英特爾和通用電氣醫療保健公司合作推進醫學成像領域的人工智能

新的X射線情報有望改善患者護理

人工智能（AI）如何用于推進醫學成像和改善患者預后？這就是GE Healthcare通過將自己沉浸在醫院工作流程中來解決的問題。他們采訪了放射科醫生和技術人員，并觀察了整個醫院的手術情況，以確定工作人員如何使用X射線設備。

接下來，要求醫院工作人員確定X射線的多種用途中哪些會從AI中受益最大。答案很明確：他們希望AI幫助改善涉及關鍵發現的病例的處理，以更好地治療患者。具體來說，他們尋求幫助，以解決那些雖然不常見但如果被忽視可能導致危及生命的后果的情況。

另一個痛苦點是當前的先進先出工作流程，這通常導致較長的周轉時間（TAT），即使在指定為緊急情況或統計數據的情況下也是如此。這種做法造成了一系列統計案件，但不清楚應首先處理哪些案件。用戶希望找到一種解決方案，以幫助確保合適的人在正確的時間評估X射線，從而實現最佳的患者護理。

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GE Healthcare的重癥監護套件將AI嵌入設備

為了滿足客戶的需求，GE Healthcare開發了其Critical Care Suite，這套AI算法旨在檢測胸部X光片上的關鍵發現。該解決方案可在Optima XR240amx系統上使用，代表了X射線分析的重要一步，X射線分析已占當今醫學成像的約50％。2

GE Healthcare的CMO X-Ray Todd Minnigh表示：“ GE Healthcare的工作與眾不同之處在于，它是一種內置在成像設備中的同類首創的AI算法?！?“因此，實際上捕獲圖像的東西也在進行處理。它不在云中，也不在某處下游的服務器上。它可以檢測并允許提供者確定緊急情況的優先級，從而可以更快地標記案件?！?/p>

在相同的基于X射線的基于Intel?處理器的系統上，在護理點上運行算法可以使醫院更快地識別關鍵發現。AI將潛在的關鍵條件發現發送給放射科醫生，同時將原始圖像發送給圖片存檔和通信系統（PACS）。此外，實時識別和標記質量問題的能力使技術人員能夠確定在患者仍在實驗室中時是否應重復或重新處理圖像。

所有這些可能意味著急需的患者可以更快地獲得結果，繁忙的醫療專業人員可以更輕松地重新分配工作負載的優先級，并有可能改善患者的預后。

GE Healthcare試圖通過解決一個特別具有挑戰性的用例來測試該解決方案，該用例使用X射線檢查氣胸，這是一種威脅生命的，難以檢測的狀況，其中空氣或氣體已進入肺和胸部之間的腔中壁，導致肺萎陷。

GE Healthcare正在做什么的不同之處在于，這是一種內置在成像設備中的同類首創的AI算法。它不在云中，也不在某處下游的服務器上。它可以檢測并允許提供者確定緊急情況的優先級，從而可以更快地標記案件?！?/p>

GE Healthcare的CMO X-射線Todd Minnigh

英特爾幫助GE Healthcare在Optima XR240amx X射線系統上加快氣胸檢測速度超過3倍1

如今，大多數針對醫院工作流程的AI解決方案都位于云或醫院服務器上。借助Critical Care Suite，GE Healthcare希望最大限度地降低成本，縮短安裝時間并減少安全漏洞。3每一秒都很重要，因此處理和情報位于成像設備本身中，從而避免了不必要的延遲。它還否定了更換或補充基礎設施的需要。

重癥監護室的目標是優化X射線的額胸和肺野位置，同時一旦捕獲圖像就加快氣胸推斷結果的交付。將計算智能轉移到機器級別將允許快速的工作流程，并使放射科醫生能夠快速處理尋求安心的焦慮癥患者的結果。

為了獲得支持，GE Healthcare求助于Intel及其計算機視覺工具。英特爾共同致力于提高GE X射線設備的速度并提供更高質量的X射線成像，以增強患者護理和治療效果。英特爾使用OpenVINO?工具包的英特爾?發行版幫助優化了重癥監護套件算法。該工具包提供了計算機視覺和深度學習推理工具，包括針對GE Healthcare成像系統中使用的英特爾?處理器優化的基于卷積圖像的分類模型。

遷移到OpenVINO?工具箱的英特爾?發行版改善了所有模型的性能，氣胸模型獲得了最大的好處，推理時間從三秒鐘以上縮短到一秒鐘以下。1  與未經優化的推理相比，在Optima XR240amx X射線系統上進行氣胸推理的速度提高了3.3倍。1英特爾還幫助培訓了GE Healthcare團隊，以最大限度地利用其算法。

GE Healthcare人工智能與分析X射線全球產品經理Katelyn Nye表示：“任何人成功的關鍵都是您要選擇正在幫助您成功的合作伙伴?！薄坝⑻貭柦^對為我們做到了?！?/p>

對于GE Healthcare而言，同樣重要的是能夠為其龐大的Intel運行系統提供服務。人工智能驅動的創新需要通過軟件升級或舊系統的明確硬件升級途徑向所有人提供。

Nye說：“要采用AI解決方案，它們應與現有工作流程集成?！?“您不想增加任何開銷或負擔。如果可以用客戶今天已有的東西來執行任務，GE Healthcare的構建智能機的方法就是避免任何額外的步驟，工作流或基礎架構?！?/p>

在小問題變成大問題之前就發掘

除了基于AI的氣胸解決方案外，GE Healthcare還希望AI應用能夠幫助技術人員進一步為改善患者護理做出貢獻。這項承諾導致開發了另外三種基于質量的算法，旨在幫助指導或指導技術人員，無論他們的經驗水平如何。

新的智能自動旋轉算法就是一個例子。通常要求技術人員手動旋轉圖像以實現正確的方向。估計表明，僅自動完成該任務，每年就可以為技術人員節省大約70,000次按鈕單擊，或最多三個完整的工作日。4

GE Healthcare的任務是繼續尋找可以自動化的X射線相關任務。這樣，他們可以更快地釋放數據見解，并使技術人員可以更快地移動醫院現在每年產生的50 PB數據。5

GE Healthcare和Intel攜手合作，了解到更快，更高質量的X射線成像可以帶來更高的工作效率，更好的護理和更健康的世界。

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