在 RSNA 2023 上，人工智能初创公司 Hoppr 宣布与 AWS 合作推出新的基础模型。 该产品名为 Grace，是一个 B2B 模型，旨在帮助应用程序开发人员为医学成像领域构建更好的 AI 解决方案，并更快地构建它们。

作者：凯蒂·亚当斯

评论发表时间：2023 年 11 月 26 日下午 3:59

AI 初创公司 Hoppr 与 AWS 合作推出了一个新的基础模型，以帮助将更多生成式 AI 解决方案引入医学成像，两家公司周日在芝加哥举行的年度放射学和医学成像会议 RSNA 2023 上宣布。

这款新产品名为 Grace，是一个 B2B 模型，旨在帮助应用程序开发人员为医学图像更快地构建更好的 AI 解决方案。 随着 Grace 的推出，Hoppr 还宣布获得美国医学会风险投资工作室 Health2047 的“数百万美元投资”。

总部位于芝加哥的 Hoppr 成立于 2019 年，其首席执行官 Khan Siddiqui 表示，迄今为止已筹集 410 万美元。 他指出，该公司及其新产品均以计算机科学家先驱格蕾丝·霍珀 (Grace Hopper) 的名字命名。

Hoppr 在其新闻稿中表示，该基础模型旨在实现所有医学成像模式的“图像到图像和文本到图像学习”。

Siddiqui 解释道：“Grace 接受了非常大的数据集的训练，使基础模型能够学习各种成像模式和放射学报告。 我们使用图像训练中的嵌入和向量来映射和关联不同模式中的相同发现。 例如，这使得 Grace 能够展示 X 射线中的结节如何在 CT 中呈现。”

他补充说，该模型可以从医学成像数据中提供诊断、临床和操作见解。 例如，Grace 可以让用户知道何时需要在护理点进行额外的诊断成像，并且该模型可以提供图像中的结果以预先填充临床医生可以在审查后完成的初步报告。

Siddiqui 说，该模型还可以帮助介入神经科医生通过医学影像研究进行对话，更好地规划手术。 他们可以询问有关结果、替代成像视图、治疗方案和推荐的手术干预措施的问题。

Grace 目前可通过 API 服务供应用程序开发人员使用。 Hoppr 的愿景是，这些开发人员将使用该模型来创建产品，使放射科医生、技术人员和其他工作人员能够更充分地处理医学图像。

Siddiqui 指出，该模型可以帮助开发人员更快地创建人工智能解决方案，因为当前的应用程序开发方法（监督学习）要求他们查看每张图像中注释的内容，并且需要一年或更长时间。 他说，通过 Grace，开发商可以微调他们的模型，并等待“几周”即可进入市场。

Hoppr 使用 Amazon SageMaker 在 AWS 上专门构建了 Grace，Amazon SageMaker 是这家科技巨头的机器学习平台，旨在促进基于云服务的 AI 模型的开发和部署。 Siddiqui 解释说，AWS 技术和数据存储的质量及其扩展能力使云服务成为 Hoppr 的“天然家园”。

他宣称：“该公司对医学成像的自然而深刻的理解是无与伦比的。”

图片来源：metamorworks，盖蒂图片社

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