分析時(shí)間降到幾分鐘！NVIDIA發(fā)布AI區塊鏈平臺，賦能醫療

及時(shí)而準確的診斷可以拯救無(wú)數的生命，AI在醫學(xué)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模型所需的海量數據一直是個(gè)漫長(cháng)而頭疼的難題。就在近日，NVIDIA發(fā)布了一種基于A(yíng)I的區塊鏈式的計算平臺Clara Federated Learning(Clara FL)，這是一款用于分布式、協(xié)作式AI模型培訓的參考應用程序，可保護患者隱私，并且將復雜3D模型的分析時(shí)間從幾小時(shí)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(xué)會(huì )(Radiological Society Of North America)年度會(huì )議上，NVIDIA也介紹了Clara FL平臺，它利用一種分布式協(xié)作學(xué)習技術(shù)，將患者數據保存在屬于它的地方——在醫療提供商的院內或網(wǎng)內，網(wǎng)絡(luò )上的每個(gè)客戶(hù)端都可以使用該平臺進(jìn)行自己的深度學(xué)習培訓，也可以與其他客戶(hù)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應用程序被打包到Helm圖表中，以簡(jiǎn)化Kubernetes基礎設施上的部署。NVIDIA EGX平臺安全地提供聯(lián)合服務(wù)器和協(xié)作客戶(hù)端，交付開(kāi)始聯(lián)合學(xué)習項目所需的一切，包括應用程序容器和初始AI模型。

Clara FL使用跨多家醫院的分布式培訓來(lái)開(kāi)發(fā)強大的AI模型，而無(wú)需共享患者數據。

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

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

參與其中的醫院的NVIDIA EGX服務(wù)器根據其本地數據對全球模型進(jìn)行訓練。本地訓練結果通過(guò)安全鏈接共享回聯(lián)合學(xué)習服務(wù)器。

這種方法通過(guò)僅共享部分模型權重而不共享患者信息來(lái)保護隱私（區塊鏈式），以便通過(guò)聯(lián)合平均來(lái)構建新的全局模型。然后重復該過(guò)程，直到AI模型達到其所需的精確度。

區塊鏈在醫療行業(yè)具有巨大的潛力。醫療保健行業(yè)的區塊鏈解決方案數量眾多且影響深遠，許多項目都強調分布式系統可以帶來(lái)數據隱私、數據可訪(fǎng)問(wèn)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。

世界各地的醫療巨頭——包括美國放射學(xué)會(huì )ACR、MGH和BWH臨床數據科學(xué)中心以及UCLA Health——都是這項技術(shù)的先驅。他們的目標是為他們的醫生、患者和醫療設施開(kāi)發(fā)個(gè)性化的人工智能。

美國放射學(xué)會(huì )正在其AI-LAB(一個(gè)全國性的醫學(xué)成像平臺)中試行NVIDIA Clara FL。AI-LAB將為38000名醫學(xué)成像成員安全地構建、共享、調整和驗證AI模型。

加州大學(xué)洛杉磯分校放射學(xué)也在使用NVIDIA Clara FL將AI的力量帶到其放射科。作為一個(gè)頂級學(xué)術(shù)醫學(xué)中心，該分?？梢则炞CClara FL的有效性，并在未來(lái)將其擴展到更廣泛的加州大學(xué)系統。

新英格蘭的合作伙伴醫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(xué)界規模最大的、最能代表行業(yè)未來(lái)發(fā)展方向的頂級醫療盛會(huì )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(xué)。金伯利·鮑威爾表示：“我們正在見(jiàn)證人工智能醫療物聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)始?！?/p>

NVIDIA其實(shí)早就瞄準了大醫療領(lǐng)域的人工智能市場(chǎng)。早在2016年 GTC 大會(huì )上，NVIDIA 與麻省總醫院臨床數據科學(xué)中心達成合作，NVIDIA 憑借其技術(shù)，利用中心100億份醫學(xué)影像，進(jìn)行深度學(xué)習訓練開(kāi)發(fā)，用于疾病的檢測、診斷、治療等場(chǎng)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(dòng)“癌癥探月”(Cancer Moonshot)項目。之后頻頻動(dòng)作表示將人工智能更多應用到醫療場(chǎng)景。

醫療一直是個(gè)熱門(mén)領(lǐng)域。國內醫療方向的人工智能融資規模在2018年中期前后就已經(jīng)超過(guò)了200億人民幣，拿到這些融資的公司更是超過(guò)了100家。這批創(chuàng )業(yè)公司和科技巨頭在傳統醫療器械巨頭尚未反應之時(shí)，已經(jīng)從醫療的各個(gè)環(huán)節開(kāi)始了“AI實(shí)驗”。在這個(gè)實(shí)驗過(guò)程中，除了各種收集的醫療數據之外，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(dòng)并發(fā)布了自己的醫療項目——Clara平臺。Clara平臺是NVIDIA對于未來(lái)智能設備的鋪墊。

金伯利·鮑威爾在2019年1月份接受采訪(fǎng)中表示：“我們認為，收集數據后的分析很大程度上取決于你在用的是什么設備，什么時(shí)候收集的數據。我們希望通過(guò)軟件的創(chuàng )新賦能醫療設備，在硬件端會(huì )有智能的設備，同時(shí)我們配置軟件開(kāi)發(fā)的SDK，這意味著(zhù)實(shí)現在醫療行業(yè)隨時(shí)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(huì )持續不斷地為它提供支持。我們希望在某個(gè)醫院設備上所分析出來(lái)的一些知識或者總結的結論，能夠在本地做一個(gè)很好的總結或歸納，然后普及推廣，而不是只把結果輸出。因為醫院不一樣，可能結果并不是如實(shí)的反應，所以學(xué)習知識的轉讓很重要?！?/p>

時(shí)隔不到1年，Clara FL平臺發(fā)布，NVIDIA的希望實(shí)現了落地。NVIDIA通過(guò)AI為醫療行業(yè)賦能，是全人類(lèi)的福祉。人類(lèi)無(wú)法逃避的生老病死不奢望終結，但或許隨著(zhù)AI輔助技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們能更好地理解疾病，未來(lái)的世界是既激動(dòng)人心又無(wú)法預測的。