Spline.ai (ИИ-система для обработки рентген-снимков)

Продукт

Разработчики:	Spline.ai, Xilinx
Дата премьеры системы:	октябрь 2020 г
Отрасли:	Фармацевтика, медицина, здравоохранение
Технологии:	Системы видеоаналитики, PACS

Основные статьи:

2020: Анонс Spline.ai - ИИ-системы для обработки рентген-снимков

В середине октября 2020 года разработчик компьютерных технологий обработки данных Xilinx и компания Spline.ai, работающая над применением искусственного интеллекта в медицине, представили алгоритм глубокого обучения с открытым исходным кодом, который позволяет обрабатывать рентгеновские снимки.

По словам разработчикоа, модель с открытым исходным кодом и комплект для проектирования, доступные в облаке Amazon Web Services, могут использоваться для разработки и развертывания собственных алгоритмов для клинических приложений. Комплект для начала работы, который включает программируемую микросхему матрицы Xilinx UltraScale + и FPGA - компьютерные микросхемы, которые можно перепрограммировать после сборки, чтобы их можно было оптимизировать для решения конкретных задач. Инструкции на микросхеме FPGA могут быть написаны с использованием языка программирования Python, поэтому модель может быть адаптирована к различным требованиям приложения. Новые модели могут использоваться на мобильных или периферийных устройствах, а также масштабироваться в удаленных сетях и в крупных географических регионах благодаря применению облачных технологий.

Выпущена бесплатная ИИ-система от Spline.ai и Xilinx с открытыми исходниками для обработки рентген-снимков

Компании заявили, что технология уже использовалась Spline.ai для разработки алгоритма обнаружения пневмонии и COVID-19 по рентгеновыским снимкам. Модель была построена с использованием более 30 000 подтвержденных рентгеновских изображений пневмонии и 500 рентгеновских снимков осложнений COVID-19, которые были предоставлены государственными медицинскими и исследовательскими учреждениями и обучены с помощью сервиса SageMaker AI. Модель должна помочь врачам обнаруживать респираторные заболевания и их осложнения в условиях повышенной загруженности медицинского персонала.^[1]