【最佳实践】HPE携手锐珂医疗踏上X光的进阶之路

提高影像的质量是一项复杂的工作，锐珂医疗选择采用人工智能解决方案，将诊断影像流程统一起来，达到改进整个流程的目的。

构建AI生态系统并不断改进

为了最大限度地减少医疗成像过程中固有的一些变量，锐珂医疗使用人工智能解决方案构建了Eclipse引擎，实现了智能成像、智能工作流和智能分析。Eclipse引擎结合了自动化射线照相设备、数字图像增强技术和数据分析技术，打造出一个患者诊疗结果放在首位的AI生态系统。
而随着医疗客户不断增长的临床和运营需求，锐珂医疗需要基于Eclipse引擎交付、管理和更新软件应用。为此，锐珂医疗正结合新数据训练和更新算法，进而开发新的AI应用。
锐珂医疗需要在一个安全的环境里来识别由客户提供的医疗影像，并以此为基础训练算法。对此，Damany表示：“要确保算法在真实世界中的效果，数据是基础。同时，我们还要保护数据的隐私和安全性，确保不会传输敏感数据。”这意味着锐珂医疗需要一个平台来消除运营及合规要求风险，然后专注推进核心业务战略。 

携手构建创新平台

锐珂医疗选择与HPE携手构建创新平台，应对合规难题。该解决方案架构能够在设备上实时执行AI模型和功能，在改进成像结果的同时，仍能监控真实世界的模型性能。这是持续改进的一个显著优势，也符合针对AI解决方案的监管要求。
这一解决方案以HPE Apollo 6500系统和HPE Apollo 4200数据存储服务器为基础, 还采用了一系列HPE 软件和HPE Pointnext AI服务。值得一提的是，借助HPE边缘到云的即服务平台，锐珂医疗在本地使用这些资源时能够获得云体验，并且机器学习环境也由HPE托管。锐珂医疗的数据研究员们也因此可以集中精力构建模型，无需再管理基础设施。

致力于当下和未来的挑战

今年年初，锐珂医疗着手优化其影像增强算法，与HPE之间的合作对这一工作大有裨益。“我们当时在训练由AI驱动的Smart Noise Cancellation（智能噪音消除）解决方案，用时从原来的60个小时减少到16个小时，而且我们预期时间会继续大幅缩短。”Damany说。
为增强诊断影像而训练AI算法是一个耗时的工作，而且对计算能力要求很高。如果能够快速运行就会带来诸多好处。HPE为锐珂医疗定制了专为ML Ops服务的即服务平台，帮助其减少了相关研究成本，而加快了其向市场交付创新成果的速度。未来，锐珂医疗还可能以基于消费的模式向客户提供AI生态系统。
Damany表示：“我们希望锐珂医疗的产品能够更上一层楼，我们的业务也从以设备为中心的解决方案转型为更多地采用即服务的模式。得益于与HPE的合作，我们现在所搭建的框架将会帮助我们完成这一转型。”





 

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