Kun tekoälyä aletaan hyödyntää endoskopiassa kliinisesti merkittävällä tavalla, laskenta-alustan vaatimukset muuttuvat perustavanlaatuisesti. Tekoälyn on reagoitava yhden videoruudun aikana – käytännössä millisekunneissa – jotta havainnosta on kliinistä hyötyä. Advantechin asiakascase osoittaa, että vaatimuksiin voidaan vastata kompaktilla laskenta-alustalla eli yhden kortin tietokoneella.
Endoskopiassa tekoäly analysoi jatkuvaa videovirtaa ja tekee päätelmiä poikkeamista reaaliajassa. Esimerkiksi adenoomien havaitsemisessa jopa pieni parannus tunnistustarkkuudessa voi vähentää paksusuolisyövän riskiä merkittävästi. Tämä hyöty syntyy kuitenkin vain, jos tekoäly ehtii reagoida ennen kuin kuva vaihtuu. Käytännössä puhutaan millisekunneista.
Advantechin asiakas kohtasi kehitystyössään tyypillisen ongelman: tehokas tekoäly vaatii usein erillisiä GPU- tai AI-kiihdyttimiä, mutta perinteinen PCIe-kortteihin ja PC-arkkitehtuuriin perustuva ratkaisu johtaa suuriin, vaikeasti hallittaviin järjestelmiin. Tällaiset kokonaisuudet eivät sovellu mobiileihin tai tiloiltaan ahtaisiin endoskopialaitteisiin.
Lisäksi erillislaitteistot lisäävät viivettä ja tekevät datapolusta epädeterministisen. Kun kuvadata siirretään pois varsinaisesta endoskopiajärjestelmästä analysoitavaksi, vasteaika pitenee ja vaihtelee kuormituksen mukaan. Tämä on kliinisessä ympäristössä ongelmallista. Tekoälyn toiminnan on oltava ennustettavaa ja toistettavaa jokaisessa toimenpiteessä.
Integroitu mutta laajennettava alusta
Ratkaisuksi asiakas valitsi Advantechin sulautetun MIO-5379-yhden kortin tietokoneen yhdessä MIOe-UMXM- ja MIOe-TCPD-laajennusmoduulien kanssa. Ratkaisun ydin on USB4-teknologiaan perustuva laajennus, joka mahdollistaa jopa 40 gigabitin sekuntinopeuden saman kaapelin kautta.
USB4 yhdistää USB-, DisplayPort- ja PCI Express Gen3 x4 -liikenteen yhteen rajapintaan. Tämän ansiosta ulkoiset GPU- ja AI-kiihdytinkortit voidaan liittää kompaktisti ilman täysikokoisia emolevyjä tai perinteisiä PCIe-korttipaikkoja. Laskentateho saadaan lähelle kuvalähdettä, jolloin datapolku pysyy lyhyenä ja vasteaika hallittavana.
Advantechin ratkaisussa tekoälyinferenssi ei ole erillinen analyysivaihe, vaan osa endoskoopin reaaliaikaista toimintaa. Kun kuvadata pysyy integroidussa järjestelmässä eikä kulje useiden laitteiden ja käyttöjärjestelmien läpi, viiveet pienenevät ja suorituskyky muuttuu deterministiseksi.
Tämä on keskeistä erityisesti tekoälyn kliinisessä hyväksyttävyydessä. FDA:n ja muiden viranomaisten vaatimukset korostavat paitsi tarkkuutta myös järjestelmän luotettavuutta ja ennustettavuutta. Integroitu laskenta-alusta helpottaa myös tekoälymallien päivittämistä laitteen elinkaaren aikana ilman, että koko järjestelmäarkkitehtuuri joudutaan muuttamaan.
Case-studyn toinen keskeinen elementti on kaapeloinnin yksinkertaistaminen. MIOe-TCPD-laajennusmoduulin USB Type-C -liitäntä tukee näyttösignaalia alternate mode -tilassa, kosketusnäyttöjä USB:n yli sekä jopa 100 watin Power Delivery -virransyöttöä.
Kliinisessä ympäristössä tämä vähentää kaapelointia, nopeuttaa käyttöönottoa ja pienentää vikariskiä. Kun virta, näyttö ja data kulkevat saman standardoidun liitännän kautta, järjestelmästä tulee sekä fyysisesti että toiminnallisesti yksinkertaisempi.
Päivitettävä tekoäly on endoskopian edellytys
Advantechin asiakastapauksessa lopputuloksena on mobiili endoskopiajärjestelmä, joka on suunniteltu tekoälyn jatkuvaan kehitykseen. Suorituskykyä voidaan kasvattaa ulkoisilla kiihdyttimillä, ja tekoälymalleja päivittää ilman raskaita laiteuudistuksia tai uudelleensuunnittelua.
Endoskopiassa tekoäly ei ole kertaluonteinen lisäominaisuus, vaan kehittyvä diagnostiikkatyökalu. Siksi laskenta-alustan on oltava yhtä aikaa kompakti, suorituskykyinen ja päivitettävä.
