Forscher arbeiten mit dem NVIDIA DGX A100 an radiologischen und prädiktiven KI-Modellen für COVID-19
Forscher am Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging arbeiten an Modellen zur Segmentierung und Ausrichtung von Mehrfach-Brustscans, zur Berechnung des Schweregrads von Lungenerkrankungen anhand von Röntgenbildern und zur Kombination von radiologischen Daten mit anderen klinischen Variablen, um die Ergebnisse bei COVID-Patienten vorherzusagen. Modelle, die auf der Grundlage von Daten von Mass General Brigham erstellt und getestet wurden, könnten nach ihrer Validierung zusammen in einem Krankenhaus während und nach der Pandemie verwendet werden, um den Klinikern, die den Fortschritt der Patienten verfolgen und Behandlungsentscheidungen treffen, die Erkenntnisse der Radiologie näherzubringen.
KI für die Thoraxaufnahme
Bruce Fischl, Direktor des Labors für Computational Neuroimaging am Martinos Center, und Adrian Dalca, Assistenzprofessor für Radiologie an der Harvard Medical School, nahmen die Technologie, die Dalcas MRTVergleichs-KI zugrunde liegt, und wendeten sie auf Röntgenaufnahmen des Brustkorbs an, wobei sie das Modell auf einem NVIDIA DGX-System trainierten.
Notwendigkeit von Beatmungsgeräten vorhersehen
Ein ambulantes Modell analysiert 30 Variablen, um einen Risiko-Score für Patienten zu erstellen, die in den Kliniken für Atemwegsinfektionen des Krankenhausnetzes untersucht werden – und so die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Patient am Ende eine Intensivpflege benötigt oder an COVID stirbt.
Diese Variablen können sehr subtil sein, aber in Kombination können sie einen ziemlich starken Hinweis darauf geben, dass es einem Patienten schlechter geht. Das Modell läuft auf einem NVIDIA Quadro RTX 8000-Grafikprozessor und ist über ein Front-End-Portal zugänglich, mit dem Mediziner sehen können, wer am meisten gefährdet ist und welche Variablen am meisten zum Risiko-Score beitragen.
Besser, schneller, stärker: Forschung zu NVIDIA DGX
Die NVIDIA DGX-Systeme helfen den Forschern des Martinos Center dabei, schneller zu iterieren und mit verschiedenen Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer KI-Algorithmen zu experimentieren. DGX A100 mit NVIDIA A100-Grafikprozessoren, die auf der NVIDIA Ampere-Architektur basieren, wird die Arbeit des Teams mit der Tensor-Core-Technologie der dritten Generation weiter beschleunigen.
Forscher und Wissenschaftler, die NVIDIA Accelerated Computing anwenden, um Leben zu retten, sind das perfekte Beispiel für den Zweck unseres Unternehmens – wir bauen Computer, um Probleme zu lösen, die normale Computer nicht lösen können.
Jensen Huang CEO von NVIDIA
Schneller Einstieg in das KI-Umfeld: NVIDIA DGX A100
Das neue NVIDIA DGX A100-System wurde entwickelt, um KI-Arbeitslasten für Schulungen, Inferenz und Datenanalysen auf einer Plattform zu vereinheitlichen, die Infrastruktur zu vereinfachen und den ROI zu beschleunigen. DGX A100 ist ein universeller Baustein für die KI im Rechenzentrum, der DL-Schulungen, Inferenz, Datenwissenschaft und andere Hochleistungs-Workloads von einer einzigen Plattform aus unterstützt.
Das DGX A100-System, das auf der neuen NVIDIA AmpereArchitektur basiert, liefert bis zu sechsmal mehr Trainingsleistung als die vorherige Generation. NVIDIA arbeitet mit Forschern und Wissenschaftlern zusammen, um KI-Computing zur Behandlung, Eindämmung und Verfolgung der CoronaPandemie einzusetzen. NVIDIA kündigte auch Aktualisierungen seiner NVIDIA Clara-Gesundheitsplattform an, die auf die Übernahme von COVID-19 abzielen.
Kontinuierlicher Datenfluss
Eine performante Lösung für den Einsatz gegen COVID-19 stellen NetApp All Flash FAS Storage Systeme dar. Mit dem branchenweit schnellsten und flexibelsten All-Flash-Storage und den weltweit ersten End-to-End-NVMe-Technologien sorgen NetApp All Flash FAS Systeme für einen kontinuierlichen Datenfluss in DL-Prozessen. Das A800 leitet Daten bis zu viermal schneller an NVIDIA DGX A100 Systeme weiter als vergleichbare Lösungen von Mitbewerbern. Die Systeme überzeugen durch höchste Performance, uneingeschränkter Cloud-Anbindung und 100%-iger Zukunftssicherheit.
- Smart: Storage-Bereitstellung in wenigen Minuten und beste effektive Kapazität für fast jeden Workload
- Leistungsstark: beste Performance für anspruchsvolle Applikationen und zukunftsweisende NVMe
- Bewährt: Schutz sensibler Unternehmensdaten ohne Verluste/Ausfallzeiten
