Các công ty trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe trên thế giới đang hợp tác với XPANDX để phát triển các giải pháp AI được tăng tốc, giúp phát hiện bệnh sớm từ hình ảnh y tế, cung cấp thông tin cần thiết cho đội ngũ chăm sóc và cải tiến quy trình tìm kiếm thuốc mới.
Là nền tảng gồm các ứng dụng AI và nền tảng tăng tốc dành cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và nhà sản xuất thiết bị y tế nhằm tạo ra các giải pháp AI để cải thiện việc cung cấp dịch vụ y tế và đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc. Các công cụ dành riêng cho ngành, các mô hình AI được đào tạo trước và các ứng dụng tăng tốc đang tạo điều kiện cho AI có những đột phá trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thiết bị y tế, hình ảnh, khám phá thuốc và nghiên cứu gen.
Bộ phần mềm và dịch vụ đang cho phép thay đổi ngành công nghiệp này. Hệ sinh thái bao gồm BioNeMo cho phát hiện thuốc mới, Holoscan cho các thiết bị y tế, Parabricks cho nghiên cứu gen và MONAI cho hình ảnh y tế.
Các nhà nghiên cứu và công ty y tế đã đạt được các mốc quan trọng, bao gồm việc tạo ra các bản thiết kế cho hai protein mới với BioNeMo, thực hiện phẫu thuật đầu tiên của loại với Holoscan và triển khai các giải pháp được cấp sức mạnh bởi MONAI trong các phòng chụp X-quang.
.png)
Khám phá thuốc theo cách thức truyền thống là một quá trình tốn nhiều thời gian và nguồn lực với tỷ lệ thành công thấp. Tuy nhiên, Generative AI, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, có thể tăng cơ hội thành công trong thời gian ngắn hơn và ít chi phí hơn.
Bằng cách đào tạo các mô hình Generative AI trên dữ liệu phân tử sinh học, họ có thể tạo ra bản thiết kế cho các phân tử và protein mới, một bước thiết yếu trong khám phá thuốc. BioNeMo là dịch vụ đám mây dành cho Generative AI trong sinh học, cung cấp một loạt mô hình AI cho các phân tử và protein nhỏ. Nó cho phép các chuyên gia trong ngành và nghiên cứu dược phẩm đẩy nhanh việc xác định và tối ưu hóa các loại thuốc tiềm năng mới.
Việc sử dụng các thiết bị y tế để phẫu thuật, xạ trị và chụp ảnh đóng vai trò quan trọng trong y tế hiện đại. Tuy nhiên, quá trình này đòi hỏi xử lý dữ liệu theo thời gian thực, vì vậy Holoscan đã xuất hiện để giải quyết vấn đề này. Đây là nền tảng điện toán AI có khả năng xử lý suy luận có độ trễ thấp, điều này là cần thiết cho AI trong môi trường lâm sàng và làm cho nó trở nên lý tưởng để tăng tốc các thiết bị y tế.
Trong một cột mốc quan trọng, các bác sĩ tại Học viện ORSI ở Bỉ đã sử dụng Holoscan để hỗ trợ phẫu thuật có sự hỗ trợ của rô-bốt trong phòng mổ ở thực tế. Nhờ sử dụng lớp phủ thực tế tăng cường do Holoscan tạo ra, bác sĩ phẫu thuật có thể xem giải phẫu của bệnh nhân trong thời gian thực trong quá trình phẫu thuật. Điều này rất quan trọng để cắt bỏ thành công quả thận của bệnh nhân bằng hệ thống phẫu thuật có sự hỗ trợ của rô bốt. Lớp phủ cung cấp một cái nhìn rõ ràng về cấu trúc mô và mạch máu của bệnh nhân, điều mà có thể đã bị các dụng cụ phẫu thuật che khuất tầm nhìn nếu không có sự trợ giúp của Holoscan.
.jpg)
Để khám phá hết tiềm năng của y học chính xác, việc giải mã chuỗi gen là rất quan trọng. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống để giải mã này rất tốn kém về thời gian và chi phí. May mắn thay, Parabricks đang đổi mới điều này. Parabricks là một bộ ứng dụng phân tích chuỗi gen được tăng tốc bằng trí tuệ nhân tạo giúp giảm thiểu thời gian phân tích từ việc thu thập dữ liệu di truyền đến phân tích và báo cáo. Với Parabricks, việc phân tích toàn bộ chuỗi gen có thể hoàn thành chỉ trong 16 phút, so với 24 giờ trên CPU. Điều này có nghĩa là một máy chủ có thể phân tích tới 32.000 chuỗi gen trong một năm. Nền tảng này rất linh hoạt, có thể mở rộng và hiệu quả, và có thể được truy cập thông qua các công cụ hoặc các dịch vụ đám mây, giúp chẩn đoán chính xác hơn và điều trị hiệu quả hơn.
.png)
Form Bio đã tích hợp thành công Parabricks vào nền tảng tính toán khoa học đời sống của mình, giúp tăng tốc 80 lần và giảm 52% tổng chi phí, cho thấy sức mạnh của công nghệ này trong việc đẩy nhanh quá trình phân tích toàn bộ chuỗi gen. Các công ty khác cũng đang sử dụng công nghệ để tăng tốc khả năng giải mã chuỗi gen của mình.
Việc xử lý chính xác và chi tiết các hình ảnh y tế là rất quan trọng để chẩn đoán bệnh chính xác. MONAI của XPANDX là một framework AI chuyên dụng cho hình ảnh y tế, giúp đơn giản hóa quá trình phát triển các ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế, cho phép dán nhãn và phân tích hình ảnh y tế một cách dễ dàng và chính xác. Hiện tại, MONAI đã vượt qua mốc một triệu lượt tải xuống và trở thành công cụ tiêu chuẩn trong ngành cho các nhà phát triển AI trong lĩnh vực y tế.
MONAI MAP là một tính năng mới giúp việc triển khai các mô hình AI dễ dàng hơn, bằng cách tích hợp vào các quy trình y tế và hệ sinh thái phần mềm y tế. Flywheel, một nền tảng dữ liệu nghiên cứu y sinh, đã tích hợp MONAI vào dịch vụ của mình và phát triển một bộ phân loại hình ảnh dựa trên mô hình giúp dự đoán và gắn nhãn các vùng cơ thể có trong hình ảnh y tế. Sử dụng MONAI, Flywheel đã giảm thời gian chuẩn bị dữ liệu từ tám tháng xuống chỉ còn một ngày.
Triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế đòi hỏi kế hoạch và thực hiện cẩn thận. XPANDX giúp các nhà phát triển áp dụng công nghệ này dễ dàng hơn thông qua nhiều kênh khác nhau, bao gồm các nhà tích hợp hệ thống toàn cầu, nhà sản xuất thiết kế gốc và nền tảng đám mây.
MONAI được tích hợp với các siêu máy tính đám mây lớn, cho phép xử lý và chia sẻ dữ liệu được tối ưu hóa trong một môi trường duy nhất. XPANDX Parabricks có sẵn trên tất cả các dịch vụ đám mây và các nền tảng đám mây dành riêng cho bộ gen, chẳng hạn như nền tảng đám mây Terra, có hơn 25.000 người dùng.
