在医疗服务数字化转型的背景下，大数据技术和人工智能技术的应用成为提高医疗资源供给和提升诊疗水平的关键，为疾病预防和治疗提供了新的生产力。来自IDC的数据显示，到2021年，通过采用认知技术和人工智能技术，20%的医疗机构和40%的生命科学组织将获得15%到20%的生产力增长。人工智能系统应用后，医护工作者的工作效率得到提高，诊断和治疗的专业水平得到提升。

NVIDIA医疗业务全球副总裁Kimberly Powell

在NVIDIA医疗业务全球副总裁Kimberly Powell看来，AI正在变革整个医疗行业，而这种潜力在发展快速的中国尤为显著。目前众多AI医疗初创公司和行业巨头借助AI为 这一行业的未来发展奠定坚实基础。

众所周知，NVIDIA发明了GPU，而GPU加速计算在AI中扮演了重要的角色。在图形处理、科学计算、自动驾驶等方面，通过GPU驱动的深度学习和机器学习正在变革各行各业。

同样，AI的研究也在医疗领域有了全新的发展。Kimberly表示，AI在医疗影像、基因、新药研发等方面有了广阔的应用空间。NVIDIA与通用电气、佳能和西门子等合作伙伴在医疗影像设备应用人工智能技术方面产生了众多成果。“AI在医疗影像领域的应用已经不仅仅是一次性的对于医疗影像的分析，而是渗透到整个工作流程中，从检查、分析到诊断，甚至是报告的全过程。”

除了医疗影像，AI在基因测序等方面有着广泛的应用。在新药研发方面，GPU驱动的高性能计算和人工智能技术也在药品研发方面发挥了重要的作用，如何依靠精准医疗开发出定制性的医药，这也代表了人工智能在医疗产业使用的爆发。

“NVIDIA在计算架构方面三个类别，分别是高性能计算、计算图形以及仿真、人工智能。医疗产业的生态系统都用到了以上三个中的一部分或者所有技术，以进行新的基于人工智能的医疗解决方案的开发。医疗行业将成为人工智能最大的应用产业之一，NVIDIA也在从各个方面在推动医疗行业的变革。”Kimberly说。

医疗产业是一个专业度很高的行业，NVIDIA通过联合合作伙伴一起推动整个整个产业的变革。Kimberly介绍说，NVIDIA在医疗行业发展四大类型的合作伙伴。第一个是学术界，NVIDIA面向这类合作伙伴推出了人工智能实验室，推动医学研究；第二是初创企业，NVIDIA通过Inception项目（初创加速计划）为这些初创企业提供技术支持，包括最新的前沿技术。如果这些企业发展很好，NVIDIA还会提供市场支持，帮助他们进行商业推广；第三是产业界商业化的合作伙伴，比如中国的华大基因、联影智能（United imaging）等。与这类合作伙伴，NVIDIA主要是在代码开发层级深入的合作，同时也会有联合的商业销售方面的支持；第四是和政府之间的合作，NVIDIA会关注在不同的国家和地区政府的重大科研的项目方向以及相关政策。

“NVIDIA更多的是一家赋能型的公司，我们帮助他们更好地在基础设施层执行人工智能医疗的应用，帮助他们实现市场目标。同时NVIDIA有着一个非常庞大的开发人员的社区，这些都会帮助到在医疗行业进行创新的公司。”Kimberly说。

十多年以来，NVIDIA GPU一直在医学成像领域发挥关键作用。为了更好地打造医疗AI的开放生态， NVIDIA推出了Clara平台。NVIDIA Clara平台是一个开放平台，可供开发者和合作伙伴利用NVIDIA在人工智能、高级可视化和高性能计算方面的技术和专业知识，以开发新一代医学影像设备和工作流程。

NVIDIA Clara AGX系统是Clara平台的核心，为开发者提供丰富的开发工具，开发者可以通过调用Clara AGX系统提供的软件开发工具包（SDK）重新设计、重新开发医疗工作流程。Clara SDK为医学应用程序开发者提供一套用于计算、高级可视化和AI的GPU加速库。得益于现代化计算的结构，比如容器技术、虚拟化技术等，开发者可以在多个计算环境（包括嵌入式、预置式或云端）中部署应用程序。

“容器技术已经被广泛地适用于不同的IT基础设施，它能够让我们有效地打包不同的应用，运行在不同的IT系统上面。尤其容器应用运行的方式可以进行自动更新，应用总是最新的。这种容器应用的运行方式支持不同的运行环境，可以在设备端，也可以在数据中心和公有云，不同企业可以根据自己的商业模式选择合适的形式。”Kimberly说，“这很适合中国医疗的情况，比如混合的运营环境，还有不同地域分布的医疗机构，他们的IT环境是层次不齐的，不同的部署模式可以方便他们选择适合自己的运行模式。”

Kimberly表示，Clara本身是一套软件，目前发布的还是比较早期的版本，NVIDIA会持续不断地对它支持下去，并不断改进。比如与外部硬件系统之间的互联互通，增加更多加速的引擎，帮助初创企业以更快的速度加速方案的部署。“同时，NVIDIA Clara正在加入学习知识的转让以及辅助式的功能，将学习到的经验知识转移是非常重要的。因为不同地区的医院本身条件不一样，使用的设备也不一样。在很多情况下，我们希望在某个医院设备上所分析出来的一些知识或者总结的结论，能够在本地进行一个很好的总结或者叫归纳，然后普及推广，而不只是把结果输出出去。”

目前，NVIDIA Clara SDK可以在官网上免费下载，其主要针对三大类型客户，一是医疗设备公司，二是人工智能软件开发公司，三是拥有众多医疗应用的医院。“在医疗影像方面，我们并不希望计算、可视化以及人工智能三个不同的工作负载分别执行在不同的硬件设备上，我们希望一台计算机借由Clara就可以实现三种不同的计算。对于Clara而言，NVIDIA的想法是软件＋硬件，其是NVIDIA对于未来智能设备的铺垫。”Kimberly说。

谈及在中国市场的布局，Kimberly表示，NVIDIA与中国的医疗创新公司开展了众多合作，比如联影智能（United imaging），它在NVIDIA DGX系统的基础上构建AI架构，以便开发用于全栈式医学影像的人工智能软件uAI。还有推想科技（infervision）和图玛深维（12Sigma），这些公司在人工智能的技术应用方面有着突飞猛进的业务发展。

目前医学成像成为医疗行业中最早受益于AI的领域。推想科技采用NVIDIA Clara平台，旨在提升产品性能，驱动新一代AI成像集群。该公司的InferRead系列解决方案将GPU部署进AI系统，并已应用于全球数百家顶级医院辅助诊断环境。

Kimberly说，除了医学影响方面，行业巨头和创新企业也在利用NVIDIA AI加速自身的数据分析能力。为深入洞察欺诈检测等问题或预测人群疾病，平安科技数据科学团队使用NVIDIA RAPIDS以及GPU加速的主成分分析（PCA）和具有噪声应用的基于密度的空间聚类（DBSCAN）之后，工作流程执行速度加快了80倍，从几天缩短到几小时（包括数据加载和训练时间）。这有助于平安集团主动做出预测并完善预防计划。

华大基因（BGI）团队在NVIDIA DGX-1 AI超级计算机上运行RAPIDS平台，将分析速度提高了17倍，并将用于癌症患者个性化免疫治疗的靶向多肽分析范围扩大至数百万种。

碳云智能（iCarbonX）使用越来越常见的数字化生理、基因组、代谢组以及宏基因组数据来研究微生物组。碳云智能运用机器学习将微生物组特征和2型糖尿病关联起来，能提供个性化的消费者医疗服务（如饮食建议或治疗方案的制定），通过部署RAPIDS，该公司的数据分析速度立即加快了6倍。

当前人工智能技术给行业带来变革的动力，不管是Clara还是RAPIDS，NVIDIA正在与业界合作伙伴一起用AI赋能行业革新。