美国（guó）芝（zhī）加哥（gē）—RSNA—2018年11月28日（rì）—NVIDIA 在北美放射学会年（nián）会 (RSNA) 推出全新软件并宣（xuān）布（bù）新的合作伙伴，以优化（huà）护（hù）理（lǐ）质（zhì）量（liàng）、渠道和成本。

portant;" />

放射学领域的人工智能研究已在改善护理质（zhì）量、渠道（dào）和成本方面展现（xiàn）出巨（jù）大潜力（lì）。然而，如果要将该研究应（yīng）用到（dào）临床实践，我们仍需合（hé）作伙伴的鼎（dǐng）力支持。正（zhèng）因（yīn）如此，NVIDIA 始终不遗余力（lì）地扩（kuò）大（dà）自身的医疗（liáo）保健（jiàn）合作伙伴生态系统（tǒng）。

我们（men）现（xiàn）正与 75 家合作伙伴携手合作，以致力（lì）于将 AI 应用至（zhì）医疗保健领（lǐng）域。这一数字每月都（dōu）在增长。我们的合（hé）作伙伴包括各类医（yī）疗中心（xīn）、医学成像公司、研究机构（gòu）、医疗保健初创（chuàng）公司（sī）和医疗保健（jiàn）服务提供商。

许多合作伙伴（bàn）都将（jiāng）参（cān）加本周于（yú）芝加哥举办的北美放射（shè）学会年会（huì）。除在该年会上展示我们的合作成果外，我们还将宣布（bù）几项重要的（de）发展（zhǎn）进（jìn）程：

发布 NVIDIA Clara 软件（jiàn）开发套件（jiàn） (SDK)

公布用于医学成像的迁移学习工（gōng）具包和 AI 辅助注释 SDK

俄亥俄州立大学正与 NVIDIA 开展合作，利用 NVIDIA Clara 平台打造首个校内（nèi） AI 市场

美国国立卫生研究院正与 NVIDIA 开展合作，将 AI 工具（jù）引入临（lín）床试验

智能成像：现已发（fā）布 Clara SDK

凭借最新发布（bù）的 Clara SDK，开发者可轻松利用他们拥有（yǒu）的任何 GPU 平台部署 AI、可视化或计算密（mì）集型应用程序（如影（yǐng）像重建）。

十多（duō）年以来，NVIDIA GPU 一直在医学成像领域发挥关键作（zuò）用。诊断影像形态依靠我们的 GPU 实（shí）现（xiàn）实（shí）时、顶尖的（de）影像重建，其中包括用于减少 CT 扫描辐射（shè）剂（jì）量（liàng）的迭（dié）代重建、可缩短核磁共（gòng）振（zhèn）成像 (MRI) 扫描（miáo）时（shí）间的压缩感（gǎn）知以及能够提高（gāo）超（chāo）声影像质量（liàng）的软件（jiàn）波束赋形。

此外，AI 甚（shèn）至还能进一（yī）步（bù）改（gǎi）进（jìn）影像采集。成像仪器（qì）需通过 AI 确（què）保（bǎo）可采（cǎi）集（jí）到最优（yōu）质的影像。联影（yǐng）、富士胶片和佳（jiā）能等（děng）成（chéng）像公司（sī）均已将 NVIDIA DGX 超级计算机部署为 AI 基础设（shè）施，以此（cǐ）加速企（qǐ）业的（de） AI 开（kāi）发。

Clara SDK 是开放式 NVIDIA Clara 平台的组成（chéng）部（bù）分（fèn），该平台可（kě）助力医学成像行业打造（zào）并（bìng）部署先进（jìn）的成像应（yīng）用程序（xù）和（hé）支（zhī）持 AI 的（de）工作流程。

MGH & BWH 临床数据科学中心已将 NVIDIA Clara SDK 纳入其 AI 部署策略。他（tā）们已（yǐ）开发出一种腹主动（dòng）脉瘤检测（cè）模型，同（tóng）时（shí）正在将其（qí）部署至依（yī）托 NVIDIA Clara 的 Nuance AI 市场。

“如果（guǒ）要（yào）使放射学从（cóng）正在开（kāi）发（fā）中的（de）数千个（gè）全（quán）新 AI 应用程序中获益，我们需要开辟一（yī）条（tiáo）在众多临床和影像中心实现部署的路径（jìng）。该部署路（lù）径是在（zài）放射学领域提升 AI 采用（yòng）率的关（guān）键。”MGH & BWH 临（lín）床数据（jù）科学中心执行董事 Mark Michalski 表示。

您可以（yǐ）进一步（bù）了解包含 GPU 加速软件工具、库、AI 引擎、容（róng）器和示例应（yīng）用程序（xù）的 Clara SDK 集合的更多信息。

portant;" />

放射学工（gōng）作流（liú）程需要数千种（zhǒng）算法

改（gǎi）变（biàn）放（fàng）射学的（de）实（shí）践将需要数千种应用程序。鉴于对 AI 应（yīng）用程序的需求以及根据机构的患者、机器和实践情况以（yǐ）调（diào）整这些应用（yòng）程序的需（xū）求，50 多家领先的（de）医疗保（bǎo）健机构（gòu）（包（bāo）括 MGH、BWH、美国（guó）国（guó）立卫生研（yán）究院、加（jiā）州大（dà）学旧金山分校、俄亥俄州立大学、梅（méi）奥（ào）医院（yuàn）和伦敦国王学院（yuàn））已（yǐ）投资 NVIDIA DGX 系统来开发 AI 应用程（chéng）序。

为提高放射学行业构建与调整 AI 应用程序的能力，NVIDIA 已宣布两项关键技术：

AI 辅助注释 SDK：可使放射科医生以 10 倍于传统注释方法的速度解锁数据值。

用于医学成像（xiàng）的迁移学习工具包：可使医生根据（jù）患者的情况定制和调（diào）整 AI 应用程（chéng）序。这项技（jì）术至关（guān）重要，因为每种放射学实践均独（dú）一（yī）无二，且具备特有（yǒu）的仪器、协议和患者统计资（zī）料。

“在俄亥俄州立（lì）大学，我们（men）理解这些工（gōng）具的重要性。数据管护是算（suàn）法（fǎ）开发（fā）生命周期中（zhōng）的主要瓶（píng）颈之（zhī）一。而（ér）在医学成（chéng）像领域，由于数（shù）据本身就（jiù）很复杂，加上高度训练（liàn）的注释器可用性（xìng）十分有（yǒu）限，这种说法便显（xiǎn）得（dé）尤为正确。”俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心成像信息学部（bù）负责人 Luciano Prevedello 表示。

“该工具包所使（shǐ）用的迁移学习等技术可显著减少训练（liàn）所需的影像数量，同时还能避免降低算法（fǎ）性能，”Prevedello 继（jì）续（xù）说道，“这一工（gōng）具包，再配以效率更高并能利用 AI 实现备（bèi）案的数（shù）据管护流程，将为算法开发（fā）新时代敞开大（dà）门。”

俄亥俄州立大学（xué）打造首（shǒu）个校内（nèi） AI 市场（chǎng）

作为一所具备前沿学术水准的医学中心和（hé）高校，俄亥俄（é）州立（lì）大学韦克（kè）斯纳医（yī）学中心（xīn）是（shì）美国首位（wèi）采用 NVIDIA Clara 平台（tái）打（dǎ）造校内（nèi） AI 临床（chuáng）影（yǐng）像市场的合作伙（huǒ）伴。

俄亥俄州立大学的 AI 市场将能使放射科医（yī）生迅速（sù）将深度学习和（hé）机器学习（xí）应（yīng）用至自身（shēn）工（gōng）作（zuò）流程中（zhōng）。

“人工智能的迅速应用已为（wéi）医学成像（xiàng）领域开（kāi）辟了良（liáng）好（hǎo）的机遇，” 俄亥（hài）俄（é）州立大学韦克斯纳医学中心（xīn）成像信息学部放射科主任 Richard White 博（bó）士表示，“通过与 NVIDIA 携（xié）手合作，我们已精简将 AI 集成至工作流（liú）程的过程，这将能改善患者（zhě）的治疗效果（guǒ）。”

俄（é）亥俄州立大学将部（bù）署深（shēn）度学习（xí）和机器学（xué）习，以提高在（zài）紧急情况（kuàng）下（如（rú）检（jiǎn）测（cè）脑溢血或（huò）冠状（zhuàng）动脉疾病（bìng）时）的（de）临床反应速度。这些算（suàn）法可集成（chéng）至（zhì）许多临（lín）床（chuáng）工作流程，例如急诊科的（de）早期预警系统、放射科实验室（shì）的工（gōng）作明细表优（yōu）化（huà）或阅览室的诊断（duàn）助理。

此外，这也（yě）会带来另一个好处：通过在（zài）部署平台上实现（xiàn）标准化，组织还有可能共享（xiǎng）和集成由这种极（jí）速增（zēng）长的生态系（xì）统（tǒng）所打造的各类优秀的 AI 应用程序。

美国（guó）国立卫（wèi）生研究院（yuàn）将 AI 工具引入（rù）临床试验

NVIDIA 也正与美国国（guó）立（lì）卫生研究院（yuàn）开展合作（zuò），该研究院运营着全美最大的研（yán）究（jiū）医院，且每（měi）年会开（kāi）展 1600 多次试（shì）验。

NVIDIA 将安排研究人员和工（gōng）程师（shī）与美国国立卫生研究院临床中（zhōng）心的临床医生携手开展（zhǎn）项目。我们（men）的初始合作（zuò）项（xiàng）目（mù）将着（zhe）重研究 AI 工具，旨在简化脑（nǎo）癌和肝（gān）癌（ái）的临床试验（yàn）。

此次联合开（kāi）发（fā）项目还将专注于开发集影像（xiàng）、基因组和临床数（shù）据于一（yī）体（tǐ）的 AI 工具，以期为癌症患者提供（gòng）精准（zhǔn）医疗（liáo）。我们将通过（guò）一个以（yǐ）数据为中心的专用 AI 平台和基于深度学（xué）习的影像（xiàng）组学来（lái）实（shí）现这一工作（zuò）。

“如要将深度学（xué）习等（děng）强大工具应（yīng）用至医疗领（lǐng）域，我们需要组建一支（zhī）能够真正（zhèng）囊括医生、医（yī）院（yuàn）和计算机科学家的跨学科团队，让他们协同努力以发挥计（jì）算机（jī）模型在医学（xué）成像领（lǐng）域的潜力（lì），并助力开发预测性成像生物标记。” 美国国立卫生研究院临床中心放射学与（yǔ）成像（xiàng）科学部主任 Elizabeth Jones 博士表（biǎo）示。

此外，AI 还有（yǒu）可能结合使（shǐ）用肿瘤大（dà）小以外的数据和其他当前（qián）所用的分（fèn）期（qī）标准，从而（ér）提高（gāo）癌症分期的准确度。AI 发现的新型成像生物标记可用于临（lín）床试验，让我们进一步接近兼具（jù）预测性（xìng）和个人（rén）化的精准医（yī）疗。

为将 AI 引（yǐn）向全球（qiú）的（de）放射学事业（yè），我们要让放（fàng）射（shè）科医生（shēng）参与面向患者的算法创建与调（diào）整工作（zuò）中来。另外很重要的一点是，我（wǒ）们需（xū）为这（zhè）些医（yī）生提供标准化途（tú）径，使其与同事分享和（hé）整（zhěng）合这些（xiē）突破性成果，同时还（hái）要使他们能（néng）在较小的监管或隐私风险下开展现场数据分析。

智（zhì）能仪器和自动化工作流程已成为现实。NVIDIA 正在与（yǔ）行业思（sī）想领袖开展合作，让（ràng）放射学能通过 NVIDIA Clara 平（píng）台跨（kuà）越 AI 鸿沟。

关于（yú）NVIDIA