對於印度醫療新創公司 DeepTek 來說，開發診斷肺結核的產品迫在眉睫。印度是世界上肺結核患病率最高的國家，每年全球一千萬的肺結核新病例中，印度佔比超過四分之一。

該公司的創辦人希望通過 AI 驅動的放射平台大大提升全球在醫學影像診斷領域的能力，這是該公司第一個願景的項目。 DeepTek 開發的 DxTB 工具可以篩檢肺結核的 X 射線圖像，並標記病例，以供醫學專家進行優先檢查。

聯合國的目標是在 2030 年根除肺結核，而印度的目標則是在 2025 年根除肺結核，較聯合國的全球目標還要早五年。胸部 X 光是肺結核最敏感的篩查工具，可幫助臨床醫生確定哪些患者應轉診做進一步的實驗室檢查。但是，全球三分之二的人甚至無法獲得基本的放射治療，部分原因是由於治療成本高昂且基礎設施不足。

該公司的首席執行長兼臨床放射科醫生Amit Kharat 說：「由於放射科醫師通常會花更多時間進行CT 或MRI 掃描檢查，能夠判讀X光片的專家十分短缺，因此AI 可以發揮重要作用。」

DeepTek 是 NVIDIA 新創加速計劃 （NVIDIA Inception）的成員，該計劃專門為新創公司提供基礎工具、專業知識和上市支持。這家新創公司使用 NVIDIA GPU，通過 Google Cloud 和 Amazon Web Services 對其深度學習算法進行訓練和推論。

迄今為止，該公司的DxTB 工具已與印度金奈市政府（Greater Chennai Corporation）的TB Free Chennai Initiative 合作，分析了超過7萬例胸部X 光片，該項目得到了克林頓健康倡議組織（Clinton Health Access Initiative）的支持。該系統被部署在配備了數位 X 光機器的移動貨車中，以對高危險群進行肺結核篩檢。

在流動診所對患者進行檢查時，胸部 X 光的影像被安全地傳輸到雲中以進行推論。周轉時間的加速可以讓醫生對病例進行分類，並立即進行附加檢查，從而大幅減少不需進一步檢查和治療的患者。

「完成這項工作通常需要花費一個月的時間。有了 AI，現在可以在數小時內完成，」Kharat 說。「目標是確保沒有漏查一名患者。」

DxTB 可以被部署在雲中，或者在網路較差或無法用的地方 – 就是一項邊緣服務。放射科醫生通過儀表板查看掃描結果，使他們能夠進行研究並為專家提供反饋和驗證。

在醫生確認診斷並開出藥物治療方案之前，被檢測為可能呈肺結核陽性的患者需提供痰液或肺液樣本，進行分子檢測。

除了流動診所外，印度約有 50 個影像中心和醫院也使用 DeepTek 的 AI 模型。其中一個醫院的網路將很快部署該新創公司的 ICU Chest 工具，該工具可以診斷一系列與重症監護患者有關的疾病。

DeepTek 還正在開發其他模型，如用以篩檢關節和脊柱的 X 光、 肝臟和大腦的 CT 掃描以及大腦 MRI 的研究。該公司的內部放射科醫生手動註釋掃描內容，以進行訓練、驗證和測試。

為了進一步改善其深度學習網路，這家新創公司使用了數據增強和數據規範化功能，並將用戶的放射學報告作為反饋，以完善和重新訓練 AI。

DeepTek 現在在其雲平台上每月處理近 25,000 個影像研究。

「建立 AI 模型只是這項工作的一部分」Kharat 說。 「整個工作需要與醫院、醫療影像中心和移動診所的放射工作流程完美結合。」