人工智能赋予医生更强大的力量
人工智能 (ai) 是我们这个时代的重要技术，而早期检测是一项重大的医学挑战。ai方面的突破性进展让医生有可能更早地发现疾病，并更好地了解病情。
正因如此，nvidia创始人兼首席执行官黄仁勋先生在近日于波士顿举办的世界医疗创新论坛 (wmif，world medical innovation forum) 上发表了演讲。超过1000位全球行业领袖和学术界人士分享了最新的ai与医疗业的交叉创新 - 这也是黄仁勋先生关注的重点。
nvidia的医疗史
nvidia在vr游戏、ai 和自动驾驶汽车领域的成果不断抢占新闻头条。以下图表则展现了nvidia与医疗保健业的合作伙伴联手取得的非凡成绩。
十多年来，医疗保健一直是nvidia的关注焦点。
nvidia的gpu计算平台cuda一开始的应用领域就是医疗成像与生命科学。发明于15年前的迭代重建算法是计算机断层扫描（ct，computed tomography）领域的一种新算法，虽然可减少x射线剂量，但其计算量过于庞大。通过nvidia gpu，ge healthcare的ct系列产品将辐射量降低了82%。
gpu计算也给超声波技术带来了翻天覆地的变化。ge healthcare的vivid e95可以实现实时4d成像以查看流经心脏的血液。
利用nvidia gpu计算，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校klaus schulten计算生物物理学实验室的生命科学研究人员能够实现更大规模的分子动力学仿真，其规模可达到其他实现方式的1000倍。这使得他们创建出了前所未见的hiv病毒衣壳视图，并率先完成了烟草花叶病毒的完整生命形态的仿真。
thermofisher scientific工程师利用nvidia gpu将其基因测序算法速度加快了250倍，并创建了ion s5 新一代测序系统，在分析定向基因序列方面实现了突破性的成本和时间节省。
在斯德哥尔摩大学，nvidia gpu使研究人员erik lindahl的relion成像应用能够处理和重建分子结构的3d图像。relion是荣获诺贝尔奖的冷冻电镜软件。cryo-em可让研究人员冻结处于运动中的分子，并首次实现在原子水平上观测生物进程。《自然》期刊将cryo-em评为科学领域的“年度技术（method of the year）”。
ai赋予医生“超人”般的力量
六年前，alex krizhevsky在国际计算机图像识别大赛imagenet中胜出，深度学习也引起了计算机界的关注。krizhevsky就是用nvidia gpu来训练其名为alexnet的八层深度神经网络。
在认识到这种软件开发方法的重要性之后，nvidia全力投入深度学习，认定这种技术能推动ai的进步，帮助解决一直以来的棘手问题。这是一项明智的决策。如今，深度学习软件已经实现了超人般的模式识别能力，包括视觉、声音、语音和许多其他感知形式。
今年，nvidia宣布推出新的volta gpu，这是nvidia的首款同时擅长计算机图形学、科学计算和深度学习的处理器。凭借volta的tensor core架构，alexnet的训练速度比六年前快500倍。nvidia正在以惊人的速度推进ai计算的发展。
医学成像研究人员已经发现了深度学习的力量。在去年举办的医学影像计算与计算机辅助介入国际会议（miccai 2017）上发表的论文中，有一半的主题是应用深度学习。nvidia目前正在与300多家医疗初创公司合作，通过深度学习应对当今存在的挑战。如今这些企业募集的资金总额已经超过15亿美元。arterys、butterfly networks、radlogics、viz.ai和zebra在医学成像领域都已经取得了令人振奋的成绩，许多ai识别模型现已通过fda批准。
进步十分惊人，而这仅仅是第一阶段。
未来发展
ai是一项真正伟大的技术，将成就未来的“超人”型医生，而且其进展步伐同样令人难以置信。
我们该如何将这种技术交到医生手中？我们该如何将这项技术整合到当前基础设施中，且同时能够保障患者的数据安全？
近期，nvidia宣布了clara新型gpu计算平台，它能加速不同形式的成像、所有类型的神经网络架构以及任何可视化方法，从光栅化、容积成像到光线追踪皆包括其中。clara专为数据中心创建，可扩展任意产品，从嵌入式医疗设备、工作站、本地数据中心一直到云。clara可以用来运行医学成像领域的最新技术，并可立即升级全球300万种医疗器械。
这是一种统一的架构，包含可在任意位置运行的相同软件。
nvidia与医疗保健领域的领军者积极开展合作。在医学成像领域，nvidia与ge、西门子、飞利浦和nuance都有着良好的合作关系。近期还宣布了与佳能医疗系统建立新的合作关系，将ai超级计算机部署到医院。nvidia与领先的研究医院，包括马萨诸塞州综合医院（massachusetts general hospital）、布列根和妇女医院（brigham and women’s hospital）和梅奥诊所(mayo clinic），美国国家卫生研究院，以及包括 paige.ai和pathai等初创公司积极开展合作，这些研究机构都在致力于研究ai助力的计算病理学。
我们都有着一个共同的目标：赋予未来的医生“超人”般的能力，提供更好的医疗保健服务。
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正因如此，nvidia创始人兼首席执行官黄仁勋先生在近日于波士顿举办的世界医疗创新论坛 (wmif，world medical innovation forum) 上发表了演讲。超过1000位全球行业领袖和学术界人士分享了最新的ai与医疗业的交叉创新 - 这也是黄仁勋先生关注的重点。
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nvidia在vr游戏、ai 和自动驾驶汽车领域的成果不断抢占新闻头条。以下图表则展现了nvidia与医疗保健业的合作伙伴联手取得的非凡成绩。
十多年来，医疗保健一直是nvidia的关注焦点。
nvidia的gpu计算平台cuda一开始的应用领域就是医疗成像与生命科学。发明于15年前的迭代重建算法是计算机断层扫描（ct，computed tomography）领域的一种新算法，虽然可减少x射线剂量，但其计算量过于庞大。通过nvidia gpu，ge healthcare的ct系列产品将辐射量降低了82%。
gpu计算也给超声波技术带来了翻天覆地的变化。ge healthcare的vivid e95可以实现实时4d成像以查看流经心脏的血液。
利用nvidia gpu计算，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校klaus schulten计算生物物理学实验室的生命科学研究人员能够实现更大规模的分子动力学仿真，其规模可达到其他实现方式的1000倍。这使得他们创建出了前所未见的hiv病毒衣壳视图，并率先完成了烟草花叶病毒的完整生命形态的仿真。
thermofisher scientific工程师利用nvidia gpu将其基因测序算法速度加快了250倍，并创建了ion s5 新一代测序系统，在分析定向基因序列方面实现了突破性的成本和时间节省。
在斯德哥尔摩大学，nvidia gpu使研究人员erik lindahl的relion成像应用能够处理和重建分子结构的3d图像。relion是荣获诺贝尔奖的冷冻电镜软件。cryo-em可让研究人员冻结处于运动中的分子，并首次实现在原子水平上观测生物进程。《自然》期刊将cryo-em评为科学领域的“年度技术（method of the year）”。
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六年前，alex krizhevsky在国际计算机图像识别大赛imagenet中胜出，深度学习也引起了计算机界的关注。krizhevsky就是用nvidia gpu来训练其名为alexnet的八层深度神经网络。
在认识到这种软件开发方法的重要性之后，nvidia全力投入深度学习，认定这种技术能推动ai的进步，帮助解决一直以来的棘手问题。这是一项明智的决策。如今，深度学习软件已经实现了超人般的模式识别能力，包括视觉、声音、语音和许多其他感知形式。
今年，nvidia宣布推出新的volta gpu，这是nvidia的首款同时擅长计算机图形学、科学计算和深度学习的处理器。凭借volta的tensor core架构，alexnet的训练速度比六年前快500倍。nvidia正在以惊人的速度推进ai计算的发展。
医学成像研究人员已经发现了深度学习的力量。在去年举办的医学影像计算与计算机辅助介入国际会议（miccai 2017）上发表的论文中，有一半的主题是应用深度学习。nvidia目前正在与300多家医疗初创公司合作，通过深度学习应对当今存在的挑战。如今这些企业募集的资金总额已经超过15亿美元。arterys、butterfly networks、radlogics、viz.ai和zebra在医学成像领域都已经取得了令人振奋的成绩，许多ai识别模型现已通过fda批准。
进步十分惊人，而这仅仅是第一阶段。
未来发展
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我们该如何将这种技术交到医生手中？我们该如何将这项技术整合到当前基础设施中，且同时能够保障患者的数据安全？
近期，nvidia宣布了clara新型gpu计算平台，它能加速不同形式的成像、所有类型的神经网络架构以及任何可视化方法，从光栅化、容积成像到光线追踪皆包括其中。clara专为数据中心创建，可扩展任意产品，从嵌入式医疗设备、工作站、本地数据中心一直到云。clara可以用来运行医学成像领域的最新技术，并可立即升级全球300万种医疗器械。
这是一种统一的架构，包含可在任意位置运行的相同软件。
nvidia与医疗保健领域的领军者积极开展合作。在医学成像领域，nvidia与ge、西门子、飞利浦和nuance都有着良好的合作关系。近期还宣布了与佳能医疗系统建立新的合作关系，将ai超级计算机部署到医院。nvidia与领先的研究医院，包括马萨诸塞州综合医院（massachusetts general hospital）、布列根和妇女医院（brigham and women’s hospital）和梅奥诊所(mayo clinic），美国国家卫生研究院，以及包括 paige.ai和pathai等初创公司积极开展合作，这些研究机构都在致力于研究ai助力的计算病理学。
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