Soluzione di accelerazione della piattaforma di immagini mediche AI: trasmissione dei dati e ottimizzazione del calcolo

L'imaging medico rappresenta una delle applicazioni più promettenti diassistenza sanitariaIl mercato globale dell'IA nell'imaging medico dovrebbe superare i 4 miliardi di dollari.5 miliardi entro il 2028, guidato dall'aumento dei volumi di imaging, dalla carenza di radiologi e dalla comprovata capacità dell'IA di migliorare la precisione diagnostica. 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 infrastructureUn tipico ospedale di medie dimensioni genera oltre 50 TB di nuovodati mediciannualmente, principalmente da sistemi di imaging CT, MRI e PET.

Le organizzazioni sanitarie incontrano significative barriere tecniche quando implementano soluzioni di intelligenza artificiale per l'imaging medico, principalmente a causa della grande scala e della sensibilità dei dati di imaging.

• Latenza di trasferimento dati:Il trasferimento di studi di imaging multi-gigabyte dagli archivi PACS ai server GPU per l'elaborazione può richiedere minuti utilizzando reti convenzionali,creare ritardi inaccettabili nei flussi di lavoro diagnostici sensibili al tempo.
• Sovraccarico del sistema di archiviazione:I tradizionali sistemi di archiviazione adatta alla rete (NAS) diventano sovraccarichi durante le ore di punta quando più applicazioni di IA e radiologi accedono simultaneamente a grandi set di dati di imaging.
• Inefficienza computazionale:I server GPU spesso sono inattivi in attesa del completamento del trasferimento dei dati, con conseguente basso tasso di utilizzo del costoso hardware di accelerazione dell'IA.
• Sicurezza e conformità dei dati:I dati di imaging medico richiedono misure di sicurezza rigorose e conformità HIPAA durante l'elaborazione, aggiungendo complessità all'implementazione del flusso di lavoro AI.
• Limitazioni di scalabilità:Le infrastrutture esistenti spesso non possono scalare economicamente per gestire i volumi crescenti di imaging e i modelli di IA sempre più complessi.

Queste sfide causano spesso ritardi nella diagnosi, costi aumentati e ROI limitato dagli investimenti in IA, che infine hanno un impatto sulla qualità dell'assistenza ai pazienti.

Mellanox affronta queste sfide attraverso un'architettura completa di accelerazione dei dati specificamente progettata perassistenza sanitariaLa Commissione ritiene che il sistema di gestione dei dati sia più efficiente per il funzionamento del sistema.

• Rete Mellanox ad alte prestazioni:infrastruttura end-to-end 100/200/400GbE con tecnologia RDMA (Remote Direct Memory Access) che consente il trasferimento diretto di dati da memoria a memoria tra sistemi di archiviazione, server e GPU,riduzione della latenza fino al 90% rispetto alle reti TCP/IP tradizionali.
• NVMe-oF Accelerated Storage Access:La tecnologia NVMe over Fabrics consente ai server AI di accedere direttamente ai dati di imaging da array di storage centralizzati con prestazioni simili a quelle locali, eliminando i colli di bottiglia della rete di storage.
• Tecnologia GPU-Direct:Consente il trasferimento diretto di dati tra adattatori di rete e GPU senza coinvolgimento della CPU, riducendo significativamente i costi generali di elaborazione e migliorando l'efficienza complessiva del sistema perdati medicielaborazione.
• Qualità avanzata del servizio (QoS):Si dà la priorità al traffico diagnostico critico rispetto ai carichi di lavoro meno sensibili al tempo, garantendo prestazioni costanti durante i periodi di utilizzo di punta.
• Trattamento sicuro dei dati:Le funzionalità di crittografia e sicurezza accelerate dall'hardware mantengono la protezione dei dati in tutta la pipeline di elaborazione dell'IA senza compromettere le prestazioni.

L'attuazione dell'infrastruttura accelerata di Mellanox offre miglioramenti misurabili in tutti gli aspetti della distribuzione dell'IA per l'imaging medico.

Questi miglioramenti delle prestazioni si traducono in significativi benefici clinici, tra cui diagnosi più veloci, maggiore produttività dei radiologi,e la capacità di implementare algoritmi di IA più sofisticati per una maggiore precisione diagnostica.

Un sistema sanitario multi-ospedale ha implementato l'infrastruttura accelerata di Mellanox per supportare la loro iniziativa di IA a livello aziendale, elaborando oltre 25.000 studi di imaging mensili in 5 ospedali.La distribuzione ha caratterizzato un 200 GbERete MellanoxI risultati includono una riduzione del 68% del tempo di diagnosi per i casi di emergenza e un aumento del 40% della capacità di lettura del radiologo,mentre raggiunge il 99.99% di disponibilità del sistema e piena conformità HIPAA.

L'attuazione diassistenza sanitariaIn questo contesto, la ricerca di un sistema di imaging medica basato su dati basati su immagini dipende dal superamento delle sfide fondamentali dell'infrastruttura dei dati.La soluzione ottimizzata di Mellanox fornisce la base ad alte prestazioni necessaria per sfruttare appieno il potenziale dell'IA nella medicina diagnostica, trasformando il modo in cui le organizzazioni sanitarie gestiscono edati mediciAccelerando notevolmente il movimento dei dati e l'efficienza computazionale, questa infrastruttura consente ai radiologi didiagnosi più accurate massimizzando il ritorno sugli investimenti tecnologici.