HippoScreen, oneAPI Aprimoram os Testes de Saúde Mental

Usando o Intel® AI Analytics Toolkit e o Kit de ferramentas intel® oneAPI Base, o HipScreen aprimorava a eficiência e os tempos de construção de modelos de aprendizagem profunda usados em seu sistema de inteligência artificial (IA) de ondas cerebrais. Essas melhorias permitiram que o HippoScreen ampliasse as aplicações do sistema para uma gama maior de condições e doenças psiquiátricas.

Globalmente, cerca de 5% dos adultos sofrem de depressão. ¹ Não existe um procedimento diagnóstico único para a depressão e, embora alguns casos possam ser diagnosticados clinicamente, a maioria das avaliações depende das autodescrições subjetivas dos pacientes. Para superar esse problema, juntamente com o estigma generalizado em torno da depressão, o HippoScreen desenvolveu o Sistema de Avaliação do Estresse (SEA), que ajuda os médicos a diagnosticar com mais precisão as condições de saúde mental. O sistema inclui um amplificador de eletroencefalograma (EEG) para coleta de dados e processamento de sinal, uma interface gráfica de usuário para controle de processo de teste e um algoritmo de IA para análise de dados. A SEA analisa sinais de ondas cerebrais de 90 segundos e fornece um índice de avaliação objetivo e quantificável que visa representar numericamente a probabilidade de um indivíduo estar sofrendo de depressão.

Para melhorar a eficiência do algoritmo e a precisão do diagnóstico, ao mesmo tempo, em que reduz os tempos de entrega de resultados de diagnóstico críticos para o pessoal médico, o HippoScreen aproveitou as otimizações das ferramentas de análise da Intel e dos frameworks de IA. Usando a ferramenta de análise VTune™ Profiler da Intel®, a empresa alcançou o desempenho máximo e a utilização mínima da CPU com uma contagem de threads de cinco. Além disso, o desempenho melhorou duas vezes, permitindo que a empresa identificasse e solucionasse rapidamente os problemas de excesso de assinatura de threads. ² Otimização Intel® para PyTorch e Intel® Extension para Scikit-learn, ao lado dos algoritmos proprietários do HippoScreen, analisaram os recursos de dados do sistema EEG que culminaram em um fator de decisão único e resultaram em melhorias de desempenho 2,4 vezes. ³

"Nós da HippoScreen fomos capazes de aproveitar as otimizações de software na Intel® Extension para o scikit-learn e a otimização Intel® para PyTorch para acelerar os tempos de compilação dos modelos de IA em nosso sistema de análise de ondas cerebrais EEG personalizadas em 2,4x", diz Daniel Weng, diretor de tecnologia da HippoScreen NeuroTech Corp.

Mais: Leia o estudo de caso completo "O Hipscreen melhora o desempenho da IA em 2,4x com ferramentas oneAPI".

¹_{Ficha técnica daOMS, setembro de 2021 www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/depression}

²_{Testes realizados pelo HippoScreen e pela Intel concluídos em 1º de dezembro de 2022. Configurações de teste: processador Intel® Xeon® Silver 4310T de 2,30 GHz, 2,30 GHz, 2 soquetes, 20 núcleos por soquete, testado na carga de trabalho simple_performance_test.py do HippoScreen, com análise e otimização pelo Intel® VTune™ Profiler do Kit de ferramentas base Intel® oneAPI 2022.2.0. Nota: www.Intel.com/PerformanceIndex.}

³_{Testado por HippoScreen e Intel. Validação do teste de hipócrates concluída em 17 de novembro de 2022. Configurações de teste: 2 Intel® Xeon® Gold 6330 CPU a 2,00 GHz, 2 soquetes, 28 Núcleos por soquete. Software usado: (env_intelsklearn) root123@root123:/opt/intel/oneapi/vtune$ python, Python 3.9.12: Intel Corporation. Intel® VTune™ Profiler do Intel® oneAPI Base Toolkit 2022.2.0, do kit de ferramentas de análise Intel® AI 2022.2.0: Intel® Distribution para Python* 3.9.12, Otimização Intel® para PyTorch*, Intel® Extension para Scikit-learn* 2021.7.0 com base no py39_intel_8746. Ubuntu 20.04 LTS. Nota: www.Intel.com/PerformanceIndex}

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_{O desempenho varia conforme o uso, a configuração e outros fatores. Saiba mais no site do Índice de Desempenho.}

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_{A Intel não controla ou audita dados de terceiros. Você deve consultar outras fontes para avaliar a precisão.}