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越光医疗:巧用Serverless容器提升诊断准确度

简介: 移动医疗设备研发商越光医疗,利用长程动态心电记录仪记录数据,待检查结束设备返还医院,通过专用软件上传数据,然后在云上利用人工智能算法进行分析,辅助医生对全息数据进行查看和审核,出具诊断报告。然而,病人看病集中在工作日上午,尤其是周一,形成了流量的高峰。早期,越光医疗使用一定量预定资源来处理上传与推理的任务,在高峰时长需要排队,或者新购机器手动扩容。

案例背景

科技已成为各个行业的“新基建”,跟每个人息息相关的医疗行业也不例外。

一些本是极为隐秘且凶险的病症,在新技术发展下,也将无所遁形。动态心电图监测乃至长程动态心电图监测,可以很好地筛查识别无症状或隐匿性心律失常患者。帮助临床医师更早发现、识别心律失常,继而采取合适的治疗措施。

临床诊断要求对病人的动态心电监测持续一定时间。可检测的时间越长,诊断产出率就越高。因为得到的信息越多,捕捉到异常时刻的机会便越大,越有利于诊断。

传统的Hotler心电监测设备,因功耗原因,最长仅可连续进行24小时或七天的心电监测,时长有限且设备复杂,需要在患者身上贴大量电极片,让患者行动受限,十分不便。
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越光医疗是一家移动医疗设备研发商,主要提供医疗智能设备、云端医用级医疗信息处理算法系统、移动管理交互应用软件等产品。越光医疗的长程动态心电记录仪,体积微小轻薄,使用方便,患者只需要将两指大小的设备贴在左胸即可,不影响患者日常生活,可在连续不间断地进行最长达30天的动态心电图记录。
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业务痛点

一个人每天的心跳总数超过10万次,30天的连续记录的心跳超过300万次。面对如此海量的数据, 如果医生用肉眼找出异常未免太过耗时。人工智能辅助诊断,能大大节省医生的时间。

移动医疗设备研发商越光医疗,利用长程动态心电记录仪记录数据,待检查结束设备返还医院,通过专用软件上传数据,然后在云上利用人工智能算法进行分析,辅助医生对全息数据进行查看和审核,出具诊断报告。

然而,病人看病集中在工作日上午,尤其是周一,形成了流量的高峰。早期,越光医疗使用一定量预定资源来处理上传与推理的任务,在高峰时长需要排队,或者新购机器手动扩容。

解决方案

利用Serverless容器极速扩容,业务处理时间缩短90%

越光医疗在2014年成立时便选择阿里云,随着容器潮流席卷便开始使用阿里云容器服务,基于容器技术的云原生架构,非常契合越光医疗弹性的流量需求。2019年阿里云推出弹性容器实例(ECI, Elastic Container Instance),越光医疗便成为了种子用户。
阿里云弹性容器实例ECI是Serverless免运维的容器基础设施,与ASK(Alibaba Cloud Serverless Kubernetes)容器服务无缝集成,一起为客户提供高弹性、低成本、免运维的Serverless 容器运行环境,免去用户对容器集群的运维和容量规划工作。
通过阿里云ASK on ECI容器服务,越光医疗在短时间内开出多个运行在ECI上的数据传输任务处理暴增的业务请求,而后迅速释放,避免了资源闲置,节省了50%成本。

云原生AI提升模型准确率,为医生节省更多时间

事关人命,心电数据分析对准确率要求非常高。一个病人30天的连续记录则的心跳超过300万次,即使准确率高达99%,也会有3万次错误需要医生校正。机器的准确性与敏感性之间,却也有着微妙的平衡。
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越光医疗也在不断完善着自身模型。而训练人工智能模型需要大量的GPU算力,单独购置十分昂贵。此时,云上的大规模GPU算力便恰如其分,越光医疗还通过阿里云的GPU竞价实例,大大降低了训练成本。

阿里云的GPU竞价实例(又称Spot实例),价格根据需求量每小时动态调整,最低可达到按量付费的10%,适合短时(小于1小时)的AI推理和训练任务。

通过人工智能的辅助,越光医疗对心电数据分析的准确率(内部统计数据)可以达到99.95%。利用云上GPU算力,越光医疗进行了大量训练实验,大大优化了分析模型,减少了80%的错误,准确率从提升到了99.99%。

证言

“我们每次容器跑的时间很短,上传+推理只需要几分钟。从前,启动一台机器再部署容器,可能要10分钟,关闭还需要时间。用了ECI,计算资源迅速就绪,排队时间缩短了10~20%,加上原来为了节省成本我们用的是CPU处理数据,后来ECI支持GPU我们便得以用GPU,使得整体数据处理时间缩短了90%。还有,采用Serverless容器之后运维上也更加方便,不用管理底层ECS机器资产,原来可能需要管理操作系统和系统镜像,现在只需专注于业务应用的容器镜像。”——越光医疗CTO邢文辉

“我们是辅助分析,我们准确率越高,医生需要校正的时间就越少,也就实现了对医疗服务供给侧能力的提升。随着人工智能与云计算技术发展,将给医疗行业带来更大的便利与价值。”——越光医疗CEO蒲亚川

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