Kesan pusat data di Kajaani (Finlandia), tempat SPIKE-1 berada.
TU/e membuat model AI medis baru tersedia di seluruh dunia
Para peneliti di Universitas Teknologi Eindhoven (TU/e) telah mengembangkan model AI medis yang membantu dokter mengidentifikasi kelainan pada CT scan pada tahap awal, sehingga memungkinkan diagnosis kanker dan penyakit lainnya lebih cepat.
Model ini dilatih pada lebih dari seperempat juta CT scan. Tim peneliti adalah orang pertama yang menggunakan kekuatan komputasi superkomputer SPIKE-1 baru untuk tujuan ini. TU/e kini membuat model AI tersedia di seluruh dunia untuk universitas, rumah sakit, dan perusahaan, sehingga memungkinkan mereka mengembangkannya lebih lanjut untuk aplikasi medis mereka sendiri. Hal ini sangat berguna bagi institusi yang tidak mempunyai akses terhadap superkomputer mereka sendiri.
Tim tersebut, dipimpin oleh Associate Professor Fons van der Sommen, melatih apa yang disebut model dasar: sistem dasar yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi AI lain yang lebih terspesialisasi.
Para peneliti menerapkan self-supervised learning, sebuah metode di mana model belajar secara mandiri untuk mengidentifikasi hubungan antara gambar dan teks, tanpa mengharuskan manusia memberi label pada setiap contoh secara manual. Menguji dan menyempurnakan kegunaan metode ini merupakan bagian dari penelitian.
Model ini dilatih menggunakan sekitar 250.000 CT scan tiga dimensi dan 75.000 laporan radiologi dari database medis publik. Ini termasuk berbagai jenis penyakit, termasuk kanker. Terkadang pemindaian menunjukkan kelainan, yang sama pentingnya, karena gambar yang sehat juga membantu meningkatkan akurasi model.
Model tersedia secara bebas untuk penggunaan global
“Anda bisa menganggapnya seperti mencangkok tanaman,” kata Van der Sommen, yang berafiliasi dengan kelompok riset Architectures for Reliable Image Analysis (ARIA) dan Eindhoven Artificial Intelligence Systems Institute (EAISI). “Kami menyediakan sumber bagi orang lain untuk mengembangkan model AI medis mereka sendiri. Hal ini menurunkan ambang batas inovasi dan kolaborasi dalam layanan kesehatan, karena tidak semua orang memiliki akses terhadap kekuatan dan kapasitas komputasi seperti yang kami miliki.”
Rumah sakit juga sering kekurangan data. “Semakin banyak data yang Anda miliki, semakin baik Anda dapat melatih model AI,” jelas Van der Sommen. “Tetapi dalam layanan kesehatan, data yang tepat tidak selalu tersedia, misalnya, dalam kasus tumor langka. Oleh karena itu, kita perlu menunggu cukup lama sebelum terobosan berarti dapat dilakukan. Dengan model yang kami buat, kini kami dapat membuat perbedaan nyata pada penyakit langka tertentu.”
Kami menyediakan sumber bagi orang lain untuk mengembangkan model AI medis mereka sendiri. Hal ini menurunkan ambang batas inovasi dan kolaborasi dalam layanan kesehatan.
Rekan Fons van der Sommen.
Profesor Madya Fons van der Sommen
Model ini akan tersedia secara open source, memungkinkan rumah sakit, lembaga penelitian, dan perusahaan mengembangkan varian khusus mereka sendiri. Hal ini dapat menjadi dasar bagi sistem AI yang mendeteksi tumor, memprediksi perkembangan penyakit, atau mengidentifikasi pola lain dalam data pencitraan medis.
Van der Sommen: “Sebelumnya, model AI baru dipandang sebagai angsa yang bertelur emas – sesuatu yang tidak ingin Anda bagikan. Namun model ini dapat menghasilkan begitu banyak telur emas sehingga kita tidak mungkin menanganinya sendiri. Dengan membagikannya, semua orang dapat bergerak maju.”
Superkomputer yang memungkinkan hal itu terjadi
Penelitian ini hanya mungkin dilakukan berkat kekuatan komputasi SPIKE-1, superkomputer baru yang dioperasikan oleh TU/e tahun lalu. Ini terdiri dari empat sistem NVIDIA DGX B200, masing-masing dilengkapi dengan delapan GPU Blackwell yang kuat – saat ini merupakan chip AI tercepat di dunia, yang dirancang untuk tugas-tugas berat seperti melatih model besar.
Dengan memori internal lebih dari 5,7 terabyte, SPIKE-1 dapat memproses ratusan CT scan secara bersamaan, sesuatu yang tidak dapat ditangani oleh kartu grafis standar. “Satu CT scan berukuran sekitar 100 megabyte,” jelas Van der Sommen. “Untuk penelitian ini, kami harus menggabungkan ribuan gambar tersebut ke dalam satu jalur pelatihan. Tanpa SPIKE-1, mencapai hasil ini sama sekali di luar jangkauan.”
AI untuk membantu, dokter untuk memutuskan
Van der Sommen melanjutkan: “Secara khusus, Cris Claessens dan Christiaan Viviers, dua peneliti dari kelompok saya, memainkan peran penting. Dan staf pendukung di EAISI, institut AI milik TU/e, juga memberikan kontribusi yang signifikan.” Para peneliti membantu mengkonfigurasi perangkat keras dan perangkat lunak untuk memastikan superkomputer memberikan kinerja optimal sejak hari pertama. Ini beroperasi di pusat data berkelanjutan di Finlandia.
AI dapat mengambil alih banyak pekerjaan, namun dokter tetap berperan penting dalam menafsirkan sinyal.
Contoh: Prediksi AI (atas) dan kebenaran dasar (dasar), yang dibuat oleh dokter untuk pemindaian ginjal yang sama, sepenuhnya tumpang tindih. Model ini secara akurat mengenali jaringan ginjal yang sehat (hijau) dan tumornya (kuning) seperti yang dilakukan dokter. AI sebelumnya belum pernah melihat pemindaian tersebut.
Profesor Madya Fons van der Sommen
Proyek ini menandai penerapan praktis pertama SPIKE-1. Para peneliti membantu mengkonfigurasi perangkat keras dan perangkat lunak untuk memastikan superkomputer memberikan kinerja optimal sejak hari pertama. Ini beroperasi di pusat data berkelanjutan di Finlandia.
Meski mengesankan, model ini tidak akan menggantikan keahlian manusia. “Kami melihatnya terutama sebagai alat berkualitas tinggi untuk meningkatkan analisis data. Alat ini dapat mengambil alih beberapa pekerjaan deteksi yang membutuhkan banyak tenaga kerja, namun dokter tetap penting untuk menafsirkan sinyal-sinyal tersebut.”
Tujuan tiga kali lipat
Menurut Van der Sommen, “Kami ingin mendemonstrasikan apa yang dapat dicapai oleh model dasar dalam analisis gambar skala besar. Pada saat yang sama, kami mencari cara yang paling efisien untuk membangun model tersebut. Dan ketiga, yang tidak kalah pentingnya, kami bertujuan untuk memperkuat posisi TU/e sebagai pemimpin dalam penelitian AI sumber terbuka untuk sektor medis.”
Para peneliti bermaksud untuk terus mempublikasikan temuan mereka. “Hal ini akan membantu meningkatkan kesadaran akan hasil penelitian, dan dengan demikian visibilitas internasional terhadap penelitian dan model yang kami kembangkan.”
Dari penelitian hingga dampak dunia nyata
Meskipun fokus saat ini adalah pada pencitraan medis, teknologi yang mendasarinya memiliki penerapan yang lebih luas. Van der Sommen berharap wawasan yang diperoleh di sini akan mengarah pada produk-produk baru dan spin-off. “Kami sedang membuka jalan menuju penerapan klinis,” simpulnya. “Universitas mempunyai keahlian dan infrastruktur untuk mengambil langkah pertama yang sulit: membangun dan memvalidasi model yang dapat diandalkan. Sebagian besar perusahaan dan organisasi kecil tidak memiliki sarana untuk melakukan hal tersebut, namun apa yang mereka lakukan Bisa lakukan, adalah membawa hasilnya lebih jauh ke masyarakat.”
KTT AI pada 13 November
Penelitian terkait SPIKE-1 dan AI akan disorot pada AI Summit Brainport pada 13 November di Evoluon di Eindhoven, yang juga akan dihadiri oleh Menteri Luar Negeri David van Weel. Pembicara yang mewakili TU/e antara lain Alessandro Saccon, Mauro Salazar, Valentina Breschi, Isel Grau Garcia, Meike Nauta, Guang Hu, Mathias Funk, Giulia de Pasquale, Albert Podusenko, dan Bert de Vries.
