對話NVIDIA 醫療VP：NVIDIA Clara平台會將AI醫療帶向怎樣的未來

發布近兩個月來，NVIDIA Clara平台已經吸引到近四百家公司註冊。

和CUDA一樣，Clara的推出是NVIDIA 在GPU易用性方面做出的又一努力。但和CUDA不同的是，Clara垂直於醫療領域，從軟體層面幫助開發者在GPU平台部署計算密集型醫療AI應用程序，例如影像重建、病灶識別等。

近日，雷鋒網採訪到 NVIDIA 醫療業務全球副總裁 Kimberly Powell，就Clara能夠提供的能力、合作夥伴生態圈、下一步規劃等問題進行了探討。

↑圖：Kimberly Powell

Clara如何支持醫療AI的開發？

Kimberly Powell 稱使用Clara部署醫療AI系統有兩點直接優勢。

其一，利用Clara平台，醫院的影像設備及IT系統可以藉助網絡連接到具有AI能力的中央工作站，對設備的性能需求較低，只需具備聯網能力即可。

其二，對於中央工作站而言，借助Clara的並行計算能力，包括訓練、推理、模擬、仿真在內的多種AI任務可以在同一個GPU上同時進行，降低硬體成本及時間成本。

從平台構成角度說，Clara包含一個適用於醫學影像的遷移學習工具包（TLT）和AI輔助篩查SDK。

TLT是一個Python軟件包，可運行在NVIDIA Pascal、Volta以及Turing架構的GPU上，為開發者提供簡單易用的遷移學習模型訓練能力，訓練好的模型可被部署至Clara平台進行推理。

在2018 MICCAI會議上，NVIDIA 的3D MRI腦部腫瘤分割技術獲得了BrATS挑戰賽第一名的成績，該技術使用自動編碼器正則化方法。在首個公開發布的TLT版本中，NVIDIA 將此預訓練模型打包提供給開發者。此外，NVIDIA 也將3D胰腺、3D腦部腫瘤、門靜脈CT等數據打包在TLT中。

Clara SDK仍在發展中，就目前來說，它為醫學應用程序開發者提供一套GPU加速庫，用於計算、高級可視化等代碼環節。

NVIDIA 表示，隨著Clara SDK的發展變化，還將提供可用於構建硬體抽象應用程序的容器，用於提高醫學影像技術，包括重建、圖像處理、分割、分類和3D渲染等技術的易用性，也可支持開發者在多個計算環境（包括嵌入式、預置式或云端）中部署應用程式。

Kimberly Powell 直言，Clara目前還處在較為早期的階段，後續還將持續完善。目前，NVIDIA 已經明確了Clara的完善方向，包括與外部硬體系統之間的互聯互通、支持通訊協議、增加更多的加速引擎等。此外，NVIDIA 還希望幫助初創企業加速方案的部署。

長遠看來，NVIDIA 希望通過AI技術達到醫療領域知識經驗的共享，即不論在怎樣的醫院，看什麼水平的醫生，通過怎樣的設備成像，得到的檢驗報告都是一樣的。

因地制宜的本土策略與四類合作夥伴

不論是在醫療AI領域還是廣泛的科技領域，NVIDIA 始終將自己定位為底層技術的賦能者。身為硬體廠商，通過軟件工具支持開發者，構建自身的GPU生態。

Kimberly Powell 談到，與美國相比，中國的醫療系統呈現出更加多元的特點。她介紹道，在美國談到將AI應用於醫療行業的時候，更多是把AI算法深度集成到已經很成熟的醫療設備中，或者整個分析過程的工作流程中，且醫生在使用醫療設備方面多經過良好培訓。而在中國，AI算法多由新興的​​科技公司開發，並非直接集成到設備或者醫院的工作流程中，且中國三甲和鄉村醫生水平相差懸殊，很多基層醫生不具備專業的閱片能力。

Kimberly Powell 表示，在中國這樣的多元醫療大環境下，Clara平台將發揮更強大的作用。首先，Clara在結構上分為多層，從最底層的cuDNN，到多任務並行引擎，再到最頂層的開發工具、數據集和函數庫，Clara能為不同需求的合作夥伴提供多種層級組合的支持。

其次，中國參差的醫療水平帶來了廣泛的分診需求，在Clara的支持下，基層醫院能夠本地架設中央工作站，或僅通過網絡連接遠程調用中央工作站的接口，為基層醫生提供醫學影像初篩的AI能力。

抱著在中國充分落地的願景，NVIDIA 正積極構建自己的本土化生態。Kimberly Powell 介紹，NVIDIA 目前有四大類型的合作夥伴。

首先，醫學學術界及計算機科學界的合作夥伴。在學術科研方面，NVIDIA 建立了人工智能實驗室NVAIL，NVAIL是全球化的針對科研合作夥伴開展的項目。

第二，初創企業。NVIDIA 的Inception（初創加速計劃）項目正致力於此。NVIDIA 在中國派駐團隊，為初創企業提供技術支持，並在新技術推向市場前提供給初創企業率先使用，甚至幫助初創企業進行方案及產品的市場宣傳和推廣。

第三，產業界商業化的合作夥伴。NVIDIA 與眾多中國醫療公司，如華大基因、聯影智能在代碼開發層面合作，並進行聯合的商業運作。

第四，政府合作。NVIDIA 正關注不同的國家和地區政府的重大科研的項目方向以及相關政策，當發現某國政府有科研需求時，NVIDIA 會向其尋求國家級合作。

目前，就中國而言，NVIDIA 在醫療領域已經收穫包括平安保險、華大基因、碳雲智能、聯影智能、推想科技等在內的眾多合作夥伴。

數據壓力下的醫療AI未來

NVIDIA 認為，醫學領域正面臨著前所未有的數據壓力。這其中，目前我們所面臨的三維、四維醫療影片的傳輸、存儲與處理並非最嚴峻的問題。可穿戴設備實時生成的人體健康數據，基因組學、細胞學、大分子研究以及新藥開發過程中需要處理的龐雜數據……這些數據所帶來的挑戰將遠超當下。

Kimberly Powell：「你可以想像一下，未來每時每刻，世界範圍內所有的醫院都在產生電子病歷，所有的放射科都在生成多維影像，所有人的手機、智能手錶都在採集健康數據，將會對人類的數據處理能力帶來多大的挑戰。」。

同時，她也表示：「醫療產業將會是世界上對於計算能力需求最大的產業，NVIDIA 將致力於此，通過高性能計算機、AI、仿真模擬等技術，幫助世界實現這樣的未來。」

消息/圖片來源：leiphone、Source