論文の概要: ISLE: An Intelligent Streaming Framework for High-Throughput AI Inference in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15617v2
• Date: Sat, 25 Nov 2023 17:37:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 16:09:38.244292
• Title: ISLE: An Intelligent Streaming Framework for High-Throughput AI Inference in Medical Imaging
• Title（参考訳）: ISLE:医療画像における高出力AI推論のためのインテリジェントストリーミングフレームワーク
• Authors: Pranav Kulkarni, Sean Garin, Adway Kanhere, Eliot Siegel, Paul H. Yi, Vishwa S. Parekh
• Abstract要約: ISLEは、高スループット、計算および帯域幅最適化、コスト効率のよいAI推論のためのインテリジェントなストリーミングフレームワークである。 我々は、ISLEがより高速なターンアラウンドタイムを実現し、AIシステムを用いた臨床判断に悪影響を及ぼすことなく、データ、送信、計算の全体的なコストを削減できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8129962526689702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the adoption of Artificial Intelligence (AI) systems within the clinical environment grows, limitations in bandwidth and compute can create communication bottlenecks when streaming imaging data, leading to delays in patient care and increased cost. As such, healthcare providers and AI vendors will require greater computational infrastructure, therefore dramatically increasing costs. To that end, we developed ISLE, an intelligent streaming framework for high-throughput, compute- and bandwidth- optimized, and cost effective AI inference for clinical decision making at scale. In our experiments, ISLE on average reduced data transmission by 98.02% and decoding time by 98.09%, while increasing throughput by 2,730%. We show that ISLE results in faster turnaround times, and reduced overall cost of data, transmission, and compute, without negatively impacting clinical decision making using AI systems.
• Abstract（参考訳）: 臨床環境における人工知能(AI)システムの採用が増加するにつれて、帯域幅と計算の制限により、画像データのストリーミング時に通信ボトルネックが発生し、患者の治療が遅れ、コストが上昇する。 そのため、医療提供者やAIベンダーはより大きな計算インフラを必要とするため、コストは劇的に増加する。 そこで我々は,高スループット,計算量,帯域幅最適化,コスト効率のよいAI推論のためのインテリジェントストリーミングフレームワークISLEを開発した。 実験では、平均でデータ伝送量を98.02%削減し、復号化時間を98.09%削減し、スループットを2,730%向上させた。 我々は,aiシステムを用いた臨床意思決定に悪影響を及ぼすことなく,isleのターンアラウンド時間が速くなり,データ,送信,計算全体のコストが削減されることを示した。

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