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Medizinische Hochschule Hannover

Schnellstmöglicher Datentransfer vom Storage zur Verarbeitung
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Land/Region

Germany

Über 250 Millionen Menschen weltweit leiden an der chronisch-obstruktiven Lungenerkrankung COPD. Mithilfe von KI lässt sich die Diagnostik beschleunigen.

Die manuelle Segmentierung der Lunge ist im Diagnoseprozess ein echter Engpass- und Kostenfaktor. Damit Stunden zu Minuten werden, muss stark automatisiert werden – ein klarer Fall für einen KI-Ansatz; in diesem Fall ein neuronales Netz mit klassischem Machine-Learning-Protokoll. Um das KI-Modell zu trainieren, müssen die Daten schnellstmöglich vom Speicher zur Verarbeitung gelangen. Die Lösung: ein NetApp A800 All-Flash-System mit NVIDIA DGX und NFS als Datenprotokoll.

Bei der Erstellung des neuronalen Netzes ging es um Grundlagenforschung. Wir wollten zeigen, dass sich die COPD-Diagnostik zum Wohl der vielen Patienten mit KI massiv beschleunigen lässt. Auch dank NetApp haben wir dieses Ziel erreicht.

Dr. med. Hinrich WintherAssistenzarzt, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, MHH

Ob Forschung, Krankenversorgung oder Lehre: Die MHH gehört zur Spitzengruppe der hochschulmedizinischen Einrichtungen in Deutschland. Die zentrale Dateninfrastruktur der MHH basiert zum größten Teil auf NetApp. Daten werden in einer Private Cloud bereitgestellt, gesichert und archiviert. Speichermedien von Flash bis Tape sind im Einsatz. Von virtueller Maschine bis HPC und HTC werden Compute-Lösungen nach Bedarf orchestriert.

„Die IT will an Universität und Klinik optimale Arbeitsbedingungen bieten. Mit NetApp können wir bisher jede Datenfrage beantworten und alles unterstützen, jeden Virtualisierer, jede Datenbank, jede klassische und jede neue Anwendung wie KI.“

Detlef Amendt | Leiter IT-Infrastruktur, MHH

Die medizinischen Befunde aus dem automatisierten Prozess waren nahezu identisch mit der manuellen Auswertung und in kürzester Zeit durchgeführt. Die neue Methode hat das Potenzial, zeitaufwändige manuelle Aufgaben zu reduzieren, menschliche Fehler zu minimieren und die Kosten zu senken. Zudem lassen sich mehr Fälle als bisher bearbeiten.

Ergebnisse

• Datenpipeline um Faktor fünf beschleunigt

• Neuronales Netz maximal schnell trainiert

• Stundenlange manuelle Diagnostik auf Minuten reduziert

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