美国芝（zhī）加哥—RSNA—2018年11月28日—NVIDIA 在北美放射学会年会 (RSNA) 推出全新软（ruǎn）件并宣布新的（de）合作（zuò）伙伴，以优化护理质量、渠道（dào）和成本（běn）。

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放射（shè）学领域的（de）人工智能研（yán）究已（yǐ）在改善护理质量（liàng）、渠道和成本方面展现出巨大潜力。然而，如果要将（jiāng）该研究应用到临床（chuáng）实践，我们仍需合作伙伴的鼎（dǐng）力支持。正因如此（cǐ），NVIDIA 始（shǐ）终不遗（yí）余力地（dì）扩大自身（shēn）的（de）医（yī）疗保健合作伙伴生态（tài）系统。

我（wǒ）们现正（zhèng）与 75 家合作伙伴携（xié）手合作（zuò），以致（zhì）力于将 AI 应用至医（yī）疗保健（jiàn）领域。这一数字（zì）每月都在增长。我们的合作伙伴包括各类医疗（liáo）中心、医学（xué）成像公司、研（yán）究机构、医（yī）疗保健（jiàn）初创公司和（hé）医疗保健服务提供商。

许多合作（zuò）伙伴都将参（cān）加本（běn）周于芝加哥举办的北（běi）美放射学会年会。除在该年会上展示我们的合作成果外，我们还将（jiāng）宣布几项重要（yào）的发展进（jìn）程（chéng）：

发布（bù） NVIDIA Clara 软（ruǎn）件开发（fā）套件（jiàn） (SDK)

公布用于医学成像的迁移学习工具包和 AI 辅助注（zhù）释 SDK

俄亥俄州立大学正与 NVIDIA 开展合作，利用（yòng） NVIDIA Clara 平台打造首个校内 AI 市（shì）场（chǎng）

美国国立卫生研究（jiū）院正与 NVIDIA 开展合作，将 AI 工具引（yǐn）入临（lín）床试验

智能成像：现已发布 Clara SDK

凭借最新发布的（de） Clara SDK，开发者可（kě）轻松利（lì）用他们拥有（yǒu）的任（rèn）何 GPU 平台部署 AI、可视化或计算密集型（xíng）应用（yòng）程（chéng）序（如影像（xiàng）重建（jiàn））。

十多年以（yǐ）来，NVIDIA GPU 一直在医（yī）学成像领域发挥关（guān）键作用。诊断影像（xiàng）形态依靠我们的（de） GPU 实现（xiàn）实时（shí）、顶尖的（de）影像重建，其（qí）中包（bāo）括用于减少 CT 扫描辐射剂量的迭代重建（jiàn）、可缩短核磁共振成像 (MRI) 扫描（miáo）时（shí）间的压（yā）缩感知以及能（néng）够提高（gāo）超声（shēng）影（yǐng）像质量的软件波束赋形。

此外（wài），AI 甚（shèn）至还能进一步改进影像采集（jí）。成（chéng）像仪（yí）器需通过 AI 确保可采集到最优（yōu）质的影像。联影、富士胶片（piàn）和佳能等成像公（gōng）司均（jun1）已将 NVIDIA DGX 超级计算（suàn）机部署为（wéi） AI 基础设施，以此加速企业的 AI 开发（fā）。

Clara SDK 是开放（fàng）式 NVIDIA Clara 平台的组（zǔ）成部分，该（gāi）平台可助力医学成像行业打造并（bìng）部署（shǔ）先进的（de）成像（xiàng）应用程（chéng）序和支持 AI 的工作流程。

MGH & BWH 临床数据科学（xué）中心已将 NVIDIA Clara SDK 纳入其 AI 部署（shǔ）策略。他们已开发出一（yī）种腹主动脉瘤检测模型，同（tóng）时正在将其部署至依托（tuō） NVIDIA Clara 的（de） Nuance AI 市场。

“如果要使放射学从正在开发中的数千个全新 AI 应用程序中获益，我们需要开辟（pì）一（yī）条在众多临床和影像中心实现部署的路（lù）径。该部署路径是（shì）在放射学领（lǐng）域提升 AI 采用率的关键。”MGH & BWH 临（lín）床数据科学中心执行董事 Mark Michalski 表示。

您可以进一步了解（jiě）包含 GPU 加速软（ruǎn）件工具、库、AI 引擎、容器和示例应用程序的 Clara SDK 集合的更多信息。

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放射学（xué）工作流程需要数千种算法

改变放射学的实践将需要（yào）数千种应用程序。鉴于对 AI 应用程序的需求以及根据（jù）机构的患（huàn）者、机器和实践情况（kuàng）以调整这些应用程序的需（xū）求，50 多家领先（xiān）的医疗保健机构（包括 MGH、BWH、美国国立卫生研究院、加州（zhōu）大学旧金（jīn）山分校、俄（é）亥俄（é）州立大学（xué）、梅奥（ào）医（yī）院和伦（lún）敦国王（wáng）学院）已投资 NVIDIA DGX 系统来开发 AI 应用程（chéng）序。

为（wéi）提高放（fàng）射（shè）学行（háng）业构建与调整（zhěng） AI 应用程（chéng）序的能力，NVIDIA 已宣布两项（xiàng）关键技术：

AI 辅（fǔ）助注释 SDK：可使放射科医生以 10 倍于传（chuán）统（tǒng）注（zhù）释（shì）方法的速度（dù）解锁数据值。

用于医学成（chéng）像的迁移（yí）学习工具包：可使（shǐ）医生根据（jù）患者的情况定制和调整 AI 应用程序。这项技术至关重要，因为每（měi）种放射学（xué）实践均独一无二，且具备特有的（de）仪器、协议和（hé）患者统计资料。

“在俄亥（hài）俄州立大学，我们理解这些工（gōng）具的重要性。数据管护是算法开发生命周（zhōu）期中的主要瓶颈之一。而在医学成像领域（yù），由于数据本身就（jiù）很复（fù）杂，加上高度训练的注（zhù）释（shì）器可用性十分有限，这种（zhǒng）说（shuō）法（fǎ）便显得尤为正确。”俄亥俄（é）州立大学韦克斯纳医学中心（xīn）成像（xiàng）信息学部负责（zé）人 Luciano Prevedello 表示。

“该（gāi）工（gōng）具包（bāo）所使用的迁移学（xué）习等技术可（kě）显著减少训练所（suǒ）需的影像数量，同时还能（néng）避免降低算法性能，”Prevedello 继续（xù）说道，“这（zhè）一工具包，再配以效率更高并能利用（yòng） AI 实现备案（àn）的数据管（guǎn）护流程，将为算法（fǎ）开（kāi）发新时（shí）代敞开大（dà）门。”

俄亥俄州立大学打造首（shǒu）个（gè）校内 AI 市场

作为一所具备前沿学术水准的医（yī）学中心（xīn）和高校，俄亥俄州立大学韦（wéi）克（kè）斯纳医学中心是（shì）美国首（shǒu）位采用 NVIDIA Clara 平台打造（zào）校内 AI 临床影（yǐng）像（xiàng）市场（chǎng）的合作伙伴。

俄亥俄州立大学的（de） AI 市场将（jiāng）能（néng）使放射科医生迅（xùn）速将深度学习和机器学习应用至自身工作流程中。

“人工智能的迅速应用已为（wéi）医（yī）学成像领域（yù）开辟（pì）了良（liáng）好的机遇，” 俄亥俄（é）州立（lì）大学韦克斯纳医（yī）学中心成像信（xìn）息（xī）学部（bù）放射科主任 Richard White 博士表（biǎo）示，“通过（guò）与 NVIDIA 携手合作（zuò），我们已精简将 AI 集成至工（gōng）作流程的过（guò）程，这将能改（gǎi）善患者的治疗效果。”

俄亥俄州立（lì）大学将部署深（shēn）度学习（xí）和（hé）机器学习，以提高（gāo）在紧急情况下（如（rú）检（jiǎn）测（cè）脑溢血或冠状动脉疾（jí）病时）的临床反（fǎn）应速度（dù）。这些算法可集成至许多临床工（gōng）作流（liú）程（chéng），例如急诊科（kē）的早期预警系（xì）统、放射科实（shí）验室的工作明细表优化（huà）或阅览室（shì）的诊断助理。

此（cǐ）外，这也会带来另一个好处（chù）：通过（guò）在部（bù）署平台上实（shí）现标准（zhǔn）化，组（zǔ）织（zhī）还有可能（néng）共享和集成由这种（zhǒng）极速增长（zhǎng）的生态系统所打造的各类优（yōu）秀的 AI 应（yīng）用程（chéng）序。

美国国立卫生研究院将 AI 工（gōng）具（jù）引入（rù）临（lín）床试验

NVIDIA 也正与美国国立卫生研究院开（kāi）展合作，该研究院运营着全美最大的研究医（yī）院，且每年会开展（zhǎn） 1600 多次（cì）试验。

NVIDIA 将安排研（yán）究人（rén）员和工程师（shī）与（yǔ）美国国立卫生（shēng）研究院临床中（zhōng）心的临床医生携（xié）手开展项目（mù）。我们的初（chū）始合作项（xiàng）目将着重研（yán）究 AI 工具（jù），旨在简化（huà）脑癌和肝癌的（de）临床试验。

此次联合开发项（xiàng）目还将专注于开发集影像、基（jī）因组和临床数（shù）据于（yú）一体的 AI 工（gōng）具，以期为癌症患者提供精准医疗。我们将通过一个以数据为中心的（de）专用 AI 平台和基于深度学习的影像组学（xué）来实现这一工（gōng）作。

“如要将深（shēn）度学习等强大工具应用至（zhì）医（yī）疗领域，我们需（xū）要组建一支能够真（zhēn）正（zhèng）囊括医生、医院（yuàn）和（hé）计算机科（kē）学家（jiā）的跨学科团（tuán）队（duì），让他们协同努力以发挥计算机（jī）模型（xíng）在医学成像领域的（de）潜力，并助力开发预测性成像生物（wù）标记。” 美国国（guó）立卫生研究院临床中心放射学与成像科学部主任 Elizabeth Jones 博士表示。

此外，AI 还有可能结合使（shǐ）用肿瘤大小以外的数据和其（qí）他当前（qián）所用的分期标准，从而提高癌症分期的准确度。AI 发（fā）现的新型成（chéng）像生（shēng）物（wù）标记可用于临床试验（yàn），让我（wǒ）们进一步接近兼具预测性和个人化的精准医疗。

为将（jiāng） AI 引向全（quán）球的放射学事业，我们要让（ràng）放射科医生参与面向患（huàn）者的算（suàn）法创建与调整工（gōng）作中（zhōng）来。另外（wài）很重要的一点是（shì），我们（men）需为这些医生（shēng）提供标准化途径，使其与同事分享和整合这些突破性成果，同时还要使（shǐ）他们能在较小的（de）监管或隐私风险下开展现场数据分析。

智能仪器（qì）和自动化工作流（liú）程已成（chéng）为现实。NVIDIA 正（zhèng）在与行（háng）业思想领（lǐng）袖开展（zhǎn）合作，让放射（shè）学（xué）能通过 NVIDIA Clara 平台跨越 AI 鸿沟。

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