白内障手術、「視力のスピード」で――手術室の「裏側」ではなく、「現場」に組み込まれたリアルタイム手術用AI。
パイロットデモは簡単です。しかし、生中継の4K映像上で外科医が信頼できるパイプラインを構築することこそが、真のエンジニアリングなのです。
- キャプチャ、前処理、推論、後処理、オーバーレイをGPUアクセラレーション対応のCUDAおよびTensorRTパスに移行することで、サブフレーム単位の4K推論を実現
- NVIDIA IGX Orinエッジプラットフォーム上で手術室内ローカルのAI支援を実現し、外部サーバーへの依存、ネットワークの往復通信、および手術中のクラウド可用性への依存を排除
- 患者の映像は手術室内で保持され、機密性の高い手術映像の露出を低減するため、設計上デバイス上で処理される
- Non-Maximum Suppression（NMS）を個別のステップとして実行するのではなく、推論フローに組み込むことで、オーバーレイの遅延を低減
- ワークステーションやサーバースタックに代わって、動画入力、推論、オーバーレイ出力を統合した単一のエッジボックス展開を実現
- 再利用可能な外科用AI基盤を確立し、統合の再構築を行うことなく、ファコチップ追跡、IOL位置合わせガイダンス、合併症予測へと拡張可能
NVIDIA Holoscanのグラフベースのオペレーターモデルを基盤としているため、白内障AIモデルの進化に合わせてパイプラインの適応性を維持できます。
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