美國芝加哥—RSNA—2018年11月28日—NVIDIA 在北美放射學(xué)會年會 (RSNA) 推出全新軟件并宣布新的合作伙伴,,以優(yōu)化護理質(zhì)量,、渠道和成本。
放射學(xué)領(lǐng)域的人工智能研究已在改善護理質(zhì)量,、渠道和成本方面展現(xiàn)出巨大潛力,。然而,,如果要將該研究應(yīng)用到臨床實踐,我們?nèi)孕韬献骰锇榈亩αχС?。正因如此,,NVIDIA 始終不遺余力地擴大自身的醫(yī)療保健合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)。
我們現(xiàn)正與 75 家合作伙伴攜手合作,以致力于將 AI 應(yīng)用至醫(yī)療保健領(lǐng)域,。這一數(shù)字每月都在增長,。我們的合作伙伴包括各類醫(yī)療中心、醫(yī)學(xué)成像公司,、研究機構(gòu),、醫(yī)療保健初創(chuàng)公司和醫(yī)療保健服務(wù)提供商。
許多合作伙伴都將參加本周于芝加哥舉辦的北美放射學(xué)會年會,。除在該年會上展示我們的合作成果外,,我們還將宣布幾項重要的發(fā)展進程:
發(fā)布 NVIDIA Clara 軟件開發(fā)套件 (SDK)
公布用于醫(yī)學(xué)成像的遷移學(xué)習(xí)工具包和 AI 輔助注釋 SDK
俄亥俄州立大學(xué)正與 NVIDIA 開展合作,利用 NVIDIA Clara 平臺打造首個校內(nèi) AI 市場
美國國立衛(wèi)生研究院正與 NVIDIA 開展合作,,將 AI 工具引入臨床試驗
智能成像:現(xiàn)已發(fā)布 Clara SDK
憑借最新發(fā)布的 Clara SDK,,開發(fā)者可輕松利用他們擁有的任何 GPU 平臺部署 AI、可視化或計算密集型應(yīng)用程序(如影像重建),。
十多年以來,,NVIDIA GPU 一直在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。診斷影像形態(tài)依靠我們的 GPU 實現(xiàn)實時,、頂尖的影像重建,,其中包括用于減少 CT 掃描輻射劑量的迭代重建、可縮短核磁共振成像 (MRI) 掃描時間的壓縮感知以及能夠提高超聲影像質(zhì)量的軟件波束賦形,。
此外,,AI 甚至還能進一步改進影像采集。成像儀器需通過 AI 確??刹杉阶顑?yōu)質(zhì)的影像,。聯(lián)影、富士膠片和佳能等成像公司均已將 NVIDIA DGX 超級計算機部署為 AI 基礎(chǔ)設(shè)施,,以此加速企業(yè)的 AI 開發(fā),。
Clara SDK 是開放式 NVIDIA Clara 平臺的組成部分,該平臺可助力醫(yī)學(xué)成像行業(yè)打造并部署先進的成像應(yīng)用程序和支持 AI 的工作流程,。
MGH & BWH 臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心已將 NVIDIA Clara SDK 納入其 AI 部署策略,。他們已開發(fā)出一種腹主動脈瘤檢測模型,同時正在將其部署至依托 NVIDIA Clara 的 Nuance AI 市場,。
“如果要使放射學(xué)從正在開發(fā)中的數(shù)千個全新 AI 應(yīng)用程序中獲益,,我們需要開辟一條在眾多臨床和影像中心實現(xiàn)部署的路徑。該部署路徑是在放射學(xué)領(lǐng)域提升 AI 采用率的關(guān)鍵,?!盡GH & BWH 臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心執(zhí)行董事 Mark Michalski 表示。
您可以進一步了解包含 GPU 加速軟件工具,、庫,、AI 引擎,、容器和示例應(yīng)用程序的 Clara SDK 集合的更多信息。
放射學(xué)工作流程需要數(shù)千種算法
改變放射學(xué)的實踐將需要數(shù)千種應(yīng)用程序,。鑒于對 AI 應(yīng)用程序的需求以及根據(jù)機構(gòu)的患者,、機器和實踐情況以調(diào)整這些應(yīng)用程序的需求,50 多家領(lǐng)先的醫(yī)療保健機構(gòu)(包括 MGH,、BWH,、美國國立衛(wèi)生研究院、加州大學(xué)舊金山分校,、俄亥俄州立大學(xué),、梅奧醫(yī)院和倫敦國王學(xué)院)已投資 NVIDIA DGX 系統(tǒng)來開發(fā) AI 應(yīng)用程序。
為提高放射學(xué)行業(yè)構(gòu)建與調(diào)整 AI 應(yīng)用程序的能力,,NVIDIA 已宣布兩項關(guān)鍵技術(shù):
AI 輔助注釋 SDK:可使放射科醫(yī)生以 10 倍于傳統(tǒng)注釋方法的速度解鎖數(shù)據(jù)值,。
用于醫(yī)學(xué)成像的遷移學(xué)習(xí)工具包:可使醫(yī)生根據(jù)患者的情況定制和調(diào)整 AI 應(yīng)用程序。這項技術(shù)至關(guān)重要,,因為每種放射學(xué)實踐均獨一無二,,且具備特有的儀器、協(xié)議和患者統(tǒng)計資料,。
“在俄亥俄州立大學(xué),,我們理解這些工具的重要性。數(shù)據(jù)管護是算法開發(fā)生命周期中的主要瓶頸之一,。而在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域,,由于數(shù)據(jù)本身就很復(fù)雜,加上高度訓(xùn)練的注釋器可用性十分有限,,這種說法便顯得尤為正確,。”俄亥俄州立大學(xué)韋克斯納醫(yī)學(xué)中心成像信息學(xué)部負責(zé)人 Luciano Prevedello 表示,。
“該工具包所使用的遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)可顯著減少訓(xùn)練所需的影像數(shù)量,,同時還能避免降低算法性能,”Prevedello 繼續(xù)說道,,“這一工具包,,再配以效率更高并能利用 AI 實現(xiàn)備案的數(shù)據(jù)管護流程,,將為算法開發(fā)新時代敞開大門,。”
俄亥俄州立大學(xué)打造首個校內(nèi) AI 市場
作為一所具備前沿學(xué)術(shù)水準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)中心和高校,,俄亥俄州立大學(xué)韋克斯納醫(yī)學(xué)中心是美國首位采用 NVIDIA Clara 平臺打造校內(nèi) AI 臨床影像市場的合作伙伴,。
俄亥俄州立大學(xué)的 AI 市場將能使放射科醫(yī)生迅速將深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用至自身工作流程中。
“人工智能的迅速應(yīng)用已為醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域開辟了良好的機遇,,” 俄亥俄州立大學(xué)韋克斯納醫(yī)學(xué)中心成像信息學(xué)部放射科主任 Richard White 博士表示,,“通過與 NVIDIA 攜手合作,我們已精簡將 AI 集成至工作流程的過程,這將能改善患者的治療效果,?!?/p>
俄亥俄州立大學(xué)將部署深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí),以提高在緊急情況下(如檢測腦溢血或冠狀動脈疾病時)的臨床反應(yīng)速度,。這些算法可集成至許多臨床工作流程,,例如急診科的早期預(yù)警系統(tǒng)、放射科實驗室的工作明細表優(yōu)化或閱覽室的診斷助理,。
此外,,這也會帶來另一個好處:通過在部署平臺上實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,組織還有可能共享和集成由這種極速增長的生態(tài)系統(tǒng)所打造的各類優(yōu)秀的 AI 應(yīng)用程序,。
美國國立衛(wèi)生研究院將 AI 工具引入臨床試驗
NVIDIA 也正與美國國立衛(wèi)生研究院開展合作,,該研究院運營著全美最大的研究醫(yī)院,且每年會開展 1600 多次試驗,。
NVIDIA 將安排研究人員和工程師與美國國立衛(wèi)生研究院臨床中心的臨床醫(yī)生攜手開展項目,。我們的初始合作項目將著重研究 AI 工具,旨在簡化腦癌和肝癌的臨床試驗,。
此次聯(lián)合開發(fā)項目還將專注于開發(fā)集影像,、基因組和臨床數(shù)據(jù)于一體的 AI 工具,以期為癌癥患者提供精準(zhǔn)醫(yī)療,。我們將通過一個以數(shù)據(jù)為中心的專用 AI 平臺和基于深度學(xué)習(xí)的影像組學(xué)來實現(xiàn)這一工作,。
“如要將深度學(xué)習(xí)等強大工具應(yīng)用至醫(yī)療領(lǐng)域,我們需要組建一支能夠真正囊括醫(yī)生,、醫(yī)院和計算機科學(xué)家的跨學(xué)科團隊,,讓他們協(xié)同努力以發(fā)揮計算機模型在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的潛力,并助力開發(fā)預(yù)測性成像生物標(biāo)記,?!?美國國立衛(wèi)生研究院臨床中心放射學(xué)與成像科學(xué)部主任 Elizabeth Jones 博士表示。
目前,,放射科醫(yī)生還在根據(jù)現(xiàn)有指導(dǎo)方針使用人工測量腫瘤的方式來確定癌癥分期,。相比之下,AI 將使用普通觀察者可能無法察覺的方式,,通過自動描繪和測量腫瘤來改變這一過程,。
此外,AI 還有可能結(jié)合使用腫瘤大小以外的數(shù)據(jù)和其他當(dāng)前所用的分期標(biāo)準(zhǔn),,從而提高癌癥分期的準(zhǔn)確度,。AI 發(fā)現(xiàn)的新型成像生物標(biāo)記可用于臨床試驗,讓我們進一步接近兼具預(yù)測性和個人化的精準(zhǔn)醫(yī)療,。
為將 AI 引向全球的放射學(xué)事業(yè),,我們要讓放射科醫(yī)生參與面向患者的算法創(chuàng)建與調(diào)整工作中來,。另外很重要的一點是,我們需為這些醫(yī)生提供標(biāo)準(zhǔn)化途徑,,使其與同事分享和整合這些突破性成果,,同時還要使他們能在較小的監(jiān)管或隱私風(fēng)險下開展現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析。
智能儀器和自動化工作流程已成為現(xiàn)實,。NVIDIA 正在與行業(yè)思想領(lǐng)袖開展合作,,讓放射學(xué)能通過 NVIDIA Clara 平臺跨越 AI 鴻溝。