NVIDIA 和 75 家医疗保健合作伙伴携手助力放射学的未来

在充满活力的芝加哥，RSNA年会如期拉开帷幕。NVIDIA此次大放异彩，携全新软件闪亮登场，并宣布了一系列令人振奋的新合作伙伴关系，致力于优化护理领域的质量、渠道和成本。作为人工智能研究的引领者，NVIDIA正不断推动放射学领域的创新步伐。

NVIDIA深知，要将人工智能研究应用于临床实践，离不开强大的合作伙伴支持。公司一直在积极扩大其医疗保健合作伙伴生态系统。目前，已有超过75家机构与NVIDIA携手合作，共同探索人工智能在医疗保健领域的应用潜力。这一数字仍在持续增长。合作伙伴遍布各类医疗中心、医学成像公司、研究机构以及医疗保健服务提供商等多个领域。

本次RSNA年会上，NVIDIA迎来了一场备受瞩目的盛会。除了展示与合作伙伴共同取得的成果外，还宣布了几项重大进展：

隆重推出NVIDIA Clara软件开发套件（SDK）。这一工具包为开发者提供了便捷的途径，能在任何GPU平台上部署AI、可视化或计算密集型应用程序，如影像重建等。这意味着开发者可以更加轻松地利用人工智能技术改善医学成像领域的工作流程。

值得一提的是，NVIDIA的GPU在医学成像领域已经发挥了关键作用超过十年。借助NVIDIA的GPU技术，诊断影像形态能够实现实时、顶尖的影像重建。AI还在影像采集方面展现出巨大的改进潜力。成像仪器正通过AI确保采集到最优质的影像。多家成像公司如联影、富士胶片和佳能等已经将NVIDIA DGX超级计算机作为AI基础设施，以加速企业的AI开发。

作为开放式NVIDIA Clara平台的组成部分，Clara SDK助力医学成像行业打造并部署先进的成像应用程序和支持AI的工作流程。MGH & BWH临床数据科学中心已将其纳入其AI部署策略，并成功开发出一种腹主动脉瘤检测模型，正部署至依托NVIDIA Clara的Nuance AI市场。

“如果我们想让放射学从正在开发的数千个全新AI应用程序中获益，就需要找到一条路径，实现在众多临床和影像中心的快速部署。”MGH & BWH临床数据科学中心执行董事Mark Michalski强调说，“这个部署路径是提升放射学领域AI采用率的关键。”

为了支持放射学工作流的复杂需求，NVIDIA还推出了两项关键技术：AI辅助注释SDK和用于医学成像的迁移学习工具包。这些技术旨在提高医疗保健机构开发调整AI应用程序的能力。其中，AI辅助注释SDK能使放射科医生以十倍于传统注释方法的速度解锁数据价值。迁移学习工具包则让医生能根据患者的具体情况定制和调整AI应用程序。这对于每个独特的放射学实践来说至关重要，因为它们拥有独特的仪器、协议和患者统计资料。

NVIDIA的这些新举措正在开启放射学领域的新时代。通过与众多合作伙伴的紧密合作，NVIDIA正推动人工智能在医学成像领域的广泛应用，为提高护理质量、渠道和成本做出积极贡献。随着更多机构和公司的加入和合作，相信人工智能在医学领域的潜力将被进一步发掘和发挥。俄亥俄州立大学开创校内AI市场新纪元

作为一所领先医学中心和高校，俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心走在科技前沿，携手NVIDIA，率先打造了校内AI临床影像市场。

这个全新的AI市场将为放射科医生提供一个极速的平台，让他们能够迅速将深度学习和机器学习融入日常工作中。俄亥俄州立大学的这一创新举措，标志着医学成像领域迎来了新的里程碑。

“人工智能的飞速发展为医学成像带来了前所未有的机遇，”俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心放射科主任Richard White博士表示，“通过与NVIDIA的紧密合作，我们简化了AI集成流程，这将极大地提升患者的治疗效果。”

未来，俄亥俄州立大学将深度部署AI技术，以提高在紧急医疗状况下的反应速度，如检测脑溢血或冠状动脉疾病。这些先进的算法将广泛应用于临床工作流程，为急诊科、放射科乃至阅览室带来革命性的改变。

通过部署标准化平台，组织将能够轻松共享和集成各类优秀的AI应用程序，这一生态系统正处于急速增长之中。

美国国立卫生研究院与NVIDIA联手推进临床试验的AI应用

NVIDIA正与全美最大的研究医院——美国国立卫生研究院密切合作。每年，该研究院开展超过1600次的试验，致力于医疗领域的创新研究。

NVIDIA将派遣研究人员和工程师，与美国国立卫生研究院临床中心的医生携手开展项目。双方的初始合作将聚焦于简化脑癌和肝癌临床试验的AI工具研究。

此次合作还将致力于开发集影像、基因组和临床数据于一体的AI工具，为癌症患者提供精准医疗方案。借助强大的专用AI平台和深度学习影像组学技术，这一愿景正逐步变为现实。

“要将深度学习等先进技术应用于医疗领域，我们需要跨学科团队的协同合作。”美国国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，“AI工具在医学成像领域的潜力巨大，我们期待通过联合开发，推动预测性成像生物标记的应用。”

目前，放射科医生仍使用人工测量肿瘤的方式来确定癌症分期。而AI的出现将彻底改变这一流程，通过自动描绘和测量肿瘤，为医生提供更加精准的信息。AI还有望结合其他数据指标和分期标准，提高癌症分期的准确性。这些新型成像生物标记将在临床试验中得到应用，推动精准医疗的发展。

为了确保AI在放射学领域的广泛应用，我们需要让放射科医生参与到算法创建与调整的过程中。为医生提供分享和整合突破性成果的标准化途径也至关重要。在保障监管和隐私安全的前提下，现场数据分析将助力放射学事业的飞速发展。

NVIDIA正与业界思想领袖紧密合作，通过NVIDIA Clara平台，推动放射学跨越AI鸿沟，智能仪器和自动化工作流程已成为现实。

关于NVIDIA

NVIDIA，纳斯达克股票代码为NVDA。这家公司在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长，重新定义了现代计算机显卡并推动了并行计算的革新。如今，NVIDIA的GPU深度学习技术已经点燃了一个全新的计算时代——现代人工智能。