源之原味

今天医生是超级英雄, 超人明天

 

这篇文章来自 nvidia.com。原始 url 是: https://blogs.nvidia.com/blog/2018/04/23/ai-healthcare-wmif/

以下内容由机器翻译生成。如果您觉得可读性不好, 请阅读原文或 点击这里.

AI 是我们这个时代最重要的技术, 而早期发现是我们这个时代最重要的医学挑战。人工智能的令人难以置信的突破使医生能够及早看到疾病并更好地理解它。

这就是为什么 NVIDIA 创始人和 CEO 詹森在发言 世界医学创新论坛 (WMIF) 本周在波士顿。全球1000多名行业和学术界的领导者将在 AI 和医疗保健的交汇处分享最近的创新, 这是黄的重点 炉边聊天.

NVIDIA 的医疗记录

NVIDIA 在虚拟现实游戏、AI 和自驾车汽车上的作品不断地占据着头条新闻。隐藏在我们的图表是伟大的工作, 我们与合作伙伴在医疗保健。

最早的应用 cuda, 我们的 GPU 计算平台, 是医学成像和生命科学。在15年前发明的, 迭代重建是一种新的计算层析成像算法, 它承诺 X 射线剂量的减少, 但计算成本太高。NVIDIA GPUs 使 GE 医疗的革命 CT 家族能够减少82% 的辐射。

通过 GPU 计算, 超声波也得到了革命性的改变;GE 医疗保健的生动 E95 可以执行实时4D 成像, 以看到血液流经心脏。

NVIDIA GPU 计算使 Schulten 在伊利诺伊大学的计算生物物理实验室的生命科学研究人员能够在比其他更大的规模1,000x 模拟分子动力学。这使得他们在 HIV 衣壳的观点和有史以来第一次模拟整个生命形态, 即卫星烟草花叶病毒之前, 从未见过。

ThermoFisher 科学工程师加速他们的基因测序算法250x 与 NVIDIA GPUs, 并创造了离子 S5 下一代测序系统-一个突破, 成本和时间节省, 以分析目标基因序列。

在斯德哥尔摩大学, NVIDIA GPUs 使研究员埃里克戴夫·林达尔的 RELION 成像应用, 以处理和重建3D 图像的分子结构。RELION 是诺贝尔奖获奖的低温电子显微镜的成像软件。低温 EM 让研究人员在中期运动中冻结分子, 第一次看到原子水平的生物过程。《自然》杂志称冷冻 EM 是其科学的 "年度方法"。

十年来, 医疗保健一直是 NVIDIA 的焦点。

人工智能给医生超人的力量

六年前, 当亚历克斯 Krizhevsky 赢得 ImageNet 国际计算机图像识别大赛时, 深入学习就爆发到了计算场景中。Krizhevsky 使用 NVIDIA GPUs 训练他的八层深神经网络, 称为 AlexNet。

认识到这种软件开发方法的重要性, NVIDIA 深入学习, 相信这将导致人工智能的进步, 帮助解决前所未有的问题。这是一个很好的决定。今天, 深入学习软件已经实现了超人模式识别能力-在视觉, 声音, 语音和许多其他形式的感知。

今年, 我们宣布了新的沃尔特 GPU-第一个处理器, 同样擅长计算机图形, 科学计算和深入学习。与沃尔特的张量核心体系结构, AlexNet 可以训练500x 的速度比仅仅六年前。NVIDIA 正在以闪电速度推进人工智能计算。

医学影像学研究人员发现了深入学习的力量。在去年举行的医学影像大会上, 有一半的论文提交给了 MICCAI, 应用了深入的学习。我们正在与300多个医疗保险公司合作, 通过深入学习来应对现在可能面临的挑战。他们一起筹集了超过15亿美元。Arterys, 蝴蝶网络, RADLogics, Viz.Ai 和斑马正在做令人兴奋的工作, 在医学成像, 与许多 Ai 识别模型, 现在 FDA 批准。

进步是惊人的, 这只是第一阶段。

的未来

AI 是真正伟大的承诺, 以增加未来超人医生。进步的步伐是令人难以置信的。

如何把这项技术交给医生?我们如何将这项技术集成到当前的基础结构中, 这是非常谨慎地创建的, 以保护病人数据?

我们最近宣布了一个新的 GPU 计算平台, 称为 克拉拉, 这加速了不同模式的成像, 各种类型的神经网络体系结构, 以及任何可视化方法--从栅格化、容量到射线追踪。克拉拉是为数据中心而建的, 它将我们的产品扩展到医疗设备、工作站、"在", 或者任何云中。克拉拉可以用来在医学影像上进行最新的突破, 实际上, 并立即升级世界300万医疗器械。

这是一个体系结构, 它可以在任何地方运行相同的软件。

克拉拉医学成像超级计算机

我们与医疗保健的领导者合作。在医学影像方面, 我们与 GE、西门子、飞利浦和细微差别有很大的合作关系。我们最近宣布与佳能医疗系统建立新的合作伙伴关系, 将 AI 超级计算机用于医院。我们与领先的研究医院, 包括马萨诸塞州总医院, 百翰和妇女医院, 梅奥诊所的合作伙伴, 美国国立卫生研究院, 如 Paige.AI 和 PathAI, 正在致力于人工智能的计算病理。

我们所有人都有一个目的--赋予未来的医生以超人的能力, 以便能提供更好的医疗保健。

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