thể cải thiện năng suất của bác sĩ lên tới 80%.
Công ty cũng cung cấp một giải pháp kết hợp giúp hình ảnh được xử lý trước ở biên thông qua DrAid Appliance, sau đó được gửi tới GPU NVIDIA trên đám mây cho các khối lượng công việc tính toán đòi hỏi khắt khe hơn.
Một cách khác để truy cập phần mềm DrAid của VinBrain là thông qua Ferrum Health, một công ty thuộc NVIDIA Inception đã phát triển một nền tảng an toàn để giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe triển khai các ứng dụng AI trong các lĩnh vực trị liệu.
Tăng tốc huấn luyện và suy luận AI
VinBrain đào tạo các mô hình AI của mình bao gồm hình ảnh y tế, phân tích video thông minh, nhận dạng giọng nói tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và chuyển văn bản sang giọng nói thông qua việc sử dụng NVIDIA DGX SuperPOD. Phương pháp sử dụng DGX SuperPOD này cho phép VinBrain đạt được sự tăng tốc gần tuyến tính cho việc huấn luyện mô hình, tăng 100 lần tốc độ huấn luyện nhanh hơn so với chỉ sử dụng CPU và rút ngắn thời gian cho phát triển mô hình.
Nhóm đang sử dụng phần mềm từ NVIDIA AI Enterprise, một giải pháp đầu cuối cho AI sản xuất, bao gồm nền tảng NVIDIA Clara, framework mã nguồn mở MONAI cho phát triển hình ảnh y tế và công cụ tương tác AI NVIDIA NeMo cho mô hình chuyển tải của nó.
“Để phát triển các mô hình AI tốt, bạn không thể chỉ đào tạo một lần là xong” Ông Trương chia sẻ. “Đó là một quá trình phát triển để tinh chỉnh các mạng lưới thần kinh.” VinBrain đã thiết lập một quy trình xác thực ban đầu cho các dự án AI của mình: Công ty đã thử nghiệm các mô hình giai đoạn đầu của mình trên vài chục bệnh viện ở Việt Nam để thu thập dữ liệu hiệu suất, thu thập phản hồi và tinh chỉnh mạng lưới thần kinh của mình.
Ngoài việc sử dụng NVIDIA DGX SuperPOD để đào tạo AI, công ty đã sử dụng GPU NVIDIA để cải thiện hiệu quả thời gian chạy và triển khai. Bên cạnh đó, họ cũng sử dụng máy chủ suy luận NVIDIA Triton và NVIDIA TensorRT để hợp lý hóa suy luận cho hơn hàng trăm mô hình AI trên NVIDIA Tensor Core GPU dựa trên đám mây.
Ông Trương chia sẻ thêm: “Chúng tôi chuyển sang GPU NVIDIA để suy luận vì thông lượng cao hơn, thời gian phản hồi nhanh hơn và quan trọng nhất là tỷ lệ chi phí”.
Trương Quốc Hùng – Tổng Giám Đốc Công Ty VinBrain
Sau khi chuyển từ CPU sang GPU NVIDIA Tensor Core, nhóm đã có thể tăng tốc suy luận cho AI hình ảnh y tế hơn 3 lần và truyền phát video hơn 30 lần.
Ông Trương cho biết: “Trong những năm tới, chúng tôi muốn trở thành công ty hàng đầu giải quyết vấn đề đa phương thức trong dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và điện toán biên, chúng tôi mong muốn cải thiện chất lượng và khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe, giúp bệnh nhân và bác sĩ trên khắp các quốc gia có thể tiếp cận thông tin chi tiết thông minh.”
Đăng ký NVIDIA GTC, diễn ra trực tuyến từ ngày 20 đến ngày 23 tháng 3, để tìm hiểu thêm về AI và chăm sóc sức khỏe.
