کاربرد سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی (جامع و بروز)

نقش سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی به قدری پر رنگ است که تمام ابعاد آن را متحول کرده است. امروزه این فناوری همانند یک دستیار دقیق، سریع و کاربلد، دوشادوش پزشکان و متخصصان ایستاده و به تشخیص، درمان و یا پیشگیری از بیماری‌ها مشغول است. در این مقاله به بررسی کاربرد سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی می‌پردازیم. با ابر فردوسی همراه باشید تا با مزایای استفاده از سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی آشنا شویم.

فهرست مطالب

• کاربرد سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی
• مزایای استفاده از سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی
• چه شرکت‌‌هایی از سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی استفاده می‌کنند؟
• سرور پردازش سریع ابری مناسب مهندسی پزشکی
• نرم افزارهای کاربردی مهندسی پزشکی مناسب پردازش سریع
• استفاده از سرورهای پردازش سریع ابری در ابر فردوسی

کاربرد سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی

سرور پردازش سریع ابری (HPC Cloud) با تامین منابع مورد نیاز برای پردازش دقیق و سریع حجم عظیمی از داده‌ها، مهندسی پزشکی را متحول کرده است. نکته مهم این است که معمولا HPC Cloud در پشت صحنه قرار دارد. یعنی این فناوری سخت‌افزار و حتی نرم‌افزارهای لازم برای پیشبرد اهداف هوش مصنوعی، اینترنت اشیا، شبیه‌سازی و… را فراهم می‌کند اما نامی از آن برده نمی‌شود. در ادامه برخی از کاربردهای مهم آن در این حوزه آمده‌اند.

1. بهبود دقت تشخیص:

HPC متخصصان پزشکی را قادر می‌سازد تا تجزیه و تحلیل‌های پیچیده و دقیق‌تری انجام دهند. به عنوان مثال، در تصویربرداری پزشکی، توانایی پردازش و تفسیر سریع جزئیات تصاویر می‌تواند به تشخیص‌های دقیق‌تر منجر شود و ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی را قادر می‌سازد تا بیماری‌ها را در مراحل اولیه تشخیص دهند که قابل درمان‌تر هستند. برای نمونه مقاله کاربرد رایانش ابری در درمان سرطان را مطالعه کنید.

2. تجزیه و تحلیل ژنومی پیشرفته:

این فناوری امکان تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی را در مقیاس بزرگ و در سریع‌ترین زمان ممکن فراهم می‌کند. همچنین به محققان این امکان را می‌دهد تا نشانگرهای ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها را به طور موثرتری شناسایی کنند. این منجر به درک بهتر بیماری‌ها در سطح مولکولی می شود و ایجاد نسخه‌های درمانی شخصی را تسهیل می‌کند. به عنوان مثال مقاله رایانش ابری در ژنتیک را مطالعه کنید.

3. کشف دارو:

HPC به روند شبیه‌سازی تداخلات دارویی و مطالعه سیستم‌های پیچیده بیولوژیکی سرعت می‌بخشد. با استفاده از HPC، محققان می‌توانند کاندیدهای دارویی را با سرعت بیشتری شناسایی کنند تا منجر به توسعه درمان‌های مؤثرتر شود. این امر به ویژه برای درمان‌ و کشف واکسن برای بیماری‌های جدید یا ویروس‌هایی که به سرعت در حال جهش هستند بسیار مهم است. برای مثال مقاله رایانش ابری در داروسازی را مطالعه کنید.

4. تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی:

HPC Cloud امکان تجزیه و تحلیل و نظارت بر داده‌ها را در زمان واقعی فراهم می‌کند. برای مثال، دستگاه‌های پوشیدنی پزشکی، حجم زیادی از داده‌های سلامت را جمع‌آوری می‌کنند. سرورهای HPC می‌توانند این داده‌ها را در زمان واقعی پردازش کنند تا پرستاران به طور مداوم از وضعیت سلامتی بیماران آگاه باشند. این تجزیه و تحلیل بلادرنگ به ویژه در شرایط اضطراری ارزشمند است و اطلاعات حیاتی را برای تصمیم‌گیری‌های حساس به زمان ارائه می‌دهد.

5. مدل سازی و شبیه سازی بیومکانیکی:

پردازش سریع از طریق تجزیه و تحلیل عناصر محدود (FEA) می‌تواند به شبیه‌سازی سیستم‌های بیومکانیکی پیچیده از قبیل،شبیه سازی قلبی عروقی، مدل‌سازی ارتوپدی، طراحی و ساخت دستگاه‌های پزشکی و ایمپلنت بپردازد.

6. شبیه سازی دینامیک مولکولی:

دیگر کاربرد سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی شبیه سازی رفتار مولکول‌ها، جریان خون در رگ و قلب، جریان هوا در شش، درک مکانیسم های دارو و… است.

7. تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی:

داده‌های پروتئومیکس، متابولومیک، بیوانفورماتیک، توالی ژنومی، ساختارهای پروتئین و… را می‌توان با HPC تجزیه و تحلیل کرد تا به درک فرآیندهای بیولوژیکی و مکانیسم‌های بیماری کمک کند.

8. مدل سازی عصبی و شبیه سازی مغز:

ایجاد رابط‌های مغز و رایانه (BCI)، شبیه سازی شبکه عصبی، تجزیه و تحلیل داده های MRI عملکردی (fMRI) که به درک بهتر عملکرد و اختلالات مغز کمک می‌کنند با سرورهای پردازش سریع ابری پیش می‌روند.

9. پردازش سیگنال زیست پزشکی:

آنالیز سیگنال‌های الکتروانسفالوگرافی (EEG) برای تشخیص و درمان اختلالات عصبی، آنالیز سیگنال‌های الکتروکاردیوگرافی (ECG) برای تشخیص و نظارت بر بیماری‌های قلبی و… نیز با HPC سریع‌تر است.

10. آزمایشات مجازی مواد مخدر:

پردازش سریع ابری به مدل‌سازی فارماکوکینتیک برای شناخت سینتیک دارو، بهینه‌سازی دوز دارو و رژیم‌های درمانی و همچنین مدل‌سازی فارماکوژنومیک برای تجزیه و تحلیل عوامل ژنتیکی موثر بر پاسخ دارویی کمک می‌کند.

11. شبیه‌سازی و برنامه‌ریزی جراحی:

یکی دیگر از کاربردهای HPC در این حوزه شبیه‌سازی و برنامه‌ریزی جراحی برای ایجاد مدل‌های دقیق و مختص بیمار پیش از عمل است. جراحان می‌توانند از این مدل‌ها برای برنامه‌ریزی روش‌های پیچیده، کاهش خطرات جراحی و بهبود نتایج بیمار استفاده کنند.

12. تجزیه و تحلیل سلامت جمعیت:

از HPC برای تجزیه و تحلیل داده‌های سلامت جمعیت، شناسایی روندها، عوامل خطر، و شیوع بیماری و اطلاع رسانی آلاینده‌های بهداشت عمومی استفاده می‌شود.

مزایای استفاده از سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی

استفاده از سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی علاوه بر پردازش سریع داده‌ها، بهبود دقت تشخیص، تجزیه و تحلیل ژنومی، کشف سریعتر دارو، تجزیه و تحلیل داده‌ها و… مزایای دیگری از قبیل موارد زیر را ارائه می‌دهد.

پردازش سریع داده‌ها:

HPC قدرت محاسباتی قابل توجهی را فراهم می‌کند. کاربر می‌تواند میزان CPU دلخواه خود را سفارش بدهد. این به متخصصان پزشکی اجازه می‌دهد تا حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت پردازش کنند. این شتاب به ویژه در تصویربرداری پزشکی، ژنومیک و کشف دارو مفید است، جایی که مجموعه داده‌های بزرگ باید به سرعت برای تشخیص و درمان به موقع تجزیه و تحلیل شوند.

مقرون به صرفه بودن:

استفاده از سرور پردازش سریع مقرون به صرفه‌تر از ساخت و نگهداری زیرساخت‌های داخلی است. به جای سرمایه‌گذاری در سخت‌افزار و نرم‌افزار گران‌قیمت، سازمان‌ها می‌توانند از خدمات ابری HPC استفاده کنند و فقط برای منابعی که استفاده می‌کنند، هزینه بپردازند. این امر نیاز به هزینه‌های سرمایه اولیه را از بین می‌برد و هزینه‌های تعمیر و نگهداری مداوم را کاهش می‌دهد.

مقیاس پذیری:

سرورهای پردازش سریع ابری به کاربران قدرت مقیاس پذیری می‌دهد. یعنی کاربران و سازمان‌ها اجازه دارند منابع محاسباتی را بر اساس نیازهای خود تنظیم، زیاد و یا کم کنند. یعنی در زمان اوج تقاضا منابع را افزایش و در طول دوره‌های فعالیت کم، آن را کاهش دهند و به همان میزان پول بپدازند.

همکاری و دسترسی:

سرورهای پردازش سریع ابری به کاربران قدرت همکاری و دسترسی می‌دهد. یعنی محققان و متخصصان پزشکی می‌توانند از راه دور به منابع و داده‌های خود از طریق اینترنت دسترسی داشته باشند و با یکدیگر از نقاط مختلف جهان همکاری کنند.

امنیت و انطباق:

ارائه دهندگان خدمات ابری اقدامات امنیتی قدرتمندی را برای محافظت از داده‌های پزشکی حساس اجرا می‌کنند. آنها از طریق رمزگذاری داده‌ها، احراز هویت کاربر و کنترل‌های دسترسی ایمن تضمین می‌کنند که از مقررات داده‌های مراقبت‌های بهداشتی، مانند HIPAA پیروی می‌کنند. این به سازمان های مراقبت های بهداشتی اجازه می‌دهد تا از خدمات ابری HPC بدون به خطر انداختن امنیت داده‌ها استفاده کنند.

بازیابی بلایا و افزونگی:

سرویس‌های ابری HPC ویژگی‌های داخلی بازیابی فاجعه و افزونگی را ارائه می‌دهند. یعنی در صورت خرابی سیستم یا بلایای طبیعی، داده‌ها امن و در دسترس باقی می‌مانند و تداوم عملیات مهندسی پزشکی حیاتی را تضمین می‌کنند.

چه شرکت‌‌هایی از سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی استفاده می‌کنند؟

شرکت‌های استفاده کننده از سرور پردازش سریع ابری در مهندسی پزشکی متعددند. تقریبا تمام آزمایشگاه‌های بزرگ‌ جهان، شرکت‌های داروسازی، بیمارستان‌ها، دانشگاه‌ها، موسسات سلامتی و خانه‌های سالمندان کاربران HPC Cloud هستند. این مراکز برای حفظ اطلاعات، تجزیه‌و تحلیل داده‌ها، شخصی‌سازی درمان، ساخت الوازم پزشکی، کشف ترکیبات و داروهای جدید و… به این سرورها وابسته‌اند. در ادامه نام برخی از آنها آمده است:

• مؤسسه ملی بهداشت (NIH) برای ژنومیک، کشف دارو، تصویربرداری پزشکی و…
• آزمایشگاه Novartis برای کشف و توسعه دارو، شبیه‌سازی دینامیک مولکولی، غربالگری مجازی و…
• کلینیک کلیولند برای تصویربرداری پزشکی، مدل سازی بیومکانیکی، تحقیقات بالینی و…
• دانشکده پزشکی هاروارد برای پروژه‌های تحقیقاتی ژنومیک، پروتئومیکس، علوم اعصاب و…
• زیمنس Healthineers برای تصویربرداری پزشکی، تصویربرداری مولکولی، تشخیص آزمایشگاهی و…
• Philips Healthcare برای تصویربرداری پزشکی، نظارت بر بیمار، انفورماتیک و…
• Medtronic برای طراحی، شبیه‌سازی و بهینه‌سازی تجهیزات پزشکی و…
• جانسون و جانسون برای توسعه دارو، دستگاه‌های پزشکی، راه حل‌های سلامت دیجیتال و…
• Boston Scientific برای طراحی، شبیه‌سازی و بهینه‌سازی دستگاه‌های پزشکی، به‌ویژه در زمینه مداخله قلب و مداخلات محیطی.

سرور پردازش سریع ابری مناسب مهندسی پزشکی

سرور پردازش سریع ابری مناسب برای مهندسی پزشکی باید به‌گونه‌ای باشد که بتواند از پس نیاز‌های کوچک و بزرگ کاربرانش برآید. البته معمولا تمام کاربران این حوزه نیازهای یکسانی ندارند. مثلا موسسه‌ای که در حال تنظیم هوش مصنوعی است نیازهای متفاوتی با موسسات شبیه‌سازی و HIT دارند. با این حال در ادامه ویژگی‌های یک سیستم متناسب آمده است.

قدرت پردازش (CPU):

یک سرور HPC برای مهندسی پزشکی باید قدرت پردازش بالایی داشته باشد تا محاسبات پیچیده را به طور موثر انجام دهد. باید به جدیدترین پردازنده‌های چند هسته‌ای (CPU) مانند Intel Xeon یا AMD EPYC مجهز باشد که قابلیت‌های پردازش با سرعت بالا و محاسبات موازی را ارائه می‌کنند.

حافظه (RAM):

حافظه کافی برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ رایج در مهندسی پزشکی ضروری است. سرور باید ظرفیت RAM زیادی داشته باشد، به طور ایده آل در محدوده ترابایت. تا اطمینان حاصل شود که سیستم می‌تواند وظایف فشرده حافظه، مانند تصویربرداری پزشکی یا تجزیه و تحلیل ژنومیک را انجام دهد.

شتاب پردازنده گرافیکی GPU (اختیاری):

واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) برای تسریع محاسبات، به ویژه در تصویربرداری پزشکی و وظایف یادگیری عمیق، حیاتی هستند. سرور باید مجهز به پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA Tesla یا AMD Radeon Instinct باشد که برای بارهای کاری HPC بهینه شده‌اند.

ذخیره سازی:

سرور HPC باید دارای راه حل‌‌های ذخیره‌سازی با ظرفیت بالا و سرعت بالا مانند درایوهای حالت جامد (SSD) یا SSD های حافظه غیر فرار (NVMe) باشد. این امر دسترسی سریع به مجموعه داده‌های پزشکی بزرگ را تضمین می‌کند و زمان پردازش را کاهش می‌دهد.

شبکه سازی:

وجود شبکه‌های پرسرعت برای ارتباطات بین گره‌ای در محیط‌های محاسبات سنگین بسیار مهم است. شبکه InfiniBand یا 100 GbE (گیگابیت اترنت) برای ارتباطات کم تاخیر و پهنای باند بالا بین گره ها مناسب است.

نرم افزارهای کاربردی مهندسی پزشکی مناسب پردازش سریع

نرم افزارهای کاربردی مهندسی پزشکی مناسب پردازش سریع بسیار متنوع هستند. این نرم‌افزارها از قدرت محاسباتی عظیمی برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها برخوردار هستند. اما برای اجرای روان آن‌ها نیاز به بستر سخت‌افزاری قوی از قبیل HPC است. در ادامه برخی از نرم افزارهای پرکاربرد در این زمینه آورده شده‌اند:

تصویربرداری پزشکی:

• 3D Slicer: یک پلت‌فرم نرم افزار منبع باز مناسب برای تجسم، تجزیه و تحلیل و رندر سه بعدی تصاویر پزشکی است.
• MATLAB: متلب برای تجزیه و تحلیل تصویر، پردازش سیگنال و یادگیری عمیق مناسب است.
• ITK: یک سیستم متن باز و بین پلتفرمی برای پردازش تصویر پزشکی و و تجزیه و تحلیل آنها است.
• Simpleware ScanIP: بستری برای پردازش داده های تصویر سه بعدی MRI، CT، micro-CT، و…

تجزیه و تحلیل ژنومی:

• GATK: برای توالی یابی ژنومی با توان بالا و پردازش داده‌های توالی نسل بعدی مناسب است.
• BWA: این نیز برای توالی یابی ژنومی با توان بالا و پردازش داده‌های توالی نسل بعدی مناسب است.
• SAMtools: شامل ابزارهایی برای توالی‌یابی، تبدیل فرمت، تراز توالی و فراخوانی انواع مختلف است.

کشف و طراحی دارو:

• مجموعه شرودینگر: برای کشف دارو، مدل‌سازی مولکولی، غربالگری مجازی، کشف و طراحی دارو مناسب است.
• AutoDock Vina: برای پیش‌بینی اتصال مولکول‌های کوچک به پروتئین‌ها، غربالگری مجازی و بهینه سازی سرب
• OpenMM: برای شبیه سازی مولکولی مناسب است.

شبیه‌سازی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD):

• ANSYS Fluent: شبیه سازی جریان خون، جریان هوا در سیستم تنفسی و سایر مسایل دینامیک مایعات
• COMSOL Multiphysics: برای مدل‌سازی و شبیه‌سازی جریان سیال، انتقال حرارت، مکانیک ساختاری و…
• SimVascular: مدل‌سازی جریان خون در هندسه‌های خاص، تحقیقات قلبی عروقی، برنامه‌ریزی درمان و…

استفاده از سرورهای پردازش سریع ابری در ابر فردوسی

شرکت ابر فردوسی قادر به ارائه قوی‌ترین سرورهای پردازش سریع ابری (HPC Cloud) به همراه طیف وسیعی از نرم‌افزارها به کاربرانش است. اینگونه نه تنها نیازی به خرید و نگهداری از سخت‌افزارهای گران‌قیمت نیست، بلکه دردسرهای خرید لایسنس و نصب نرم‌افزار را نیز نخواهید داشت.

برای تست رایگان نرم‌افزارهای انسیس فلوئنت، کامسول، متلب و… با بهترین سرعت و کیفیت کلیک نمایید.