par: Spline.ai
Cette présentation de la plateforme low-code Smart Healthcare de Spline.ai est une démonstration réalisée à partir d'applications de deep learning sur la pneumonie et la COVID-19. Le modèle est compilé et optimisé à l'aide de la plateforme logicielle Vitis™ AI pour exécuter l'inférence sur le kit de démarrage Kria™ KV260 avec le système d'exploitation Ubuntu 22.04. Cette structure low-code est conçue pour développer des applications soit de manière autonome, soit avec une grande flotte d'appareils de périphérie basés sur le SOM K26 de Kria, sur une plateforme AWS IoT Greengrass v2.
Un modèle de deep learning pour la prédiction de la COVID-19 est entraîné à l'aide de plus de 40 000 images de radiographies thoraciques de patients souffrants de la COVID-19.
L'inférence de deep learning du modèle optimisé est exécutée sur le kit de démarrage Kria KV260 avec le système d'exploitation Ubuntu 22.04.
L'application peut fonctionner hors ligne (déconnectée du cloud), sur site et lorsqu'elle est connectée au cloud.
Tous les résultats d'inférence sont enregistrés dans une table DynamoDB lorsque celle-ci est connectée au cloud.
Plusieurs appareils de périphérie peuvent être déployés sur des sites distants, les données d'image étant transférées via le stockage AWS S3.
La surveillance de l'intégrité des appareils peut être effectuée à l'aide du Fleet Hub d'AWS.
Des ressources AWS supplémentaires telles que SageMaker, Data Lake, CloudWatch et bien d'autres peuvent être intégrées pour répondre aux besoins de l'application.
La méthode low-code permet de développer et de modifier rapidement d'autres applications.
Cette plateforme peut être étendue à d'autres services cloud en fonction des demandes des clients.
Vidéo partenaire AMD : Spline.ai
La plateforme Smart Healthcare de Spline.ai est développée à l'aide de la plateforme Amazon IoT Greengrass v2 et du kit de démarrage Kria KV260 en tant qu'appareil de périphérie. Une flotte d'appareils de périphérie basés sur le SOM K26 de Kria peut être connectée pour développer des applications IoT à faible temps de latence, à faible consommation et à faible coût.
Spline.ai propose une plateforme de développement hautement évolutive, extrêmement rentable et adaptée à de multiples cas d'utilisation pour les hôpitaux connectés, les ambulances ou les hôpitaux mobiles.
Cette plateforme de soins de santé est conçue pour permettre aux professionnels de la santé de développer un flux de radiologie qui contribue à améliorer les diagnostics, la surveillance et les applications de suivi des soins de santé.
La plateforme peut également être utilisée pour développer des applications évolutives dans d'autres domaines que la santé, tels que l'agriculture, la robotique, la surveillance de la pollution et d'autres applications industrielles.
En utilisant Vitis AI Model Zoo, la plateforme intelligente peut se brancher sur une variété de modèles de deep learning de haute qualité pour le développement rapide de diverses applications IoT.
Non, l'application ne nécessite aucune expérience en conception de FPGA.
Les clients peuvent se procurer une licence d'évaluation flottante gratuite de 30 jours ou une licence payante permanente avec verrouillage des nœuds.
La prédiction de la COVID prête à l'emploi est disponible pour l'Amérique du Nord, l'Europe et l'Inde. Des options de personnalisation pour d'autres pays sont disponibles sur demande.
Oui, l'approvisionnement d'une flotte d'appareils de périphérie est disponible pour gérer de vastes déploiements d'appareils sur plusieurs sites.
Le traitement des données d'image est sécurisé au niveau de l'appareil de périphérie. Les normes de sécurité et de sûreté prises en charge par le SOM Kria et AWS sont exploitées pour protéger les informations privées et les données des patients.
La plateforme peut utiliser des modèles ajustés et réentraînés provenant de Vitis AI Model Zoo ou d'autres types de modèles similaires lors du développement d'applications IoT évolutives.
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