Die medizinische Bildanalyse stand schon immer vor der Herausforderung riesiger und komplexer MRT-Bilddaten. Herkömmliche Methoden zerlegen 3D-MRT-Bilder zur Analyse in 2D-Bilder, was das Verständnis komplexer anatomischer Strukturen einschränkt. Allerdings stellte GE Healthcare auf der AWS re:Invent-Konferenz das branchenweit erste Basismodell für die 3D-MRT-Ganzkörperforschung vor und brachte damit einen Durchbruch bei der Lösung dieses Problems. Das Modell basiert auf mehr als 173.000 Bildern, benötigt für das Training fünfmal weniger Rechenleistung als bisher, ermöglicht die Echtzeitanalyse komplexer 3D-MRT-Daten und unterstützt die Suche und Verknüpfung von Bildern und Texten sowie die Segmentierung und Klassifizierung von Krankheiten .
MRT-Bilder stellen aufgrund ihrer Komplexität und großen Datenmenge seit jeher eine Herausforderung in der medizinischen Bildanalyse dar. Um ein großes Sprachmodell (LLM) für die MRT-Analyse zu trainieren, müssen Entwickler die erfassten Bilder in 2D-Bilder zerlegen. Eine solche Verarbeitung ist zwar machbar, schränkt jedoch die Fähigkeit des Modells ein, komplexe anatomische Strukturen, insbesondere bei Hirntumoren, zu analysieren Fälle wie Knochenerkrankungen oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen.
Hinweis zur Bildquelle: Das Bild wird von AI und dem Bildautorisierungsdienstleister Midjourney generiert
Allerdings hat GE Healthcare auf der diesjährigen AWS re:Invent-Konferenz das erste Ganzkörper-3D-MRT-Forschungsbasismodell (FM) der Branche vorgestellt, das markiert, dass MRT-Modelle endlich 3D-Bilder des gesamten Körpers nutzen können. Das Modell wurde auf der Grundlage von mehr als 173.000 Bildern aus 19.000 Studien erstellt, und das Entwicklungsteam gab an, dass das Training mit diesem neuen Modell fünfmal weniger Rechenleistung erfordert als zuvor.
Obwohl GE Healthcare dieses Basismodell noch nicht kommerzialisiert hat, befindet es sich noch in der Forschungsphase, und ein früher Evaluator, Mass General Brigham, steht kurz vor der experimentellen Nutzung des Modells. Parry Bhatia, Chief Artificial Intelligence Officer von GE Healthcare, sagte, er hoffe, diese Modelle den technischen Teams des medizinischen Systems zur Verfügung stellen zu können, um ihnen dabei zu helfen, Forschung und klinische Anwendungen schneller und wirtschaftlicher zu entwickeln.
Das Aufkommen dieses Modells wird eine Echtzeitanalyse komplexer 3D-MRT-Daten ermöglichen. Das GE Medical-Team verfügt über zehn Jahre fortschrittliche Technologie. Sein Flaggschiffprodukt AIR Recon DL ist ein Deep-Learning-Rekonstruktionsalgorithmus, der Radiologen dabei helfen kann, schneller klare Bilder zu erhalten und die Scanzeit um bis zu 50 % zu verkürzen. Darüber hinaus kann das 3D-MRT-Modell die Suche und Verknüpfung von Bildern und Text sowie die Segmentierung und Klassifizierung von Krankheiten unterstützen, um Medizinern detailliertere Scaninformationen als je zuvor zu liefern.
Was die Datenverarbeitung angeht, hat das Entwicklungsteam eine „Anpassungs- und Adaptions“-Strategie eingeführt, um dem Modell die Verarbeitung verschiedener Datensätze zu ermöglichen. Auch wenn einige Bilddaten unvollständig sind, kann das Modell die fehlenden Teile überspringen. Darüber hinaus werden auch halbüberwachte Schüler-Lehrer-Lernmethoden verwendet, um die Lernfähigkeit des Modells unter begrenzten Datenbedingungen zu verbessern.
Um die Rechen- und Datenherausforderungen zu lösen, die beim Aufbau dieses komplexen Modells auftreten, nutzte GE Healthcare die SageMaker-Plattform von Amazon in Kombination mit den verteilten Trainingsfunktionen von Hochleistungs-GPUs, um die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit und die Effizienz des Modelltrainings deutlich zu verbessern. Dies alles geschieht unter gleichzeitiger Einhaltung von Compliance-Standards wie HIPAA, um den Patienten individuellere medizinische Dienstleistungen zu bieten.
Derzeit konzentriert sich das Modell auf die MRT, die Entwickler sehen jedoch große Chancen für eine Ausweitung auf andere medizinische Bereiche. Basierend auf diesem Grundmodell könnten in Zukunft möglicherweise schnellere und effizientere Lösungen für Bereiche wie die Strahlentherapie bereitgestellt werden.
Highlight:
GE Healthcare bringt das branchenweit erste Basismodell für die Ganzkörper-3D-MRT-Forschung auf den Markt, das die Bildanalysefunktionen erheblich verbessert.
Das neue Modell reduziert den Rechenressourcenverbrauch und verbessert die Trainingseffizienz durch Anpassung der Datenverarbeitungsstrategien.
Es wird erwartet, dass dieses Modell in Zukunft auf andere medizinische Bereiche ausgeweitet wird, um präzisere medizinische Dienstleistungen zu ermöglichen.
Das 3D-MRT-Forschungsbasismodell von GE Healthcare markiert eine neue Ära der medizinischen Bildanalyse. Seine effizienten Analysefähigkeiten und potenziellen Anwendungsaussichten werden den Fortschritt der Medizintechnik erheblich vorantreiben und den Patienten genauere und praktischere Ergebnisse liefern. Es wird erwartet, dass dieses Modell in Zukunft in weiteren Bereichen Anwendung findet, um die Effizienz der medizinischen Diagnose und Behandlung weiter zu verbessern.