借由云端虚拟化布署应用,医疗机构能以更简单方式将更高运算效能应用在医疗研究与临床治疗,并且能透过NVIDIA LaunchPad快速启动该机构的NVIDIA AI Enterprise专案,同时也能借由AI加速各类医疗应用模式。

今年在欧洲GTC 2021期间宣布推出开源型态的FLARE (Federated Learning Application Runtime Environment)软体开发套件,让分散各地机构能以此建构通用人工智慧模型之后,在与先前针对医学分析学习研究的Clara Train系统开发工具结合,将能推动更多医学研究。

透过FLARE分散式架构设计,将能结合各机构提供数据进行联合学习,借此让各行各业所需人工智慧模型运算能力,可以借由采集更多有价值数据进行学习提升,其中包含借由点对点、循环,或是主从式等分散架构整合数据,借此让人工智慧数据能完成更深层、精确的学习成果。

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例如,利用主从式架构将各个参与机构学习数据传递到一组公用伺服器,借此汇总成一组全域模型,目前NVIDIA已经与罗氏 (Roche)旗下数位病理研究机构人员合作,将X光片影像进行分类,成功地进行内部病况模拟,而与位于荷兰的伊拉斯姆斯医学中心 (Era *** us Medical Center) 合作开发一组AI应用程式,借此用于与精神分裂症病例有关的遗传变异辨识。


目前与NVIDIA合作FLARE软体开发套件的医疗机构,包含以此投入乳癌与新型冠壮病毒放射学影像研究的美国放射学会 (American College of Radiology;ACR),以及提供Flywheel Exchange平台资源,让用户能取得共享生物医学研究资料及演演算法等资源的Flywheel。

其他合作对象则包含台湾智慧云端服务股份有限公司与NVIDIA Inception计画投资的Rhino Health,后者更将FLARE应用在脑动脉瘤的AI模型,协助美国国家癌症研究所早期侦测研究网路 (National Cancer Institute』s Early Detection Research Network),借此开发、验证能够辨识胰脏癌早期迹象的医学影像AI模型。

不过,并非每个联合学习应用项目都适用于主从式架构,因此FLARE亦可透过支援其他架构,让更多的应用项目能够使用联合学习,例如能源公司分析地震和井眼 (wellbore)资料,或是协助制造商最佳化工厂营运,以及帮助金融公司改善诈欺侦测模型等。

另一方面,借由旗下NVIDIA AI Enterprise软体套件,搭配VMware vSphere布署,NVIDIA也协助荷兰癌症研究所 (Netherlands Cancer Institute;NKI)以此测试其AI作业负载能力,并且能透过更高记忆体容量规格对应高解析影像分析,以利临床医疗人员能精准锁定每个病患肿瘤所在位置,并且确认肿瘤大小。

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  1. 菜宝钱包(www.caibao.it)
    菜宝钱包(www.caibao.it)
    (2022-01-24 00:00:43) 1#

    泉源:@云南平安高速会入迷!不信你看

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