AIHeal: Personalizovani AI modeli za svakog pacijenta
PROBLEM / IZAZOV
Kardiovaskularne bolesti i dalje su vodeći uzrok smrtnosti u svijetu, a analiza elektrokardiograma (EKG) jedan je od najčešće korišćenih alata za njihovo rano otkrivanje. Međutim, konvencionalni AI modeli razvijeni za interpretaciju EKG signala tipično se treniraju na velikim opštim skupovima podataka i primjenjuju jednako na sve pacijente — pristup koji ne uzima u obzir značajne fiziološke razlike između pojedinaca. Ono što je normalno za jednog pacijenta može biti znak upozorenja za drugog, a generički modeli često nisu dovoljno precizni da bi pouzdano prepoznali ovakve suptilne, individualne anomalije. Ovo temeljno ograničenje smanjuje kliničku vrijednost AI-potpomognutog praćenja srčane aktivnosti i ostavlja značajan jaz u personalizaciji digitalnih zdravstvenih rješenja.
Izgradnja istinski personalizovanih AI modela — jednog za svakog pacijenta, koji se kontinuirano ažurira kako pristižu novi podaci — računarski je daleko izvan dometa standardne infrastrukture. Treniranje i ponovljeno treniranje stotina ili hiljada individualnih modela istovremeno, paralelno pokretanje velikog broja eksperimenata i integracija rezultata u live produkciono okruženje zahtijeva kapacitet GPU računarskih resursa kakav može pružiti samo superkompjuter svjetske klase. Bez pristupa takvim resursima, vizija pravog “digitalnog blizanca” za svakog pacijenta ostaje nedostižna za MSP koji posluje sa konvencionalnim hardverom.
RJEŠENJE
Crnogorska kompanija ONEAI, kroz projekat AIHeal, odgovorila je na ovaj izazov izgradnjom dinamičkog HPC pipeline-a na superkompjuteru LUMI-G — jednom od najmoćnijih sistema EuroHPC JU u Evropi, smještenom u Finskoj — kojemu je pristupila putem EuroHPC programa pristupa uz podršku NCC Crna Gora. Pipeline automatizuje kompletan životni ciklus modela: podaci pacijenata prikupljaju se iz AIHeal platforme, šalju se na LUMI radi GPU-akcelerovanog treniranja, a rezultujući personalizovani modeli vraćaju se u produkciono okruženje i registruju u MLflow sistemu za upravljanje modelima. Ova arhitektura kreira pravog “digitalnog blizanca” za svakog pacijenta — AI model kalibrisan prema jedinstvenom fiziološkom profilu te osobe — s mogućnošću kontinuiranog ponovnog treniranja kako se akumuliraju novi EKG podaci. LUMI-jeva višestruka GPU paralelizacija omogućila je istovremeno pokretanje velikog broja eksperimenata treniranja, značajno ubrzavajući identifikaciju optimalnih modela i poboljšavajući ukupni kvalitet rješenja.
BENEFITI
- Klinički superiorna detekcija anomalija: Personalizovani modeli pacijenata znatno nadmašuju generičke AI pristupe u otkrivanju EKG anomalija, budući da je svaki model kalibrisan prema individualnoj fiziološkoj osnovi pacijenta, a ne prema prosjeku populacije.
- Skalabilna arhitektura “digitalnog blizanca”: Automatizovani pipeline — od preuzimanja podataka do raspoređivanja i registracije modela — čini operativno izvodivim održavanje i kontinuirano ponovljeno treniranje jedinstvenog AI modela za svakog pacijenta, na velikom obimu.
- Masivno ubrzanje zahvaljujući EuroHPC resursima: Paralelno treniranje na višestrukim GPU jedinicama superkompjutera LUMI-G drastično je smanjilo vrijeme potrebno za istraživanje konfiguracija modela i identifikaciju optimalnih rješenja, omogućavajući brzu iteraciju koja bi bila nemoguća na konvencionalnom hardveru.
- Besprijekorna integracija u produkciju: Cjelovita veza između AIHeal kliničkog sistema, superkompjutera LUMI i MLflow registra osigurava da poboljšani modeli automatski ulaze u live okruženje bez ručnog posredovanja.
- Potvrđeni rezultati i obnovljeni pristup: Nakon uspješnog završetka prvog ciklusa projekta, AIHeal projektu je odobren obnovljeni pristup EuroHPC računarskim resursima — direktno priznanje kvaliteta i uticaja postignutih rezultata.
- Put ka širem zdravstvenom uticaju: Sljedeća faza koristiće kontinuirani EuroHPC pristup za proširenje sistema na širi spektar kardiovaskularnih i drugih zdravstvenih indikacija, povećavajući klinički i komercijalni doseg platforme.
NCC Montenegro je podržao kompaniju ONEAI u procesu apliciranja i obezbjeđivanja pristupa superkompjuteru LUMI-G, kroz koju je ovaj crnogorski MSP bio u mogućnosti da se takmiči i inovira na evropskom nivou.