AI 令骨关节炎无所遁形

骨关节炎是骨骼之间的保护性软骨磨损,可造成严重的关节疼痛,是导致残疾的主要原因。然而,这种常见的骨骼疾病是非常难以在早期发现和预防的疾病之一。

仅在美国,骨关节炎便已是全膝关节和髋关节置换的主要原因。这种疾病极为常见发病部位是膝盖。在超过 60 岁人群中,10% 的男性和 13% 的女性会在此处患病。鉴于人口老龄化和肥胖症流行,患病人群的数量将会上升,进而大幅增加公共卫生系统和健康的成本。

为了扭转这一趋势,澳大利亚的初创公司 ImageBiopsy 实验室正在使用深度学习来更有效、更经济地诊断膝关节骨关节炎。他们也是我们创始计划成员。

更好、更快、更强

目前,人们认为骨关节炎的进程基本上是不可阻挡的。医生仅能依靠肉眼评估二维 X 光片,加之对于患者情况的了解来诊断病情。这是一个非常耗费时间和资源的过程,也延长了等待精准诊断和部署精准治疗方案的时间。

由于没有可以治愈骨关节炎的药物,因此治疗便集中于症状缓解和功能恢复。这就意味着初步诊断越快、越精准,骨关节炎的控制结果便越好。

通过使用计算机视觉技术和深度学习算法,ImageBiopsy 实验室可以使医生就二维图片获得精准的三维理解。该公司通过 NVIDIA GPU 使用 150,000 多张放射照片训练其算法,以便医生能够获得膝盖骨骼周围区域准确的测量结果。相关结果可以说明患者的骨关节炎的严重程度,而无需进一步的处理。

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矫形术和矫形外科专家 Michael Riedl 博士演示了 ImageBiopsy 实验室的 IB Lab BMAx 解决方案。

医生不再需要从服务器加载 X 光片,然后手动评估照片,而是实时接收自动分析且能显示骨骼强度的放射照片。由于这些自动化的过程,与手动分级图像相比,医生可以节省高达 90% 的时间,进而有更多的时间用于诊断病情和制定治疗方案。通过初级阶段的自动化,在目前诊断一位患者的时间内,医生现在可以对四位患者做出完整诊断。

此外,有了客观的测量参数,医生可以开启明确清晰的治疗路径,进而减缓疾病的进程。

ImageBiopsy 实验室的首席执行官兼联合创始人 Richard Ljuhar 说:“有了 NVIDIA GPU 的支持,我们可以加快网络的训练速度,并且更快地部署产品。”

创始计划

我们的创始计划中有 2200 多家初创公司,ImageBiopsy 实验室也是其中一员。虚拟加速器计划为初创公司提供技术、专业知识和营销支持。

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