VinBrain triển khai các mô hình AI y tế cho hơn 100 bệnh viện

VinBrain, một công ty khởi nghiệp về health-tech (y tế công nghệ cao) tại Việt Nam, đang giúp cho các chẩn đoán bằng AI có thể mang lại cái nhìn gần như toàn diện về các dấu hiệu sống sót (vital signs), xét nghiệm máu, hình ảnh y khoa và rất nhiều vấn đề khác.

“Dữ liệu đa phương thức (multimodal data) là chìa khóa để mang đến các dịch vụ chăm sóc sức khỏe chính xác – có thể cải thiện kết quả của bệnh nhân” – Steven Truong, CEO của VinBrain cho biết. “Các mô hình hình ảnh y khoa của chúng tôi có thể phân tích tia X-quang ở phần ngực và thực hiện các quan sát tự động về những phát hiện bất thường ở tim, phổi và xương của bệnh nhân.”

Ông Steven giải thích, nếu một mô hình AI hình ảnh y khoa cho biết rằng bản chụp phim của bệnh nhân cho thấy phổi đông đặc, các bác sĩ có thể kết hợp phân tích X-quang với một mô hình ngôn ngữ lớn (large language model), đọc hồ sơ sức khỏe để biết bệnh nhân bị sốt – giúp các bác sĩ lâm sàng có thể xác định một chẩn đoán viêm phổi rõ ràng và nhanh hơn.

Được tài trợ bởi Vingroup – một trong những công ty đại chúng lớn nhất Việt Nam – VinBrain là nơi tạo ra DrAid, một phần mềm AI chẩn đoán bằng X-quang tự động duy nhất ở Đông Nam Á và là một trong những nền tảng AI đầu tiên được FDA thông qua, giúp phát hiện các đặc điểm gợi ý về hội chứng xẹp phổi từ chụp X-quang ngực.

Được đào tạo trên bộ dữ liệu hơn 2,5 triệu hình ảnh, DrAid được triển khai tại hơn 100 bệnh viện ở Việt Nam, Myanmar, New Zealand và Mỹ. Phần mềm này ứng dụng phân tích AI đối với các hình ảnh y khoa cho hơn 120.000 bệnh nhân mỗi tháng. VinBrain cũng đang xây dựng một loạt các ứng dụng AI khác, bao gồm sản phẩm chăm sóc sức khỏe từ xa giúp phân tích kết quả xét nghiệm trong phòng thí nghiệm, hồ sơ bệnh án và các hồ sơ sức khỏe điện tử khác.

Công ty này là một phần của NVIDIA Inception, một chương trình toàn cầu được thiết kế để cung cấp các kiến ​​thức chuyên môn, công nghệ tiên tiến và hỗ trợ tiếp cận thị trường cho các công ty mới thành lập. Team VinBrain cũng đã hợp tác với Microsoft và với các nhà nghiên cứu học thuật tại Đại học Stanford, Đại học Harvard, Đại học Toronto và Đại học California, San Diego để phát triển công nghệ AI cốt lõi của mình và gửi các ấn phẩm nghiên cứu tới các hội nghị hàng đầu.

Nhiều mô hình, dễ triển khai

Team VinBrain đã phát triển hơn 300 mô hình AI xử lý giọng nói, văn bản, video và hình ảnh – bao gồm dữ liệu X-quang, CT và MRI.

“Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe rất phức tạp, vì vậy quy trình này yêu cầu hàng trăm mô hình cho mỗi bước, chẳng hạn như tiền xử lý, phân đoạn, phát hiện đối tượng và hậu xử lý”. Ông Steven cho biết: “Chúng tôi mong muốn đóng gói các mô hình này lại với nhau để mọi thứ chạy các trên máy chủ GPU tại bệnh viện – tượng tự như chiếc tủ lạnh hoặc một thiết bị gia dụng.”

VinBrain gần đây đã cho ra mắt DrAid Appliance, một thiết bị tại chỗ, được hỗ trợ bởi các NVIDIA GPU để sàng lọc tự động các nghiên cứu hình ảnh y khoa, có thể cải thiện năng suất của bác sĩ lên tới 80%, theo team ước tính.

Công ty cũng cung cấp một giải pháp kết hợp, trong đó hình ảnh được xử lý trước tại biên với DrAid Appliance, sau đó được gửi tới các NVIDIA GPU trên cloud để xử lý bởi các workload có năng lực cao hơn rất nhiều.

Một cách khác để truy cập phần mềm DrAid của VinBrain là thông qua Ferrum Health, một công ty thuộc NVIDIA Inception đã phát triển một nền tảng an toàn để giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe triển khai các ứng dụng AI trong các lĩnh vực trị liệu.

Tăng tốc đào tạo và suy luận AI

VinBrain đào tạo các mô hình AI của mình – bao gồm hình ảnh y khoa, phân tích video thông minh, nhận dạng giọng nói tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và chuyển văn bản thành giọng nói – sử dụng NVIDIA DGX SuperPOD. Việc áp dụng DGX SuperPOD đã cho phép VinBrain đạt được tốc độ gần như tuyến tính đối với đào tạo mô hình, đạt tốc độ đào tạo nhanh hơn 100 lần so với đào tạo chỉ bằng CPU và rút ngắn đáng kể thời gian xoay vòng để phát triển mô hình.

Team đang sử dụng giải pháp phần mềm từ NVIDIA AI Enterprise, một giải pháp toàn diện cho AI ở cấp độ production, bao gồm nền tảng NVIDIA Clara, framework nguồn mở MONAI dành cho phát triển hình ảnh y khoa và conversational AI toolkit có tên NVIDIA NeMo cho mô hình hội thoại (transcription model) của nó.

“Để phát triển các mô hình AI tốt, bạn không thể chỉ đào tạo một lần là xong”. “Đó là một quá trình phát triển để tinh chỉnh các mạng nơ-ron nhân tạo.” – ông Steven cho hay.

VinBrain đã thiết lập một quy trình xác thực ban đầu cho các dự án AI: Công ty đã thử nghiệm các mô hình giai đoạn đầu trên hàng chục bệnh viện ở Việt Nam để thu thập dữ liệu hiệu suất, thu thập phản hồi và tinh chỉnh các mạng nơ-ron nhân tạo của mình.

Ngoài việc sử dụng NVIDIA DGX SuperPOD để đào tạo AI, công ty đã sử dụng các GPU của NVIDIA để cải thiện việc triển khai và hiệu quả của run-time. Họ sử dụng máy chủ suy luận NVIDIA Triton và NVIDIA TensorRT để chuẩn hóa quá trình suy luận cho hơn hàng trăm mô hình AI trên các GPU NVIDIA Tensor Core dựa trên cloud.

Ông Steven nói: “Chúng tôi chuyển sang các NVIDIA GPU để suy luận vì thông lượng cao hơn, thời gian phản hồi nhanh hơn và quan trọng nhất là vì vấn đề chi phí.”

Sau khi chuyển từ các CPU sang các GPU NVIDIA Tensor Core, team đã có thể tăng tốc suy luận cho AI hình ảnh y khoa hơn 3 lần và truyền phát video hơn 30 lần.

Ông cho biết: “Trong những năm tới, chúng tôi muốn trở thành công ty hàng đầu giải quyết các vấn đề về đa phương thức trong dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Bằng việc sử dụng AI và điện toán biên (edge computing), chúng tôi mong muốn cải thiện chất lượng và khả năng tiếp cận của lĩnh vực này, giúp bệnh nhân và bác sĩ trên khắp các quốc gia có thể tiếp cận được những hiểu biết thông minh hơn.”

Đăng ký NVIDIA GTC, diễn ra trực tuyến từ ngày 20 đến ngày 23 tháng 3 này, để tìm hiểu thêm về AI trong chăm sóc sức khỏe.

Theo NVIDIA