因骨头间软骨磨损造成的骨关节炎,会引发严重的关节疼痛,是导致残疾的主要原因,而这种常见的骨头疾病却是在其早期阶段最难以发现和预防的疾病之一。

光是在美国,大多数患者便为了骨关节炎而进行膝关节与髋关节置换手术。这种疾病最常见的情况便是造成膝盖不适,有一成的男性及在六十岁以上的女性里有13% 出现这种情况。预计人口老化与肥胖等因素只会使得这些数字持续攀升,对于公共卫生及社会福利制度造成庞大负担。

来自奥地利的新创公司,也是NVIDIA Inception 计划成员的 ImageBiopsy Lab,将运用用深度学习技术,以更有效、更省钱的方式来诊断膝部骨关节炎,期望能扭转这个情况。

更佳、更快、更强大

当前认为骨关节炎的发展呈现势不可挡的局面。诊断方式完全依赖医师看着平面X 光照片,加上对患者背景的理解进行评估。这是一项大量使用时间和资源的过程,患者得为了获得准确的诊断结果与精确的治疗计划而一直等待下去。

骨关节炎无药可医,治疗重点在于缓解症状和恢复功能,代表愈快早期发现、愈准确进行诊断,便能更好地处理治疗。

ImageBiopsy Lab 利用计算机视觉与深度学习算法,让医生能以精准的立体画面去理解平面X 光照片。该公司使用NVIDIA GPU 及逾15万张X 光片来训练算法,医生便可精确测量膝盖骨骼周围区域,无需进一步处理便能在结果里显示患者骨关节炎的严重程度。


骨科与骨科手术专家Dr. Michael Riedl 示范ImageBiopsy Lab 的IB Lab BMAx 解决方案。

医生无需从服务器加载X 光照片,再以人工方式进行评估,而是实时获得自动分析X 光片的结果,其中显示骨骼的强度。跟以人工方式来分级图像的作法相比,这些自动化流程让医师可省下九成的时间,有更多时间去专注于诊断及建立治疗计划。在诊断早期便采用自动化流程,医师如今可在当前诊断一名患者所需的时间里,便对四倍的患者人数进行完整诊断作业。

再加上客观的测量参数,医师便可采取明确的治疗方式,从而减缓病况恶化情况。

ImageBiopsy Lab 执行长暨共同创办人Richard Ljuhar 表示:“NVIDIA GPU 的强大运算能力让我们能加快训练神经网络的速度,还有更快部署产品。”