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美光存儲器助力AI造福精神健康

作者: 時間:2023-12-21 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

1 沉重的社會話題

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/202312/454163.htm

幾年前,王女士朋友的70多歲婆婆患了阿爾茲海默癥,朋友的老公后來無法外出工作,在家全職照顧她。這使王女士開始關(guān)注這類病癥,了解到如果盡早地發(fā)現(xiàn)和干預(yù),可使病癥發(fā)展減緩。同時,患者需要大量的康復(fù)訓(xùn)練,但患者因為腦部疾病會難以融入社區(qū)、社會,同時因為昂貴的康復(fù)費用等因素,為康復(fù)帶來一定的難度。

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在不久前的CNCC2023(中國計算機(jī)大會)上,王女士了解到已是一個重要的社會話題,相關(guān)的醫(yī)學(xué)電子正向數(shù)據(jù)驅(qū)動型、精準(zhǔn)診療方向發(fā)展,而生成式 /大模型是推進(jìn)其進(jìn)化的加速器。生成式和大模型的發(fā)展瓶頸之一是,需要更大容量、更高帶寬和更低延遲。慶幸的是,科技等廠商正不斷突破精進(jìn),正向市場推出一系列革命性的技術(shù)和產(chǎn)品。

2 一組驚人的數(shù)據(jù)

根據(jù)《世衛(wèi)組織2022報告》,目前全球精神障礙患者已達(dá)9.7億,占全球總?cè)丝诘?3%,我國精神障礙患者已超1億。

我國精神醫(yī)學(xué)與睡眠醫(yī)學(xué)專家陸林院士在《科創(chuàng)中國·院士開講》中提到,新冠疫情發(fā)生以來,全球新增超過7000萬抑郁癥患者,9000萬焦慮癥患者,數(shù)億人出現(xiàn)失眠障礙問題。

在我國,阿爾茲海默癥和自閉癥分別是老年人和兒童中發(fā)病較多的病種。

隨著人口老齡化,阿爾茲海默癥正威脅著老年人的健康。據(jù)《2021年中國阿爾茲海默病患者診療現(xiàn)狀調(diào)研報告》,60歲及以上人群中患者高達(dá)983萬例,年治療費用超過1.2萬億元。

據(jù)《2022年國民抑郁癥藍(lán)皮書》,我國18歲以下患者占總患病人數(shù)的30%,發(fā)病群體呈年輕化的趨勢。據(jù)《中國自閉癥教育康復(fù)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r報告》,我國孤獨癥患者超過1000萬,其中0~14歲兒童患者超過200萬,并以每年近20萬的速度增長。

但是當(dāng)前精神疾病診斷還是傳統(tǒng)的方法,多以醫(yī)生訪談和精神疾病診斷量表為主,缺乏客觀量化診斷指標(biāo);治療方式主要為藥物治療等方法,但是藥物治療存在副作用大等問題。和大數(shù)據(jù)為代表的前沿信息技術(shù)的飛速發(fā)展,為精神疾病的診療提供了新契機(jī),推動診療由癥狀描述型向數(shù)據(jù)驅(qū)動型轉(zhuǎn)變,并提供了普適化、精準(zhǔn)化和個性化的精神疾病診療分析技術(shù),從而提高了精神疾病臨床識別率和治療有效率。

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為此,不僅需要AI的發(fā)展,對也帶來了挑戰(zhàn)。因為隨著CPU/GPU內(nèi)核數(shù)量的不斷增加以滿足數(shù)據(jù)中心/AI工作負(fù)載需求,系統(tǒng)對更高的內(nèi)存帶寬與容量的需求也顯著增長,從而在應(yīng)對“內(nèi)存墻”挑戰(zhàn)的同時優(yōu)化客戶的總體擁有成本。為此,在內(nèi)存方面,已推出1β技術(shù)的DDR5 DRAM(內(nèi)存),支持計算能力向更高的性能擴(kuò)展,能支持?jǐn)?shù)據(jù)中心和客戶端平臺上的AI訓(xùn)練和推理、生成式AI、數(shù)據(jù)分析和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(IMDB)等應(yīng)用。

3 精神研究的四個步驟

為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動,需要完成四個步驟:數(shù)據(jù)獲取、分析模型、特征表達(dá)、干預(yù)方法。

數(shù)據(jù)獲?。?/strong>借助生物醫(yī)學(xué)技術(shù)去獲取一些生理行為的信息的技術(shù)。

分析模型:確定用什么樣的工具分析數(shù)據(jù),是用經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,還是用現(xiàn)在熱門的大模型、深度學(xué)習(xí)的方法。

特征表達(dá):解釋和分析所挖掘出來的信息指標(biāo)。

干預(yù)方法:進(jìn)行智能化、精準(zhǔn)化的干預(yù)。

3.1 數(shù)據(jù)獲取

在生理信號獲取上,有多種方法。

● 電極技術(shù)。包括腦電、心電、肌電、皮電。

● 音頻。可采集鼾聲、心音、肺音、腸鳴音等,來揭示與健康的關(guān)系。

● 影像。核磁共振成像(MRI)可以去了解腦結(jié)構(gòu)與腦功能,例如對病灶區(qū)進(jìn)行基本靶點定位后,為后續(xù)的精準(zhǔn)治療提供相關(guān)的依據(jù)。正電子成像(PET)可研究抑郁患者發(fā)病機(jī)理及藥物干預(yù)療效。超聲已作為癡呆癥風(fēng)險早期篩查工具。CT成像可用于阿爾茲海默等神經(jīng)類疾病的診斷。醫(yī)療領(lǐng)域正走向普適化,日常生活的場景下的可佩戴式的近紅外成像(fNIR)系統(tǒng),可監(jiān)測氧合血紅蛋白的變化。光聲成像(PAI)可以用來測量腦氧飽和度的異常來進(jìn)行的檢測。腦磁圖(MEG)方面,可穿戴腦磁監(jiān)測系統(tǒng)可用于研究運動障礙病理生理學(xué)、精神障礙病理學(xué)等。

● 行為信號。可采集語言、表情和眼動等數(shù)據(jù);此外,還有步態(tài)、睡眠。特點是無擾的。例如步態(tài),在一些特定的應(yīng)用場景,例如學(xué)校用于大規(guī)模的人群篩查。睡眠監(jiān)測也可以是無擾式的,通過采用聲納等技術(shù),適合睡眠敏感人群使用,例如在枕邊放傳感裝置,來收集睡眠過程中的呼吸鼾聲,以及夜里翻身等狀況。

3.2 分析模型、特征表達(dá)與干預(yù)

有了數(shù)據(jù)后,接下來需要選擇深度學(xué)習(xí)模型對疾病機(jī)理進(jìn)行分析。無論是從機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)模型,挖掘出來患者的整體特征并分析,幫助人們進(jìn)行更精準(zhǔn)化的認(rèn)知。在這個基礎(chǔ)上,可以把疾病進(jìn)行更細(xì)的分層分類,以進(jìn)行精準(zhǔn)干預(yù)。

干預(yù)方面,主要有藥物干預(yù)、音樂治療、芳香療法、光照療法。這幾年比較熱門的還有正念訓(xùn)練、虛擬現(xiàn)實暴露療法(VRET)、運動療法。臨床醫(yī)學(xué)上,較新的療法還有:對于一些中重度抑郁或者是癲癇患者,還有腦電磁刺激療法;激光間質(zhì)熱療(LITT)在MRI磁共振成像引導(dǎo)下,治療強(qiáng)迫癥。中醫(yī)的耳迷走神經(jīng)刺激也被國際上所驗證,因為耳部的迷走神經(jīng)的刺激是可以多少改善我們內(nèi)部多巴胺的分泌,進(jìn)而調(diào)整我們的行為。

這些數(shù)據(jù)獲取、干預(yù)方法中,很多是無擾、便攜式的終端,需要提供平衡的性能和功耗。因此在存儲器方面,需要低功耗產(chǎn)品。的低功耗LPDDR系列DRAM及嵌入式閃存就是為滿足便攜移動終端所推出的。例如上述的干預(yù)中,虛擬現(xiàn)實暴露療法(VRET)是通過VR眼鏡讓患者直面精神障礙的病源,進(jìn)而克服焦慮或痛苦意識,可有效治療焦慮癥、強(qiáng)迫癥和創(chuàng)傷性應(yīng)激障礙。而VR眼鏡需要超低功耗、小尺寸產(chǎn)品。美光科技最新的低功耗 LPDDR5X DRAM 和通用閃存 UFS 3.1 嵌入式解決方案,非常適合混合現(xiàn)實 (MR) 和虛擬現(xiàn)實 (VR) 設(shè)備。LPDDR5X通過創(chuàng)新的 1α 制程節(jié)點技術(shù)和 JEDEC 能效優(yōu)化實現(xiàn)更低功耗,可實現(xiàn)高達(dá) 8.533 Gbps 的峰值速率。 

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4 挑戰(zhàn)與策略

數(shù)據(jù)獲取。希望多模態(tài)的生理行為信息的獲取。

分析模型。①對數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量的依賴性高,才能產(chǎn)生精準(zhǔn)的模型。②可解釋性差。例如圍繞一些高級復(fù)雜或深度模擬出來的特征,人們很難去跟經(jīng)典的診療的標(biāo)簽或者是醫(yī)生標(biāo)注的信息進(jìn)行直接的對應(yīng),所以難以揭示這個模型背后蘊含的因果關(guān)系。③成本高。在精神健康長期監(jiān)測高靈敏長時耗的需求中,目前模式還有待進(jìn)一步的改善的。

特征表達(dá)。還缺乏有效的研究理論和方法。

干預(yù)。分為藥物干預(yù)與非藥物干預(yù)。藥物干預(yù)的缺點是副作用大,而且精神藥物的接受度差,治療周期比較長。非藥物的干預(yù),欠缺標(biāo)準(zhǔn)化的治療研究,療效難以量化評估,因而無法實現(xiàn)精準(zhǔn)化的治療,個性化程度較低,且跟藥物治療沒有密切的協(xié)作配合關(guān)系。

總之,人腦是一個復(fù)雜的巨系統(tǒng),需要開放式、多層次性、復(fù)雜性、巨量性的架構(gòu)或體系的設(shè)計,來幫助人們從癥狀描述型到數(shù)據(jù)驅(qū)動型的轉(zhuǎn)變,進(jìn)而利用從定性到系統(tǒng)化的分析方法來解決精神健康的問題。

近期熱門的生成式AI/大模型與傳統(tǒng)AI有望在此加持。

生成式AI/大模型與傳統(tǒng)AI有何區(qū)別?傳統(tǒng)AI也稱為狹義AI或弱AI,主要用于分析數(shù)據(jù)和做出預(yù)測;而生成式AI則更進(jìn)一步,創(chuàng)建與其訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。換句話,傳統(tǒng)AI擅長模式識別,而生成式AI擅長模式創(chuàng)建??梢妭鹘y(tǒng)AI和生成式AI具有不同的功能,可以協(xié)同工作,提供更強(qiáng)大的解決方案。例如,傳統(tǒng)AI可以分析用戶行為數(shù)據(jù),而生成AI可以根據(jù)這種分析來創(chuàng)建個性化內(nèi)容。

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為了實現(xiàn)AI,不僅需要新一代AI/GPU算力芯片,同時也需要大量存儲器與之匹配。根據(jù)美光測算,AI服務(wù)器中DRAM數(shù)量是傳統(tǒng)服務(wù)器的8倍,NAND是傳統(tǒng)服務(wù)器的3倍。這是因為AI工作負(fù)載傾向于占用更多內(nèi)存??梢姡@輪AI大潮也推動了存儲芯片的需求量,催生了一批新技術(shù)產(chǎn)品問世。例如美光HBM3E DRAM、高密度 DDR5 DRAM 和 TB 級 SSD 存儲等技術(shù),以滿足在云端進(jìn)行生成式 AI 訓(xùn)練和推理所需的速度和容量。

HBM3E

HBM3E是一種DRAM存儲芯片,是迄今市場上最先進(jìn)的高帶寬內(nèi)存(HBM)產(chǎn)品。美光首批HBM3E采用8-Hi(8層)設(shè)計,提供24GB容量和超過1.2TB/s頻寬, 比HBM3提高了50%。美光計劃于2024年初開始大量出貨HBM3E。

實際上,HBM是基于3D堆棧工藝的高性能DRAM。HBM DRAM 產(chǎn)品以 HBM(第一代)、HBM2(第二代)、HBM2E(第三代)、HBM3(第四代)、HBM3E(第五代)的順序開發(fā)。HBM3E 是 HBM3 的擴(kuò)展(Extended)版本。

NVMe SSD固態(tài)硬盤

不久前,美光推出 7500 系列 NVMe SSD,主要面向數(shù)據(jù)中心存儲應(yīng)用,包括了云服務(wù)器和企業(yè)服務(wù)器。該系列產(chǎn)品采用 232 層 3D NAND 閃存。美光稱,這是全球首款基于 200+層 NAND 閃存的主流數(shù)據(jù)中心 SSD。

5 普適化康復(fù)需要生成式AI的加持

精神障礙人群由于腦部疾病,往往不愿意接納他們,這不利于患者的康復(fù),還會形成惡性循環(huán)。ChatGPT等生成式AI技術(shù)的出現(xiàn)為王女士帶來無限遐想,希望康復(fù)設(shè)備普適化。例如,利用手機(jī)等移動終端設(shè)備可以給予患者人性化的聊天、娛樂、益智訓(xùn)練、教育等功能,而且身邊的智能設(shè)備可以感知患者的呼吸、心率、睡眠、情緒等變化,利用光照的色彩和強(qiáng)度、音樂、芳香等調(diào)整,改善患者的情緒狀態(tài),或者通知醫(yī)護(hù)人員與家人。由于不那么依賴專業(yè)人員和照護(hù)者,可使康復(fù)成本極大降低,又實現(xiàn)了精準(zhǔn)康復(fù)。

在醫(yī)學(xué)電子、計算技術(shù)、存儲技術(shù)等技術(shù)的努力下,希望減少精神患者的疾患,生活質(zhì)量更高。



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