Die gemeinnützige indische Sankara Eye Foundation hat es sich zur Aufgabe gemacht, vermeidbare und heilbare Blindheit durch ein dienstleistungsorientiertes Team zu beseitigen. Einer der Hauptgründe für vermeidbare Erblindung bei Erwachsenen in Indien ist die diabetische Retinopathie (DR). Zur Lösung dieses Problems arbeitete die Sankara Eye Foundation mit der in Singapur ansässigen Firma Leben Care zusammen, um eine Cloud-basierte KI-Softwareplattform - Netra.AI - einzusetzen. Basierend auf Intel-basierten Technologien kann Netra.AI mit Hilfe von Deep Learning Netzhauterkrankungen bei Patienten in kürzester Zeit mit der Genauigkeit menschlicher Ärzte erkennen.
Herausforderung
Indien hat eine der größten Diabetikerpopulationen der Welt und nähert sich der alarmierenden Marke von 98 Millionen Fällen bis 20301. Indien hat mit über 55 Millionen sehbehinderten und 8 Millionen blinden Menschen die größte Population von Sehbehinderten und Blinden in der Welt. Die DR ist die Hauptursache für Erblindung und Sehkraftverlust bei Personen im erwerbsfähigen Alter. Daher ist eine frühzeitige Erkennung und Behandlung entscheidend, um den Schaden aufzuhalten. Da 70 % der indischen Bevölkerung in ländlichen Gebieten leben, ist der Mangel an gut ausgebildeten Augenärzten, die eine DR erkennen können, besonders in abgelegenen ländlichen Regionen, ein großes Problem. Außerdem besteht nach wie vor eine große Diskrepanz zwischen der Zahl der Patienten und der erforderlichen medizinischen Versorgung und Infrastruktur im Land.
Lösung
Um dieser Herausforderung zu begegnen, arbeitete die Sankara Eye Foundation mit Leben Care zusammen, um eine Cloud-basierte KI-Lösung zu implementieren, die auf der skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorplattform basiert und von Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) unterstützt wird. Mit Intel DL Boost können diese Prozessoren die Leistung eingebetteter KI auf die nächste Stufe heben. Durch die Kombination der Leistung der skalierbaren Intel® Xeon® Plattform, des Intel® Deep Learning Boost und der Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512) mit Amazon EC2 C5-Instanzen konnte Leben Care mit Netra.AI eine umfassende Software-as-a-Service-Plattform zur Bewertung des Retina-Risikos bereitstellen, die in der Cloud verfügbar ist. Sie ist in der Lage, eine gesunde von einer ungesunden Netzhaut zu unterscheiden, was sie zu einem großartigen Instrument für die Untersuchung von Netzhauterkrankungen in einer großen Bevölkerung mit begrenzter Infrastruktur und Ressourcen für die tertiäre Gesundheitsversorgung macht.
Ergebnis
Das auf der Intel® Architektur basierende Netra.AI hat es der Sankara Eye Foundation ermöglicht, DR genau zu erkennen, um eine Behandlung zu ermöglichen, die einen weiteren Verlust des Sehvermögens verhindert und die Erblindung minimiert. Der von Netra.AI innerhalb von 2 Minuten nach dem Hochladen der Bilder erstellte umfassende Bericht ermöglicht es Optometristen oder Bildtechnikern, Patienten, die eine Überweisung ins Krankenhaus benötigen, sofort zu beraten. Die Lösung lieferte auch eine ausgezeichnete Empfindlichkeit und Genauigkeit bei der Erkennung von DR, d. h. 99,7 % bzw. 98,5 %.2
Technologie und KI demokratisieren den Zugang zur Gesundheitsversorgung, insbesondere bei der Früherkennung von Krankheiten. Unser Team der Sankara Eye Foundation hat sich auf die Vision konzentriert, unnötige Blindheit in Indien zu beseitigen. Die aktuelle Lösung Netra.AI - an deren Konzeption und Entwicklung wir gemeinsam mit Leben Care maßgeblich beteiligt waren - nutzt robuste Plattformen von Intel. Das Projekt ist ein Beispiel dafür, wie gleichgesinnte Mitarbeiter sinnvolle und wirkungsvolle Lösungen für verschiedene Herausforderungen der Menschheit schaffen können“ - Dr. Kaushik Murali, Präsident, Medizinische Verwaltung, Qualität und Bildung, Sankara Eye Foundation India
Innovationen zur Minimierung des durch DR verursachten Sehkraftverlusts
In Indien wächst der Bedarf an einem angemessenen Diabetes-Screening, um die Belastung durch DR-bedingte Erblindung zu verringern. Da es in Indien jedoch nur wenige ausgebildete Netzhautspezialisten gibt, ist ein effektives Screening von asymptomatischen Patienten nur begrenzt möglich, was dazu führt, dass Patienten mit fortgeschrittener diabetischer Augenerkrankung erst spät vorgestellt werden. Anstelle eines physischen Screenings kann ein auf Fundusfotografien basierendes DR-Screening mittels manueller Bewertung von Fundusbildern durch geschulte Grader oder Netzhautspezialisten durchgeführt werden. Die KI-Technologie zur Erkennung von DR hat eine neue Front für das DR-Screening eröffnet und verbessert sich rasch. Die Anwendung dieser Technologie zur Diagnose von DR-Patienten hat einen großen Einfluss auf die Verringerung der Erblindung der Patienten.
Netra.AI Lösungsübersicht. 3
In der derzeitigen Situation muss jeder Diabetiker zur Behandlung der DR an einen Netzhautspezialisten überwiesen werden. Die indische Sankara Eye Foundation nutzte Netra.AI auf der Grundlage der Intel-Architektur zur präzisen Erkennung von sehbehinderten Patienten und konnte so die Belastung der Vitreoretinalchirurgen durch das Screening erheblich reduzieren.
Die von Leben Care in Zusammenarbeit mit der Sankara Eye Foundation India entwickelte Netra.AI ist eine umfassende Software-as-a-Service-Plattform zur Bewertung des Netzhautrisikos, die in der Cloud verfügbar ist. Die Aufnahmen der Augen der Patienten werden mit Funduskameras erfasst und dann auf die auf maschinellem Lernen basierende Plattform hochgeladen, die anonymisierte Patientendaten entweder über ein Webportal oder über eine API erhält. Mit Hilfe dieser Bilder kann Netra.AI Netzhauterkrankungen wie DR, Glaukom, Makuladegeneration und andere Netzhauterkrankungen diagnostizieren, die sofortige medizinische Hilfe erfordern.
Netra.AI wurde so entwickelt, dass es geräteunabhängig für spezielle Mikroskope mit geringer Leistung und angeschlossenen Kameras ist und sowohl als Online- als auch als Offline-Modul verwendet werden kann, z. B. als eigenständige Box. Diese Lösung verwendet hochmoderne Algorithmen, die in Zusammenarbeit mit führenden Retina-Experten entwickelt wurden, mit einem vierstufigen Deep Convolutional Neural Network (DCNN). Das neuronale Netzwerk hilft bei der Erkennung von Netzhautbildern aus Nicht-Retina-Bildern, bei der Erkennung allgemeiner Qualitätsverzerrungen zur automatischen Bewertung der Bildqualität, bei der Erkennung des DR-Stadiums und bei der Beschriftung der Läsionen anhand der Pixeldichte in den Fundusbildern.
Das System ist in der Lage, eine normale von einer abnormalen Netzhaut zu unterscheiden, was es zu einem hervorragenden Instrument für das Screening von Netzhauterkrankungen in einer großen Bevölkerungsgruppe macht, insbesondere in einer Region mit begrenzter Infrastruktur und Ressourcen für die tertiäre Gesundheitsversorgung. Dieses Modell ist darauf trainiert, verschiedene Stadien der diabetischen Retinopathie zu erkennen und Vorschläge zu machen, ob der Patient frühzeitig überwiesen oder regelmäßig überwacht werden sollte. Außerdem kann es ein Glaukom erkennen, was ein hervorragendes Instrument für die Früherkennung dieser fortschreitenden Erkrankung ist, die zur Erblindung führt, und somit zu einer frühzeitigen Behandlung und Kontrolle beitragen kann.
Die Verwendung von KI zur Verbesserung der Krankheitserkennung und -prävention ist ein entscheidender Schritt für die Gesundheitsbranche und ein großer Sprung für die Menschheit. In Indien lebt eine der größten Diabetikerpopulationen der Welt, und die diabetische Retinopathie (DR) ist die Hauptursache für Sehkraftverlust und Erblindung bei Personen im arbeitsfähigen Alter. Die von Intel betriebene Netra.AI ist eine Cloud-basierte KI-Lösung, die schnell skaliert werden kann, um eine schnellere und genauere Erkennung von Netzhauterkrankungen in großen Bevölkerungsgruppen mit begrenzten Gesundheitsressourcen zu ermöglichen. Die Sankara Eye Foundation und Leben Care haben die Leistung der skalierbaren Intel Xeon Prozessoren und des integrierten Intel Deep Learning (DL) Boost genutzt, um DR genau zu erkennen und eine rechtzeitige Behandlung zu ermöglichen, um vermeidbare Sehbehinderungen und Blindheit bei Diabetikern wirksam zu bekämpfen“ - Prakash Mallya, VP & MD, Sales, Marketing and Communications Group, Intel India
Abbildung 2: Netra.AI Hauptmerkmale.4
Die Bereitstellung fortschrittlicher KI-Funktionen mit Intel
Netra.AI maximiert Intel® Prozessoren für das Inferencing des Deep-Learning-Modells auf der Produktionsebene. Leben Care nutzte die C5- und M5-Instanzen der Elastic Compute Cloud (EC2) von AWS, die von skalierbaren Intel Xeon-Prozessoren angetrieben werden. Die ophthalmologische Annotationsplattform und die Inferenz mehrerer Deep-Learning-Modelle in Kombination mit den TensorFlow Elastic Inference Accelerators (EIA) boten die ideale Umgebung für die Ausführung der fortgeschrittenen rechenintensiven Arbeitslasten. Die Netra.AI-Lösung nutzt Amazon EC2 C5- und M5-Instanzen mit skalierbaren Intel Xeon-Prozessoren der 2. Generation, da diese im Vergleich zu ähnlichen Instanzen mit anderen Prozessoren ein optimales Preis-Leistungs-Verhältnis bei Rechenleistung und Speicher bieten.
Außerdem bietet die Intel-Architektur starken Datenschutz, schnelle Verarbeitung großer Datenmengen und Serviceflexibilität ohne Leistungseinbußen. Die skalierbaren Intel Xeon Prozessoren bieten die wichtigsten Funktionen, die für den Betrieb der Netra.AI-Lösung erforderlich sind:
- Intel DL Boost bietet integrierte KI-Beschleunigung mit schneller Deep-Learning-Inferenzleistung bei der Bildklassifizierung in skalierbaren Intel Xeon Prozessoren der 2. Generation.
- Intel AVX-512, ermöglicht eine beschleunigte Anwendungsleistung, die erhebliche Verbesserungen bei der Arbeitsgeschwindigkeit und bei Datenanwendungen ermöglicht
Maximierung des Wertes von AWS-Instanzen
Amazon EC2 C5 ist mit der Rechenleistung von skalierbaren Intel Xeon Prozessoren mit Intel AVX-512 und Intel DL Boost ausgestattet und ermöglicht es Leben Care, die intelligente Netra.AI-Lösung, die auf ML basiert, zu betreiben. AWS bietet Anwendern Zugriff auf Intel-optimierte Images für TensorFlow, Apache MXNet und PyTorch sowie auf Intel-Leistungsbibliotheken, um die Anwendungsleistung zu verbessern. Intel und AWS arbeiten zusammen, um KI einfach, zugänglich und schnell zu gestalten.
Mit den Intel-basierten EC2-Instanzen, die durch die Bereitstellung der erforderlichen Rechenleistung skalierbar sind, ist Netra.AI nun in der Lage, Risikoberichte zu Netzhauterkrankungen in weniger als einer Minute zu erstellen und damit Augenärzten und Risikopatienten die nötigen Erkenntnisse zu liefern. Optometristen können anhand dieser Erkenntnisse erkennen, wann ein Netzhautscan wiederholt werden muss - aufgrund schlechter Bildqualität oder bei einem Risikopatienten, der für einen sofortigen medizinischen Eingriff in eine Augenklinik überwiesen wird.
Resultate mit großer Wirkung liefern
Netra.AI hat bisher weltweit 3.293 Patienten untersucht und rund 812 Risikopatienten (24 %) identifiziert. Der durch Netra.AI erstellte Bericht ermöglicht nicht nur die rechtzeitige Erkennung von DR, sondern erlaubt es den Ärzten auch, den Patienten anhand der Bilder der Netzhaut aufzuklären, den Schweregrad der Läsionen hervorzuheben und die Notwendigkeit einer Behandlung zu unterstreichen, um einen Sehverlust zu vermeiden.
Die Software ersetzt nicht den Augenarzt oder Netzhautchirurgen. Aufgrund der leichteren Zugänglichkeit dieser Software und ihrer Integration in tragbarere Funduskamerageräte, die von einem Techniker allein bedient werden können, erleichtert diese Technologie jedoch auch nicht geschulten medizinischen Fachkräften den Zugang zur Untersuchung auf DR. Dies ist besonders in Entwicklungsländern wie Indien von Vorteil, in denen die spezialisierte augenärztliche Versorgung nur unzureichend verbreitet ist.
Vor dem Hintergrund begrenzter Ressourcen und eines überlasteten Gesundheitssystems tragen derartige Lösungen dazu bei, die Screening-Belastung der Fachkräfte im Gesundheitswesen zu verringern und die wichtigsten Ressourcen auf Patienten zu konzentrieren, die eine sofortige Versorgung und Intervention benötigen. Darüber hinaus verringert sich der Zeit- und Kostenaufwand des Patienten für Screening-Besuche in der tertiären Augenheilkunde. Außerdem hilft die Lösung bei der Identifizierung von Patienten, die keine weitere Behandlung im Krankenhaus benötigen, wodurch unnötige Fahrten vermieden und Zeit für diejenigen gespart werden kann, die keine DR-Folgebehandlung benötigen.
Blick in die Zukunft
Die Sankara Eye Foundation India plant, aufbauend auf dieser Implementierung fortschrittlichere KI-Tools auf Intel Prozessoren für eine regionsspezifische Skalierung zu verwenden und dabei die lokalen Gesundheitsvorschriften einzuhalten. Die indische Sankara Eye Foundation freut sich auf eine noch engere Zusammenarbeit mit Intel, um die Lösung weiter zu optimieren, die Anstrengungen zu verstärken und die Fähigkeiten durch starke Kooperationen mit Ökosystemen wie AWS und anderen verfügbar zu machen.