Alexander Bilbily博士和Mark Cicero博士曾勤学多年成为放射科医师，但他们却认为其最大的成就不局限于医院办公室。
他们也是16 Bit公司的创始人。这家初创公司位于多伦多，致力于通过GPU加速的深度学习革新放射学科。
在最近的北美放射学会儿科骨龄检测竞赛中，16 Bit公司力挫近50个团队而一举夺冠。用来评估儿童生长发育的骨龄检测方法至今已沿用数十年，该竞赛旨在展示AI在医学影像领域的应用，并实现骨龄检测方式的现代化。
“作为一家初创公司，我们需要证明自己，”Cicero如是说。
骨龄检测对于16 Bit而言只是一个开始，他们还致力于运用AI推动乳腺X线检查和CT扫描检查的发展。
儿童生长发育评估
当儿童成长过快或过慢时，医生通常会拍摄儿童手部X光片评定其骨骼成熟度。尽管数字成像技术已取得显著进展，放射科医师仍然通过将X光片与60年前出版的教科书中的图片进行对比来判断生长发育情况。
16 Bit的算法实现了该过程的自动化，其准确率高于儿科放射科医师专家组所评估的结果。他们使用约1万张手部X光片和多个NVIDIA GPU，教会了神经网络测评骨龄。
这家公司在其博客中详细介绍了该解决方案，同时提供在线评估演示，用户可以使用自己的照片进行体验。16 Bit也是NVIDIA初创加速计划的成员之一，他们计划将其算法无偿提供给数百家美国医院。
“借助这个算法，我们希望公司在未来能够惠及更多人，”Bilbily说道。
运用AI进行更精准的乳腺X线检查
16 Bit还致力于运用NVIDIA GPU和深度学习发展另外两项医疗检查 —— 乳腺X线检查和颅脑CT检查。
乳腺癌是引发女性癌症死亡的第二大疾病。乳腺X线检查是筛查乳腺癌的标准方法，但其精确度还远远不够。这种方法经常会出现假阳性结果，使女性忍受焦虑和不必要的活检或超声波检查等例行检查。
“乳腺癌多发且很可能致命，”Bilbily表示，“我们发现了AI在该领域巨大的发展潜力。”
公司正在对其癌症检测软件开展临床研究，最近获得了40万张乳腺X光片，用于改进软件算法。
放射科医师在查看脑损伤患者的CT扫描影像
AI在急诊室中的应用
当急诊室医生怀疑患者患有中风、脑出血、动脉瘤或其他神经疾病时，通常会要求其进行CT扫描检查。这些病症必须得到快速医治，否则可能导致脑损伤甚至死亡。
“但问题是，在进行CT检查后，通常不能第一时间拿到放射科医师的报告，”Bilbily指出。
“医院在夜间可能会进行30次颅脑CT检查，但通常必须等到次日早上才能拿到检查报告，”Cicero说道。
16 Bit的AI软件能够对可能存在严重神经疾病的CT扫描进行标记，以便放射科医师优先处理这些CT扫描结果。
初创加速计划
NVIDIA的初创加速计划中有2200多家初创公司，16 Bit也是其中一员。初创加速计划为初创公司提供技术、专业知识和营销支持。
如欲了解更多有关AI如何改变医疗保健行业的信息，欢迎参加将于3月26日至29日在硅谷举办的GPU技术大会。