Rozwiązanie przyspieszające platformę AI w obrazowaniu medycznym: Optymalizacja transmisji danych i obliczeń
September 30, 2025
Szybki postęp sztucznej inteligencji w medycynie diagnostycznej rewolucjonizuje obrazowanie medyczne, ale organizacje opieki zdrowotnej stoją przed znaczącymi wyzwaniami infrastrukturalnymi w zakresie wdrażaniaopieka zdrowotnaW niniejszym opracowaniu analizuje się, w jaki sposób optymalizowana infrastruktura danych wykorzystujeSieć MellanoxTechnologie te rozwiązują kluczowe wąskie gardła w obsłudze dużychdane medyczne, umożliwiające szybsze diagnozowanie, lepsze wyniki dla pacjentów oraz bardziej efektywne wykorzystanie drogiego sprzętu obrazowania poprzez przyspieszone procesy wykonywania wniosków i szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji.
Obrazowanie medyczne stanowi jedno z najbardziej obiecujących zastosowańopieka zdrowotnaW tym celu wprowadzono nowe rozwiązania, w których algorytmy osiągają obecnie wydajność na poziomie radiologa w wykrywaniu chorób od nowotworów po zaburzenia neurologiczne.5 mld do 2028 r., napędzane rosnącą ilością obrazowania, niedoborem radiologów i udowodnioną zdolnością sztucznej inteligencji do poprawy dokładności diagnostyki. the computational demands of processing high-resolution DICOM images—often ranging from hundreds of megabytes to multiple gigabytes per study—create unprecedented challenges for healthcare IT infrastructureTypowy szpital średniej wielkości generuje ponad 50 TB nowychdane medycznerocznie, głównie z systemów tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego i PET.
Organizacje opieki zdrowotnej napotykają znaczące bariery techniczne przy wdrażaniu rozwiązań sztucznej inteligencji do obrazowania medycznego, głównie ze względu na ogromną skalę i wrażliwość danych obrazowania.
- Przesyłanie danych w czasie opóźnionym:Przeniesienie wielogigabajtów badań obrazowych z archiwów PACS na serwery GPU do przetwarzania może zająć kilka minut przy użyciu konwencjonalnych sieci,tworzenie niedopuszczalnych opóźnień w czasochłonnych przepływach diagnostycznych.
- Przesyłka systemu magazynowania:Tradycyjne systemy pamięci masowej (NAS) stają się przytłoczone w godzinach szczytowych, gdy wiele aplikacji AI i radiologów jednocześnie uzyskuje dostęp do dużych zestawów danych obrazowych.
- Nieefektywność obliczeniowa:Serwery GPU często siedzą bezczynnie i czekają na zakończenie transferu danych, co powoduje niskie wskaźniki wykorzystania drogiego sprzętu przyspieszającego sztuczną inteligencję.
- Bezpieczeństwo danych i zgodność:Dane obrazowania medycznego wymagają ścisłych środków bezpieczeństwa i zgodności z HIPAA w trakcie przetwarzania, co zwiększa złożoność wdrożenia przepływu pracy AI.
- Ograniczenia skalowalności:Istniejąca infrastruktura często nie może być skalowana ekonomicznie, aby obsłużyć rosnące wolumeny obrazowania i coraz bardziej złożone modele sztucznej inteligencji.
Wyzwania te często powodują opóźnioną diagnozę, zwiększone koszty i ograniczony ROI z inwestycji w sztuczną inteligencję, co ostatecznie wpływa na jakość opieki nad pacjentami.
Mellanox rozwiązuje te wyzwania poprzez kompleksową architekturę przyspieszenia danych zaprojektowaną specjalnie dlaopieka zdrowotnaObciążenia robocze, optymalizacja zarówno ruchu danych, jak i wydajności obliczeniowej.
- Wysokiej wydajności sieci Mellanox:Infrastruktura 100/200/400GbE typu end-to-end z technologią RDMA (Remote Direct Memory Access) umożliwia bezpośredni transfer danych z pamięci do pamięci między systemami pamięci masowej, serwerami i procesorami graficznymi,zmniejszenie opóźnienia o do 90% w porównaniu z tradycyjnymi sieciami TCP/IP.
- NVMe-oF przyspieszony dostęp do pamięci:Technologia NVMe over Fabrics umożliwia serwerom AI bezpośredni dostęp do danych obrazowych z scentralizowanych szeregów pamięci masowej z lokalną wydajnością, eliminując wąskie gardła sieci pamięci masowej.
- Technologia GPU-Direct:Umożliwia bezpośrednie przesyłanie danych między adapterami sieciowymi a procesorami graficznymi bez zaangażowania procesora, znacząco zmniejszając koszty przetwarzania i poprawiając ogólną wydajność systemudane medyczneprzetwarzanie.
- Zaawansowana jakość usług (QoS):Priorytetyzacja krytycznego ruchu diagnostycznego w stosunku do obciążeń pracy o mniejszej wrażliwości czasowej, zapewniająca stałą wydajność w okresach szczytowych.
- Bezpieczne przetwarzanie danych:Zasoby szyfrowania i zabezpieczeń przyspieszonych sprzętem utrzymują ochronę danych w całym procesie przetwarzania sztucznej inteligencji bez narażania na szkodę wydajności.
Wdrożenie przyspieszonej infrastruktury Mellanox zapewnia wymierne ulepszenia we wszystkich aspektach wdrażania sztucznej inteligencji w zakresie obrazowania medycznego.
| Metryka wydajności | Tradycyjna infrastruktura | Infrastruktura przyspieszona Mellanox | Poprawa |
|---|---|---|---|
| Czas odbioru badania (1 GB MRI) | 45-60 sekund | 3-5 sekund | 90-95% Redukcja |
| Przetwórczość AI | 15-20 badań/godzinę/GPU | 55-65 badań/godzinę/GPU | 250-300% wzrost |
| Poziom wykorzystania procesora graficznego | 30-40% | 85-95% | 150-200% Poprawa |
| Całkowity czas diagnozy | 25-40 minut | 8-12 minut | 60-70% redukcja |
| Koszty infrastruktury/badanie | 0,85 do 1.20 | $0.25-0.40 | Zmniejszenie o 65-70% |
Poprawki te przekładają się na znaczące korzyści kliniczne, w tym szybszą diagnozę, zwiększoną wydajność radiologa,i możliwość wdrożenia bardziej zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji w celu poprawy dokładności diagnostyki.
System opieki zdrowotnej obejmujący wiele szpitali wdrożył przyspieszoną infrastrukturę Mellanox w celu wspierania inicjatywy sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie, przetwarzając ponad 25 000 badań obrazowych miesięcznie w 5 szpitalach.Wdrożenie zawierało 200GbESieć Mellanoxwyniki obejmowały 68% zmniejszenie czasu potrzebnego do diagnozy w przypadkach nagłych i 40% zwiększenie zdolności odczytu radiologa,osiągając 99.99% dostępności systemu i pełna zgodność z HIPAA.
Skuteczne wdrożenieopieka zdrowotnaw zakresie obrazowania medycznego zależy od przezwyciężania podstawowych wyzwań związanych z infrastrukturą danych.Zoptymalizowane rozwiązanie Mellanox zapewnia wysoką wydajność potrzebną do wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji w medycynie diagnostycznej, przekształcanie sposobu zarządzania i przetwarzaniadane medyczneDzięki znacznemu przyspieszeniu przepływu danych i wydajności obliczeniowej, ta infrastruktura pozwala radiologom szybciej,dokładniejsze diagnozy przy jednoczesnym maksymalizacji zwrotu z inwestycji technologicznych.