【分享NVIDIA GTC 23大会干货】加速生成式AI在生物学和医疗领域的应用

news2024/11/22 20:41:28

【分享NVIDIA GTC 23大会干货】加速生成式AI在生物学和医疗领域的应用

1. NVIDIA医疗领域AI计算平台——NVIDIA CLARA
2. NVIDIA CLARA医学影像子平台——MONAI
3. NVIDIA CLARA医疗设备子平台——Holoscan
4. NVIDIA基因组学解决方案Parabricks
5. NVIDIA药物研发解决方案
6. 个人思考
参考文献

有幸聆听了GTC 23其中一个session：Accelerating Generative AI in Biology and Healthcare [S51257]，在此做个分享。

生成式AI可以说是此次GTC大会的关键词之一。正如session中所讲，生成式AI是AI领域的next wave/chapter。

以CHATGPT为代表的生成式AI模型可以说近期是万众瞩目。使用CHATGPT可以实现判若真人的对话、帮助人们回答一些问题，协助完成一些工作，如写一段代码；使用DALL-E，输入一段文字，生成一张对应的图片；使用alphafold，从蛋白质氨基酸序列预测蛋白质三维结构…

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那么在生物学和医疗领域，生成式AI具体有什么应用呢？NVIDIA为推动行业的发展提供了哪些可供快速使用的利器/平台？此session将逐一揭晓。

1. NVIDIA医疗领域AI计算平台——NVIDIA CLARA

NVIDIA CLARA平台可以为生物学和医疗领域提供如下方向的解决方案：

基因组学 Parabricks；
自然语言(ASR, NLP，TTS) NeMo；
药物研发 BioNeMo；
医学影像 MONAI；
医疗设备 Holoscan 。

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NVIDIA CLARA目前已经形成了一个覆盖上下游产业链的完整生态。

2. NVIDIA CLARA医学影像子平台——MONAI

MONAI(Medical Open Network for Artificial Intelligence)具有如下功能：

使用主动学习(Active learning)进行昂贵的数据标注(labeling)；
当数据比较少的情况下，可用于生成数据，如利用GAN模型；
存在大量无标签数据的情况下，可以使用transfomer之类的模型进行自监督学习，以用于下游任务；
为保证数据隐私，联邦学习可以让多个机构利用自己的数据进行多次迭代训练模型，随后将模型上传服务器。在收到各地上传的更新模型后，服务器将根据各地上传的模型对全局模型在整个MONAI生态进行更新、部署。

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当前MONAI当前下载约百万，其model-zoo中有20+模型，如heart segmentation，每个模型都有详细的介绍。

著名癌症药物公司BMS(Bristol-Myers Squibb)拥有大量的临床数据以及CT片，它们已经使用MONAI来训练语义分割模型，来提升药物临床试验效果。

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3. NVIDIA CLARA医疗设备子平台——Holoscan

影像是医疗健康领域常见的呈现形式，它存在于初筛、诊断及治疗的各个阶段。通常2D图像用于每年体检及早期发现，3D图像用于定量分析，4D图像用于捕获运动及功能，而到了第5个维度，实时传感器可使得医学设备能够自动实现功能。

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当系统及功能非常复杂，这时就需要一套实时的AI传感平台，这正是发明Holoscan的初衷。

Medtronic公司大概每年服务7600万患者，使用了Holoscan的GI Genius Intelligent Endoscopy模块应用于结肠镜检查，通过大量数据验证了使用该平台比仅使用人，会降低约50%的错误率。Holoscan平台可帮助开发者节约时间，加速AI技术在医疗健康领域的创新。