人工智能硬件和軟件的最新發展正在徹底改變醫療設備的開發，該技術現在被廣泛用于實時處理、預測和可視化醫療數據。人工智能被用于 350 多種 FDA 批準的醫療設備，以及無數更多在醫療保健環境中提供運營節省的設備。

英偉達公司醫療保健副總裁金伯利鮑威爾說：“我們現在可以將人工智能放入儀器中，這意味著魔法開始發生。”

例如，Caption Health開發了一種超聲系統，該系統使用 AI 為操作員提供超聲圖像的指導和解釋權。額外的指導意味著范圍廣泛的衛生保健工作者可以進行超聲檢查，而不僅僅是專業的超聲醫師。選擇要執行的掃描類型后，系統會引導操作員獲得高質量的圖片，包括用箭頭顯示探頭的移動方向。

“你不斷地對傳入的探測數據進行計算機視覺，因此你可以指導他們去哪里，”鮑威爾說。“我們的解剖結構非常相似，你可以讓它們進入該區域，然后當它檢測到它們試圖測量的任何東西時，它可以停止并自動進行測量。”

這是第一個獲得 FDA 批準的同類系統。至關重要的是，它是一個物理上很小的系統，可以根據需要在醫院周圍移動，或者結合減輕對訓練有素的專業人員的要求，它可以更容易地用于現場或世界上訓練有素的超聲醫師較少的部分地區.

“我們現在擁有可以進入該設備內部并在該設備中執行大量人工智能的計算架構，以提供用戶體驗和您可以從數據中捕獲的信息洞察力的保真度，”鮑威爾說。

人工智能還有助于使 MRI 和 CT 掃描儀小型化。今天的 MRI 機器通常需要填滿整個房間的基礎設施。Hyperfine制造了一臺支持人工智能的便攜式 MRI 機器——它可以在醫院周圍移動到病人的床邊或手術室。該系統名為 Swoop，已獲得 FDA 批準并已投入使用，為加拿大偏遠地區和更遠地區的患者提供服務。

在這種情況下，人工智能可以通過校正噪聲較大的圖像，從便攜式 MRI 掃描儀中獲得良好的結果。這意味著可以使用較低的場強和較低質量的傳感器，而人工智能彌補了圖像保真度的差異。Powell 將這項技術與智能手機過濾器進行了比較，后者可以在自拍中偽造光滑的皮膚：因為我們知道最終結果應該是什么樣子，這使得校正噪音變得更容易，她說。

鮑威爾說，人工智能也在徹底改變外科手術，特別是對于現代的微創手術技術，在這種技術中，外科醫生只能通過攝像頭觀察身體。

“你可以在攝像機視圖上添加很多非常強大的信息——不要切割這個血管，這里的解剖結構是什么——你真的可以幫助醫生確定方向，”她說。“[外科醫生]現在可以在這些模擬環境中進行訓練，以準確了解他們將要執行的程序以及他們將要采取的軌跡。”

患者隱私

是否擔心人工智能增強的嘈雜圖像會開始看到實際上并不存在的東西？

鮑威爾說，雖然可能出現誤報，但新型人工智能設備與任何其他醫療設備（包括臨床試驗）經歷了同樣嚴格的監管程序：“從質量保證和監管的角度來看，它們經歷了同樣的盡職調查他們必須經過臨床試驗階段；他們必須提供證據。FDA 和監管機構對你如何定義它是否按照它應該執行的方式執行同樣非常嚴格的裁決。”

有超過 350 種 FDA 批準的醫療設備具有基于 AI 的功能。Powell 指出，還有更多應用程序不在監管路徑上，包括有助于提高運營效率的 AI 應用程序，其中數千個應用程序目前正在使用中。

“人類從開始到結束獲取醫學圖像所需的工作量很大，”她說。她補充說，這包括潛在錯誤的數量和時間，因此提高運營效率的潛力很大。“您仍在向將接受或拒絕建議的醫生提供信息。”

與現有的計算機視覺技術一樣，無論在何處捕獲患者的圖像，都需要解決隱私問題。在設備本身中實時執行人工智能，而無需將圖像傳輸到云端進行處理，這會有所幫助。

“事實上，我們已經將患者數據數字化了 20 年。這只是[一個]數據如何流動以及誰可以訪問它的問題，”鮑威爾說。“必須制定適當的法規，并且必須非常仔細地照顧業務數據協議和所有這些，無論是對于數據的提供者還是接收數據的任何人。這只是事實。”

Powell 指出，對于人工智能輔助機器人手術，在體內拍攝的圖像無法識別患者。Nvidia 的醫療設備人工智能計算平臺Clara Holoscan還包括去識別步驟，例如自動刪除包含皮膚和頭發的圖像（可能用于識別患者）——這些圖像無論如何對機器人外科醫生來說都是無用的。

“這需要患者的信任，但我認為最終，我們都越來越習慣[被攝像機拍到]，”鮑威爾說，并補充說，即使是今天的門鈴也使用基于云的人工智能處理視頻片段. “但對于我合作過的所有公司來說，去識別化是他們首先開發的人工智能列表的首位。”

開發限制

今天在醫療設備中使用人工智能有哪些限制？Powell 列出了三個關鍵領域：處理性能、AI 訓練和 AI 算法。

第一個是功能強大的計算平臺，可以實時處理復雜的人工智能，而無需將數據發送到云端，這就是英偉達開發 Clara Holoscan 的原因。

Clara Holoscan 是 Nvidia 的三個機器人平臺之一（其他平臺是 Drive，用于自動駕駛汽車，Isaac，用于在人類環境中運行的機器人）。它包括硬件（基于 Nvidia Jetson AGX Orin）和為醫療設備開發量身定制的軟件。

“我們稱它為機器人平臺，因為它真的是為了創造實時智能儀器，”鮑威爾說，并補充說，雖然未來機器人可能會在沒有幫助的情況下進行手術，但未來的 X 光機或醫用顯微鏡也可能被歸類為機器人，如果他們里面有一個機器人放射科醫生或科學家，正在查看照片是否有異常。

Clara Holoscan 可以連接任何類型的醫療傳感器——無論是超聲波、內窺鏡還是 CT 機器——都可以實時完成強大的 AI 計算。其他醫療特定功能包括高速 I/O、醫學物理、醫學圖像和數據的 AI 處理以及 3D 圖形渲染加速。

“在這種環境中，實時的本質是，你實際上是在幫助循環中的人類更好地工作，”鮑威爾說。“Clara Holoscan 不僅如此……它還為醫療設備創造了特斯拉時刻。”

鮑威爾描述了過去醫療設備的保質期可能為 10 年。借助 Nvidia 的平臺，可以根據需要創建和上傳新的 AI 算法，以使機器更智能。這可以在空中完成。結果是醫療設備制造商將其商業模式轉向軟件即服務。

“現在他們擁有了一個計算平臺，不僅具有很強的人工智能能力，而且可以運行這些實時應用程序，而且可以遠程更新，”鮑威爾說。“這幾乎就像為您的醫療設備帶來云功能，以便可以部署新的應用程序，并且這些傳感器每隔幾周就會變得越來越好。從經濟角度來看，這對他們來說非常令人興奮。”

Nvidia 的 Clara Holoscan 平臺專為醫療設備應用中的實時 AI 而設計。（來源：英偉達公司）

訓練數據

在醫療設備中阻礙人工智能的另一件事是可用于訓練醫療人工智能的訓練數據數量有限，特別是那些尋找罕見疾病或病癥的人工智能。這里的解決方案是更多的人工智能，特別是使用人工智能為特定疾病創建合成訓練數據。

例如，英偉達和倫敦國王學院最近宣布，他們使用英偉達的 Cambridge-1 超級計算機創建了一個包含 100,000 個大腦合成圖像的數據集，可用于構建 AI 以加速對癡呆癥、帕金森病和其他腦部疾病的理解。人工智能可以為實際數據集中可能服務不足的特定人群創建大腦圖像，例如女性或年輕人，或患有特定疾病的人。同一團隊希望在任何醫學成像模式（MRI、PET 掃描、X 射線等）中將覆蓋范圍擴大到人體解剖結構的任何部分。

最后一個限制因素是醫療人工智能算法的發展。為了解決這個問題，Nvidia 構建了一個名為MONAI的醫療專用 AI 框架。這個 AI 框架包含標記數據、創建合成數據、訓練模型、在現實世界中驗證模型，然后將它們連接到 Clara Holoscan 平臺進行部署所需的所有工具。這個開源平臺針對醫學成像的獨特格式、分辨率和元數據進行了優化。

“過去只有在他們的人工智能研究實驗室里非常有錢和有名的人才能做這些事情——我們試圖讓它變得非常可用，”鮑威爾說，并補充說，當新的醫學論文發表時，它們會盡快被添加到 MONAI盡可能。“我們將它直接放入這個開源科學框架中，以便世界可以快速復制它并以此為基礎。這就是創新步伐如此之快的原因——正是因為人工智能社區真正向世界灌輸了這個開放科學、開放創新的世界，這很好。

“我認為人工智能應該民主化，以使其保持安全和高效，”她補充道。

審核編輯 黃昊宇