Giải pháp Tăng tốc Nền tảng AI Chẩn đoán hình ảnh Y tế: Tối ưu hóa Truyền dữ liệu và Tính toán

Giải pháp Tăng tốc Nền tảng AI Chẩn đoán Hình ảnh Y tế: Tối ưu hóa Truyền dữ liệu và Tính toán

Với sự tích hợp sâu rộng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế, các ứng dụng , và cuối cùng đạt được chẩn đoán chính xác và nhanh hơn, trao quyền cho các dịch vụ y tế hiện đại. dựa trên chẩn đoán hình ảnh y tế đang có sự tăng trưởng bùng nổ. Từ việc sàng lọc tổn thương sớm đến lập kế hoạch phẫu thuật, các mô hình AI cần xử lý lượng lớn dữ liệu hình ảnh DICOM có độ phân giải cao. Tuy nhiên, cơ sở hạ tầng truyền thống phải đối mặt với những thách thức nghiêm trọng khi xử lý việc truyền dữ liệu tốc độ cao, xử lý độ trễ thấp và tính toán cộng tác đa nút của dữ liệu y tế lớn theo thời gian thực.mạng Mellanox, các tổ chức y tế có thể phá vỡ các nút thắt truyền dữ liệu và tính toán, giải phóng hoàn toàn tiềm năng đổi mới của Bối cảnh ngành và Xu hướng phát triển

Khối lượng dữ liệu chẩn đoán hình ảnh y tế đang tăng trưởng với tốc độ hàng năm hơn 30%, với một bộ dữ liệu hình ảnh của một bệnh nhân có thể đạt tới vài gigabyte. Đồng thời, các mô hình học sâu ngày càng trở nên phức tạp, đòi hỏi ngày càng nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán để đào tạo. Trong các tình huống như X-quang, bệnh học và giải trình tự gen, nhu cầu suy luận AI theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực ngày càng trở nên cấp thiết. Điều này có nghĩa là toàn bộ chuỗi xử lý dữ liệu—từ Hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh (PACS) đến các cụm tính toán GPU, và sau đó đến các thiết bị đầu cuối lâm sàng—phải đạt được sự cộng tác liền mạch, tốc độ cao. Độ trễ ở bất kỳ giai đoạn nào có thể trở thành nút thắt trong quy trình chẩn đoán.

Những Thách thức cốt lõi: Các nút thắt kỹ thuật của Nền tảng AI Y tế

Cơ sở hạ tầng CNTT của các tổ chức y tế thường xuyên phải đối mặt với ba thách thức chính khi hỗ trợ các nền tảng AI:

Nút thắt Truyền dữ liệu:

• Mạng TCP/IP truyền thống phải chịu độ trễ cao và truyền lại thường xuyên trong quá trình truyền dữ liệu y tế lớn theo thời gian thực.Kho tính toán:
• Băng thông mạng không đủ giữa các hệ thống lưu trữ, máy chủ tiền xử lý và các cụm đào tạo tạo ra các kho dữ liệu, phân mảnh quy trình xử lý đầu cuối.Hạn chế về khả năng mở rộng:
• Hiệu suất mạng trở thành nút thắt khi mở rộng theo chiều ngang các cụm đào tạo AI. Chi phí giao tiếp giữa các nút có thể chiếm từ 30% đến 60% tổng thời gian đào tạo, hạn chế nghiêm trọng hiệu quả lặp lại mô hình.Những nút thắt này không chỉ kéo dài chu kỳ phát triển và triển khai các mô hình AI mà còn có thể ảnh hưởng đến tính kịp thời và độ chính xác của chẩn đoán lâm sàng.

Giải pháp: Kiến trúc Mạng Tốc độ cao Đầu cuối Mellanox

Để giải quyết những thách thức trên, giải pháp dựa trên công nghệ

mạng Mellanox, các tổ chức y tế có thể phá vỡ các nút thắt truyền dữ liệu và tính toán, giải phóng hoàn toàn tiềm năng đổi mới của 1. Xây dựng một Khung mạng RDMA Đầu cuối

Sử dụng Mellanox InfiniBand hoặc Ethernet hiệu suất cao (hỗ trợ RoCE) để xây dựng một mạng không mất dữ liệu:

Tận dụng công nghệ Remote Direct Memory Access (RDMA) để cho phép di chuyển dữ liệu trực tiếp từ bộ nhớ đến bộ nhớ giữa các nút lưu trữ và tính toán, bỏ qua CPU và ngăn xếp giao thức, giảm đáng kể độ trễ.

• Cung cấp băng thông liên kết lên đến 400Gbps cho PACS, bộ nhớ không đồng nhất và các cụm GPU, đảm bảo luồng dữ liệu
• y tế lớn theo thời gian thực.2. Tính toán trong mạng tăng tốc đào tạo phân tán

Tận dụng công nghệ Mellanox SHARP (Giao thức tổng hợp và giảm thiểu phân cấp có thể mở rộng):

Thực hiện các hoạt động giao tiếp tập thể All-Reduce quan trọng để đào tạo AI trực tiếp trong mạng chuyển mạch, giảm khối lượng trao đổi dữ liệu để đồng bộ hóa gradient lên đến 80%.

• Giảm đáng kể thời gian giao tiếp giữa các GPU, cho phép tài nguyên tính toán tập trung hơn vào chính việc đào tạo mô hình.
• 3. Tích hợp liền mạch và Tăng cường bảo mật

Giải pháp tích hợp liền mạch với các môi trường CNTT y tế chính (ví dụ: VMware, Kubernetes), các khung AI (ví dụ: TensorFlow, PyTorch) và thiết bị y tế, cung cấp mã hóa và cách ly dữ liệu đầu cuối để đáp ứng các yêu cầu bảo mật và tuân thủ dữ liệu nghiêm ngặt nhất của ngành chăm sóc sức khỏe (ví dụ: HIPAA).

Kết quả định lượng: Hiệu suất, Hiệu quả và Tối ưu hóa Chi phí

Số liệu

AI y tế, và cuối cùng đạt được chẩn đoán chính xác và nhanh hơn, trao quyền cho các dịch vụ y tế hiện đại.Kết luận: Xây dựng Cơ sở hạ tầng Y tế Thông minh trong Tương lai

Sự thành công của AI chẩn đoán hình ảnh y tế phụ thuộc vào sự hỗ trợ cơ sở hạ tầng hiệu suất cao, có khả năng mở rộng và bảo mật. Bằng cách triển khai giải pháp tăng tốc dựa trên

mạng Mellanox, các tổ chức y tế có thể phá vỡ các nút thắt truyền dữ liệu và tính toán, giải phóng hoàn toàn tiềm năng đổi mới của AI y tế, và cuối cùng đạt được chẩn đoán chính xác và nhanh hơn, trao quyền cho các dịch vụ y tế hiện đại.Các bước tiếp theo

Để tìm hiểu thêm về các chi tiết kỹ thuật, truy cập các câu chuyện thành công trong ngành hoặc tư vấn về một giải pháp phù hợp, vui lòng truy cập trang web chính thức của chúng tôi và liên hệ với nhóm chuyên gia trong ngành chăm sóc sức khỏe của chúng tôi.