分析時間降到幾分鐘！NVIDIA發(fā)布AI區(qū)塊鏈平臺，賦能醫(yī)療

及時而準確的診斷可以拯救無數(shù)的生命，AI在醫(yī)學領(lǐng)域有巨大的潛力，但鑒于對病人隱私的考量，獲取訓練AI模型所需的海量數(shù)據(jù)一直是個漫長而頭疼的難題。就在近日，NVIDIA發(fā)布了一種基于AI的區(qū)塊鏈式的計算平臺Clara Federated Learning(Clara FL)，這是一款用于分布式、協(xié)作式AI模型培訓的參考應(yīng)用程序，可保護患者隱私，并且將復雜3D模型的分析時間從幾小時減少到幾分鐘。

該信息在2019年12月1日由NVIDIA副總裁金伯利·鮑威爾(Kimberly Powell)在NVIDIA博客中宣布。

同日，在北美放射學會(Radiological Society Of North America)年度會議上，NVIDIA也介紹了Clara FL平臺，它利用一種分布式協(xié)作學習技術(shù)，將患者數(shù)據(jù)保存在屬于它的地方——在醫(yī)療提供商的院內(nèi)或網(wǎng)內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)上的每個客戶端都可以使用該平臺進行自己的深度學習培訓，也可以與其他客戶端協(xié)作提供更準確的全局模型。

Clara FL平臺目前運行在不久前宣布的NVIDIA EGX智能邊緣計算平臺上。

它的工作原理如下：

Clara FL應(yīng)用程序被打包到Helm圖表中，以簡化Kubernetes基礎(chǔ)設(shè)施上的部署。NVIDIA EGX平臺安全地提供聯(lián)合服務(wù)器和協(xié)作客戶端，交付開始聯(lián)合學習項目所需的一切，包括應(yīng)用程序容器和初始AI模型。

Clara FL使用跨多家醫(yī)院的分布式培訓來開發(fā)強大的AI模型，而無需共享患者數(shù)據(jù)。

參與項目的醫(yī)院使用NVIDIA Clara AI輔助Annotation SDK標記自己的患者數(shù)據(jù)，然后集成到醫(yī)療查看器中，如3D Slisher、MITK、Fovia和Philips IntelliSpace Discovery。

使用預(yù)先訓練的模型和轉(zhuǎn)移學習技術(shù)，NVIDIA AI協(xié)助放射科醫(yī)生標記，將復雜的3D研究的時間從幾小時減少到幾分鐘。

參與其中的醫(yī)院的NVIDIA EGX服務(wù)器根據(jù)其本地數(shù)據(jù)對全球模型進行訓練。本地訓練結(jié)果通過安全鏈接共享回聯(lián)合學習服務(wù)器。

這種方法通過僅共享部分模型權(quán)重而不共享患者信息來保護隱私（區(qū)塊鏈式），以便通過聯(lián)合平均來構(gòu)建新的全局模型。然后重復該過程，直到AI模型達到其所需的精確度。

區(qū)塊鏈在醫(yī)療行業(yè)具有巨大的潛力。醫(yī)療保健行業(yè)的區(qū)塊鏈解決方案數(shù)量眾多且影響深遠，許多項目都強調(diào)分布式系統(tǒng)可以帶來數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)可訪問性和提高計算速度的優(yōu)勢。這項技術(shù)也經(jīng)常與AI聯(lián)系在一起，兩者相輔相成。

世界各地的醫(yī)療巨頭——包括美國放射學會ACR、MGH和BWH臨床數(shù)據(jù)科學中心以及UCLA Health——都是這項技術(shù)的先驅(qū)。他們的目標是為他們的醫(yī)生、患者和醫(yī)療設(shè)施開發(fā)個性化的人工智能。

美國放射學會正在其AI-LAB(一個全國性的醫(yī)學成像平臺)中試行NVIDIA Clara FL。AI-LAB將為38000名醫(yī)學成像成員安全地構(gòu)建、共享、調(diào)整和驗證AI模型。

加州大學洛杉磯分校放射學也在使用NVIDIA Clara FL將AI的力量帶到其放射科。作為一個頂級學術(shù)醫(yī)學中心，該分?？梢则炞CClara FL的有效性，并在未來將其擴展到更廣泛的加州大學系統(tǒng)。

新英格蘭的合作伙伴醫(yī)療保健公司也宣布了一項使用NVIDIA Clara FL的新計劃。

在其他使用案例中，Clara將讓醫(yī)院在成像和基因組測序方面形成更準確和快速的模型。

在全球放射學界規(guī)模最大的、最能代表行業(yè)未來發(fā)展方向的頂級醫(yī)療盛會RSNA上，有100多家參展商使用NVIDIA技術(shù)將人工智能引入放射學。金伯利·鮑威爾表示：“我們正在見證人工智能醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的開始?！?/p>

NVIDIA其實早就瞄準了大醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能市場。早在2016年 GTC 大會上，NVIDIA 與麻省總醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)科學中心達成合作，NVIDIA 憑借其技術(shù)，利用中心100億份醫(yī)學影像，進行深度學習訓練開發(fā)，用于疾病的檢測、診斷、治療等場景。同年11月NVIDIA 與美國國家癌癥研究所、美國能源部合作啟動“癌癥探月”(Cancer Moonshot)項目。之后頻頻動作表示將人工智能更多應(yīng)用到醫(yī)療場景。

醫(yī)療一直是個熱門領(lǐng)域。國內(nèi)醫(yī)療方向的人工智能融資規(guī)模在2018年中期前后就已經(jīng)超過了200億人民幣，拿到這些融資的公司更是超過了100家。這批創(chuàng)業(yè)公司和科技巨頭在傳統(tǒng)醫(yī)療器械巨頭尚未反應(yīng)之時，已經(jīng)從醫(yī)療的各個環(huán)節(jié)開始了“AI實驗”。在這個實驗過程中，除了各種收集的醫(yī)療數(shù)據(jù)之外，還需要使用AI處理能力，而主要為他們提供AI處理能力的就是NVIDIA。

NVIDIA在2018年9月全面啟動并發(fā)布了自己的醫(yī)療項目——Clara平臺。Clara平臺是NVIDIA對于未來智能設(shè)備的鋪墊。

金伯利·鮑威爾在2019年1月份接受采訪中表示：“我們認為，收集數(shù)據(jù)后的分析很大程度上取決于你在用的是什么設(shè)備，什么時候收集的數(shù)據(jù)。我們希望通過軟件的創(chuàng)新賦能醫(yī)療設(shè)備，在硬件端會有智能的設(shè)備，同時我們配置軟件開發(fā)的SDK，這意味著實現(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)隨時隨地計算。Clara是一套軟件，目前發(fā)布的還是比較早期的版本，之后我們還會持續(xù)不斷地為它提供支持。我們希望在某個醫(yī)院設(shè)備上所分析出來的一些知識或者總結(jié)的結(jié)論，能夠在本地做一個很好的總結(jié)或歸納，然后普及推廣，而不是只把結(jié)果輸出。因為醫(yī)院不一樣，可能結(jié)果并不是如實的反應(yīng)，所以學習知識的轉(zhuǎn)讓很重要?！?/p>

時隔不到1年，Clara FL平臺發(fā)布，NVIDIA的希望實現(xiàn)了落地。NVIDIA通過AI為醫(yī)療行業(yè)賦能，是全人類的福祉。人類無法逃避的生老病死不奢望終結(jié)，但或許隨著AI輔助技術(shù)的不斷進步，我們能更好地理解疾病，未來的世界是既激動人心又無法預(yù)測的。