New York, Starnberg, 18. Jan. 2023 - Das Unternehmen Therapixel setzt auf All-Flash-Plattform von VAST; ohne schnellen Datenzugriff läßt sich keine AI-Lösung entwickeln...
Zum Anwenderbericht- Das französische Unternehmen Therapixel hat die All-Flash-Datenplattform Universal Storage von VAST mit hohen Kapazitäten ausgewählt. Therapixel mit Sitz in Paris (Research Operations) und Nizza (Softwareentwicklung) hat sich auf die Erkennung von Brustkrebs mit Hilfe von Artificial Intelligence (AI) spezialisiert und plant das Training seiner AI-Algorithmen bei mehr als einer Million Mammogrammen auf diese Art beschleunigen. Mit Universal Storage verfügt Therapixel nach vorliegenden Angaben über eine hoch-performante, skalierbare Datenplattform, um seine Algorithmen mit einem linear skalierbaren All-Flash-System zu trainieren. Auf diese Weise ist man in der Lage, die für die beschleunigte Erkennung von Mutationen bei Brustkrebs erforderlichen Erkenntnisse bereitzustellen.
Der All-Flash-Speicher von VAST ermöglicht Therapixel einen schnelleren Zugriff auf die Daten, um den Algorithmus für die Interpretation von Mammogrammen zu trainieren und zu verfeinern, so dass Brustkrebs bereits beim ersten Lesen der Daten mit hoher Zuverlässigkeit erkannt werden kann. Die auf Ähnlichkeiten basierende Datenreduzierung von VAST ermöglicht es Therapixel, seine Speicherkapazität für Daten zu verdoppeln und sogar mehr Platz zu erhalten, als man sich ursprünglich vorgestellt hatte. Auf diese Weise konnte das Unternehmen mehr Daten von Partnern sammeln und seine Modelle auf der Basis von mehr Beispieldaten auf ein höheres Maß an Genauigkeit trainieren. Seit dem Einsatz von Universal Storage verfügt Therapixel nach vorliegenden Angaben nun über die Kapazität, mit über einer Million an Mammogrammen zu arbeiten.
Therapixel konzentriert sich auf die Erkennung von Brustkrebs mit AI-basierten Werkzeugen und nutzt seine Erfahrung bei AI, um Radiologen in die Lage zu versetzen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen. Die Software des Unternehmens weist nur auf die ungewöhnlichsten Fälle hin und liefert zusätzlich Charakterisierungen, die den Radiologen bei ihren Entscheidungen helfen. Bis vor kurzem haben viele AI-basierte Lösungen für medizinische Bilder dagegen nur jede einzelne Wunde oder Verletzung hervorgehoben und damit eine Diagnose ohne zusätzliche Informationen geliefert. Dies hatte auch zu Beeinträchtigungen der Arbeit der Radiologen geführt. Mit Therapixel können Radiologen jetzt in Echtzeit sehen, was der AI-unterstützte Algorithmus vorhersagt.
Anwenderkommentar Aurélien Chick, Data Manager bei Therapixel: „VAST Data setzt einen Wendepunkt für uns, denn es stellt uns die Einfachheit, die Skalierbarkeit und den Speicherplatz zur Verfügung, die wir für die Durchführung unserer Trainingsalgorithmen benötigen. Vor der Installation von VAST Data waren wir auf langsamere Lösungen von Festplatten-Storage angewiesen, die nicht genügend Speicherplatz für die Daten besitzen, den wir für das Training der Algorithmen zur Bekämpfung von Brustkrebs benötigen. Und ohne schnellen Zugriff auf Daten kann man keine AI-Lösung entwickeln. Durch die Leistung von VAST Data ist das heute kein Problem mehr für uns.“
Bildquelle: Therapixel / VAST Data
Fazit: Die Entscheidung von Therapixel für Universal Storage von VAST Data beseitigt Engpässe bei der Datenkapazität und der Performance. Die Plattform kann mit dem Wachstum des Geschäfts von Therapixel erweitert werden. Kommentar: „So wie wir unsere Radiologen in die Lage versetzen und befähigen, ihr Bestes zu geben und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, hat VAST Data es uns ermöglicht, uns auf unsere Forschung und Entwicklung zu konzentrieren. Das ist eine gute Synergie", erläutert Chick. „Wir erzielen mit VAST Data bereits gute Resultate mit einem System, das wir erst vor ein paar Monaten eingeführt haben. Das ist sehr ermutigend. Wir können Ideen entwickeln und sie schnell testen und diese Ideen dann mit weiteren Daten bekräftigen, um die Algorithmen auf diese Weise immer weiter zu verbessern.“
Querverweis:
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