Сибирский государственный медицинский университет приобрел серверное оборудование — видеокарты последнего поколения, позволяющие университету совершать полный цикл исследований в области искусственного интеллекта. Данные вычислительные мощности, одни из первых среди томских вузов, ускоряют работу с системами ИИ в десять раз.
Отличие нового оборудования от классических суперкомпьютерных решений заключается в архитектуре, разработанной именно под задачи ИИ. Если традиционные вычисления выполняются процессором последовательно, то искусственный интеллект требует параллельной обработки огромных массивов данных. Для этого используются графические процессоры (GPU). Именно для разработки систем искусственного интеллекта, в которых требуются GPU-вычисления, университет приобрел новое серверное оборудование.
«Работа с конфиденциальными медицинскими данными требует замкнутого цикла разработки: использовать внешние публичные нейросети невозможно. Новое оборудование дает нам возможность полностью контролировать процесс — аннотировать данные, дообучать и создавать модели внутри университета. Это критически важно для работы со свёрточными нейронными сетями и большими языковыми моделями», — отметил руководитель научно-технологического центра «Цифровая медицина и киберфизика» СибГМУ Иван Толмачев.
Один из примеров — проект «Офтальмик+», который направлен на автоматизацию распознавания патологий глазного дна. Ученые дообучили модель на данных из открытых источников, а теперь проводят ее валидацию на собственных, тщательно собранных клиницистами датасетах, что обеспечивает высокую точность и релевантность диагностического алгоритма.
Еще один масштабный проект — система клинической бизнес-аналитики для административного персонала клиник СибГМУ. Она ежесуточно анализирует анонимные метаданные о пациентах из медицинской информационной системы, преобразуя их в понятную аналитику по занятости коечного фонда, расходованию препаратов, лечению пациентов и другим ключевым показателям. Для стандартных отчетов система формирует графики, а для сложных, нерегламентированных запросов задействуется языковая модель. Она интерпретирует вопрос на естественном языке, извлекает нужные данные из базы и дает развернутый аналитический ответ о текущем состоянии отделения, значительно повышая эффективность управления ресурсами.
Новая система стала логичным развитием технологического потенциала университета, так как на сегодняшний день системы ИИ стремительно развиваются, появляется все больше мультимодальных моделей, которые способны не только отвечать на естественном языке и анализировать запрос пользователя, но и работать с изображениями, знать множество предметных областей, что расширяет возможности для исследований и разработок. Новые графические ускорители увеличивают скорость как обучения моделей, так и обработки пользовательских запросов в пять — десять раз. Например, время получения ответа в Системе клинической бизнес-аналитики сократилось с двух — четырех минут до примерно десяти секунд.
Проект реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (нацпроект «Молодежь и дети»).
