Sẽ triển khai tại 7 bệnh viện ở Myanmar trong 2021

Được phát triển với sự hỗ trợ của siêu máy tính NVIDIA DGX A100, DrAid - Trợ lý bác sĩ AI hỗ trợ các bác sĩ trong chẩn đoán các dấu hiệu bất thường và bệnh lý về tim - phổi - xương dựa trên hình ảnh X-quang ngực thẳng đã và đang được triển khai tại 63 cơ sở y tế tại Việt Nam.

Dự kiến, DrAid sẽ tiếp tục được triển khai tại 150 cơ sở y tế trong nước và 7 bệnh viện ở Myanmar trong năm nay.

VinBrain có trụ sở tại Hà Nội, là công ty chuyên về trí tuệ nhân tạo (AI) trực thuộc Vingroup - tập đoàn tư nhân lớn nhất Việt Nam với giá trị vốn hóa thị trường khoảng 16 tỷ USD.

Công ty này tập trung các nỗ lực vào việc ứng dụng AI vào chẩn đoán, điều trị, dự đoán và phòng ngừa bệnh, tối ưu việc quản lý vận hành y tế nhằm nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân ở khắp mọi nơi.

Thông qua việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến của AI như học sâu, các giải pháp do VinBrain phát triển giúp các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh phát hiện các dấu hiệu bệnh lý và bất thường chính xác hơn, nhất quán hơn, với tốc độ nhanh hơn.

Đào tạo mô hình AI để phát hiện bệnh lao bằng NVIDIA DGX A100

Việc ứng dụng AI vào chẩn đoán hình ảnh đặc biệt có ý nghĩa khi có tới 4,7 tỷ người trên thế giới chưa tiếp cận được các dịch vụ chẩn đoán hình ảnh.

VinBrain thu hút được đội ngũ đông đảo các chuyên gia AI tài năng có chuyên môn sâu về máy học, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như phát triển sản phẩm và dịch vụ ở quy mô lớn.

Họ làm việc theo nhóm dự án dù sinh sống ở nhiều nước khác nhau trên thế giới, bao gồm Việt Nam, Úc, Hàn Quốc và Hoa Kỳ.

Giải quyết các vấn đề thách thức hơn

Sau khoảng một năm sử dụng siêu máy tính NVIDIA DGX V100 thế hệ trước để phát triển các giải pháp ứng dụng AI vào chẩn đoán hình ảnh, VinBrain là một trong những công ty đầu tiên trong khu vực nâng cấp lên thế hệ siêu máy tính tiếp theo NVIDIA DGX A100 vào cuối năm 2020.

Đây là hệ thống AI có tốc độ tính toán 5 petaFLOPS đầu tiên trên thế giới được xây dựng trên GPU NVIDIA A100.

Với GPU NVIDIA A100 Tensor Core dựa trên kiến trúc NVIDIA Ampere, hệ thống này cho phép các doanh nghiệp hợp nhất đào tạo, suy luận và phân tích thành một cơ sở hạ tầng AI thống nhất, dễ triển khai.

“Chúng tôi tận dụng dụng DGX A100 để xây dựng các mô hình phức tạp hơn với thời gian dạy máy nhanh hơn, giải quyết các vấn đề thách thức hơn chẩn đoán y tế, điều trị và phòng ngừa bệnh. NVIDIA DGX A100 giúp đẩy nhanh quá trình phát triển giải pháp. Hệ thống cũng cung cấp dung lượng bộ nhớ GPU lớn hơn và khả năng tính toán nhanh hơn so với hệ thống NVIDIA AI thế hệ trước”, ông Trương Quốc Hùng, Giám đốc điều hành VinBrain cho biết và thông tin, các chuyên gia AI VinBrain nhận thấy các tác vụ dạy máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên máy chủ NVIDIA DGX A100 nhanh hơn khoảng 30 đến 50% so với thế hệ trước.

Tám GPU NVIDIA A100 với tổng bộ nhớ GPU 320GB cho phép họ dạy máy nhận dạng giọng nói trên quy mô lớn. Điều này giúp ích rất nhiều trong việc đẩy nhanh quá trình đào tạo mô hình, nhờ vậy thời gian quay vòng phát triển mô hình ngắn hơn.

Vũ Hoàng, Trưởng phòng Phân tích của VinBrain đang đào tạo mô hình AI nhận dạng giọng nói bằng DGX A100.

Tận dụng các nền tảng hiện có

Ông Raymond Teh, Phó Chủ tịch phụ trách vận hành của NVIDIA tại châu Á - Thái Bình Dương đánh giá, VinBrain là ví dụ điển hình về một công ty hướng tới tương lai, tin tưởng vào việc khai thác các công nghệ tiên tiến để thúc đẩy những sáng tạo đột phá.

Ngoài NVIDIA DGX A100, VinBrain cũng đang tận dụng NVIDIA Clara để phát triển các giải pháp ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh và chuyển giọng nói thành văn bản theo thời gian thực.

Nền tảng này cung cấp các thư viện chương trình đã được tối ưu hóa cho GPU, các bộ công cụ phát triển phần mềm và các ứng dụng tham chiếu cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu để tạo ra các giải pháp thời gian thực, an toàn và có thể mở rộng.

Với các dự án thành phố thông minh/nhà thông minh, VinBrain đang thử nghiệm NVIDIA Jarvis để phát triển các dịch vụ AI đàm thoại đa phương thức sử dụng các phương pháp tiên tiến trong học sâu.

Nhờ Jarvis, các chuyên gia AI có thể tinh chỉnh các mô hình AI dựa trên dữ liệu thu thập được, tối ưu hóa thời gian xử lý thông tin để cung cấp các dịch vụ thời gian thực dưới 300 mili giây.