Diagnose og behandling med AI implementering

Kreft er en dominerende dødsårsak over hele verden, med kreft i mage-tarmorganer som de som påvirker tykktarm, mage og endetarm, blant de mest alvorlige. Siden forebygging ofte er mer effektiv enn behandling, er de minimale snittene og det minimale pasientubehaget ved endoskopiteknologi et stadig mer populært alternativ. Faktisk er det globale markedet for endoskopiutstyr spådd å nå rundt 47,7 milliarder dollar innen 2028, med en anslått CAGR på 6 %. Endoskopi-teknologien vinner også gjennomslag fordi den gjør det mulig for kirurger å utføre polypektomi-prosedyrer (fjerning av polypper) umiddelbart, noe som reduserer risikoen for kreftutvikling. I dag er både kirurger og pasienter i økende grad tilbøyelige til å bruke avanserte endoskopiapparater som gir høyoppløselige bilder og sanntidsvisninger gjennom kamerasensorer.

Utfordringer innen eksisterende endoskopi

Tradisjonell endoskopi er avhengig av visuell analyse og legediagnoser, men kan være utsatt for menneskerelaterte problemer som tretthet og mangel på erfaring. Som et resultat er det et stort potensial for å overse subtile anomalier, noe som fører til tapte muligheter for tidlig behandling.

Mindre og mer allsidig

For å unngå denne situasjonen, ser noen utviklere av endoskoputstyr på å forbedre skjermoppløsningen og ta i bruk AI-gjenkjenning ved å velge store systemer integrert med PCIe GPUer. Endoskopprodusenter kan imidlertid oppnå større gevinster ved å ta i bruk en mindre og mer allsidig løsning. En kompakt ettkorts datamaskin (SBC) med en utvidelsesmodul tilbyr for eksempel et langt bedre alternativ for medisinsk bildebehandling i endoskopiske analyseapplikasjoner.

Ytelse og kompakthet

Kompakte innvevde kort spiller en stadig mer sentral rolle i endoskopimaskiner, hvor størrelse er en kritisk faktor. De nyeste SBCene styrker utviklingen av mer strømlinjeformede endoskop med et lite fotavtrykk, vanligvis innenfor en 3,5 tommers formfaktor. Denne fremgangen har ført til betydelige gevinster i mobilitet og forbedret kontroll for kirurger.

Prosessorkraft

Den nyeste generasjonen mobile prosessorer er kjernen i moderne SBCer, og leverer en imponerende høy EU- (eksekveringsenhet) kapasitet når det kommer til grafikk. Noen tilbyr tre ganger større EU enn stasjonære prosessorer av samme generasjon.

Økt prosessorkraft er en viktig ressurs innen endoskopi, og muliggjør krevende oppgaver som bildeforbedring og sanntids bildesammensetting. Prosessorer med en slik kapasitet opererer også med lavt strømforbruk, takket være et vifteløst og støysvakt termisk design. Disse egenskapene fører til markant forbedret diagnostikk og behandling.

Flere skjermer

Som et ytterligere punkt å merke seg, tar de nyeste SBC-funksjonene produktiviteten et skritt videre ved å støtte fire samtidige skjermer med oppløsninger på opptil 4K. En slik innovasjon betyr at kirurger har mulighet til å undersøke pasienter med eksepsjonell klarhet og presisjon, noe som i betydelig grad forbedrer de diagnostiske evnene til endoskopisystemer. Et annet tips for designere av endoskopsystemer er å søke en SBC som integrerer USB Type-C, og dermed forenkle kameratilkoblingen og muliggjøre bedre belysning og bruk av finere linser.

Høyytelses GPU-utvidelse for forbedret bildebehandling og AI-funksjoner

Innenfor medisinsk bildebehandling krever endoskopi økt grafikkytelse. Imidlertid er mange av dagens innvevde kort – med vilje – store for å imøtekomme PCIe- eller MXM- utvidelse. I motsetning til dette kobles de nyeste GPU-utvidelsesmodulene enkelt til SBCer ved hjelp av en USB4 Type-C kontakt. Enkelte utvidelseskort har kapasitet til å støtte MXM GPU-moduler med strømstyrke på opptil 115W, noe som resulterer i en bemerkelsesverdig 460 % økning i grafikkytelse.

Hever skjermkvaliteten

Ved å integrere samme type utvidelsesmodul med en MXM GPU, heves skjermkvaliteten fra DP1.4 ved 3840×2160 og 60Hz, til DP1.4a, med identisk oppløsning, men med en raskere oppdateringsfrekvens på 120Hz. En slik oppgradering gir klarere, jevnere bilder for å forbedre presisjonen, hjelpe visualiseringen av interne strukturer og forbedre effektiviteten til medisinske prosedyrer.

Tilleggsmodul

En GPU tilleggsmodul kan også forbedre algoritmer for maskinlæring (ML), og styrke endoskopets AI-evne ytterligere. Den hjelper medisinske fagfolk med å raskt identifisere anomalier, lesjoner og potensielle problemer i sanntid, og forbedrer dermed både diagnostisk nøyaktighet og hastighet. Dessuten kan en utvidet GPU akselerere bildebehandlingen, og muliggjøre sanntidsgjengivelse av medisinske 3D-bilder og volumetriske data. Denne evnen viser seg å være uunnværlig for oppgaver som kirurgisk planlegging og undersøkelser, slik at kirurger kan få et omfattende bilde av pasientens anatomi.

Gjør nytte av AI-implementering med design-in-tjeneste

Selvfølgelig, når du bruker store mengder energi for AI- og ML-algoritmer, kan det vise seg å være utfordrende å skaffe maskinvareenheter med et optimalt forhold mellom pris og ytelse. Selv om alle datasett, algoritmer, opplæring og brukergrensesnitt/UX fungerer, hvordan er det mulig å forenkle en enkel implementering av en AI-applikasjon? Det er et klart behov for å administrere AI-modeller effektivt, i tillegg til alle eksterne maskinvareenheter, for eksempel sensorer.

Løsninger er tilgjengelig!

Heldigvis er ende-til-ende programvareløsninger for enhetsadministrasjon og kantorkestrering nå tilgjengelig for å hjelpe til med å drive og skalere AI/ML-applikasjoner. Som en ekstra fordel tilbyr visse leverandører, for eksempel Advantech, dette som et gratis verktøy. Programvaren er i stand til å forbedre CPU- og GPU-ytelsen, og gjør objektidentifikasjon og AI-ytelsesevaluering enda mer effektiv. Med bare ett klikk kan brukere teste AI-egenskapene til kantenhetene sine ved å bruke forhåndsopplærte modeller, noe som sparer tid og reduserer kostnadene ved AI-implementering.

Løser utfordringer

Fremskritt innen endoskopiteknologi spiller en sentral rolle i forebygging og diagnose av kreft. I dag er det mulig å løse vanlige utfordringer som store systemer, høy ventetid i databehandling og avhengighet av menneskelig analyse ved å ta i bruk Advantechs MIO-5377R SBC og MIOe-UMXM utvidelsesmodul. Disse kompakte, men kraftige enhetene, drevet av 13. generasjons Intel Mobile-prosessorer, forbedrer diagnostisk presisjon, mobilitet og effektivitet for medisinske fagfolk. Videre øker den valgfrie GPU-ekspansjonen grafikkfunksjonene, muliggjør sanntidsbildebehandling og forbedrer AI-applikasjoner. Advantechs satsing på strømlinjeformet design og banebrytende teknologi, sammen med selskapets gratis Edge AI Suite programvareverktøy, understreker deres vilje til å flytte grensene for medisinsk bildebehandling, for forbedrede helsetjenester.