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    NVIDIA 和 75 家医疗保健合(hé)作伙伴携手助力放射学(xué)的未来

    2018/11/29机器人网330

    美国(guó)芝加哥—RSNA—2018年11月28日—NVIDIA 在北美放射(shè)学(xué)会年(nián)会 (RSNA) 推出(chū)全(quán)新(xīn)软件并宣布新的合作伙伴,以优化护(hù)理质量、渠道和成本(běn)。


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    放射(shè)学领域的人(rén)工智能研究已在改(gǎi)善护理质量、渠道和成本方面展现出(chū)巨大潜力。然(rán)而,如(rú)果(guǒ)要将(jiāng)该(gāi)研究应用到临床实(shí)践,我们仍(réng)需合作伙(huǒ)伴的鼎力支持。正(zhèng)因(yīn)如此,NVIDIA 始终不遗余(yú)力(lì)地扩大自(zì)身的医疗保健合作伙(huǒ)伴(bàn)生态系统。


    我们现正与 75 家合(hé)作伙伴携手合(hé)作,以致力(lì)于(yú)将 AI 应用至医疗保健领域。这(zhè)一数字每月都在增长。我们的合作伙伴包(bāo)括各类(lèi)医疗中心、医学成像公司(sī)、研究(jiū)机构、医疗保健初创公司和医疗(liáo)保(bǎo)健(jiàn)服务提供商。


    许多合作(zuò)伙(huǒ)伴都将参加本周(zhōu)于芝加哥举办的北美放射(shè)学(xué)会年会。除在该(gāi)年会(huì)上展示我们的合(hé)作(zuò)成果外,我们(men)还将(jiāng)宣布几项重要的发展进程:


    发布 NVIDIA Clara 软(ruǎn)件开发(fā)套件 (SDK)


    公布(bù)用(yòng)于医(yī)学成像(xiàng)的(de)迁移学习工具包和(hé) AI 辅助注释 SDK


    俄亥俄州立大(dà)学正与 NVIDIA 开展合作,利用 NVIDIA Clara 平(píng)台打造首个校内 AI 市场(chǎng)


    美国国立卫生研究院正与 NVIDIA 开展合作(zuò),将 AI 工具引入临床试验


    智能成像:现(xiàn)已发(fā)布 Clara SDK


    凭(píng)借最新发布的 Clara SDK,开(kāi)发者可轻松利用(yòng)他们拥有的任何(hé) GPU 平台部署 AI、可视(shì)化或计算密集型应用程序(xù)(如影像重建(jiàn))。


    十(shí)多年以来,NVIDIA GPU 一直在医学成像领域发挥关键(jiàn)作用。诊断影像形态依靠我们的 GPU 实现实时、顶尖的(de)影(yǐng)像(xiàng)重建,其中包括(kuò)用于减(jiǎn)少 CT 扫描辐射剂量的迭代重建、可缩短核磁共(gòng)振成像 (MRI) 扫描时间的压缩感(gǎn)知以及能够提高超声影像质(zhì)量的软件波束(shù)赋形。


    此(cǐ)外,AI 甚(shèn)至还能进一步改进影像采集。成像仪器(qì)需通(tōng)过 AI 确保可(kě)采集到最优质(zhì)的影像。联影、富士胶片和佳能等成像公司均已将 NVIDIA DGX 超级计算机部署为 AI 基础设施,以此加速(sù)企业的 AI 开发。


    Clara SDK 是(shì)开放(fàng)式 NVIDIA Clara 平台的组成(chéng)部分,该平台(tái)可助力医学成像(xiàng)行业打造并部署先(xiān)进(jìn)的成像(xiàng)应用程序和支持(chí) AI 的工作流程(chéng)。


    MGH & BWH 临床数(shù)据科学中心已将 NVIDIA Clara SDK 纳(nà)入其 AI 部署(shǔ)策(cè)略。他(tā)们已开发出一种腹主动(dòng)脉瘤检测模型,同时(shí)正在将(jiāng)其部署至依托 NVIDIA Clara 的 Nuance AI 市(shì)场(chǎng)。


    “如果要使放射学从正在开发中的数(shù)千个全新 AI 应用程序中获益(yì),我们需(xū)要开辟一条在众多临(lín)床和(hé)影像中心(xīn)实现部署的路径(jìng)。该部(bù)署(shǔ)路径是在放射学领域提升 AI 采用(yòng)率的关键(jiàn)。”MGH & BWH 临床数据科学(xué)中心执行董事(shì) Mark Michalski 表示。


    您可以进一(yī)步了(le)解包含 GPU 加(jiā)速软件工具、库、AI 引擎、容器和示例应用程序的 Clara SDK 集合的更多(duō)信息。


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    放射(shè)学(xué)工(gōng)作流程需要数千种算法


    改变放射(shè)学的实践将需要数千种应用程序。鉴于对 AI 应用程序(xù)的(de)需求以及根据机构的患者、机器和实践(jiàn)情况以调整这些应用程序(xù)的需(xū)求,50 多家领先的医疗(liáo)保(bǎo)健机构(gòu)(包括 MGH、BWH、美国国(guó)立卫(wèi)生研究(jiū)院(yuàn)、加州大学旧金(jīn)山分(fèn)校、俄亥(hài)俄州立大学、梅奥医院和伦敦国王学院)已投资 NVIDIA DGX 系统来开发 AI 应用程序。


    为提高放射学行业构(gòu)建与调整 AI 应用(yòng)程序的能力,NVIDIA 已(yǐ)宣布两(liǎng)项关键技(jì)术:


    AI 辅(fǔ)助注释 SDK:可使(shǐ)放(fàng)射科医生以 10 倍(bèi)于传统注(zhù)释(shì)方(fāng)法(fǎ)的速度(dù)解锁数(shù)据值。


    用于医(yī)学成像的迁移学习(xí)工具包:可使医生根据患者(zhě)的情况(kuàng)定制和调整(zhěng) AI 应用程序。这项技术至关重(chóng)要,因为每种(zhǒng)放射学实践均独一无二,且具备特有的仪器、协议和患者统计资料。


    “在俄亥俄州立大学(xué),我们理(lǐ)解(jiě)这(zhè)些工(gōng)具的重要(yào)性。数据(jù)管护是算法开发生命周期中的主要瓶(píng)颈之一(yī)。而在医学成像领域,由于数据本身(shēn)就很复杂,加(jiā)上(shàng)高度(dù)训练的(de)注释器可用性十分有(yǒu)限,这种(zhǒng)说法(fǎ)便显(xiǎn)得尤为正确。”俄亥俄州立(lì)大学韦克斯(sī)纳(nà)医(yī)学中心成像信息学部负责(zé)人 Luciano Prevedello 表示。


    “该工具(jù)包(bāo)所使用的迁移学习等技术可显著减(jiǎn)少训练所需的(de)影像数量,同时还能(néng)避免降低算法性能,”Prevedello 继续说道,“这一工(gōng)具包,再配以(yǐ)效率更(gèng)高并能利用 AI 实现备案的数(shù)据管护流程,将为(wéi)算(suàn)法开发新(xīn)时代敞开大门。”


    俄(é)亥(hài)俄州立大学打(dǎ)造首个(gè)校内 AI 市场


    作为一(yī)所具备前沿学术水准的医学(xué)中心和(hé)高校,俄亥俄(é)州立大学韦克斯纳(nà)医(yī)学中心是美国(guó)首位(wèi)采用(yòng) NVIDIA Clara 平台打造(zào)校内 AI 临床影像市场(chǎng)的合作伙(huǒ)伴。


    俄(é)亥俄州立(lì)大学的(de) AI 市场将能使放射科医生(shēng)迅(xùn)速将深(shēn)度学习和(hé)机器学习应用(yòng)至(zhì)自身工(gōng)作(zuò)流程中。


    “人工智能(néng)的迅速应(yīng)用(yòng)已为医学成(chéng)像领域开辟(pì)了良好的机遇,” 俄亥俄州立大学韦(wéi)克斯纳医学中心成像信息学部放射科主任(rèn) Richard White 博士(shì)表示,“通过与(yǔ) NVIDIA 携手合作,我们已(yǐ)精简将 AI 集(jí)成至(zhì)工(gōng)作流程的(de)过程(chéng),这将能改(gǎi)善(shàn)患者的治疗(liáo)效果(guǒ)。”


    俄(é)亥(hài)俄州(zhōu)立大(dà)学将部署深度学习(xí)和机器学习,以提高在紧急情况下(如(rú)检(jiǎn)测脑溢血或(huò)冠状动脉疾病时(shí))的临床反应速度。这些算法可集成至许多临床工作(zuò)流程,例(lì)如急诊科的早期预警系统、放射科实验室的(de)工作明细(xì)表优化或阅览室的诊断助理。


    此外,这也会带来另(lìng)一个好处(chù):通过(guò)在部署平台上实现(xiàn)标准化,组织还有可能共享和(hé)集成由这种极速增长的生态系(xì)统所打造(zào)的各类优(yōu)秀的 AI 应(yīng)用程(chéng)序。


    美国国立卫生研究院将 AI 工具(jù)引入临床试验


    NVIDIA 也正与美国国(guó)立(lì)卫(wèi)生(shēng)研究院开展合作(zuò),该研究院运(yùn)营着全美最大的(de)研究医院(yuàn),且(qiě)每年会开展 1600 多次试验。


    NVIDIA 将安排研究人员和工(gōng)程(chéng)师与美国(guó)国立卫生研(yán)究院临床中心的临床医生携手开展项目。我们(men)的初始合作(zuò)项(xiàng)目(mù)将着重研究 AI 工具(jù),旨在(zài)简(jiǎn)化脑癌和(hé)肝癌的临床试验。


    此次(cì)联合(hé)开发项目(mù)还将专注于开(kāi)发(fā)集影像、基(jī)因组和(hé)临(lín)床数据(jù)于一体(tǐ)的 AI 工具(jù),以期(qī)为癌症患者提(tí)供精(jīng)准医疗。我们将通过一(yī)个以数据为中心的专用 AI 平台和基于深(shēn)度学(xué)习(xí)的影像组学(xué)来(lái)实现这一(yī)工作。


    “如要将深度(dù)学习等强大(dà)工具应用至医疗领域,我们需要组建(jiàn)一支能够真正(zhèng)囊括(kuò)医生、医院和计算机科学家的跨(kuà)学科(kē)团(tuán)队,让他们协同努力(lì)以发挥计(jì)算机模型在医学成像领(lǐng)域的潜力,并助力开(kāi)发预测性成像生(shēng)物标记。” 美(měi)国国立卫生(shēng)研究院临床(chuáng)中心放射学与成像科学部主任(rèn) Elizabeth Jones 博士表示。


    目前,放射科医生还在根据现有指导(dǎo)方针使用(yòng)人工测(cè)量肿瘤的(de)方式来确定癌症分期。相比之(zhī)下(xià),AI 将(jiāng)使用(yòng)普通观察者可能无法察(chá)觉(jiào)的方(fāng)式,通过自动描绘和(hé)测量肿瘤来改变这一过程。

    此外,AI 还(hái)有可能结合使用肿瘤大小以外的数据(jù)和其他当前所用的分期(qī)标(biāo)准(zhǔn),从而提高癌症分(fèn)期的准确(què)度。AI 发现的新型成像(xiàng)生(shēng)物标记可用于临(lín)床试验(yàn),让我们进一步接近兼(jiān)具预测性和个人(rén)化的精准医疗。


    为将 AI 引向全球的放射学(xué)事业,我们要(yào)让放射(shè)科医生参与面向患者的算法创建与调整(zhěng)工作中来(lái)。另外很重要的(de)一点是,我(wǒ)们需为这些医生提供标准化(huà)途径,使其与(yǔ)同事(shì)分享和整合这些突破性成果,同时还要使他们能在较小的监(jiān)管或隐私(sī)风(fēng)险下开展现(xiàn)场数据分析。


    智能仪器和(hé)自(zì)动化(huà)工作(zuò)流(liú)程已成为(wéi)现实(shí)。NVIDIA 正在与行(háng)业思想领袖开展合作,让放射学能通过(guò) NVIDIA Clara 平台跨越 AI 鸿沟(gōu)。


    关于NVIDIA


    NVIDIA(纳斯达克股(gǔ)票代码:NVDA)在(zài)1999年(nián)发(fā)明的(de)GPU激发了PC游戏(xì)市场(chǎng)的增长,重新定义(yì)了现代计(jì)算机(jī)显(xiǎn)卡,并且对(duì)并行计算进(jìn)行了革新。最近,通(tōng)过将GPU作为(wéi)可以感知和理(lǐ)解世界的计算机、机器人乃至自动(dòng)驾驶汽车的大脑,GPU深度学习再度点(diǎn)燃(rán)了全新的计算时代——现代人工(gōng)智(zhì)能。

    关键词: 人工(gōng)智能




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