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LG AI Research使用亞馬遜云科技開發(fā)AI模型 加快癌癥診斷速度

亞馬遜云科技
2024-12-16 13:51 2741
  • LG集團旗下AI智庫利用亞馬遜云科技進行癌癥早期風險識別
  • Amazon SageMaker助力LG AI Research將基因測試時間從兩周縮短至不到一分鐘,加快患者診斷速度

北京2024年12月16日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技在2024 re:Invent全球大會上宣布,韓國LG集團旗下人工智能研究中心LG AI Research基于全球領(lǐng)先的云計算平臺開發(fā)了新的病理基礎模型(FM),用于癌癥的早期診斷和治療。EXAONEPath是專門針對組織病理學圖像的模型,可以安全地分析癌癥患者組織樣本的顯微圖像,能夠?qū)⒒驕y試時間從兩周縮短至不到一分鐘,進而幫助醫(yī)療專業(yè)人員提高治療的速度和效果。

在正確分類細胞級視覺特征方面,EXAONEPath的六項基準測試平均準確率達到了86.1%,這與在更大數(shù)據(jù)集上訓練的其他領(lǐng)先病理基礎模型相當。依托亞馬遜云科技,LG AI Research能夠在不到一小時內(nèi)將數(shù)TB的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?,將模型訓練時間從60天縮短到一周。這提高了EXAONEPath在癌癥診斷和檢測方面的表現(xiàn),從而改善了患者的臨床結(jié)果。通過將其部署在亞馬遜云科技上,LG AI Research不僅可將數(shù)據(jù)管理和基礎設施成本降低約35%,還能將數(shù)據(jù)準備時間減少95%。

LG AI Research副總裁Hwayoung (Edward) Lee表示:"與亞馬遜云科技合作,推動了我們AI研究的進展,從而實現(xiàn)方便、快捷的癌癥篩查。借助亞馬遜云科技,我們以更快速、更安全、更低成本的方式在龐大的數(shù)據(jù)集上訓練我們的病理模型,這增強了EXAONEPath的處理能力,有助于為患者提供個性化、高效的癌癥治療方法,以改善患者的治療結(jié)果。EXAONEPath有潛力在全球范圍內(nèi)改變癌癥診斷和治療。"

利用Amazon SageMaker,LG AI Research使用2.85億個數(shù)據(jù)點和超過35,000張高分辨率組織樣本圖像,在八個月內(nèi)訓練并部署了大規(guī)模的EXAONEPath模型。處理和訓練具有極大數(shù)據(jù)集的AI模型需要龐大的存儲、高速數(shù)據(jù)傳輸和大量計算能力。借助亞馬遜云科技和英偉達GPU,LG AI Research正在加快深度學習工作負載的訓練和推理。

組織病理學圖像可以通過EXAONEPath進行分析和可視化,識別細胞內(nèi)可能的基因變異。顏色變化可以提供關(guān)于細胞中潛在基因變異或異常的重要線索。圖片來源:LG AI Research
組織病理學圖像可以通過EXAONEPath進行分析和可視化,識別細胞內(nèi)可能的基因變異。顏色變化可以提供關(guān)于細胞中潛在基因變異或異常的重要線索。圖片來源:LG AI Research

LG AI Research使用Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)來存儲和檢索對研究至關(guān)重要的海量數(shù)據(jù)。Amazon FSx for Lustre提供亞毫秒級延遲,每秒傳輸數(shù)百千兆字節(jié)的吞吐量,這對于需要快速訪問大數(shù)據(jù)集的應用程序至關(guān)重要。這個高性能文件和存儲系統(tǒng)支持并行數(shù)據(jù)處理和分析,顯著縮短了獲取深入洞察所需的時間。

亞馬遜云科技全球醫(yī)療健康與生命科學行業(yè)事業(yè)部總經(jīng)理Dan Sheeran表示:"醫(yī)療健康行業(yè)正在迅速推進在亞馬遜云科技上使用AI的進程,以加速診斷并更快地讓患者接受治療?;趤嗰R遜云科技,LG AI Research能夠以前所未有的規(guī)模開發(fā)并使用EXAONEPath,減少數(shù)據(jù)處理和模型訓練時間,提高診療準確性。而這將使醫(yī)療健康服務機構(gòu)提升癌癥診斷和治療手段、減少等待時間,并實現(xiàn)個性化患者護理。"

EXAONEPath是LG AI Research旗下EXAONE模型的一部分。EXAONE模型是由LG AI Research基于Amazon SageMaker和Amazon FSx for Lustre開發(fā)的具有3,000億參數(shù)的多模態(tài)基礎模型。未來,LG AI Research將繼續(xù)使用更多的病理圖像訓練EXAONEPath,并對模型進行更新和改進,以檢測更多類型的癌癥。

消息來源:亞馬遜云科技
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