英伟达DLI和迁移学习将推动医疗跨科整合
人工智能、机器学习、深度学习这三个不断被深入开发的技术，医疗影像的大数据分析用得上、在医院的病患分析人脸辨识也用得上、而在b2c端的在线皮肤状况检测也用得上。英伟达解决方案架构暨工程副总裁marc hamilton认为，借由各种终端设备和物联网仪器收集而来的数据，经过强大的边缘运算系统汇总分析之后，已能产出对场域相当有价值的应用。英伟达也透过深度学习学院，教导医疗专业人员如何运用新计算机辅助诊断设备。
此外，同一套算法学习不同科别的迁移学习也是最新正在发展中的技术。
科技如何辅助医疗？这个问题英伟达从深度学习学院(dli)着手，从最初教医疗人员如何使用ai，到后来为新创量身打造特别课程，不仅增加了软硬件工程师与医疗专业人员的交流，同时也协助大小厂商媒合。深度学习学院运作至今，已经有数万名毕业学员。marc hamilton相当看好借此形塑科技整合生态系。
“政府、新创、医院、大学”都很积极了解ai，同时和英伟达深度合作。marc hamilton指出，医疗新创所拥有的强大能量，已能运用ai来解决70%的医学影像研究问题。
病灶标注的技术很多团队都在做，但英伟达最新的医疗ai工具clara则加上了迁移学习(transfer learning)的新功能。举例来说，肾脏脏科医生训练肾脏ai的同时，也可以透过这套算法来协助其他器官疾病的侦测与分析。
除了不断开发与调整ai算法以外，为了让专业人员可以在不同地点分工合作，英伟达积极将硬件工具体积缩小，除此之外，marc hamilton也说，未来全球医疗的拓展计划与方向，会聚焦在医学影像和新药开发，此外在游戏、石油化工、工业制造等14种产业也都有所涉猎。
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