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            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

            作者: 時間:2019-12-05 來源:AI報道 收藏

            及時而準確的診斷可以拯救無數的生命,AI在醫(yī)學領域有巨大的潛力,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漫長而頭疼的難題。就在近日,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。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201912/407872.htm


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

            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,將患者數據保存在屬于它的地方——在醫(yī)療提供商的院內或網內,網絡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應用程序被打包到Helm圖表中,以簡化Kubernetes基礎設施上的部署。NVIDIA EGX平臺安全地提供聯(lián)合服務器和協(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,而無需共享患者數據。

            參與項目的醫(yī)院使用NVIDIA Clara AI輔助Annotation SDK標記自己的患者數據,然后集成到醫(yī)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習技術,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服務器根據其本地數據對全球模型進行訓練。本地訓練結果通過安全鏈接共享回聯(lián)合學習服務器。

            這種方法通過僅共享部分模型權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)塊鏈解決方案數量眾多且影響深遠,許多項目都強調分布式系統(tǒng)可以帶來數據隱私、數據可訪問性和提高計算速度的優(yōu)勢。這項技術也經常與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臨床數據科學中心以及UCLA Health——都是這項技術的先驅。他們的目標是為他們的醫(yī)生、患者和醫(yī)療設施開發(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建、共享、調整和驗證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)網的開始?!?/p>

            NVIDIA其實早就瞄準了大醫(yī)療領域的人工智能市場。早在2016年 GTC 大會上,NVIDIA 與麻省總醫(yī)院臨床數據科學中心達成合作,NVIDIA 憑借其技術,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用到醫(yī)療場景。

            醫(yī)療一直是個熱門領域。國內醫(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之時,已經從醫(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,什么時候收集的數據。我們希望通過軟件的創(chuàng)新賦能醫(yī)療設備,在硬件端會有智能的設備,同時我們配置軟件開發(fā)的SDK,這意味著實現在醫(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)院設備上所分析出來的一些知識或者總結的結論,能夠在本地做一個很好的總結或歸納,然后普及推廣,而不是只把結果輸出。因為醫(yī)院不一樣,可能結果并不是如實的反應,所以學習知識的轉讓很重要?!?/p>

            時隔不到1年,Clara FL平臺發(fā)布,NVIDIA的希望實現了落地。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,但或許隨著AI輔助技術的不斷進步,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測的。



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