長庚醫院宣布要用5年打造高速運算AI中心

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攝影/王若樸

長庚醫院今日(11/12)宣布,要打造高速運算AI資訊中心,來加速長庚醫院的醫療AI研發,提高自家實驗室如醫療AI核心實驗室、基因醫學核心實驗室等研發能量,預計5年分階段完成高速運算AI資訊中心建置。

2018年成立醫療AI核心實驗室,現有50、60個專案在進行

IT一直是長庚醫院重視的領域。林口長庚醫院院長暨醫院決策會主任委員程文俊指出,早在2000年,長庚醫院核心系統HIS就從大型主機走向開放式架構,2014年成為臺灣第一家獲醫策會認可的智慧醫院,並在2018年成立專屬的醫療AI核心實驗室,來研發多種醫療AI應用,目前就有「50、60個AI專案在進行,」長庚醫療AI實驗室副主任林器弘補充,更有20、30個專案已經導入臨床流程,正式使用。

長庚醫院瞄準的AI領域涵蓋影像判讀、數位病理,像是幾年前與雲象科技打造的鼻咽癌輔助判讀AI、骨盆骨折判讀AI,今年也再次攜手雲象,挑戰難度更高的血液病理判讀AI。

不過,醫療AI涉及大量複雜的運算,現今當紅的數位病理就是其一,光一張玻片影像就高達2GB至8GB,若要用來訓練模型揪病灶,大多只能切割影像、分區塊進行,難以用整張影像來訓練。這也意味著,模型訓練時間會更長久。

HPC中心建置後將達到100張Tesla V100 GPU算力

為加速研發,長庚醫院在2018年醫療AI核心實驗室成立時,就先購置4臺專攻複雜運算的Nvidia DGX-1(含32張Tesla V100 GPU)超級電腦,現在,他們更進一步聯手國眾電腦、英特爾和思科來建置高速運算AI資訊中心,強化算力。

在這個高速運算環境中,長庚醫院將使用搭載英特爾最新處理器的思科UCS伺服器,同時搭配思科網路設備和流程管理軟體(Workload Optimization Manager),來跨資料中心調度運算資源,大幅優化效能、降低成本,並快速評估應用軟體與資源的相依性和使用率。特別的是,之後還有一套專門的機器學習程式來評估資源決策,能即時優化資源分配。此外,林器弘透露,該中心建置後,整個長庚體系將具備100張Tesla V100 GPU,成為臺灣算力最強的醫院。不過,長庚醫院沒有揭露這項資料中心計畫的建置金額。

5年計畫將分階段導入,第一階段將完成基礎設施的建立,第二則是強化資安,再來是陸續提供AI服務。有了新算力加持,長庚醫院預計,模型訓練時間至少能加速5倍,整體影像辨識效能可優化10倍,而蛋白質分子動力演算可加快20倍,至於基因定序的驗證計算,則能加快10倍,可讓長庚旗下基因醫學核心實驗室、幹細胞與轉譯癌症研究所、癌症基因體研究中心等單位也受益。

長庚醫院擁有臺灣20%的醫療資料,更在2019年成為第一家拿到國際HIMSS EMRAM第七級電子病歷認證的臺灣醫院,再加上這項龐大的建置案,參與廠商也拉高了產品和技術的規格。思科總部將納入國際級的國家數位加速計畫(CDA),以總部的資安資源、網路解決方案和軟硬體整合能力來支援。而英特爾總部也將專案納入全球性的RISE科技計畫,同樣會提供總部的產品和技術支援。


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