GTIC2018 | 深思考杨志明:专用芯片+算法如何突进智慧医疗

CJ2018全球AI芯片创新峰会 GITC 2018报道 人工智能 人工智能芯片重磅报道 智东西人工智能芯片系列报道2018/03/14

智东西(公众号:zhidxcom) 文 | CJ 3月9日,上周五,由智东西主办的GTIC 2018全球AI芯 […]

智东西(公众号:zhidxcom)
文 | CJ

3月9日,上周五,由智东西主办的GTIC 2018全球AI芯片创新峰会在上海召开,大会邀请到32名重磅嘉宾到场分享,超过一万名观众报名,会场内座无虚席,会场外甚至还有大量来晚的观众直接选择就地观看直播。

在这次大会中,深思考ideepwise的CEO杨志明就AI芯片在智慧医疗和智慧商业的应用与发展做了精彩的演讲,如何用AI解决医疗行业的痛点,未来又将如何在智慧商业中布局,以下是智东西整理的演讲干货。

一、传统的医疗痛点

深思考成立于2015年8月,是一家新兴的创业公司,目前专注于专用AI算法和专用FPGA芯片。目前主要落地的领域是智慧医疗,在演讲的开头,杨志明详细解析了目前的医疗行业背景。

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宫颈癌是全球妇女中最为常见的恶性肿瘤之一,在中国,乳腺癌居女性恶性肿瘤发病率的首位,每年新发病例约为27.9万,并以每年2%左右的速度递增。因此,2011年,我国颁布《中国妇女发展纲要(2011-2020年)》,其中特别指出需要加强妇女两癌(乳腺癌、宫颈癌)的筛查工作。

但是,我国现在的国情是阅片医生缺乏、阅片效率不高,一纸检测报告通常要等上十天半个月,而在癌症等疾病的诊断上,人的生命是分秒必争的,除此之外,优质的医疗资源主要分布在一线大城市,在二三线城市或是偏远地区,医疗资源匮乏。

为解决这些问题,人工智能与医疗的结合也就是智慧医疗是人工智能技术发展的方向之一。而目前普遍做智能医疗的厂商所提供的方案是通用AI芯片在云端做相关分析计算,而这样的方案存在以下问题:1、普遍来说,医院不允许病人隐私信息上传至云端。2、常见的解决方案少有专门针对AI的医疗影像这块的AI算法的优化,大部分的是对于整个云端服务器。3、在这样的医疗场景下,云端计算的实时性不够,这也导致终端的边缘计算的智能不足。

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而在具体的医疗场景中,智慧医疗又有两大痛点:第一,在医疗影像的识别中,容易出现大量数据集中在一起的情况,比如病理细胞,这就好像在安防场景中,很多张人脸堆叠在一起,这种情况下,AI算法要如何精准地进行人脸识别。在医疗影像识别中,常常会有多个组织、细胞堆叠在一起,如何精准地识别、区分是一大痛点。第二,当医疗人员使用手术机器人做一些手术时,机器人如何对人体的组织进行精准定位,在这种情况下,如果边缘识别、定位不准确,或者是放到云端,准确度、实时性是远远不够的。

二、软硬结合:专用医疗AI算法+专用AI芯片

针对以上智慧医疗的痛点,深思考推出了医疗影像专用AI芯片——M-DPU。

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杨志明表示,该芯片针对目标检测所用的是SSD(Single Shot Multibox Detector)、FAST R-CNN( Fast Region-based Convolutional Neural Network)的算法,做定点化、稀疏化的压缩。而针对目标分割,该芯片采用FCN(Fully Convolutional Networks)算法对于整个判读结果的分类算法都做了专有的优化。

对于这个芯片的性能,深思考使用了大量数据做了测试,测试结果显示,深思考的M-DPU在100秒之内能够分类70000个细胞。而深思考的M-DPU加上其专门的宫颈癌识别算法在TCT(宫颈刮片)的应用上,鳞状上皮细胞异常检测敏感性达到98.4%,特异性达到99.77%,腺细胞异常监测敏感性达93.4%,特异性逼近99%,细胞类别分类精度达99.3%。

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在演讲之后,智东西也在第一时间对杨志明进行了专访,他表示这次演讲中所提到的M-DPU是首次发布,这一款基于FPGA打造的专用于医疗影像的深度学习加速处理器,内部封装了宫颈癌、乳腺癌图像筛查算法。

杨志明告诉智东西,这款芯片已经和大型医疗结构达成合作,进入应用阶段。由于医疗领域有很多组织堆叠,识别难度很大,因此医生往往还不如经过大量训练的人工智能算法。

基于FPGA打造的考虑则是其体积小、功耗小、实时性高,能够灵活地部署到小型的终端设备、部署到边远地区去,同时,FPGA相对于GPU在成本方面也有优势。

而对于制造用于医疗影像的ASIC,杨志明表示虽有技术规划但近期还不会开启产品化步骤。因为AI芯片用于医疗场景目前市场尚未完全成熟,市场还需进一步发展才能覆盖大规模生产ASIC芯片的成本。

三、智慧医疗外的探索:智慧商业与人机交互

深思考针对智慧商业将推出B-DPU,同样也是基于FPGA跟场景结合,针对应用来做。杨志明认为这一芯片将可能运用在三大场景中,包括智慧展厅、无人监控、无人商店。在这些场景中,深思考可基于B-DPU来做用户身份认证、轨迹追踪和用户画像。

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在2017年9月,中国科学院计算技术研究所承办的“第六届全国社会媒体处理大会(SMP 2017)”的首届中文人机对话技术测评(ECDT)中,深思考获得了特定域任务型人机多轮对话的第一名,因为深思考在人机交互领域有技术优势,因此,深思考目前也在和智能音箱等智能设备厂商寻求合作。杨志明说,这方面的切入也会结合医疗来做,比如提供专属医生咨询,为知名网红医生提供标准的交互机制。

结语:AI正在渗入各行各业

从深思考在GTIC上的分享来看,除去普遍被讨论的人工智能落地的热点领域,比如安防,像医疗这样的技术门槛很高的行业也能看到AI的身影。

虽然诚如深思考CEO杨志明所言,智慧医疗的市场还处于前期发展阶段,还未成熟,但是,可以预见的是,人工智能将渐渐地渗入各行各业,推动这些传统行业的变革与发展。

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