癡呆癥的診斷往往一開(kāi)始都是“盲人摸象”的狀態(tài)——患者或其家人察覺(jué)到了一些可能是癡呆癥的表現(xiàn)，然后預(yù)約醫(yī)生就診。

但是，由于癡呆癥需要醫(yī)生對(duì)患者進(jìn)行持續(xù)觀察，根據(jù)患者隨著時(shí)間的推移而出現(xiàn)的病情表現(xiàn)來(lái)確定其是否真的患有癡呆癥，因此癡呆癥的診斷可能需要數(shù)月乃至數(shù)年的時(shí)間觀察才能最終確診。

在放射科醫(yī)生通過(guò)醫(yī)學(xué)影像掃描結(jié)果對(duì)患者進(jìn)行診斷的過(guò)程中，他們通常缺乏有關(guān)患者大腦結(jié)構(gòu)在不同時(shí)期測(cè)量值的定量數(shù)據(jù)。在診斷過(guò)程中，他們只得依賴于自己的雙眼，通過(guò)視覺(jué)對(duì)患者的大腦掃描結(jié)果做出估量，用四五分制對(duì)患者的腦萎縮程度進(jìn)行判斷打分。

這種定性打分方式是目前專(zhuān)家們主要依賴的診斷方式，因?yàn)榧词箍梢詫?duì)患者大腦進(jìn)行連續(xù)掃描，放射科醫(yī)師由于只能通過(guò)手動(dòng)計(jì)算的方式計(jì)算大腦結(jié)構(gòu)體積，依然會(huì)使得數(shù)據(jù)量化時(shí)間非常長(zhǎng)。

“讓放射科醫(yī)生這樣做太昂貴了，” Quantib的首席技術(shù)官Jorrit Glastra說(shuō)道，Quantib是一家總部位于荷蘭的創(chuàng)業(yè)公司，其目前正在致力于通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

AI可以幫助加速分析大腦MRI數(shù)據(jù)，只需幾分鐘就能為放射科醫(yī)師和神經(jīng)科醫(yī)生生成患者的大腦結(jié)構(gòu)量報(bào)告。通過(guò)查看這些硬性數(shù)據(jù)指標(biāo)，專(zhuān)家可以更輕松地評(píng)判患者大腦隨時(shí)間的變化，從而縮短診斷時(shí)間。

“疾病診斷時(shí)間越長(zhǎng)，患者需要的護(hù)理就越多，醫(yī)療花銷(xiāo)也將更大，” Glastra說(shuō)。“因此盡早地確診病情，對(duì)于患者來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。”

作為NVIDIA初創(chuàng)加速計(jì)劃的成員，Quantib在NVIDIA V100和K80 GPU上訓(xùn)練其深度學(xué)習(xí)算法。其人工智能軟件Quantib ND目前已獲得了美國(guó)FDA批準(zhǔn)以及歐洲CE認(rèn)證。

該公司的技術(shù)現(xiàn)已在歐洲、北美和亞洲約20個(gè)國(guó)家獲得應(yīng)用。

把數(shù)學(xué)計(jì)算交給AI

全球有5,000萬(wàn)人正在遭受著癡呆癥的困擾，而且隨著全球人民預(yù)期壽命的增加，這一數(shù)字將會(huì)在未來(lái)幾年內(nèi)進(jìn)一步增長(zhǎng)。Quantib ND等人工智能工具可以幫助放射科醫(yī)生監(jiān)測(cè)患者的疾病進(jìn)展并更早地診斷新病例。

Quantib ND通過(guò)分割大腦結(jié)構(gòu)和腦白質(zhì)高信號(hào)來(lái)量化腦萎縮程度，腦白質(zhì)高信號(hào)可用于評(píng)定疾病引起的腦損傷程度。

放射科醫(yī)生還可以使用該工具將患者的腦組織體積與MRI掃描參考庫(kù)進(jìn)行比較。該數(shù)據(jù)庫(kù)可以幫助醫(yī)生更容易地確定病人的大腦老化程度是否正正常。

基于5000個(gè)腦部掃描數(shù)據(jù)集，Quantib ND的人工智能可以區(qū)分出由阿爾茨海默氏癥及其他癡呆癥所引起的腦萎縮模式。該工具還可以用來(lái)比較單個(gè)病人的掃描結(jié)果，以確定疾病的進(jìn)展情況。

更廣的應(yīng)用范圍

除癡呆癥外，Quantib還在開(kāi)發(fā)用于前列腺癌和乳腺癌腫瘤檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)解決方案。其目前正在開(kāi)發(fā)的前列腺癌人工智能算法可以從MRI掃描中分割、分類(lèi)和預(yù)測(cè)可疑病變的狀態(tài)。然后，醫(yī)生可以利用這些檢測(cè)依據(jù)來(lái)確定活檢的病變目標(biāo)。

該公司的乳腺癌篩查人工智能可以對(duì)女性MRI掃描結(jié)果中乳腺密度這一項(xiàng)進(jìn)行分析，從而判斷其是否存在患有乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)。乳腺密度過(guò)高是導(dǎo)致乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)因素之一，通過(guò)人工智能的掃描分析結(jié)果，放射學(xué)家和腫瘤學(xué)家可以判斷患者是否需要進(jìn)一步進(jìn)行活體檢測(cè)。

Glastra說(shuō)，人工智能在篩查乳腺癌和前列腺癌的時(shí)候必須對(duì)多幅不同時(shí)間點(diǎn)的圖像進(jìn)行對(duì)比分析，這是一項(xiàng)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，需要強(qiáng)大的推理計(jì)算工具來(lái)完成此工作。

“對(duì)于乳腺癌篩查來(lái)說(shuō)，其掃描數(shù)據(jù)量之大，令人難以置信。其相比于大腦掃描的數(shù)據(jù)量，要高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)，” 他說(shuō)。“運(yùn)行這種有著大量輸入數(shù)據(jù)的模型推理任務(wù)，也只有GPU能夠勝任了。”

Quantib使用功耗僅為70瓦的NVIDIA T4 GPU對(duì)其前列腺癌AI的性能進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試，發(fā)現(xiàn)與使用相同功耗的CPU集群相比，該算法在T4上的運(yùn)行速度是CPU的24倍。

Glastra說(shuō)：“對(duì)于主集群推理來(lái)說(shuō)，低功耗的T4是一個(gè)非常有吸引力的選擇。”