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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。

對話英偉達醫療VP:瘋狂吸粉的Clara平台會將AI醫療帶向怎樣的未來
↑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:leiphoneSource

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Freddie

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擔任3C技術編輯已有數年。3C業界水深,繼續努力。