Tekoälyn halutaan hyödyntää tähystyskuvien analyysissä, koska se on nopeampaa ja tarkempaa kuin ihmisen tekemä analyysi. Nykyään vaadittava suorituskyky saadaan myös kompakteilla korttitietokoneilla ja oikeilla laajennusmoduuleilla.
|
Artikkelin on kirjoittanut Christoph Kühn, joka toimii Advantechilla lääketieteellisten laitteiden myyntijohtajana EU:n alueella. |
Syöpä on globaalisti johtava kuolinsyy maailmanlaajuisesti, ja paksusuolen, mahan ja peräsuolen syövät ovat niistä kaikkein vakavimpia. Koska ennaltaehkäisy on usein tehokkaampaa kuin hoito, endoskooppitekniikan minimaaliset viillot ja siten potilaan epämukavuuden vähentäminen ovat yhä suositumpi vaihtoehto. Itse asiassa globaalien endoskopialaitteiden markkinoiden ennustetaan saavuttavan noin 47,7 miljardia dollaria vuoteen 2028 mennessä, mikä merkitsee 6 prosentin vuosikasvua.
Endoskopiatekniikka on myös saamassa vetovoimaa, koska sen avulla kirurgit voivat suorittaa polypektomiatoimenpiteet välittömästi, mikä pienentää syövän kehittymisen riskiä. Nykyään sekä kirurgit että potilaat ovat yhä taipuvaisempia käyttämään kehittyneitä endoskopialaitteita, jotka tarjoavat korkearesoluutioisia kuvia ja reaaliaikaisia näyttöjä kamera-antureiden kautta.
Nykyisen endoskopian haasteita
Perinteinen endoskopia perustuu visuaaliseen analyysiin ja lääkärin diagnoosiin, mutta se voi mennä vikaan, jos lääkäri on väsynyt tai kokematon. Tämän seurauksena on suuri mahdollisuus jättää huomiotta hienovaraiset poikkeavuudet, minkä takia voidaan menettää mahdollisuudet varhaisen vaiheen hoitoon.
Tämän tilanteen välttämiseksi jotkin tähystyslaitteiden kehittäjät pyrkivät parantamaan näytön resoluutiota ja sisällyttämään tekoälyn tunnistukseen valitsemalla suurikokoiset järjestelmät, joihin on integroitu PCIe-grafiikkasuorittimia. Endoskooppivalmistajat voivat kuitenkin saada suurempia etuja ottamalla käyttöön pienemmän ja monipuolisemman ratkaisun. Esimerkiksi kompakti yhden kortin tietokone (SBC), jossa on laajennusmoduuli, tarjoaa paljon paremman vaihtoehdon lääketieteelliseen kuvantamiseen endoskooppisissa analyysisovelluksissa.
Suorituskyky ja kompaktius
Kompakteilla sulautetuilla korteilla on yhä tärkeämpi rooli endoskopiakoneissa, joissa koko on kriittinen tekijä. Uusimmat SBC-korttitietokoneet antavat mahdollisuuden kehittää virtaviivaisempia endoskooppeja, jotka ovat kooltaan hyvin pieniä, tyypillisesti 3,5 tuuman kokoisia. Tämä edistys on johtanut huomattaviin hyötyihin kirurgien liikkuvuudessa ja parantuneessa hallinnassa.
Uusimman sukupolven mobiiliprosessorit ovat nykyaikaisten SBC-korttien ytimessä, ja ne tarjoavat vaikuttavan korkean EU-kyvyn (execution unit) grafiikan suhteen. Jotkut tarjoavat kolme kertaa suuremman laskentatehon kuin saman sukupolven pöytätietokoneiden prosessorit.
Parannettu prosessointiteho on elintärkeä voimavara endoskopiassa, sillä se helpottaa vaativia tehtäviä, kuten kuvanparannusta ja reaaliaikaista kuvien yhteen liittämistä. Tällaisella suorituskyvyllä varustetut prosessorit toimivat myös pienellä tehonkulutuksella tuulettimettoman ja pienikohinaisen lämpösuunnittelun ansiosta. Nämä ominaisuudet parantavat huomattavasti diagnostiikkaa ja hoitoja.
Lisäksi uusimmat SBC-kortit vievät tuottavuuden askeleen pidemmälle tukemalla neljää samanaikaista näyttöä, joiden resoluutio on jopa 4K-tasoa. Tämä on jo sinänsä vaikuttavaa, sillä se tarkoittaa, että kirurgit pystyvät tutkimaan potilaita poikkeuksellisen selkeästi ja tarkasti, mikä parantaa merkittävästi endoskopiajärjestelmien diagnostisia ominaisuuksia. Toinen vinkki endoskooppijärjestelmien suunnittelijoille on etsiä SBC-kortteja, joilta löytyy C-tyypin USB-liitäntä. Se yksinkertaistaa kameran liitettävyyttä ja mahdollistaa paremman valaistuksen ja hienompien linssien käytön.
Suorituskykyinen GPU-laajennus parantaa kuvantamista ja tekoälyominaisuuksia
Lääketieteellisen kuvantamisen alalla endoskopia vaatii korkeampaa grafiikan suorituskykyä. Monet nykypäivän sulautetuista korteista ovat kuitenkin tarkoituksella suuria, jotta PCIe- tai MXM-laajennuksille olisi tilaa. Sen sijaan uusimmat GPU-laajennusmoduulit liitetään helposti SBC-kortille USB4 Type-C -liittimen avulla. Tietyt laajennuskortit pystyvät tukemaan MXM GPU -moduuleja, joiden teholuokittelu yltää jopa 115 wattiin, mikä parantaa näytönohjaimen suorituskykyä hämmästyttävät 460 prosenttia.
Kun tämäntyyppinen laajennusmoduuli yhdistetään MXM-grafiikkasuorittimeen, paranee näytön laatu DP1.4:stä (3840 × 2160 / 60 Hz) DP1.4a:een samalla resoluutiolla, mutta nopeammalla 120 hertsin virkistystaajuudella. Tällainen päivitys tuottaa selkeämpiä, tasaisempia kuvia, mikä parantaa tarkkuutta, auttaa sisäisten rakenteiden visualisoinnissa ja parantaa lääketieteellisten toimenpiteiden tehokkuutta.
GPU-lisäosa voi myös parantaa ML-koneoppimisalgoritmeja ja vahvistaa entisestään endoskoopin tekoälyominaisuuksia. Se auttaa lääketieteen ammattilaisia tunnistamaan poikkeamat, vauriot (leesiot) ja mahdolliset ongelmat reaaliajassa, mikä parantaa sekä diagnoosin tarkkuutta että nopeutta. Lisäksi GPU-laajennus voi nopeuttaa kuvankäsittelyä, mikä mahdollistaa lääketieteellisten 3D-kuvien ja volumetrisen mittausdatan reaaliaikaisen renderöinnin. Tämä ominaisuus on välttämätöntä esimerkiksi leikkauksen suunnittelussa ja tutkimuksissa, jolloin kirurgit voivat saada kattavan kuvan potilaan anatomiasta.
Hyödynnä tekoälyn käyttöönottoa suunnittelupalvelulla
Jos kulutetaan suuria määriä energiaa tekoäly- ja ML-algoritmeihin, voi tietysti olla haastavaa hankkia laitteistoja optimaalisella hinta-suorituskykysuhteella. Vaikka kaikki datasarjat, algoritmit, koulutus ja UI/UX-käyttöliittymät toimisivat, kuinka voidaan helpottaa tekoälysovelluksen helppoa käyttöönottoa? On selvä tarve hallita tekoälymalleja tehokkaasti kaikkien etälaitteiden kuten antureiden lisäksi.
Onneksi AI/ML-sovelluksia voidaan nyt tehostaa ja skaalata päästä-päähän -laitehallinmalla ja verkon reunan ohjelmistoratkaisuilla. Lisäetuna tietyt toimittajat, kuten Advantech, tarjoavat tämän kaiken ilmaisena työkaluna. Ohjelmisto, joka pystyy parantamaan suorittimen ja grafiikkasuorittimen suorituskykyä, tekee esineiden tunnistamisesta ja tekoälyn suorituskyvyn arvioinnista entistä tehokkaampaa. Yhdellä klikkauksella käyttäjät voivat testata reunalaitteidensa tekoälyominaisuuksia valmiiksi koulutetuilla malleilla, mikä säästää aikaa ja pienentää tekoälyn käyttöönottokustannuksia.
Johtopäätös
Endoskopiatekniikan kehityksellä on keskeinen rooli syövän ehkäisyssä ja diagnosoinnissa. Nykyään on mahdollista ratkaista yleisiä ongelmia, kuten järjestelmien suuri koko, tietojenkäsittelyn korkea latenssi ja riippuvuus ihmisen tekemästä analyysistä ottamalla käyttöön Advantechin MIO-5377R SBC- ja MIOe-UMXM-laajennusmoduulit. Nämä kompaktit mutta tehokkaat laitteet, joita ohjaavat 13. sukupolven Intel Mobile -prosessorit, parantavat lääketieteen ammattilaisten diagnostiikan tarkkuutta, liikkuvuutta ja tehokkuutta.
Lisäksi valinnainen GPU-lisäosa tehostaa grafiikkaominaisuuksia mahdollistaen reaaliaikaisen kuvantamisen ja parantaen tekoälysovelluksia. Advantechin sitoutuminen virtaviivaistettuun suunnitteluun ja huipputeknologiaan sekä yrityksen ilmainen Edge AI Suite -ohjelmistotyökalu korostaa sen omistautumista lääketieteellisen kuvantamisen kehittämiseen terveydenhuollon tulosten parantamiseksi.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.
