Облачные технологии VK для ИИ-сервисов в медицине
Компания VK объявила о том, что предоставила медицинскому стартапу VeinCV на безвозмездной основе доступ к облачному сервису платформы VK Cloud Solutions на базе графических ускорителей (GPU). Команда стартапа разработала систему бесконтактной визуализации вен для упрощения забора венозной крови и подготовки к оперативному вмешательству в области флебологии. Использование GPU на платформе VK Cloud Solutions позволило повысить эффективность алгоритмов машинного обучения и точность получаемых изображений, а также ускорило процесс обработки данных.
С помощью решения VeinCV аппарат сначала делает снимок любого участка тела, затем находит сосудистые сети и проецирует изображение обратно на кожу. С этими данными работают сразу несколько моделей нейронных сетей. Одна отвечает за поиск вен, их изображение и создание анатомически точной проекции на коже, другая – за выравнивание этой «маски» при естественных движениях пациента.
До партнерства с VK сбор и обработка данных выполнялись непосредственно на устройстве. VK Cloud Solutions предоставила команде VeinCV бесплатный доступ к облачному сервису на базе GPU Tesla A100 80GB (тип HBM2e) на несколько месяцев, чтобы ускорить разработку решения. Облачные вычисления повысили качество визуализации и совмещения проекции сосудистых сетей, а также ускорили процесс обработки венозного рисунка с точки зрения оценки размера сосудов и разветвленности. Сейчас на это уходит менее 3 с вместо 10–15.
Как отмечают в VeinCV, благодаря использованию графических процессоров VK Cloud Solutions удалось разработать и обучить модели сегментации, повысив качество данных, получаемых от систем Vein CV, на 11%. Изображение стало более качественным, а облачные вычисления ускорили и упростили дальнейшее развитие проекта.
В будущем алгоритмические решения VeinCV предполагается использовать для диагностики патологий в медицинских изображениях КТ и МРТ. Вычислительная мощность и объем доступной видеопамяти графических процессоров в облаке поможет сделать диагностику максимально эффективной. Кроме того, компания планирует использовать облако для хранения и масштабирования данных.