英伟达（Nvidia）相信，人工智能已经被开发出来，可以可靠地用于帮助诊断疾病和发现新药。为了实现这些目标，NVIDIA今天宣布将与两个团队合作，包括与美国放射学院（American College of Radiology）合作研究开放的AI架构和参考实现以及Accelerated Therapeutic R＆amp; D计划（加速医学机会疗法，ATOM）联盟合作研究一种新型的超级计算机平台。与美国放射科学院合作研究的开放式AI架构和参考实现针对的是放射线医师，这些放射线医师擅长使用医学成像技术来诊断和治疗疾病。该参考实现使用NVIDIA Clara AI工具包，并提供了三个关键AI功能，包括AI辅助注释，转移学习和联合学习。放射科医生可以创建新算法，对其进行验证，与同事共享，使该算法可用于各种诊断目的，同时确保用于训练这些算法的数据是安全的。 Nvidia已在新的ACR AI-LAB软件平台中打包了Nvidia Clara AI工具包。放射科医生可以免费使用该平台，并根据其患者数据开发AI算法。美国放射科学院数据科学研究所首席医学官Bibb Allen Jr.说：“这标志着美国放射学院放射数据研究所这一杰出项目的开始。该项目为放射科医生提供了在任何实际环境中参与其机构的人工智能开发项目的机会。他们自己的患者数据可以满足他们自己的临床需求。”此参考实现与以前的项目之间的主要区别之一是AI模型被带入患者数据中，而不是将数据传输到模型中。这样做的好处任何使用的数据都是机密的。英伟达表示，这还将有助于改善人工智能培训的多样性，改善算法的验证，并帮助告诉放射科医生如何根据他们的特定临床需求调整AI模型。在俄亥俄州立大学的另一个试点项目中，放射科医生使用了最初由马萨诸塞州总医院和布里格姆妇女医院的“临床数据科学中心”的医生创建的AI模型。俄亥俄州立大学的医生将他们自己的数据添加到模型中，以改进原始算法。之后，医生创建了非常精确的“心脏计算机断层摄影血管造影模型”。可以用来诊断心脏病。此外，该模型是由放射科医生创建的，没有任何编程经验，并且不涉及任何机密数据的共享。 “放射科医生想参与其中，他们想建立能够满足其需求的算法，”他说。 Nvidia Medical副总裁金伯利·鲍威尔（Kimberly Powell）说。此外，俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心放射学和医学影像信息学系主任理查德·怀特说：“在不同医院之间建立人工智能网络将创建更强大的算法，并带来更高的效率。对于患者来说，这些可能意味着更好的结果。”英伟达还希望通过发现新药来帮助实现更好的患者治疗效果。为此，Nvidia与ATOM Alliance合作开发了一个新的基于AI的平台，以加快这一过程。 ATOM联盟成立于2017年，旨在加快开发新药的漫长过程。 Nvidia表示，该平台可以处理各种复杂的数据，包括物理和化学性质，体外测试结果以及匿名的人类临床数据。借助该平台，医生可以使用数据驱动的模型和生成分子设计来设计新药，然后在计算机环境中模拟新药的效果。 ATOM平台运行在基于Nvidia GPU的超级计算机上。 ATOM表示，它将向医学研究界提供此功能，以帮助加速新药的问世。 ATOM董事会成员，加利福尼亚大学旧金山分校业务发展，创新与合作伙伴关系副总裁巴里·塞里克（Barry Selick）表示：“通过与Nvidia合作，我们将推动计算能力在药物领域的作用设计，减少实验瓶颈并加速药物发现。 “ ConstellaTIon Research分析师Holger Mueller说，NVIDIA正在努力将人工智能推进下一阶段的发展：专注于整个行业。 Mueller说：“很高兴看到Nvidia致力于使构建AI应用程序变得更加容易，尤其是在医疗领域。由于专业知识