AI 辅助诊断影像

精密医疗的成功案例

大肠镜检查在医疗领域扮演着关键角色。其首要功能是协助医疗专业人员识别一系列可能危及生命的医疗状况;其次,则是提供关于风险因子的重要洞察,让肠道疾病风险较高的患者能采取预防措施。然而,该程序需要极高的专业知识与细微观察,才能精准判读检查结果。

为了协助医疗专业人员在大肠镜检查过程中识别出息肉、病灶与腺瘤等更细微或模糊的异常迹象,一家医疗科技初创公司与研扬科技 (AAEON) 展开合作。他们的目标是开发一套创新的 AI 辅助大肠镜检查应用程序,旨在通过全新的 BOXER-8641AI-Plus AI@Edge 无风扇嵌入式 AI 系统,提升诊断准确性。其背后的整体概念在于,尽管医疗专业人员已有可靠的检查方法,但 AI 推论的应用不仅能让检查过程中拍摄的模糊影像变得清晰,还能让整个程序更有效率且更准确。

应用架构
Application Architecture
通过整合功能实现精准度
轻巧且易于整合
轻巧且易于整合
获 FCC Class B 认证

BOXER-8641AI-Plus 的关键环境优势有三点:轻巧尺寸、无风扇设计与 FCC Class B 认证。该系统尺寸仅 180mm x 136mm x 79.1mm,轻巧且易于整合进现有的设备配置中,从而消除了部署障碍。

无风扇设计的优点不仅是实用,更是基于其必须运作的无菌医疗环境之必要性。依赖主动风扇冷却的嵌入式电脑通常不会因为散热机制而产生问题;然而,在缺乏额外维护的情况下,很难防止灰尘与其他污染物累积。

BOXER-8641AI-Plus 的 FCC Class B 分类是研扬科技赢得此项专案的关键因素,这证明了其符合电磁兼容性 (EMC) 标准,确保系统能在不产生电磁干扰 (EMI) 或受其他设备影响的情况下有效运作。对于前者,此合规性意味着 BOXER-8641AI-Plus 可以在不干扰病人监护仪、去颤器与影像系统等设备运作的情况下,与多个设备并行作业。

至于电磁耐受性 (EMS) 方面,BOXER-8641AI-Plus 的合规性表明它能抵抗来自其他设备的电磁干扰。因此,客户可以确信,即使将设备部署在可能发出外部电磁信号的其他设备旁,该装置提供的分析准确性仍能保持不变。

FCC Class B 分类还有助于建立对系统在敏感、需面对病人的环境中适用性的更高信任度,使其对客户更具吸引力,因为这能让系统更容易获得监管机构与更广泛医疗提供者的使用核准。

BOXER-8641AI-Plus 提供的先进接口使其成为客户项目目标的理想选择。该系统配备用于 10G LAN 的 RJ-45 端口,能支持内窥镜摄像头以极高速度传输未压缩的影像数据流。这两项功能对于实现 AI 推论所需的高分辨率即时影像至关重要。

在通过连接的内窥镜摄像头收集影像数据时,BOXER-8641AI-Plus 借助整合的 NVIDIA® Jetson AGX Orin™ 模块,成功执行了客户专有的 AI 模型。凭借高达 275 TOPs 的 AI 性能与 64GB LPDDR5 内存,NVIDIA® Jetson AGX Orin™ 模块的运用促成了复杂物体检测与影像分类算法的极速且精准执行。这种卓越的运算能力使 BOXER-8641AI-Plus 能即时处理高分辨率大肠镜影像数据,从而精准识别息肉与其他异常状况。

BOXER-8641AI-Plus 预装的软件开发套件 (SDK) 工具,包括 CUDA、TensorRT 与 NVIDIA DeepStream,创造了一个稳定、高效且开发者友好的环境,加速了部署并提升了系统在临床环境中的表现。

弹性且具备多设备兼容性

该系统多功能的接口选择使其成为该应用的完善平台,特别是其两个支持 RS-232/485 信号的 DB-9 端口,使这台电脑既能独立作业,也能与条码扫描器等周边设备搭配使用。BOXER-8641AI-Plus 的第三个 DB-9 端口提供了 DIO 接口,让大肠镜检查应用程序在检查过程中能与吸入装置、充气机或切片工具等周边设备进行互动。

远程管理与更新对于系统的成功也至关重要。BOXER-8641AI-Plus 的 I/O 中包含一个频外 (OOB) 连接器,这让客户无需存取操作系统或物理机器,即可进行硬件监控与系统状态检查。

与 BOXER-8641AI-Plus OOB 功能所带来的优势类似,系统的空中下载 (OTA) 更新功能使得远程更新应用程序软件(包括其执行的 AI 模型)成为可能。因此,额外的数据集可以整合至客户现有的 AI 模型中以提升其准确性,且全程无需人工介入。

实际应用影响

BOXER-8641AI-Plus 成为此应用程序的核心组件有几个原因。虽然它满足了部署在医疗领域的嵌入式电脑的基本需求(如 FCC Class B 分类所证明),但这仅是冰山一角。该系统精准结合了高速接口与极强大的 AI 性能,为解决方案奠定了量身打造的基础,不仅提升了大肠镜检查的准确性,亦可应用于诊断影像的其他领域。

此案例说明了 AI 在辅助医疗科技中展现的巨大潜力,其中边缘计算在协助医疗专业人员于常规筛检程序中识别异常状况方面,发挥了重要作用。