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卒中，俗稱中風，分為缺血性卒中和出血性卒中，具有發(fā)病率高、致殘率高、死亡率高和復發(fā)率高的“四高”特點。我國是卒中大國，每年新發(fā)卒中病人約３００萬，４６％的腦出血患者在發(fā)病１年內(nèi)死亡或嚴重殘疾。尤其我國東北地區(qū)，腦卒中年發(fā)病率和死亡率在全國最高。
在優(yōu)化卒中診療方案、提升卒中救治水平的探索過程中，吉林大學第一醫(yī)院放射線科主任、中華醫(yī)學會放射學分會副主任委員張惠茅發(fā)現(xiàn)，人工智能醫(yī)學影像輔助系統(tǒng)有望縮短影像評估時間、幫助醫(yī)療機構優(yōu)化卒中診療流程，提高卒中患者治愈率。
０１
引進ＡＩ助手，卒中診療模式發(fā)生改變
影像診斷是評估卒中患者病情、確定治療方案的重要一環(huán)，常規(guī)評估時間為３０－６０分鐘。吉林大學第一醫(yī)院放射線科主任、中華醫(yī)學會放射學分會副主任委員張惠茅說，“在多模式影像評估中心，借助人工智能醫(yī)學影像輔助系統(tǒng)能夠在３分鐘內(nèi)提供影像評估報告，幫助醫(yī)生快速精準地判斷血栓位置和出血風險。”
救治每延誤１分鐘，就會有１９０萬個腦細胞受損，隨著時間推移梗死區(qū)擴散面積越來越大，直至腦組織死亡。為了與時間賽跑，跑贏梗死區(qū)的擴散速度，醫(yī)院組織多科室醫(yī)生共同決策血管再通手術風險。在ＡＩ輔助下，醫(yī)生可以更快判斷是否符合影像學取栓標準，確定治療方案，為保衛(wèi)腦細胞生命力爭取時間。
人工智能醫(yī)學影像輔助系統(tǒng)這個ＡＩ助手的到來，它不僅加速了醫(yī)生閱片和診斷決策的時間，更快找到病灶、判斷病因、制定方案，還可以幫助更多低年資的醫(yī)生避免誤診，比如：閱片時自動檢出病灶，幫助低年資的影像醫(yī)生提高閱片水平，避免因遺漏重要病灶延誤病情；給出血管堵塞數(shù)據(jù)，幫助經(jīng)驗不足的醫(yī)生評估是否取栓，讓有希望的患者可以及時得到有效救治，爭取一線生機。
無論是閱片還是評估血栓程度方面，ＡＩ助手都具備更高的診療水平，對于基層醫(yī)生來說，這種能力太重要了！張惠茅認為，在ＡＩ助手的幫助下基層醫(yī)生可以快速定位病灶、判斷是否取栓，為廣泛提高基層卒中患者診療水平帶來新的曙光。
那么，這些強大的ＡＩ助手“師承何處”呢？
０２
培養(yǎng)ＡＩ助手，天壇醫(yī)院釋放卒中診療能力
我國腦卒中灌注治療復發(fā)率約為１０％，國外先進水平約為７％，而首都醫(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院（以下簡稱：天壇醫(yī)院）腦卒中灌注復發(fā)率僅為２％左右。如何將天壇醫(yī)院的能力輸送給各級醫(yī)院，實現(xiàn)卒中診療水平的普遍提升呢？
天壇醫(yī)院與北京安德醫(yī)智科技有限公司（以下簡稱：安德醫(yī)智）合作，聯(lián)合成立了全球首個“神經(jīng)疾病人工智能研究中心”，攜手致力于培養(yǎng)ＡＩ助手，借助ＡＩ將天壇醫(yī)院的先進水平傳遞給其他醫(yī)療機構。“神經(jīng)疾病人工智能研究中心”以天壇醫(yī)院豐富的高質(zhì)量卒中影像數(shù)據(jù)為ＡＩ助手提供海量的學習素材，安德醫(yī)智的深度學習模型反復訓練ＡＩ助手建立輔助診療能力，浪潮強大的智慧算力讓ＡＩ助手可以應對“題海戰(zhàn)術”挑戰(zhàn)并持續(xù)加快解題速度。正是具備以上三個條件，ＡＩ助手才能在這里學到天壇醫(yī)院高水平的卒中診療本領。
當然，天壇醫(yī)院與安德醫(yī)智基于上萬例臨床影像數(shù)據(jù)進行ＡＩ模型開發(fā)與訓練的過程中，也曾感到“力不從心”。首先訓練ＡＩ前要遍歷上萬例ＣＴ／ＭＲＩ影像從中提取證據(jù)要素組建模型，然而單個ＭＲＩ就可以達到ＧＢ級，動輒要跑ＴＢ級的數(shù)據(jù)量；其次ＡＩ模型復雜度非常高，要想實現(xiàn)疾病的精準診斷需要充分的證據(jù)要素，因此ＡＩ模型的計算量大，具備高并發(fā)特征；最后，多個工程師針對不同特征要素開發(fā)模型并進行訓練時，算力資源分配不均、算力利用率不高。
ＡＩ助手訓練迫切需要突破算力瓶頸。針對此需求，浪潮提供了包括浪潮ＡＩ服務器、ＡＩ資源平臺ＡＩ Ｓｔａｔｉｏｎ在內(nèi)的整體解決方案。浪潮ＡＩ服務器單機計算性能高達２ ＰｅｔａＦＬＯＰＳ，通過１６顆ＡＩ芯片的高速互聯(lián)，大大加快了模型的并行訓練速度，將安德醫(yī)智的主要模型訓練速度提升１０倍以上。浪潮ＡＩ Ｓｔａｔｉｏｎ則進一步幫助ＡＩ助手訓練平臺提升計算資源利用率，簡化資源部署和團隊協(xié)作。突破算力瓶頸后，天壇醫(yī)院與安德醫(yī)智的ＡＩ助手訓練瞬間提速，８０位工程師同時使用計算平臺，訓練時間由２周多降為２天。
全新的計算架構為“神經(jīng)疾病人工智能研究中心”源源不斷地注入計算能力，越來越多病種的ＡＩ助手從這里誕生，一個“學成歸來”的ＡＩ助手走進了吉林大學第一醫(yī)院開始為卒中患者服務，它的表現(xiàn)得到了醫(yī)院的肯定。
０３
助力優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉，
浪潮為醫(yī)療ＡＩ應用護航
越來越多的醫(yī)療ＡＩ正快速涌現(xiàn)出來，其中有不少人工智能醫(yī)療器械已經(jīng)拿下“ＮＭＰＡ人工智能三類醫(yī)療器械注冊證”走向市場。從心腦血管到腫瘤放療，從輔助篩查到輔助治療，從病灶特征識別到治療計劃制定，一個又一個ＡＩ助手陸續(xù)走進各級醫(yī)院的各個科室，帶著先進醫(yī)院專家的診療經(jīng)驗在診療流程的各個環(huán)節(jié)提供智力支持，尤其是為基層醫(yī)院帶來了新的機遇。
殊不知，對于基層醫(yī)院來說一場ＡＩ應用帶來的算力挑戰(zhàn)也正悄然而至。
隨著基層醫(yī)院里的ＡＩ應用越來越多，計算能力要求各異，每個ＡＩ背后的計算架構或許不同，各種類型ＡＩ芯片接入標準也不一樣。剛剛還沉浸在引入ＡＩ應用的喜悅中的基層醫(yī)院，很快又陷入了計算挑戰(zhàn)的“漩渦”之中，如何抉擇呢？臨床如果使用多元ＡＩ應用，信息中心就會遇到系統(tǒng)適配、芯片驅(qū)動、互聯(lián)互通、功耗管理、安全傳輸、易用性等各類問題，基層醫(yī)院的信息中心有能力應付這般復雜的多元ＡＩ應用算力架構嗎？
２０２１年９月，浪潮發(fā)布新版ＡＩＳｔａｔｉｏｎ人工智能推理服務平臺，為快速發(fā)展的人工智能醫(yī)療應用提供強大的服務管理支撐，幫助醫(yī)院統(tǒng)一高效的ＡＩ芯片算力調(diào)度。ＡＩＳｔａｔｉｏｎ既能協(xié)助天壇醫(yī)院和安德醫(yī)智打造的這類ＡＩ研發(fā)中心化解ＡＩ算力瓶頸，實現(xiàn)了計算平臺資源按需調(diào)用，對計算力資源進行統(tǒng)一、高效的管理；又能幫助基層醫(yī)院實現(xiàn)高效的ＡＩ應用算力管理，幫助醫(yī)院擺脫在大規(guī)模ＡＩ計算集群中進行算力選擇、算力適配等繁雜工作，提高調(diào)度效率、提高資源利用率、實現(xiàn)自動擴容、支持多源模型統(tǒng)一部署。
針對多元ＡＩ算力的應用困局，浪潮ＡＩＳｔａｔｉｏｎ推理服務平臺實現(xiàn)了對英偉達等６家國際國內(nèi)廠商的１２款ＡＩ芯片的多元算力支持。每一個醫(yī)療ＡＩ應用通過適配浪潮提供的ＡＩ芯片算力接入規(guī)范即可快速接入ＡＩＳｔａｔｉｏｎ平臺，如此一來醫(yī)院的計算管理難度大幅降低，尤其是醫(yī)信人才匱乏的基層醫(yī)療機構更是松了一口氣。此外，ＡＩＳｔａｔｉｏｎ平臺還可以自動實現(xiàn)多元算力的統(tǒng)一管理及調(diào)度，為生產(chǎn)環(huán)境算力運行提供一致的監(jiān)管功能，對ＧＰＵ、ＭＬＵ、ＸＰＵ等ＡＩ芯片的性能狀況、ＡＩ業(yè)務流量及響應延時進行實時監(jiān)控，并根據(jù)監(jiān)控數(shù)據(jù)進行分析、決策、執(zhí)行操作，實現(xiàn)服務算力的自動調(diào)節(jié)、自適應推理業(yè)務突發(fā)資源擴展需求，極大地緩解信息中心的硬件運維壓力。
０４
浪潮：以科技創(chuàng)新推動中國醫(yī)療高質(zhì)量發(fā)展
十年前，人們還是激烈辯論移動護理的可行性。今天，ＡＩ助手已經(jīng)開始“持證上崗”輔助診療。
可以預見，在浪潮等科技創(chuàng)新者的推動下，接下來將有越來越多的科技助手快速融入醫(yī)療流程，從醫(yī)院管理、臨床科研、患者服務等各個維度推動中國醫(yī)療高質(zhì)量發(fā)展，共繪健康中國美好藍圖。
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