この記事は、Huawei Cloud Community「[クラウド上のパイオニア開発者] 学生開発者が若者の使命を勇敢に担い、AI を使用して少数の人々の「ビジョン」を保護する」から共有されたものです、著者: Huawei Cloud Community によって選択されました。
若者の印象に残るのは、彼らの勇気と創造性と探求の並外れた精神です。
AI を使用して医療分野の技術革新を探求し、少数派の光を守る 2000 年以降の学生開発者のグループがいます。
終了したばかりの2023年ファーウェイ開発者コンペティショングローバルファイナルでは、AI眼科医療補助診断システムで中国部門スチューデントトラックで初の全国優勝銅メダルを獲得しました。
もっと早ければ、人々の目にはもっと光が宿っていたでしょう。
孫楊さんは今年 3 年生で、中国電子科学技術大学成都学院で人工知能を専攻する学生です。彼は、AI 技術の波とともに現れたこの新興専攻が好きです。彼はよく学校で時間を過ごしています。ニューラル ネットワーク、ディープ ラーニング、画像、認識、人間とコンピューターの相互作用、その他のテクノロジを研究する学校の研究室。孫楊さんは大会までに偶然医療補助診断システムのプロジェクトに触れ、一気に興味が高まった。
「最初のプロトタイプをベースにして、AI テクノロジーと組み合わせたプロジェクトをさらに拡大したいと考えています。」その過程で、Sun Yang 氏は志を同じくするパートナーを数名見つけ、統合イノベーション テクノロジーを使用して、目の病気に苦しむ人々を「助ける」。
Sun Yang 氏がこのプロジェクトを選択した当初の意図は、医療分野における画像認識技術の応用を研究することだけでなく、マクロ的な社会的地位と市場環境、早期スクリーニングの欠如と医療品の偏在という共通の問題を考慮することでした。目の健康業界のリソース。「もしそれがより早く実現できれば、人々の目にもっと光が当たるでしょう。」彼らは、学んだスキルを使って実際的なことを行い、世界に少しの変化をもたらすことに熱心です。 。
クラウドに接続してプロジェクトを加速する
チーム メンバーはまず、調査のために学校の協力病院に行き、眼科医へのインタビューからプロジェクトのデータ モデル ロジックを抽象化しました。調査が深まるにつれて、医療プロジェクトを行う上で最も難しい側面はデータ プライバシーのセキュリティであることがわかりました。医療データの特殊性により、患者の病歴データをさまざまな医療機関で共有することが難しく、必然的に「データアイランド」の状況が形成され、医療リソースの無駄につながり、医師が患者の病歴を完全に理解することが困難になります。状態を把握し、正しい診断と治療を行い、意思決定を行います。
医療データの特殊性のため、Sun Yanghe のチームはフェデレーテッド ラーニング トレーニング フレームワークを使用して機密性の高い目の画像データをローカルに保存し、そのデータでトレーニングされたモデル パラメーターをクラウドにアップロードしてモデルの有効性を確保することを選択しました。
しかし、学生開発者にとって、クラウドへの移行は大きなコスト圧力に直面します。このとき、Sun Yang さんは学校のフォーラムで Huawei Developer Competition に関するニュースを見て、すぐにチームで挑戦してみることにしました。登録に成功した後、Sun Yang さんはすぐに一定量のクラウド バウチャーを申請しました。
まず、Huawei Cloud Yunyao サーバーを使用してベースを構築し、SSH を介してローカルでクラウド サーバーに接続し、フェデレーテッド ラーニングに必要な基本的なネットワーク設定と依存関係ライブラリを構成し、モデル パラメーターをクラウド上のデータベースに転送しました。ダウンロードして新しいトレーニングと計算を実行し、新しいモデル パラメーターをクラウドに更新してモデルの精度を向上させます。
「最初にクラウドシステムをセットアップしていたとき、私たちは完全に混乱しました。幸いなことに、Huawei Cloudの公式Webサイトにある技術ドキュメントは非常に詳細であり、Huawei Cloudコミュニティの他の開発者が共有している詳細なチュートリアルと組み合わせることで、基本的には「問題点。以前はローカルにデータベースを構築してデータを管理するのは非常に面倒でしたが、クラウド上ではワンクリックでできるので、時間と労力を節約できます。」Sun 氏Yang氏は、Huawei Cloudのサポートにより、基本的にコストゼロでクラウドに接続し、プロジェクト全体をよりスムーズに進めることができたと述べた。
データトレーニングに関しては、Sun Yang 氏は最初は自分のコンピューターしか使用できませんでしたが、その後、ファーウェイから提供された Shengteng Atlas 200I DK2 開発ボードの助けを借りて、モデルのトレーニングをローカルで迅速かつ効率的に完了し、データを転送することができました。データをコンピュータやクラウドに戻すことで、ハードウェアのコストをある程度節約できるだけでなく、研究開発サイクルも短縮されます。
実践による革新的なマルチモーダル統合
Sun Yang 氏は医師とのコミュニケーションの中で、実際の診断では患者の眼底画像を注意深く検査するだけでなく、患者の他の病理学的検査結果を組み合わせて特定の結論を導き出す必要があることに気づきました。
Sun Yang氏は例として、患者が糖尿病性網膜症を患っている場合、血糖値の上昇により眼球の血管の浸透圧が上昇するため、医師は眼球の血管に増殖や閉塞がないかを検査する。しかし、眼底カラー写真でわかるのは血管の分布だけであり、医師は患者が撮影したFFA（眼底蛍光血管造影）画像も確認して血管の流れの方向を把握し、血管の流れを考慮する必要があります。患者の血糖値や日常の食生活などにより最終診断が下される場合もあります。
「そこで、私たちはマルチモーダルデータを融合し、眼底画像、FFA画像、OCT画像、検出データをベクトルに変換し、異なるデータタイプに重みを割り当て、それらをニューラルネットワークに追加して融合診断を実現しました。」
取得した医療データが限られていたため、Sun Yanghe のチームはモデルの精度を向上させるために既存のデータを強化し、ハイパーパラメータに基づいて改良された TransCNN モデルを独自に開発しました。テスト結果の精度は 500 件で 97.48% という高さでした。専門の医師の診断結果と比較した場合も、その差異率は3%～5%の間に抑えられています。
医師がこの AI 支援システムをより効率的に使用できるようにするために、統合画像処理技術も革新的に開発されました。これには、血管セグメンテーション、分類検出、自動注釈、およびテーブル統計という 4 つの主要な機能が含まれており、これらの機能はほとんどの要件を満たすものです。医師のニーズ。
製品計画の決定、コアアルゴリズムのブレークスルーの達成、関連病院との意図的な協力の獲得、最前線に対するシステムの位置付けと設計の改善に至るまで、1 年間の困難を克服した後、Sunac Eye Aid はマルチモーダル眼科医療補助診断システムを開発しました。
「現在、医師は患者の画像データをアップロードするだけで、当社の眼科補助診断システムが 8 秒以内に自動的に注釈を付けて画像診断の意見を出し、単一疾患の診断において専門の医師と比較するための状態レポートを生成できます。その率は実に 97.48% にも達します。」
無限の創造性を現実に変える
チームの次のステップは、2D 眼底画像を 3D モデルに変換して実際の眼球の血管の方向を視覚的にシミュレートし、センサーを使用してジェスチャ認識を実現し、それを Huawei Cloud の音声認識サービスと組み合わせて、より効率的な視覚対話型診断システムを開発することです。このようにして、医師はこの 3D 眼球上で直接観察や手術シミュレーションを行うことができます。「メタバース医療の概念と似ています」と孫楊氏は付け加えた。
孫楊氏は、コンテストに参加してからのさまざまな経験を振り返り、「新しい世界への扉が開かれたようなものです。これまでのコンテストでは表面的な作品に焦点を当てたものもありましたが、ファーウェイ開発者コンテストでの作品の主な審査基準は次のとおりです。」 」
より多くの学習コンテンツに触れると、この学生開発者のグループは、あらゆる種類の斬新なアイデアを思いつくことがよくあります。Sun Yang 氏は、「頭の中にコンピューターがあり、次のようなさまざまな新興最先端のテクノロジーを試してみたいと思うようなものです。」私たちのもの 今、私はブレイン・コンピューター・インターフェースに非常に興味があり、それがうつ病患者が通常の生活に戻るのに役立つかどうか疑問に思っています...」
開発者は、コードを使用して世界を変える人々です。彼らが書くコードのすべての行と開発するすべてのアプリケーションは、イノベーションの重要な源となる可能性があります。Huawei Cloudは、学生開発者がAI医療技術の革新を追求できるようにし、彼らが現実的な夢を実現し、無限の創造性を現実に変えるのを支援します。
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