GE医疗携手英伟达开创超声无界创新的新时代

日前，GE医疗使用英伟达（NVIDIA）技术成功研发出最新的研究模型——SonoSAMTrack¹，是GE医疗在人工智能领域与英伟达长期密切合作的又一重磅创新。

SonoSAMTrack将用于GE医疗超声分割图像中的解剖结构、病变和其他重要区域，这是一项将人工智能用于超声图像分割的开创性应用。在各种数据集与实验条件下，该模型均能够稳定输出高质量的分割结果，不仅展现了其卓越的灵活性与广泛的适用性，更突显了人工智能在改善医学影像方面的巨大发展潜力。为了适应更多元化的设备需求，研究团队同步在研究模型的简化版——SonoSAMLite，以满足不同场景下的应用需求。

SonoSAMTrack workflow工作流

以往将人工智能集成到医疗系统中的方法需要重新训练模型，以适应不同患者人群和医院环境的独特需求。这种过程不仅提升了整体成本和实施复杂度，而且还需要配备专业人员，这无疑加大了人工智能技术在医疗领域中普及应用的难度。而基础模型（foundation models）可以实现人机协同的AI系统运行，在业界广受关注。

基础模型：训练未标记数据，使AI模型更具普适性

基础和生成式人工智能模型能够以最低限度的训练要求（例如：零次或少数几次设置），快速适应各种疾病、加速筛查、早期检测、跟踪进展、识别非侵入性生物标志物。据GE医疗近期的研究报告显示，其研发项目SonoSAMTrack在七个不同的超声数据集中均展现出卓越的性能，这些数据集涵盖了广泛的解剖结构类型，如成人心脏和胎儿头部，以及多种病理情况，如乳腺病变和肌肉骨骼病变。此外，该项目还能适应不同的扫描设备，展现出强大的通用性和适应性。

算法可应用超声图像示例

除此之外，SonoSAMTrack在提升操作速度和效率方面也表现卓越，仅需2-6次点击便能完成精准的分割任务，从而大幅度降低用户的输入²负担。这一卓越性能的实现，主要得益于蒸馏和量化技术的运用，以及英伟达TensorRT软件开发套件和其他量化感知训练功能的支持。

在医疗健康领域特别是超声领域，人工智能的应用正逐渐展现出其改善患者诊疗体验、提升医院运营效率以及优化临床决策制定等方面的巨大潜力，透过无界创新，一次次突破超声技术的极限，预示着其将引领医疗领域迈向新的发展阶段，塑造全新的无界医疗关爱。

1. Technology in development that represents ongoing research and development efforts. These technologies are not products and may never become products. Not for sale. Not cleared or approved by the U.S. FDA or any other global regulator for commercial availability.

2. Hariharan Ravishankar, Rohan Patil, Vikram Melapudi, Harsh Suthar, Stephan Anzengruber, Parminder Bhatia, Kass-Hout Taha, Pavan Annangi. SonoSAMTrack -- Segment and Track Anything on Ultrasound