英伟达升级了其GPU,以加速人工智能驱动的医疗诊断和药物发现

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近年来,人工智能迅速发展,各大公司也在不断加大对人工智能的投入。英伟达表示,人工智能已经可以可靠地用于诊断疾病和发现新药了。

为了实现这些新功能,英伟达这家图形处理单元芯片和计算机制造商宣布,它正在与两个团队合作,包括开放式AI架构和参考实施的美国放射学院,以及加速治疗机会医学联盟新的超级计算机平台。

开放式AI架构和参考实施针对的是放射科医师,他们擅长使用医学成像来诊断和治疗疾病。参考实现使用了Nvidia Clara AI工具包,它提供了三个关键的AI功能,包括AI辅助注释、转移学习和联合学习。放射科医生可以创建新的算法,对其进行验证,与同事共享,并将其应用于各种诊断目的,同时确保用于训练它们的数据保持安全。

Nvidia Clara AI工具包被打包在新的ACR AI- lab软件平台中,该软件平台可供放射科医生免费使用,并根据自己的患者数据开发AI算法。美国放射学院数据科学研究所的首席医疗官Bibb Allen表示:“这是ACR数据科学研究所一项非凡项目的初始阶段。放射科医生可以在任何实践环境中参与他们自己机构人工智能的开发,使用自己患者的数据来满足临床需求。”

这种实现方式与以前的程序之间的关键区别之一是,人工智能模型被用于患者数据中,而不是数据被移动到模型中。这样做的好处是,所使用的任何数据都应该保密。英伟达表示,这还有助于提高人工智能训练的多样性,提高算法的有效性,并可以帮助放射科医生学会根据其特定的临床需求调整人工智能模型。

在俄亥俄州立大学的一个试点项目中,那里的放射科医生引进了一种人工智能模型,这种模型最初是由马萨诸塞州总医院和布莱根女子医院临床数据科学中心的医生创建的。OSU的医生们将自己的数据添加到模型中,以改进原有的算法。在几天的时间里,医生们提出了一个非常精确的“心脏计算机断层血管成像模型”,可以用于诊断心脏病。

更重要的是,这个模型是由没有任何编程经验、没有任何机密数据共享的放射科医生创建的。

英伟达负责医疗保健的副总裁Kimberly Powell在新闻发布会上说:“放射科医生希望参与其中,他们想建立满足他们需求的算法。”

另外,俄亥俄州立大学威克斯纳医学中心放射学和医学影像信息学系主任理Richard White表示,“在医院之间建立一个人工智能网络,将创造出更强大的算法、更高的效率,并可能为患者带来更好的结果。”

英伟达还希望通过新药研发来帮助患者获得更好的治疗结果。为此,它与ATOM合作开发了一个新的基于AI的平台,旨在加速这一进程。

ATOM成立于2017年,旨在加快研发新药的漫长过程。它表示,该平台可以处理各种复杂数据,包括物理化学性质、体外检测结果和匿名的人体临床数据。有了这些,医生可以使用数据驱动模型并生成分子设计来帮助设计新药,然后可以在计算机环境中模拟新药的效果。

ATOM的平台运行在一台由英伟达的GPU驱动的超级计算机上,该组织表示将向医学研究界提供这一平台,以帮助其更快地研发新药。ATOM董事会成员、加州大学旧金山分校商业发展、创新和伙伴关系副校长Barry Selick说:“与英伟达合作,我们打算推进药物设计中计算的作用,减少实验瓶颈,并加快药物研发。”

Constellation Research Inc.的分析师Holger Mueller表示,英伟达正在努力将人工智能推进到其生命的下一个阶段,即行业专业化。

Mueller说:“很高兴看到英伟达让人工智能应用程序的开发变得更容易,特别是在医疗领域,由于专业知识和患者隐私的关系,让医生自己开发应用程序非常重要。同样,与ATOM等具有前瞻性的机构合作也有助于验证和传播新的最佳实践。”还有一个需要考虑的重要问题是,特定行业是否需要自己的专用硬件。

原文链接:https://siliconangle.com/2019/04/08/nvidia-spins-gpus-accelerate-ai-driven-medical-diagnosis-drug-discovery/

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