计算能力或将成AI诊疗的又一胜负手

数据，数据，数据——医学领域的AI新纪元

在医学的广阔天地里，数据如同繁星点点，照亮前行的道路。无论是医学影像识别、智能辅助诊疗，还是药物研发，都离不开庞大的样本数据作为机器学习的基石。近日，国内首个专用于医学图像人工智能技术的研发平台“神农1号”的诞生，让人不禁思考医疗大数据背后的智慧力量。

数据是“矿山”，算力是“挖掘机”。吴韧，希氏异构公司董事及“神农1号”研发团队负责人形象地比喻道。在人工智能应用的三要素中，算法、数据和算力共同构成了一个强大的三角联盟。其中，算力所代表的计算平台是医学人工智能训练、疾病图像识别的核心。

“神农1号”正是为医学人工智能训练、处理图像量身定制的神器。它采用了先进的英伟达Tesla V100 GPU，拥有每秒高达8千万亿次计算能力。这意味着它可以在半小时内处理百亿级别的图片，每秒可以学习5万张医疗图片，效率惊人。

配合高速网络、独特系统设计和算法软件的优化，“神农1号”能够非常高效地完成各种医疗人工智能的训练任务。与传统的CPU处理器超算中心不同，它并非商业化设备，而是基于自有技术搭建。它的性能不仅取决于自身技术，还受到搭建技术和并行计算效能的影响。目前，“神农1号”的并行计算效能高达90%以上，训练图片识别模型的时间仅需52分钟，而传统的服务器则需要长达10天。

在医疗AI领域，算力的重要性过去常被忽视。部分医疗AI企业选择使用开源式AI技术，在云端租用服务器实现计算。“神农1号”的出现让人们重新认识到算力的价值。希氏异构创始人宋捷表示，“神农一号”未来的目标将是服务多疾病领域的AI应用技术研发，如CT、超声、皮肤、心电等。机器学习后可以帮助医生准确判断图像中的疾病类型，而不是仅仅筛查单一疾病。“神农一号”还能应对医疗行业的特殊性需求，如消化内镜识别等复杂场景，通过独立且强大的计算能力提高模型识别率。随着医疗数据的不断增长和人工智能技术的不断进步，计算能力将成为最关键的竞争力。中国互联网数据中心预测到2020年，全球医疗数据量将达到惊人的40万亿GB是2010年的约三十倍之多。这一庞大的数据量将为医疗行业带来无限创新的可能性并推动医学领域的进步和发展。这不仅将改变医疗行业的未来还将为人类的健康福祉带来前所未有的机遇和挑战。