A análise de imagens médicas sempre enfrentou o desafio de dados de imagens de ressonância magnética enormes e complexos. Os métodos tradicionais cortam imagens de ressonância magnética 3D em imagens 2D para análise, o que limita a compreensão de estruturas anatômicas complexas. No entanto, a GE Healthcare lançou o primeiro modelo básico de pesquisa de ressonância magnética 3D de corpo inteiro do setor na conferência AWS re:Invent, trazendo um avanço para esse problema. O modelo é baseado em mais de 173 mil imagens, requer cinco vezes menos poder computacional para treinamento do que antes, permite análise em tempo real de dados complexos de ressonância magnética 3D e suporta pesquisa e vinculação de imagens e texto, bem como segmentação e classificação de doenças .
As imagens de ressonância magnética sempre foram um desafio na análise de imagens médicas devido à sua complexidade e grande quantidade de dados. Para treinar um modelo de linguagem grande (LLM) para análise de ressonância magnética, os desenvolvedores precisam cortar as imagens adquiridas em imagens 2D. Embora tal processamento seja viável, ele limita a capacidade do modelo de analisar estruturas anatômicas complexas, especialmente em tumores cerebrais, em estruturas complexas. casos como doenças ósseas ou doenças cardiovasculares.
Nota sobre a fonte da imagem: a imagem é gerada pela IA e pelo provedor de serviços de autorização de imagem Midjourney
No entanto, a GE Healthcare lançou o primeiro modelo básico de pesquisa de ressonância magnética 3D de corpo inteiro (FM) da indústria na conferência AWS re:Invent deste ano, que marca que os modelos de ressonância magnética podem finalmente utilizar imagens 3D de todo o corpo. O modelo foi construído com base em mais de 173 mil imagens de 19 mil estudos, e a equipe de desenvolvimento disse que com esse novo modelo, o treinamento exigia cinco vezes menos poder computacional do que antes.
Embora a GE Healthcare ainda não tenha comercializado este modelo básico, ele ainda está em fase de pesquisa, e um dos primeiros avaliadores, Mass General Brigham, está prestes a iniciar o uso experimental do modelo. Parry Bhatia, diretor de inteligência artificial da GE Healthcare, disse que espera fornecer esses modelos às equipes técnicas do sistema médico para ajudá-las a desenvolver pesquisas e aplicações clínicas de forma mais rápida e econômica.
O surgimento deste modelo permitirá a análise em tempo real de dados complexos de ressonância magnética 3D. A equipe da GE Medical acumulou dez anos de tecnologia avançada. Seu principal produto, o AIR Recon DL, é um algoritmo de reconstrução de aprendizado profundo que pode ajudar os radiologistas a obter imagens nítidas com mais rapidez e reduzir o tempo de digitalização em até 50%. Além disso, o modelo 3D de ressonância magnética pode suportar pesquisa e vinculação de imagens e texto, bem como segmentação e classificação de doenças, na esperança de fornecer aos profissionais médicos informações de digitalização mais detalhadas do que nunca.
Em termos de processamento de dados, a equipe de desenvolvimento adotou uma estratégia de “ajuste e adaptação” para permitir que o modelo lide com uma variedade de conjuntos de dados diferentes. Mesmo que alguns dados de imagem estejam incompletos, o modelo pode pular as partes que faltam. Além disso, métodos de aprendizagem semissupervisionados entre alunos e professores também são usados para melhorar a capacidade de aprendizagem do modelo sob condições de dados limitadas.
Para resolver os desafios de computação e dados encontrados na construção deste modelo complexo, a GE Healthcare aproveitou a plataforma SageMaker da Amazon, combinada com os recursos de treinamento distribuído de GPUs de alto desempenho, para melhorar significativamente a velocidade de processamento de dados e a eficiência do treinamento de modelos. Tudo isso é feito garantindo a conformidade com padrões de conformidade como HIPAA, a fim de fornecer aos pacientes serviços médicos mais personalizados.
Atualmente, o modelo está focado em ressonância magnética, mas os desenvolvedores veem enormes oportunidades de expansão para outras áreas médicas. No futuro, com base neste modelo básico, poderá ser possível fornecer soluções mais rápidas e eficientes para áreas como a radioterapia.
Destaque:
A GE Healthcare lança o primeiro modelo básico de pesquisa de ressonância magnética 3D de corpo inteiro do setor, melhorando significativamente as capacidades de análise de imagens.
O novo modelo reduz o consumo de recursos computacionais e melhora a eficiência do treinamento ajustando estratégias de processamento de dados.
Espera-se que este modelo seja expandido para outras áreas médicas no futuro para facilitar serviços médicos mais precisos.
O modelo básico de pesquisa de ressonância magnética 3D da GE Healthcare marca uma nova era na análise de imagens médicas. Seus recursos de análise eficientes e possíveis perspectivas de aplicação promoverão enormemente o progresso da tecnologia médica e trarão resultados mais precisos e convenientes aos pacientes. No futuro, espera-se que este modelo seja aplicado em mais campos para melhorar ainda mais a eficiência do diagnóstico e tratamento médico.