Tıbbi Görüntüleme AI Platformu Hızlandırma Çözümü: Veri İletişim ve Bilgisayar Optimizasyonu

Tıbbi görüntüleme, kanserden nörolojik bozukluklara kadar çeşitli durumları tespit etmede artık radyolog seviyesinde performans gösteren algoritmalarla, sağlık yapay zekasının en umut verici uygulamalarından birini temsil ediyor. Tıbbi görüntülemede yapay zeka pazarının 2028 yılına kadar 4,5 milyar doları aşması öngörülüyor. Bu artış, artan görüntüleme hacimleri, radyolog eksikliği ve yapay zekanın teşhis doğruluğunu kanıtlanmış yeteneği tarafından yönlendiriliyor. Ancak, yüksek çözünürlüklü DICOM görüntülerinin işlenmesinin hesaplama talepleri—genellikle yüzlerce megabayttan çalışma başına birden fazla gigabayta kadar değişir—sağlık bilişim altyapısı için benzeri görülmemiş zorluklar yaratıyor. Tipik bir orta ölçekli hastane, öncelikle BT, MR ve PET görüntüleme sistemlerinden yılda 50 TB'tan fazla yeni tıbbi verileri üretiyor.

Sağlık kuruluşları, tıbbi görüntüleme için yapay zeka çözümleri uygularken, öncelikle görüntüleme verilerinin büyük ölçeği ve hassasiyetinden kaynaklanan önemli teknik engellerle karşılaşıyor.

• Veri Aktarım Gecikmesi: Çok gigabaytlık görüntüleme çalışmalarının PACS arşivlerinden GPU sunucularına işlenmek üzere taşınması, geleneksel ağları kullanarak dakikalar sürebilir ve zaman açısından kritik teşhis iş akışlarında kabul edilemez gecikmelere neden olur.
• Depolama Sistemi Aşırı Yüklenmesi: Geleneksel ağa bağlı depolama (NAS) sistemleri, birden fazla yapay zeka uygulaması ve radyologun aynı anda büyük görüntüleme veri kümelerine eriştiği yoğun saatlerde aşırı yüklenir.
• Hesaplama Verimsizliği: GPU sunucuları genellikle veri aktarımının tamamlanmasını bekleyerek boşta kalır ve pahalı yapay zeka hızlandırma donanımının düşük kullanım oranlarına yol açar.
• Veri Güvenliği ve Uyumluluğu: Tıbbi görüntüleme verileri, yapay zeka iş akışı uygulamasında karmaşıklık yaratarak, işleme boyunca sıkı güvenlik önlemleri ve HIPAA uyumluluğu gerektirir.
• Ölçeklenebilirlik Sınırlamaları: Mevcut altyapı genellikle artan görüntüleme hacimlerini ve giderek karmaşıklaşan yapay zeka modellerini ekonomik olarak işleyemez.

Bu zorluklar sıklıkla gecikmiş teşhislere, artan maliyetlere ve yapay zeka yatırımlarından sınırlı YG'ye yol açarak, sonuçta hasta bakım kalitesini etkiler.

Mellanox, sağlık yapay zekasının iş yükleri için özel olarak tasarlanmış kapsamlı bir veri hızlandırma mimarisi aracılığıyla bu zorlukları ele alarak, hem veri hareketini hem de hesaplama verimliliğini optimize eder.

• Yüksek Performanslı Mellanox Ağ İletişimi: RDMA (Uzaktan Doğrudan Bellek Erişimi) teknolojisine sahip uçtan uca 100/200/400GbE altyapısı, depolama, sunucular ve GPU sistemleri arasında doğrudan bellekten belleğe veri aktarımını sağlayarak, geleneksel TCP/IP ağlarına kıyasla gecikmeyi %90'a kadar azaltır.
• NVMe-oF Hızlandırılmış Depolama Erişimi: Fabrics üzerinden NVMe teknolojisi, yapay zeka sunucularının merkezi depolama dizilerinden yerel benzeri performansla doğrudan görüntüleme verilerine erişmesini sağlayarak, depolama ağı darboğazlarını ortadan kaldırır.
• GPU-Direct Teknolojisi: Ağ adaptörleri ve GPU'lar arasında CPU katılımı olmadan doğrudan veri aktarımını sağlayarak, tıbbi verileri işleme için işleme yükünü önemli ölçüde azaltır ve genel sistem verimliliğini artırır.
• Gelişmiş Hizmet Kalitesi (QoS): Yoğun kullanım dönemlerinde tutarlı performans sağlayarak, kritik teşhis trafiğine daha az zaman hassas iş yüklerine göre öncelik verir.
• Güvenli Veri İşleme: Donanım hızlandırmalı şifreleme ve güvenlik özellikleri, performanstan ödün vermeden yapay zeka işleme hattı boyunca veri korumasını sağlar.

Mellanox'un hızlandırılmış altyapısının uygulanması, tıbbi görüntüleme yapay zekası uygulamasının tüm yönlerinde ölçülebilir iyileştirmeler sağlar.

Bu performans iyileştirmeleri, daha hızlı teşhis, artan radyolog verimliliği ve daha iyi teşhis doğruluğu için daha sofistike yapay zeka algoritmaları uygulama yeteneği dahil olmak üzere önemli klinik faydalara dönüşür.

Çok hastaneli bir sağlık sistemi, 5 hastanede aylık 25.000'den fazla görüntüleme çalışması işleyerek, kurumsal çapta yapay zeka girişimini desteklemek için Mellanox'un hızlandırılmış altyapısını uyguladı. Uygulama, PACS depolama, GPU sunucuları ve okuma istasyonlarını birbirine bağlayan 200GbE Mellanox ağ iletişimi kumaşını içeriyordu. Sonuçlar arasında, acil durum vakaları için teşhise kadar geçen sürede %68 azalma ve radyolog okuma kapasitesinde %40 artış yer alırken, %99,99 sistem kullanılabilirliği ve tam HIPAA uyumluluğu elde edildi.

Tıbbi görüntülemede sağlık yapay zekasının başarılı bir şekilde uygulanması, temel veri altyapısı zorluklarının üstesinden gelmeye bağlıdır. Mellanox'un optimize edilmiş çözümü, teşhis tıbbında yapay zekanın tüm potansiyelini kullanmak, sağlık kuruluşlarının tıbbi verileri nasıl yönettiğini ve işlediğini dönüştürmek için gerekli yüksek performanslı temeli sağlar. Veri hareketini ve hesaplama verimliliğini önemli ölçüde hızlandırarak, bu altyapı radyologların daha hızlı, daha doğru teşhisler koymasını sağlarken, teknoloji yatırımlarından elde edilen getiriyi en üst düzeye çıkarır.