ADLINK acelera los dispositivos médicos impulsados por IA con NVIDIA Clara Holoscan MGX

La inteligencia artificial permite que los dispositivos médicos funcionen mejor y sean más rápidos mediante el uso de nVIDIA Clara Holoscan MGX.

Clara Holoscan MGX es la plataforma para uso médico de nVidia, mediante la cual ADLINK ofrece transmisión de datos de alta velocidad, inferencia de IA en tiempo real y reconstrucción de imágenes y gráficos acelerados para habilitar dispositivos médicos definidos por software, en el punto de atención.

Los dispositivos médicos son aplicaciones de misión crítica y además sensibles al tiempo, en especial para aquellos dispositivos utilizados en el punto de atención. Por ejemplo, un escáner intraoral puede ayudar a los ortodoncistas a capturar y reconstruir la estructura oral con detalles en color, un ultrasonido vascular puede examinar el flujo sanguíneo en los vasos sanguíneos para identificar obstrucciones y coágulos, y la endoscopia gastrointestinal toma muestras de tejido necesarias para la diagnosis y el posterior tratamiento.

Estas aplicaciones tienen requisitos estrictos de baja latencia, que se mide en milisegundos, si no menos. La latencia puede ocurrir en diferentes etapas de la canalización de procesamiento de datos. Estos procesos incluyen la adquisición de datos de sensores, la conversión de datos en imágenes mediante la ejecución de modelos basados ​​en la física, la aplicación de modelos de IA para mejorar la calidad de la imagen, la ejecución de detección asistida por IA y la visualización de imágenes. Para cumplir con el requisito de latencia, se deben optimizar todos los aspectos de la canalización de procesamiento de datos.

También hay consideraciones para los factores de tamaño, peso y potencia (SWaP), porque los dispositivos médicos en el punto de atención a veces se mueven de un lugar a otro. Además, tales dispositivos, es obvio que no deben obstruir la operación quirúrgica o las prácticas clínicas, por lo que siempre es de agradecer que sus tamaños sean compactos. Por otro lado, es clave el bajo consumo en general, y en especial en aquellos dispositivos médicos que funcionan con baterías, los cuales si disponen de alta eficiencia energética pueden permitr un tiempo de actividad más largo, también en caso de corte de suministro repentino.

Para abordar los desafíos de latencia y reducir el tamaño, el peso y el consumo de energía, en QNV pronto dispondremos de las nuevas gamas ADLINK de grado médico basadas en la plataforma NVIDIA Clara Holoscan MGX, que permitirán llevar a producción dispositivos médicos basados ​​en software de inteligencia artificial.

La plataforma médica impulsada por Clara Holoscan MGX integrará las GPU NVIDIA RTX con la arquitectura NVIDIA Ampere y la computación integrada basada en Arm Cortex de bajo consumo del módulo NVIDIA Jetson AGX Orin. La plataforma ofrecerá la aceleración necesaria para reducir la latencia en las diferentes etapas del pipeline de procesamiento de datos al tiempo que garantiza un tamaño compacto y una alta eficiencia energética.

Las principales ventajas a destacar de las nuevas gamas son:

– Procesamiento de datos del sensor: NVIDIA GPUDirect RDMA, una tecnología Magnum IO, a través de tarjetas PCI Express, permite que los datos del sensor se transmitan directamente a la memoria de la GPU, lo que reduce la latencia del procesamiento posterior.

– Reconstrucción de imágenes y formación de haces acelerados: una vez que los datos se han transmitido a la GPU, los núcleos CUDA aceleran los cálculos basados ​​en la física para transformar los datos del sensor en el dominio de la imagen, reconstruyendo imágenes en rayos X y CT, y formando haces en ultrasonido. (beamforming in ultrasound)

– Inferencia de IA en tiempo real: el uso de Tensor Cores aporta a la AI capacidadeds como la computación de precisión mixta, adaptando dinámicamente los cálculos para acelerar la inferencia de IA para mejorar la calidad de imagen y la detección asistida por IA.

– Representación de imágenes: el uso de Tensor Cores también lleva la IA a los gráficos con capacidades como NVIDIA Deep Learning Super Sampling (DLSS) y la eliminación de ruido de la IA. Las GPU NVIDIA Ampere brindan ganancias de rendimiento significativas para flujos de trabajo de gráficos e imágenes 3D a través de técnicas de suavizado, soporte de color de alto rango dinámico (HDR), frecuencias de actualización más altas y resolución de pantalla de hasta 8K a 60 Hz desde un solo cable con estándar DisplayPort 1.4.

– Optimización SWaP: los núcleos CUDA de la arquitectura NVIDIA Ampere son hasta 2 veces más eficientes energéticamente que las GPU basadas en Turing. Además, Jetson AGX Orin es un sistema en módulo de bajo consumo de energía, que es ideal para aplicaciones en el punto de atención.

La plataforma médica de ADLINK tendrá una arquitectura informática heterogénea, lo que le permite aprovechar diferentes núcleos de procesamiento que se especializan en cargas de trabajo al tiempo que reduce la huella energética y la potencia del diseño térmico. Se ha demostrado que la arquitectura informática heterogénea ofrece un equilibrio óptimo entre el rendimiento del sistema y las restricciones de SWaP con el uso de equipos Adlink disponibles en en QNV para las aplicaciones de salud.

En las aplicaciones de ultrasonido, la plataforma médica de ADLINK con GPUDirect RDMA habilitado muestra un aumento del 80 % en el rendimiento de datos y una caída del 60 % en la latencia a nivel del sistema(i). Como ya no se necesita la CPU para mover datos de un transductor a la GPU, los recursos de la CPU se pueden reservar para otras funciones.

En las aplicaciones de endoscopia, la plataforma médica de ADLINK reduce la latencia o cantidad de tiempo que tarda un solo cuadro de video en transferirse de la cámara a una pantalla, a tan sólo 50 milisegundos. La plataforma médica de ADLINK también se adopta en dispositivos móviles de rayos X, lo que proporciona computación de vanguardia en un formato extremadamente compacto.

Todas estas plataformas médicas ofrecen soporte de producto a largo plazo, para que las empresas de dispositivos médicos puedan desarrollar sus aplicaciones con disponibilidad de componentes asegurada y así ofrecer también sus soluciones con garantías a largo plazo.

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