亚马逊云科技与GE Healthcare 的合作为精准护理开辟可能性

关键字: [GE Healthcare, Generative Ai Foundation Models, Patient Data Summarization, Ai Model Acceleration, Regulatory Compliance Processes, Open Architecture Healthcare Solutions]

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导读

在此次探讨中,GE 医疗健康公司人工智能主管Palminder 阐释了GE 如何利用生成式人工智能和基础模型, 以实现更高效精准的患者护理。他解释道, 基础模型能够从多个数据源汇总患者记录, 从而减轻医护人员的工作负担。GE 还借助基础模型加快了AI 驱动产品的开发进程, 如CT D Learning Auto Segmentation, 将器官轮廓绘制时间从3 小时缩减至10 分钟。Palminder 强调,GE 重视负责任的AI, 确保符合法规, 将偏差降至最低。他还分享了GE 在企业影像领域之外的多元化发展, 包括提高运营效率、远程患者监控以及心血管领域的解决方案。

演讲精华

在一场由亚马逊云科技(AWS) 和通用电气医疗系统公司(GE Healthcare) 高管举行的对话中, 双方就人工智能(AI) 在医疗保健领域的应用前景展开了深入探讨。

GE Healthcare 的人工智能主管Palminder 介绍说, 他负责公司所有业务领域的AI 工作, 包括影像、超声、个人电脑等, 以及数字化和多模态能力。GE Healthcare 的战略是让设备更加智能化、更加关注疾病状态, 这需要借助数字化和AI 技术的支持。

双方讨论了生成式AI(GenAI) 和基础模型(Foundation Model) 在医疗保健领域的应用前景。Palminder 认为, 过去18 个月GenAI 取得了重大进展, 使人们更多地讨论如何将AI 集成到工作流程中。他指出, 医疗保健数据占世界数据的30%, 但有97% 的数据尚未利用,AI 有望充分利用这些数据提高医疗效率, 尤其是90% 的医学影像数据。

Palminder 举例说, 在乳腺癌等肿瘤治疗过程中, 患者需要经历筛查、评估、治疗规划和诊断等多个环节, 每个环节都会产生大量数据, 但这些数据目前处于分散状态。基础模型可以跨多个疾病领域、多个治疗环节整合这些多模态数据, 为临床医生提供患者综合信息, 减轻他们的工作负担。

此外, 基础模型还可以加速AI 算法的开发进程。Palminder 举例说,GE Healthcare 去年推出了一款CT 学习自动分割产品, 利用AI 算法在10 分钟内完成原本需3 小时的手动分割器官工作, 为产品路线图提前3-5 年。

亚马逊云科技的全球医疗保健和非营利机构总监罗兰· 伊林赞同Palminder 的观点, 认为基础模型的成功体现在优化医疗体验、提高工作效率等传统指标上, 只是实现这些目标的方式更加高效。他还提到亚马逊云科技的Bedrock 项目, 旨在为不同使用场景提供不同的基础模型, 实现基础模型的广泛应用。

接下来, 两人讨论了AI 在医疗领域的合规性和监管问题。Palminder 表示,AI 在医学影像领域已有15-20 年的应用历史,GE Healthcare 拥有该领域最多的FDA 批准授权。公司建立了从数据采集、标注到模型训练、验证的全流程, 确保合规性, 如数据的HIPAA 和GDPR 合规性。他认为, 未来需要加强对基础模型的可解释性, 让模型不再是黑箱操作, 赢得临床医生和监管机构的信任。

罗兰· 伊林补充说, 亚马逊云科技云平台可以为GE 提供基础的合规基础设施, 使其专注于高阶解决方案的构建, 而不必担心底层基础架构的可靠性和可用性问题。

双方还讨论了” 负责任AI” 的内涵。Palminder 认为, 减少偏差、保护隐私等传统要求依然重要, 但基础模型和GenAI 给予了新的挑战, 需要加强模型的可解释性。他以GE Healthcare 在超声领域的一项研究为例, 通过在现有基础模型上进行调整和训练, 将准确率从60% 提高到90%, 且该模型对乳腺病变等未训练过的数据也有90% 的准确率, 展现了基础模型的广泛适用性。

最后,Palminder 简要介绍了GE Healthcare 在影像AI 之外的其他业务领域, 包括心血管病智能管理系统CardioVideo 、医院运营效率优化系统Command Center 和远程患者监控系统等, 这些系统都采用了开放架构, 可与其他系统集成。

罗兰· 伊林总结说,GE 正在将AI 融入其所有产品和服务中, 拓展到心血管等其他学科领域。GE 与亚马逊云科技的合作将推动医疗AI 的发展, 两家公司的合作前景值得期待。

总结

在医疗保健领域飞速发展的环境中, 生成式人工智能和基础模型有望彻底革新患者护理。通用电气医疗集团(GE Healthcare) 作为企业成像领域的领先公司, 正处于这一变革的前沿。通用电气人工智能负责人Palminder 分享了该公司如何利用这些尖端技术来提高整个护理过程的效率、准确性和个性化水平。

首先, 基础模型实现了多模态人工智能, 无缝集成了来自成像、波形和电子健康记录等各种来源的数据。这种整体方法为临床医生提供了全面的患者病史, 减轻了工作负担, 并有助于做出明智的决策。其次, 这些模型加快了人工智能驱动解决方案的开发进程, 将多年的路线图缩短为数月, 正如通用电气的CT D Learning Auto Segmentation 工具所示。第三, 负责任的人工智能仍然是基石, 通用电气优先考虑减少偏差、建立信任、保护隐私和模型可解释性, 以确保合规和道德部署。

除了成像领域外, 通用电气还将业务拓展到心血管、运营效率和远程患者监测等领域。与亚马逊云科技(Amazon Web Services) 和麻省总医院(MGH) 等机构的合作体现了通用电气对开放架构和协同合作伙伴关系的承诺。通用电气在医疗保健领域的专业知识与亚马逊云科技强大的云基础设施之间的共生关系, 将为精准护理开辟前所未有的可能性, 最终造福全球患者。

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