Medische beeldvorming AI-platform versnelling oplossing: gegevensoverdracht en computing optimalisatie
September 30, 2025
De snelle vooruitgang van kunstmatige intelligentie in de diagnostische geneeskunde maakt een revolutie in medische beeldvorming, maar zorgorganisaties worden geconfronteerd met belangrijke infrastructurele uitdagingen bij het inzetten vangezondheidszorgDeze oplossingsbrief onderzoekt hoe geoptimaliseerde data-infrastructuur het gebruik vanMellanox-netwerkenDe Commissie heeft in het kader van de nieuwe technologieën de kritieke knelpunten in de verwerking van grootschaligemedische gegevens, waardoor een snellere diagnose, verbeterde patiëntenresultaten en een efficiënter gebruik van dure beeldvormingstoestellen mogelijk zijn door middel van versnelde AI-afleidingen en trainingsworkflows.
Medische beeldvorming is een van de meest veelbelovende toepassingen vangezondheidszorgDe wereldwijde markt voor kunstmatige intelligentie in medische beeldvorming zal naar verwachting meer dan $4 miljard bedragen.5 miljard in 2028Het is de bedoeling dat de Europese Commissie in het kader van haar onderzoek naar de mogelijkheden voor de ontwikkeling van de technologieën voor het onderzoek van de gezondheidszorg in de EU, met name op het gebied van de gezondheidszorg, de gezondheidszorg en de gezondheidszorg in de Unie, de Europese Unie en de lidstaten zal helpen. the computational demands of processing high-resolution DICOM images—often ranging from hundreds of megabytes to multiple gigabytes per study—create unprecedented challenges for healthcare IT infrastructureEen typisch middelgroot ziekenhuis genereert meer dan 50 TB aan nieuwemedische gegevensjaarlijks, voornamelijk van CT-, MRI- en PET-beeldsystemen.
Gezondheidszorgorganisaties worden geconfronteerd met aanzienlijke technische belemmeringen bij het implementeren van AI-oplossingen voor medische beeldvorming, voornamelijk als gevolg van de enorme schaal en gevoeligheid van beeldgegevens.
- Datatransferlatentie:Het verplaatsen van multi-gigabyte beeldstudies van PACS-archieven naar GPU-servers voor verwerking kan minuten duren met conventionele netwerken,het creëren van onaanvaardbare vertragingen in tijdgevoelige diagnostische workflows.
- Overbelasting van het opslagsysteem:Traditionele netwerk-geattacheerde opslagsystemen (NAS) worden tijdens piekuren overweldigd wanneer meerdere AI-applicaties en radiologen tegelijkertijd toegang hebben tot grote beeldgegevens.
- Computationele inefficiëntie:GPU-servers zitten vaak in stilstand te wachten op het voltooien van de gegevensoverdracht, wat resulteert in slechte benutting van dure AI-versnellingshardware.
- Gegevensbeveiliging en naleving:Medische beeldvorming gegevens vereisen strikte beveiligingsmaatregelen en HIPAA naleving tijdens de verwerking, het toevoegen van complexiteit aan AI workflow implementatie.
- Beperkingen van de schaalbaarheid:Bestaande infrastructuur kan vaak niet economisch worden geschaald om groeiende beeldvorming en steeds complexere AI-modellen aan te kunnen.
Deze uitdagingen leiden vaak tot vertraagde diagnose, hogere kosten en beperkte ROI van AI-investeringen, wat uiteindelijk van invloed is op de kwaliteit van de patiëntenzorg.
Mellanox neemt deze uitdagingen aan door middel van een uitgebreide dataversnellingsarchitectuur die speciaal is ontworpen voorgezondheidszorgDe Commissie heeft de Commissie verzocht om een verslag uit te brengen over de resultaten van de evaluatie.
- High-Performance Mellanox Netwerken:end-to-end 100/200/400GbE-infrastructuur met RDMA-technologie (Remote Direct Memory Access) maakt directe gegevensoverdracht van geheugen naar geheugen mogelijk tussen opslag, servers en GPU-systemen,vermindering van de latentie met maximaal 90% in vergelijking met traditionele TCP/IP-netwerken.
- NVMe-oF versnelde opslagtoegang:NVMe over Fabrics-technologie stelt AI-servers in staat om rechtstreeks toegang te krijgen tot beeldgegevens van gecentraliseerde opslagarrays met lokale prestaties, waardoor knelpunten in het opslagnetwerk worden geëlimineerd.
- GPU-directe technologie:Het maakt directe gegevensoverdracht mogelijk tussen netwerkadapters en GPU's zonder betrokkenheid van de CPU, waardoor de overhead van de verwerking aanzienlijk wordt verminderd en de algehele systeemefficiëntie wordt verbeterdmedische gegevensverwerking.
- Geavanceerde kwaliteit van dienstverlening (QoS):Prioriteit geeft aan kritisch diagnostisch verkeer ten opzichte van minder tijdgevoelige werkbelastingen, waardoor een consistente prestatie wordt gewaarborgd tijdens piekgebruiksperiodes.
- Beveiligde gegevensverwerking:Hardware-versnelde encryptie en beveiligingsfuncties zorgen voor gegevensbescherming gedurende de gehele AI-verwerkingspijplijn zonder de prestaties in gevaar te brengen.
De implementatie van de versnelde infrastructuur van Mellanox levert meetbare verbeteringen op alle aspecten van de implementatie van medische beeldvorming via AI.
| Performance metric | Traditionele infrastructuur | Mellanox versnelde infrastructuur | Verbetering |
|---|---|---|---|
| Onderzoekstijd (1 GB MRI) | 45-60 seconden | 3-5 seconden | 90-95% Vermindering |
| AI-verwerkingsvermogen | 15-20 studies/uur/GPU | 55-65 studies/uur/GPU | 250-300% toename |
| GPU-uitgebruikingspercentage | 30-40% | 85 tot 95% | 150-200% Verbetering |
| Totale diagnose tijd | 25-40 minuten | 8-12 minuten | 60-70% Vermindering |
| Infrastructuurkosten/studie | $0.85-1.20 | $0.25-0.40 | 65-70% Vermindering |
Deze prestatieverbeteringen resulteren in significante klinische voordelen, waaronder snellere diagnose, verhoogde productiviteit van radiologen,en de mogelijkheid om meer geavanceerde AI-algoritmen te implementeren voor een betere diagnostische nauwkeurigheid.
Een multi-ziekenhuis gezondheidszorgsysteem implementeerde Mellanox' versnelde infrastructuur om hun enterprise-wide AI-initiatief te ondersteunen, waarbij meer dan 25.000 beeldvormingstudies per maand werden verwerkt in 5 ziekenhuizen.De implementatie bevatte een 200GbEMellanox-netwerkenDe resultaten waren onder meer een vermindering van 68% van de tijd tot diagnose voor noodsituaties en een verhoging van 40% van de capaciteit van de radioloog.terwijl het bereiken van 99.99% beschikbaarheid en volledige HIPAA-naleving.
De succesvolle uitvoering vangezondheidszorgIn de medische beeldvorming hangt het overwinnen van fundamentele uitdagingen van de data-infrastructuur af.De geoptimaliseerde oplossing van Mellanox biedt de hoogwaardige basis die nodig is om het volledige potentieel van AI in de diagnostische geneeskunde te benutten, het transformeren van de manier waarop gezondheidszorg organisaties beheren en verwerkenmedische gegevensDoor het versnellen van de gegevensverkeer en de efficiëntie van de computatie, kunnen radiologen snellermeer nauwkeurige diagnoses en tegelijkertijd een maximaal rendement op technologie-investeringen.