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台灣AI雲助攻 數位病理智慧技術邁大步

圖片來源:pixabay

國研院國網中心與新創科技公司合作,AI 強化記憶體及算圖優化的技術、發展病理 AI 模型,為數位病理 AI 技術帶來變革。

國研院表示,科技與醫療是台灣的兩大優勢產業,兩者相輔相成,智慧醫療的相關應用已遍地開花,但在數位病理的領域仍是一片新藍海。

國研院進一步說明,組織病理切片數位化後,影像解析度非常高,單一張數位玻片的解析度高達數十億甚至百億畫素,檔案最大可超過 10 GB。但是發展此一技術有兩大困難,不僅資料儲存是一大挑戰,訓練 AI(人工智慧)模型更是曠日費時。

為了解決這個問題,國家實驗研究院高速網路與計算中心與雲象科技合作,以具醫療影像優化架構的台灣 AI 雲做為基礎,運用統一記憶體及算圖優化的技術,以全玻片數位病理影像發展 AI 模型,讓每個專案半年的標註時間,使數位病理 AI 技術大幅進步,並促使台灣智慧醫療更往前邁進一步。

國研院進一步說明,和一般商用雲不同,台灣AI雲採用高速計算架構設計,每個節點間設計有 100 G 頻寬,讓全解析度影像資料得以順暢交換處理,使得高達數十億畫素的全玻片數位影像 AI 訓練變成可能。

透過雲象科技的軟體及台灣 AI 雲合作,計算速度提高了 275 倍,每個專案可省下專業醫師近千個小時的標註時間,此外,可透過 400 倍超高解析度、零切割最完整的方式做全面檢視,大大提升了辨識的效率和品質。

此技術成果預計於今年 11 月國際高速計算大會(SuperComputing Conference, SC)發表。

(新聞資料來源 : 中央社)

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