NVIDIA 知乎精彩问答甄选 | 发掘 NVIDIA 医疗行业相关精彩问答
nvidia 带来知乎精彩问答甄选系列，将为您精选知乎上有关 nvidia 产品的精彩问答。
本期为问答甄选第十一期 —— 发掘 nvidia 医疗行业相关精彩回答
以下三个知乎甄选问答将为您了解 nvidia 医疗相关内容带来更加精彩的解答！ q:
什么是智慧医院？
a:
智慧医院依靠机器学习模型、ai 医疗设备等基于数据的洞察力来推动决策。
智慧医院使用数据和 ai 洞察推动各个患者服务阶段的决策，为专业医务人员提供洞察以实现更好、更快的护理。 智慧医院使用数据和技术加速和改进目前专业医务人员和医院管理层的工作，例如追踪医院的床位占用率、监测患者的生命体征、分析放射学检查等。
q:
nvidia 好像在医疗行业也有参与，最近有什么具体案例吗？
a:
得益于 nvidia 数据中心级全栈加速计算能力和人工智能技术的进步，药物研发领域也将迎来效率升级。
研发时间一直是药物研发领域的一大痛点。一款新药从研发到上市，平均需要 10 年之久。对药企而言，缩短新药研发的时间就意味着更早获得回报；而对于一些身患重症甚至绝症的病人来说，新药更早问世，则意味着他们有更大的机会重获新生。
为助力药物研发领域加快速度，nvidia 专门打造了一套名为 nvidia clara discovery 的 ai 加速计算软件平台。该解决方案集 gpu 加速及优化框架、工具、应用和预训练模型于一体，整合了人工智能、数据分析、模拟仿真和可视化能力，可支持化学信息学研究、蛋白质结构预测、候选药物虚拟筛选以及分子动力学模拟等药物开发过程中的跨学科工作流程。通过加速计算，研究人员可以一次模拟数以百万的分子，同时筛选出数百种潜在药物，从而降低成本、提高效率。
此外， nvidia 推出的基因测序分析加速软件 nvidia clara parabricks 可以大幅提升基因组学分析的速度和准确性，大语言模型（llm）框架 nvidia bionemo 则可用于训练和部署超算规模的大型生物分子语言模型帮助科学家更好地了解疾病，并为患者找到治疗方法。
q:
nvidia 在基因测序上有什么进展和案例吗？
a:
在 nvidia 加速计算平台、人工智能与基因测序专业软件的赋能下，来自全球的学研机构、政府组织以及相关企业，正在不断突破基因测序与分析领域的速度与成本极限，创造出一项项新的纪录：
斯坦福大学、nvidia、牛津纳米孔科技公司、谷歌、贝勒医学院和加州大学圣克鲁兹分校的研究人员共同合作推出 dna 测序技术，实现了创纪录的测序速度。
麻省理工学院与哈佛大学旗下的博德研究所与 nvidia 合作，为拥有超过 2.5 万用户的 terra 云平台提供快速分析海量医疗数据所需的 ai 能力和加速工具。
阿里云与 nvidia 达成合作，成为国内首家在基因分析平台集成和部署 nvidia clara parabricks 的公有云厂商。clara parabricks 为阿里云基因分析平台的行业标准基因组分析工具包以及基因调用器等工具带来了 gpu 加速，据测算，用户可以在 30 分钟内完成一个 30x 测序深度的全基因组分析，且与 gatk 的最佳实践结果 99.99% 一致，而在过去基于 cpu 环境中这项工作需要 20 多个小时才能完成，并且计算成本可降低 40%-80%。
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gtc 2024 将于 2024 年 3 月 18 至 21 日在美国加州圣何塞会议中心举行，线上大会也将同期开放。点击 “阅读原文” 或扫描下方海报二维码，关注更多会议及活动信息。
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什么是智慧医院？
a:
智慧医院依靠机器学习模型、ai 医疗设备等基于数据的洞察力来推动决策。
智慧医院使用数据和 ai 洞察推动各个患者服务阶段的决策，为专业医务人员提供洞察以实现更好、更快的护理。 智慧医院使用数据和技术加速和改进目前专业医务人员和医院管理层的工作，例如追踪医院的床位占用率、监测患者的生命体征、分析放射学检查等。
q:
nvidia 好像在医疗行业也有参与，最近有什么具体案例吗？
a:
得益于 nvidia 数据中心级全栈加速计算能力和人工智能技术的进步，药物研发领域也将迎来效率升级。
研发时间一直是药物研发领域的一大痛点。一款新药从研发到上市，平均需要 10 年之久。对药企而言，缩短新药研发的时间就意味着更早获得回报；而对于一些身患重症甚至绝症的病人来说，新药更早问世，则意味着他们有更大的机会重获新生。
为助力药物研发领域加快速度，nvidia 专门打造了一套名为 nvidia clara discovery 的 ai 加速计算软件平台。该解决方案集 gpu 加速及优化框架、工具、应用和预训练模型于一体，整合了人工智能、数据分析、模拟仿真和可视化能力，可支持化学信息学研究、蛋白质结构预测、候选药物虚拟筛选以及分子动力学模拟等药物开发过程中的跨学科工作流程。通过加速计算，研究人员可以一次模拟数以百万的分子，同时筛选出数百种潜在药物，从而降低成本、提高效率。
此外， nvidia 推出的基因测序分析加速软件 nvidia clara parabricks 可以大幅提升基因组学分析的速度和准确性，大语言模型（llm）框架 nvidia bionemo 则可用于训练和部署超算规模的大型生物分子语言模型帮助科学家更好地了解疾病，并为患者找到治疗方法。
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nvidia 在基因测序上有什么进展和案例吗？
a:
在 nvidia 加速计算平台、人工智能与基因测序专业软件的赋能下，来自全球的学研机构、政府组织以及相关企业，正在不断突破基因测序与分析领域的速度与成本极限，创造出一项项新的纪录：
斯坦福大学、nvidia、牛津纳米孔科技公司、谷歌、贝勒医学院和加州大学圣克鲁兹分校的研究人员共同合作推出 dna 测序技术，实现了创纪录的测序速度。
麻省理工学院与哈佛大学旗下的博德研究所与 nvidia 合作，为拥有超过 2.5 万用户的 terra 云平台提供快速分析海量医疗数据所需的 ai 能力和加速工具。
阿里云与 nvidia 达成合作，成为国内首家在基因分析平台集成和部署 nvidia clara parabricks 的公有云厂商。clara parabricks 为阿里云基因分析平台的行业标准基因组分析工具包以及基因调用器等工具带来了 gpu 加速，据测算，用户可以在 30 分钟内完成一个 30x 测序深度的全基因组分析，且与 gatk 的最佳实践结果 99.99% 一致，而在过去基于 cpu 环境中这项工作需要 20 多个小时才能完成，并且计算成本可降低 40%-80%。
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