GE医疗的3D MRI模型背后的人工智能创新

GE医疗的3D MRI基础模型正在通过提供无与伦比的精度、降低成本和实现实时分析来改善医学成像。该模型基于尖端的人工智能和AWS工具构建，旨在以前所未有的速度和准确性变革诊断、手术和患者护理。

3D模型在MRI分析中的突破

GE医疗推出了世界上第一个全身3D MRI基础模型（FM），这是我们在解释和使用MRI数据方面的一个巨大飞跃。传统的MRI模型将图像切片为2D片段，导致丢失整体视图。而在医疗领域，这种“整体视图”往往决定了改变人生的决策。

现在，这个3D FM改变了这一切。它使我们能够以前所未有的精确度分析人体。该模型的应用范围涵盖了脑肿瘤、骨骼疾病和心血管疾病等医学中最具挑战性的领域。该模型基于AWS基础设施构建，经过来自超过19,000项研究的173,000张图像的训练。

其潜在影响是巨大的。对于活检、放射治疗甚至机器人手术等程序，该FM带来了更敏锐的洞察力和更快的诊断。它在匹配MRI扫描与文本描述方面的准确率达到了30%，相比之前的3%有了巨大的飞跃。

模型开发中的成本和计算效率

当处理如此规模的数据时，巨大的3D图像可能会压垮大多数系统，因此必须进行创新。GE医疗通过使用AWS工具如Amazon SageMaker来应对这一挑战。

他们使用Nvidia A100核心，将训练分布在多个GPU上。这对于处理这些庞大的数据集至关重要，因为单个GPU处理会导致快速过载。SageMaker提供了所需的分布式计算能力，将计算需求减少了五倍。

成本效益也是另一个关键关注点。借助AWS弹性计算和存储解决方案，GE医疗优化了资源。他们将不常访问的数据移至较低成本的存储层，从而提高了财务可行性。这意味着较小的医院和预算有限的系统也可以使用这项颠覆性技术而不必破产。

多模态和自监督学习技术的引入

这里的事情变得更加未来化。3D MRI FM集成了多模态功能，可以将图像链接到文本，并轻松分类疾病。这是一个统一了先前分散的工作流程的强大工具。

半监督学习，尤其是“师生”方法，使该模型更加灵活。它并不完全依赖于大型标注数据集，这通常是AI训练中的瓶颈。相反，它可以从未标注和标注数据中学习，创建一个可扩展的框架，使拥有旧设备和较少资源的医院也能受益。

这种适应性至关重要。GE教会了模型跳过空白并专注于可用的数据，从而提供准确的见解而不被复杂性拖累。

医疗应用的潜力

现在，让我们放大来看。虽然该模型目前专注于MRI，但其影响远不止于此。GE医疗正在为放射治疗和X射线成像等领域铺平道路。

最令人期待的领域之一是减少人工工作量。例如，放射科医生在放疗期间要花费数小时标记器官。FM可以自动化这个过程，节省时间并提高准确性。它还可以缩短患者的扫描时间，使程序更加高效和舒适。

从单一疾病模型转变为统一、可扩展的方法是一个巨大的进步。这使得更快地适应新的医学见解并在整个医疗保健领域广泛应用成为可能。自2020年以来，GE的AIR Recon DL功能已经扫描了3400万患者，这证明了其实际影响力。

关键要点

GE医疗的3D MRI FM是医学成像的下一个前沿。通过结合精确度、成本效益和实时能力，这一创新将大大改善患者护理。无论是在加快诊断还是更广泛的应用方面，其影响都是巨大的。

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