Tıbbi Görüntüleme YZ’si: Veri Depolama Devrimi ve Gelecek Trendleri

Yapay zeka (YZ), farklı sektörlerdeki kurumsal operasyonları dönüştürürken, veri depolama konusunda kritik zorluklar ortaya çıkmaya devam ediyor. Ne kadar gelişmiş olursa olsun, bir YZ modelinin performansı, büyük miktarda veriye hızlı, güvenli ve güvenilir bir şekilde erişebilme yeteneğine bağlıdır. Uygun bir veri depolama altyapısı olmadan, en güçlü YZ sistemleri bile yavaş, parçalı veya verimsiz veri hatları nedeniyle yavaşlayabilir. Bu konu, VB Transform’un ilk gününde, PEAK:AIO ve Solidigm’in öncülüğünde tıbbi görüntüleme YZ inovasyonlarına odaklanan bir oturumda gündeme geldi. Bu şirketler, Tıbbi Yapay Zeka için Açık Kaynak Ağı (MONAI) projesi (tıbbi görüntüleme YZ’sini geliştirmek ve dağıtmak için açık kaynaklı bir çerçeve) ile birlikte, hastanelerde gerçek zamanlı çıkarım ve eğitimi destekleyen veri altyapısını yeniden tanımlıyorlar. Bu, teşhislerin iyileştirilmesinden gelişmiş araştırma ve operasyonel kullanım durumlarına kadar uzanmaktadır. Bu makalede, tıbbi görüntüleme alanında YZ’nin yükselişi ve bunun için gerekli olan gelişmiş veri depolama çözümleri incelenecektir.

Veri Depolama ve Tıbbi Görüntüleme YZ’sinde Yeni Ufuklar

Microsoft’un girişim fonu M12’nin yönetici ortağı Michael Stewart’ın moderatörlüğünde gerçekleşen oturumda, PEAK:AIO CEO’su Roger Cummings ve Solidigm ürün ve pazarlama başkanı Greg Matson’dan içgörüler sunuldu. Konuşma, yeni nesil, yüksek kapasiteli depolama mimarilerinin, klinik ortamlarda büyük veri kümelerini işlemek için gereken hızı, güvenliği ve ölçeklenebilirliği sağlayarak tıbbi YZ için nasıl yeni kapılar açtığını inceledi. Özellikle her iki şirket de MONAI’nin ilk günlerinden beri yakından ilgilenmektedir. King’s College London ve diğer kurumlarla işbirliği içinde geliştirilen MONAI, tıbbi görüntülemede YZ modelleri geliştirmek ve dağıtmak için özel olarak tasarlanmıştır. Açık kaynaklı çerçevenin, sağlık hizmetlerinin benzersiz taleplerine göre uyarlanmış araç seti (DICOM desteği, 3D görüntü işleme ve model ön eğitimi için kütüphaneler ve araçlar dahil), araştırmacıların ve klinisyenlerin tümör segmentasyonu ve organ sınıflandırması gibi görevler için yüksek performanslı modeller oluşturmasını sağlar. MONAI’nin temel tasarım hedeflerinden biri, yerinde dağıtımı destekleyerek, hastanelerin hassas hasta verileri üzerinde tam kontrol sahibi olmasını sağlarken, eğitim ve çıkarım için standart GPU sunucularından yararlanmaktı. Bu, çerçevenin performansını, altında yatan veri altyapısına yakından bağlayarak, gerçek zamanlı klinik YZ’nin taleplerini tam olarak desteklemek için hızlı, ölçeklenebilir depolama sistemleri gerektirir. İşte Solidigm ve PEAK:AIO’nun devreye girdiği yer burasıdır: Solidigm yüksek yoğunluklu flash depolama sunarken, PEAK:AIO YZ iş yükleri için özel olarak tasarlanmış depolama sistemleri konusunda uzmanlaşmıştır.

Klinik YZ İş Yükleri için Yazılım Tanımlı Depolama

Cummings, PEAK:AIO’nun yazılım tanımlı YZ depolama teknolojisinin, Solidigm’in yüksek performanslı SSD’leriyle (Katı Hal Sürücüleri) birleştirildiğinde, MONAI’nin büyük veri kümelerini klinik YZ’nin talep ettiği hızda okumasına, yazmasına ve arşivlemesine olanak sağladığını açıkladı. Bu kombinasyon, model eğitimini hızlandırır ve tıbbi görüntülemede doğruluğu artırırken, sağlık hizmetleri ortamlarına göre uyarlanmış bir açık kaynak çerçevesinde çalışır. PEAK:AIO’nun geliştirdiği bu yazılım tanımlı katman, herhangi bir ticari sunucuya dağıtılabiliyor. Bu sayede sunucular, YZ veya HPC (Yüksek Performanslı Hesaplama) iş yükleri için yüksek performanslı sistemlere dönüştürülüyor. Kenar (Edge) ortamlarda ise aynı yetenek, tek bir düğüme ölçeklendirilerek, çıkarımın verilerin bulunduğu yere daha yakın olmasını sağlıyor. PEAK:AIO’nun sunduğu önemli bir yetenek, hafızayı doğrudan YZ altyapısına entegre ederek geleneksel bellek darboğazlarını ortadan kaldırmasıdır. Cummings’e göre, “Belleği, genellikle göz ardı edilen altyapının bir parçası olarak ele alıyoruz. Çözümümüz sadece depolamayı değil, aynı zamanda bellek çalışma alanını ve onunla ilişkili meta verileri de ölçeklendiriyor.” Bu durum, büyük modelleri defalarca çalıştırmaya alan veya maliyet açısından gücü yetmeyen müşteriler için önemli bir fark yaratıyor. Bellekteki belirteçleri canlı ve erişilebilir tutarak, PEAK:AIO, sürekli yeniden hesaplama ihtiyacı olmadan verimli, yerelleştirilmiş çıkarım sağlıyor.

Veriye Daha Yakın Zeka ve Gelecek Trendleri

Cummings, işletmelerin YZ iş yüklerini yönetmek için daha stratejik bir yaklaşım benimsemesi gerektiğini vurguladı. “Sadece bir varış noktası olamazsınız. İş yüklerini anlamanız gerekir. Solidigm ve altyapılarıyla, o verilerin nasıl işlendiği konusunda daha akıllı olmak için inanılmaz bir teknoloji kullanıyoruz; tek bir düğümden nasıl performans elde edileceği ile başlayarak,” şeklinde konuştu. Çıkarımın bu kadar büyük bir itici güç olmasıyla, genel uzmanların daha fazla uzmanlaştığını görüyoruz. Artık tek bir düğümden yaptığımız çalışmaları veriye daha yakın iterek daha verimli hale getiriyoruz. Daha akıllı veriler istiyoruz, değil mi? Bunu yapmanın tek yolu, o veriye daha yakınlaşmaktır. Büyük ölçekli YZ dağıtımlarından, özellikle yeni inşa edilen yeşil alan veri merkezlerinde, belirgin eğilimler ortaya çıkıyor. Bu tesisler, verileri GPU’lara mümkün olduğunca yakın getiren, yüksek oranda uzmanlaşmış donanım mimarileriyle tasarlanmıştır. Bunu başarmak için, GPU’ların sürekli olarak yüksek verimle veriyle beslenmesini sağlamak için tasarlanmış, petabayt ölçeğinde depolama sağlayan, tamamen katı hal depolamaya (özellikle ultra yüksek kapasiteli SSD’ler) büyük ölçüde güveniyorlar. Cummings, “Şimdi aynı teknoloji, mikro ölçekte, kenarda, işletmede gerçekleşiyor,” diye açıkladı. “Dolayısıyla, bir YZ sistemi satın alanlar için, sisteminizden en yüksek performansı almak istiyorsanız, donanımınızı ve sistem satıcınızı nasıl seçeceğinizi belirlemek ve tamamen katı halde çalıştığınızdan emin olmak kritik hale geliyor. Bu, MONAI örneğindeki gibi, tek bir sistemde 15.000.000’den fazla görüntü gibi büyük miktarda veriyi getirmenize olanak tanır. Bu, küçük bir sistemde inanılmaz bir işlem gücü sağlıyor.”

Sonuç

Tıbbi görüntüleme alanında yapay zekanın (YZ) yükselişi, gelişmiş veri depolama çözümlerine olan ihtiyacı beraberinde getiriyor. PEAK:AIO ve Solidigm gibi şirketler, MONAI gibi açık kaynaklı platformlar aracılığıyla, klinik ortamlarda gerçek zamanlı çıkarım ve eğitimi destekleyen yenilikçi altyapılar geliştiriyor. Bu yenilikler, yüksek kapasiteli SSD’ler ve yazılım tanımlı depolama katmanları gibi teknolojileri kullanarak, veri erişimini hızlandırıyor, güvenliği artırıyor ve ölçeklenebilirliği sağlıyor. Bu sayede hastaneler, daha verimli teşhisler yapabiliyor, gelişmiş araştırmalar yürütebiliyor ve operasyonel verimliliklerini artırabiliyor. Gelecekte, işletmelerin YZ iş yüklerini yönetirken daha stratejik bir yaklaşım benimsemesi ve veriye daha yakın zeka prensibine odaklanması gerekiyor. Bu, donanım ve sistem seçimi konusunda bilinçli kararlar almayı ve tamamen katı hal depolama gibi teknolojilerden yararlanmayı gerektiriyor. Bu gelişmeler, tıbbi görüntüleme alanında YZ’nin potansiyelini tam olarak ortaya çıkarmak ve sağlık hizmetlerinin geleceğini şekillendirmek için kritik öneme sahip olacak.