因骨頭間軟骨磨損造成的骨關節炎，會引發嚴重的關節疼痛，是導致殘疾的主要原因，而這種常見的骨頭疾病卻是在其早期階段最難以發現和預防的疾病之一。
光是在美國，大多數患者便為了骨關節炎而進行膝關節與髖關節置換手術。這種疾病最常見的情況便是造成膝蓋不適，有一成的男性及在六十歲以上的女性裡有 13% 出現這種情況。預計人口老化與肥胖等因素只會使得這些數字持續攀升，對於公共衛生及社會福利制度造成龐大負擔。
來自奧地利的新創公司，也是 NVIDIA Inception 計畫成員的 ImageBiopsy Lab，將運用用深度學習技術，以更有效、更省錢的方式來診斷膝部骨關節炎，期望能扭轉這個情況。
更佳、更快、更強大
當前認為骨關節炎的發展呈現勢不可擋的局面。診斷方式完全依賴醫師看著平面 X 光照片，加上對患者背景的理解進行評估。這是一項大量使用時間和資源的過程，患者得為了獲得準確的診斷結果與精確的治療計劃而一直等待下去。
骨關節炎無藥可醫，治療重點在於緩解症狀和恢復功能，代表愈快早期發現、愈準確進行診斷，便能更好地處理治療。
ImageBiopsy Lab 利用電腦視覺與深度學習演算法，讓醫生能以精準的立體畫面去理解平面 X 光照片。該公司使用 NVIDIA GPU 及逾15萬張 X 光片來訓練演算法，醫生便可精確測量膝蓋骨骼周圍區域，無需進一步處理便能在結果裡顯示患者骨關節炎的嚴重程度。
骨科與骨科手術專家 Dr. Michael Riedl 示範 ImageBiopsy Lab 的 IB Lab BMAx 解決方案。
醫生無需從伺服器載入 X 光照片，再以人工方式進行評估，而是即時獲得自動分析 X 光片的結果，其中顯示骨骼的強度。跟以人工方式來分級圖像的作法相比，這些自動化流程讓醫師可省下九成的時間，有更多時間去專注於診斷及建立治療計劃。在診斷早期便採用自動化流程，醫師如今可在當前診斷一名患者所需的時間裡，便對四倍的患者人數進行完整診斷作業。
再加上客觀的測量參數，醫師便可採取明確的治療方式，從而減緩病況惡化情況。
ImageBiopsy Lab 執行長暨共同創辦人 Richard Ljuhar 表示：「NVIDIA GPU 的強大運算能力讓我們能加快訓練神經網路的速度，還有更快部署產品。」
Inception 計畫
ImageBiopsy Lab是2200多間參與 NVIDIA Inception 計畫的新創公司之一。這項虛擬加速器計畫提供技術、專業知識和市場支援給新創公司。