AJA, kanser teşhisini kolaylaştıracak bir Yapay Zeka (AI) projesinde Corvid 44 12G kartı kullandı. Sınırlarını aşarak sağlık sektörüne de adım atan AJA, yaptığı röportajda farklı sektörlerin nasıl uyum içinde çalışabileceğini gösterdi.
Yapay Zeka (AI), hayal bile edilemeyecek başarılara imza atıyor. Sağlık hizmetlerinde büyük umut vaat etmeye başlayan AI teknolojisi, canlı ve yüksek kaliteli video ile eşleştirildiğinde, pratisyenlerin sağlık risklerini insan gözünden daha erken ve daha doğru bir şekilde belirlemelerine yardımcı oluyor. Bu teknolojinin sonsuz potansiyelini fark eden Oslo merkezli tıbbi teknoloji girişimi Augere Medical, kolonoskopilerden canlı video görüntülerini analiz ederek doktorları kolon kanserine dönüşebilecek poliplere karşı uyaran yapay zeka odaklı bir çözüm geliştirmeye başladı. Augere Medical CEO’su Andreas Petlund ile merkezinde bir AJA Corvid 44 12G kartı bulunan hayat kurtaran teknoloji hakkında bir röportaj gerçekleştirdik ve öne çıkan noktaları sizler için derledik.
Bize biraz kendinizden bahsedebilir misiniz?
Her zaman teknolojiye karşı bir tutkum vardı ve bu beni Norveç’in en yüksek dereceli araştırma kurumlarından birinde, Bilgisayar Bilimleri alanında doktora yapmaya itti. Film endüstrisinde bir geçmişe sahip olan CTO’muz gibi, multimedya veri işleme konusunda da uzmanlaştım. Çalışmalarımın çoğu, uzaydaki en son gelişmeleri sağlık gibi bir sektöre nasıl uygulayabileceğime odaklandı. Birkaç yıl boyunca çalışamanın önemli bir bölümünde, günümüzün en yaygın kanserlerinden biri olan kolorektal kanserinin tespitinde kullanılan bir Yapay Zeka çözümüne odaklandığı bir araştırma grubuna liderlik ettim. 2018’de bulgularımız Augere Medical’in başlamasına ilham verdi ve şimdi ürünümüzü Avrupa ve Kuzey Amerika’da kullanıma sunmak için düzenleyici süreçlerden geçiyoruz.
Augere’in kolorektal kanser tespitine odaklanmasına ne sebep oldu?
Tıp camiası her yıl 2 milyon kolorektal kanser vakası teşhis ediyor ve hastalık bir milyon can alıyor. Ayrıca, tedavisi en pahalı ve zorlu kanserlerden biridir ve genellikle geç bir aşamada teşhis edilir. Kolon kanseri risklerini erken tespit etmek yaşam ve ölüm arasındaki farkı yaratabilir. Bu nedenle kolonoskopiler hayati bir önleyici tedbirdir.
Prosedür büyük ölçüde kolonda lekelenen polipleri veya adenomları (kanser öncüleri) tanımlamak için kullanılır. Erken yakalanan bu kanser öncesi anormallikler, kanserin yayılmasını önlemek için yerinden kolayca çıkarılabilir. Bununla birlikte, modern kolonoskopi teknolojisi ve kamerayı hareket ettirmek için gereken teknik, doktorların potansiyel olarak sorunlu her büyümeyi tespit etmesini zorlaştırabilir. Örneğin, düz ve sapsız poliplerin rutin kolonoskopiler sırasında tespit edilmesi özellikle zordur. Renk ve kan damarı desenleri, doktorların farklı polip türlerini anlamalarına yardımcı olabilir. Ancak o zaman bile, her yıl kolonoskopi prosedürlerinde çok sayıda düz ve sapsız polip saptanmaz. Bu, tıp camiasının karşı karşıya olduğu büyük bir zorluktur ve AI odaklı bir video analiz aracının çözülmesine yardımcı olabileceğini bildiğimiz bir zorluktur. Bu çözümle amacımız, doktorlara polipleri daha doğru bir şekilde tanımlamalarında yardımcı olmak ve hastalar için daha olumlu sonuçlar elde etmektir.
Peki, çözüm nasıl çalışıyor?
Tipik olarak, kolonoskopi prosedürleri çok hızlı hareket eder ve belirli görüntüler yalnızca saniyeler içinde kullanılabilir. Bu nedenle rutin kolonoskopi prosedürleri sırasında tespit edilmesi zor polipleri mümkün olduğunca çok tespit etmek için çözümümüzü eğitmek amaçlı makine öğrenimini kullandık. Çözümümüz, tesisin kolonoskopi ekipmanına ve monitörüne bağlanan fiziksel bir kutunun yanı sıra tescilli video analiz yazılımımızdan oluşur. Video, kolonoskopi kamerasından kutunun içine ve her kareyi gerçek zamanlı olarak analiz eden yazılımımıza iletilir. Yazılım potansiyel bir polipi işaretlediğinde, kutuda bir alarm etkinleştirilir ve alan üzerine bir grafik çizilir. Besleme kaydedilir, böylece doktor, işlem sonrası görüntüleri ayrıca inceleyebilir ve herhangi bir endişe alanını tekrar gözden geçirebilir.
Çözüme hangi teknoloji güç veriyor?
Tesisin AV ihtiyaçları kolonoskopi ekipmanlarına bağlı olarak değişiklik gösterir. Bu nedenle çözümü hem 4K hem de 1080p videoyu destekleyecek şekilde tasarladık. AI yazılımı, çözümün temel işlevselliğine güç sağlar. Ancak birkaç ek bileşene sahip standart bir PC, saniyede 50 video karesini desteklemek için bir NVIDIA Quadro RTX 4000 GPU kartı ve ses ve video oynatma için bir AJA Corvid 44 12G I/O kartı dahil olmak üzere endüstri standardı video donanımı tarafından desteklenir.
Corvid, çözüm için doğal bir seçimdi. Fazlasıyla sezgisel, 4K ve HD videodan sinyal kesintisi olmadan güvenilir bir şekilde geçebilir ve SDK sağlamdır. Piyasadaki diğer çözümlerden farklı olarak Corvid’in SDK’sı, video analizini çalıştıran yazılımımızdan bağımsız olarak çalışır. Bu, sonuçta tüm çözümü dondurabilecek ve prosedürü kesintiye uğratabilecek beklenmedik bir yazılım hatasına karşı ek bir güvenlik katmanı sağlar. Genel olarak, kolonoskopi sırasında kutunun yeniden başlatılması ihtiyacını önler ve hastayı gecikmiş muayenelerden korur. Corvid’in video geçiş işlevi, kolonoskopi video sinyalini mümkün olan en düşük gecikme süresiyle kaplamamıza da olanak tanır. 100 milisaniyelik bir gecikme bile prosedürü olumsuz etkileyebilir, bu yüzden bu çok büyük. Videonun geçişi ve üst üste yerleştirilmiş ek açıklamaların ve bunun üzerine karar destek geri bildiriminin olması, optimum performans sağlar ve prosedür sırasında doktorlar için gecikmeyi azaltır.
Teknolojinizi benzersiz kılan nedir?
Video çözünürlüğü işleme yeteneğimiz önemli bir farklılaştırıcıdır ve verimli işleme konusunda yıllarca süren araştırmalar sayesinde bu kadar yüksek düzeyde görüntü doğruluğu elde edebiliyoruz. Ayrıca sisteme videoyu zamansal bir yaklaşımla analiz etmeyi de öğrettik. Bu da sistemin poliplere birkaç farklı açıdan bakmasına ve bir doktorun yaptığı gibi birkaç karedeki anormallikleri tanımlamasına izin veriyor.
Gelecekte tıp camiasını etkileyen yapay zeka ve videoyu nasıl görüyorsunuz?
Yapay zeka güdümlü video yakalama ve analiz, modern tıptaki en çığır açan gelişmelerden biridir. Tıp uzmanları ve kurumlarının multimedya verilerini daha önce hiç olmadığı kadar kullanmasına ve analiz etmesine izin veriyor. Artık bir makineye insan gözünün her zaman yakalayamayacağı ayrıntıları aramasını öğretebiliriz. Bu da kolorektal kanserin önlenmesinde büyük bir gelişme olacaktır. AI, işimizin dışında radyoloji, genetik ve diğer tıbbi alanlarda da kullanılmaktadır. Tabii ki, bu araştırmayla birlikte mahremiyet sorunları ve problem çözmeyi gerektirecek diğer zorluklar ortaya çıkıyor. Ancak atılan adımlar, tıbba yaklaşım biçimimizi temelden değiştirme potansiyeline sahip.
Augere’i gelecekte neler bekliyor?
Şu anda, düzenleyici onaylar yoluyla bu çözümü yönlendirmeye ve doktorların eline geçirmeye odaklanmış durumdayız. Ancak bulgularımızı, sistoskopi ve laparoskopiler benzeri diğer endoskopik prosedürler gibi, tıbbın fayda sağlayacak diğer alanlarına uygulamayı dört gözle bekliyoruz. Ayrıca, çözümümüzün üzerine, doktorların video görüntülerinden daha da fazla bilgi çıkarmasına ve muayene geçmişini hesaba katan hastaya uyarlanmış tedavi sağlamasına olanak tanıyacak bir bulut platformu oluşturuyoruz.
Corvid 44 12G Hakkında
Şaşırtıcı derecede hızlı, kompakt 8 şeritli bir PCIe 3.0 I/O kartı olan AJA Corvid 44 12G, günümüzün en zorlu video ve ses iş akışları için tasarlanmış dört çift yönlü 12G-SDI HD-BNC bağlantısına sahiptir. Pasif veya aktif soğutma ile tam boy veya düşük profil dahil olmak üzere çeşitli konfigürasyonlarda mevcut olan kart, HFR 8K/4K/UltraHD, 2K/HD, SD, Deep Color ve/veya HDR ile çalışmak için idealdir. 12-bit renk uzaylarında 10-bit 4:2:2 ve 4:4:4’ü destekler ve aynı zamanda 6G-SDI, 3G-SDI ve 1.5G-SDI ile geriye dönük uyumlu olan 12G-SDI üzerinden alım ve çıkış sunar. Çift yönlü 12G-SDI bağlantı noktaları, bir dizi çözüm için yakalama ve eşzamanlı geçiş için muazzam esneklik sağlar.
AJA’nın Corvid kartları ve diğer ürünleri hakkında fazla bilgi almak için 0212 343 13 68 numaralı telefondan arayarak ya da baranbilisim.com.tr web sitesini ziyaret ederek Baran Bilişim’e ulaşabilirsiniz