全世界有 4 億多糖尿病患者，篩檢糖尿病性眼睛疾病已變得越來越普遍。但這是一個面臨許多障礙的工作。
眾所周知，即使從眼睛內部的高解析度圖像來看，糖尿病性視網膜病變的症狀也常常難以診斷。而且，許多醫院和診所的互聯網連接不健全，使得通過雲端分析圖像變得不可能或太耗時，主要護理人員無法提供全面的診斷。
台灣晉弘科技（Medimaging Integrated Solution, Inc. MiiS）的銷售副總裁 Julie Chen 說，這增加了錯過早期治療機會的機會。
這家台灣醫療設備製造商通過結合眼底攝影機，人工智慧演算法，NVIDIA GPU 和邊緣運算架構來解決這一問題，從而將閃電般迅速的糖尿病性視網膜病變診斷交給醫生。
MiiS 的赫羅斯數位眼底鏡組中嵌入了 NVIDIA Jetson TX2 GPU 超級電腦，同時通過可檢測糖尿病性視網膜病變的 AI 軟體訓練，MiiS 本質上為醫生提供了一種高度方便攜帶的 GPU 驅動 AI 設備，可在幾秒鐘內生成診斷訊息。
陳副總說：“這可以避免人們在看不到眼科醫生的情況下等待很長時間才能得到診斷。”
無庸置疑：早期診斷至關重要
早期發現糖尿病性視網膜病變可以延遲甚至預防與糖尿病有關的失明。但是，初級護理人員通常無法捕捉到眼科醫生或 MiiS 的 AI 模型所能顯示的模糊指標。
為了訓練其模型，MiiS 求助於三家合作醫院以獲得 12 萬張圖像的資料集。這些圖像由一個由 50 位醫生組成的團隊標記，並且在雲端的 NVIDIA GPU 上進行了訓練。
MiiS 的解決方案生成所需的眼底圖像，立即將其 AI 模型應用於這些圖像，並在嵌入式 Jetson TX2 上運行推論運算。醫生會在5秒鐘內收到該分析的結果。
MiiS 的 AI 模型的準確性大約為 90％，可與典型的眼科醫生相媲美。但是該解決方案的真正好處在於速度：邊緣運算方法的性能比相較於雲端的產品快 10 倍，雲端產品僅在企業的互聯網連接穩定時才能運行。
陳副總說：“家庭醫學科醫生可以立即知道診斷結果，而不必等待來自雲端伺服器的反饋。”
現在才是開始
雖然成立於 2010 年的 MiiS 已經開發了許多利用其赫羅斯系列數位示波器的診斷設備，但其糖尿病性視網膜病變解決方案是其結合眼底圖像，AI 和邊緣運算的首次嘗試。目前正在接受 FDA 審查。
陳副總說，該方法還可以應用於接觸糖尿病的其他領域，例如耳科（耳），口腔科（口）和皮膚科（皮膚）。
此外她還說，該公司希望利用邊緣運算來在整個 AI 世界（無論是醫療還是工業）中流行起來。
MiiS 是 NVIDIA Inception 計劃的成員，該計劃是一個虛擬加速器，為 AI 和資料科學領域的新創企業支援其產品開發，原型製作和部署的基本工具。從此影片的 2 分鐘開始，查看該計劃如何幫助 MiiS：
今天報名參加將於 5 月 28 日太平洋時間上午 8 點舉行的網路研討會，以聽取 MiiS 執行長鄭竹明的話，他將在醫療 AI 新創公司聚焦醫療器械的會議上發表演講。