von: Spline.ai
Die hier vorgestellte Spline.ai Low-Code Smart Healthcare Platform ist eine Demo mit Deep-Learning-Anwendungen für Lungenentzündungen und COVID-19. Das Modell wurde mit der Vitis™ AI Software-Plattform kompiliert und optimiert, um Inferenzen auf dem Kria™ KV260 Starter Kit mit dem Betriebssystem Ubuntu 22.04 auszuführen. Dieses Low-Code-Framework ist für die Entwicklung von Anwendungen entweder als Standalone-Lösung oder mit einer großen Flotte von Kria K26 SOM-basierten Edge-Appliances in einer AWS IoT Greengrass v2-Plattform konzipiert.
Ein Deep-Learning-Modell für die COVID-19-Vorhersage wird anhand von mehr als 40.000 Röntgenbildern des Brustkorbs von Patienten mit COVID-19-Diagnose trainiert.
Die Deep-Learning-Inferenz des optimierten Modells wird auf dem Kria KV260 Starter Kit mit dem Betriebssystem Ubuntu 22.04 ausgeführt.
Die Anwendung kann offline (ohne Verbindung zur Cloud), lokal und mit einer Verbindung zur Cloud ausgeführt werden.
Alle Inferenzergebnisse werden in einer DynamoDB-Tabelle gespeichert, wenn eine Verbindung zur Cloud besteht.
Mehrere Edge-Geräte können an Remote-Standorten eingesetzt werden, wobei die Bilddaten über AWS S3-Speicher übertragen werden.
Die Überwachung des Gerätezustands kann mit AWS Fleet Hub durchgeführt werden.
Zusätzliche AWS-Ressourcen wie SageMaker, Data Lake, CloudWatch und viele andere können je nach Anwendungsanforderungen integriert werden.
Low-Code ermöglicht die schnelle Entwicklung und Modifizierung von anderen Anwendungen.
Diese Plattform kann auf der Grundlage von Kundenanforderungen auf andere Cloud-Services erweitert werden.
AMD Partner-Video: Spline.ai
Spline.ai Smart Healthcare Platform wurde mit der Amazon IoT Greengrass v2-Plattform und dem Kria KV260 Starter Kit als Edge-Gerät entwickelt. Eine Flotte von Kria K26 SOM-basierten Edge-Appliances kann angeschlossen werden, um IoT-Anwendungen mit niedriger Latenz, geringem Stromverbrauch und niedrigen Kosten zu entwickeln.
Spline.ai bietet eine hochgradig skalierbare Entwicklungsplattform, die extrem kostengünstig ist und sich für mehrere vernetzte Krankenhäuser, Krankenwagen oder mobile Kliniken eignet.
Diese Healthcare-Plattform wurde entwickelt, um Fachleuten im Gesundheitswesen die Entwicklung eines Radiologieablaufs zu ermöglichen, der dazu beiträgt, die Diagnose, Überwachung und Nachverfolgung von Anwendungen im Gesundheitswesen zu verbessern.
Die Plattform kann auch für die Entwicklung skalierbarer Anwendungen jenseits des Gesundheitswesens eingesetzt werden, z. B. in der Landwirtschaft, der Robotik, der Überwachung von Umweltbelastungen und anderen industriellen Anwendungen.
Mithilfe von Vitis AI Model Zoo kann die intelligente Plattform eine Vielzahl hochwertiger Deep-Learning-Modelle für die schnelle Entwicklung verschiedener IoT-Anwendungen einbinden.
Nein, für die Anwendung ist keine Erfahrung im FPGA-Design erforderlich.
Kunden können eine kostenlose 30-tägige Testlizenz oder eine kostenpflichtige Dauerlizenz mit Node-Lock beziehen.
Standardmäßige COVID-Vorhersage ist für Nordamerika, Europa und Indien verfügbar. Anpassungsoptionen für andere Länder sind auf Anfrage erhältlich.
Ja, die Bereitstellung einer Flotte von Edge-Geräten ist möglich, um umfangreiche Bereitstellungen von Geräten an mehreren Standorten zu verwalten.
Die Verarbeitung der Bilddaten wird auf dem Edge-Gerät gesichert. Die von Kria SOM und AWS unterstützten Sicherheitsstandards werden genutzt, um personenbezogene und Patientendaten zu schützen.
Die Plattform kann bei der Entwicklung skalierbarer IoT-Anwendungen fein abgestimmte und neu trainierte Modelle von Vitis AI Model Zoo oder andere ähnliche Arten von Modellen verwenden.
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