NVIDIA在2021年秋季GTC大會中,發表Clara Holoscan醫療影像解決方案,並大幅拓展GPU在醫學領域應用的多種可能性。
透過AI強化醫療影像
NVIDIA推出的Clara Holoscan是套具有可擴展、軟體定義、點到點資料流處理等特色的醫療影像解決方案,能夠無縫連接醫療設備與邊緣運算伺服器,並透過AI微服務(AI Microservices)的型式執行低延遲應用程式,協助開發人員整合超音波、核磁共振等多種攝影技術,並搭配AI模型,加速產生即時、高畫質的影像。能夠為機器人輔助手術、放射治療等醫療行為提供即時、視覺化的預測資料,協助臨床醫生進行決策。
Holoscan方案具有下列功能,可以加速各階段工作速度
- 高速I/O:NVIDIA GPUDirect RDMA能夠支援透過NVIDIA ConnectX SmartNIC網路卡或第三方PCIe擴充卡(如超音波影像擷取卡)將資料直接傳輸至GPU記憶體
- 物理處理:資料進入GPU、CUDA-X、NVIDIA Triton推論伺服器之後,透過以物理為基礎的演算法或AI運算,將感應器收集到的數據轉換為圖像(如X光、電腦斷層重建、超音波的波束成形)
- 圖像處理:將產生的圖像輸入AI模型,透過Triton進行檢測、分類、分割或追踪目標
- 資料處理:透過結合來自感應器的圖像、資料以及先前來自NVIDIA cuCIM函數庫的圖像,將資料以類似健康存摺的方式建檔管理
- 渲染:透過Clara渲染伺服器或Omniverse、CloudXR等服務將上述資料即時繪製為可視的3D圖像,作為臨床醫生提判斷的依據
Clara Holoscan可擴展的架構特性,讓它能在NVIDIA認證邊緣服務器或是到數據中心、雲端的NVIDIA DGX超級電腦中運作,並提供運算效能、輸出入裝置等規格的調整彈性,以滿足每個醫療院所對延遲、成本、空間、電力消耗和頻寬的不同需求。
Clara Holoscan採用全新的NVIDIA Orin運算平台作為運算核心,它搭載Arm Cortex-A78AE處理器與與GeForce RTX 30系列相同的NVIDIA Ampere架構GPU,具有32GB、頻寬達204GB/s的記憶體,具有6倍於Jetson AGX Xavier的效能。能夠支援平行運算多個人工智慧應用程式,能夠用於部署最大型、最複雜的模型,藉此解決自然語言理解、3D感知能力和多感測器融合等問題,除了適合應用於醫學影像處理外,也可應用於自駕車或是機器人等領域。
▲兩個 NVIDIA DRIVE Orin SoC 提供了備援(Redundancy)和故障轉移的安全性,並且為 Level 4 自動駕駛和智慧駕駛座功能提供充足的運算能力。
透過AI協助癌症治療與新藥研發
NVIDIA在GTC中說明了與多間醫療機構進行的合作工作,例如與德州大學安德森癌症中心(The University of Texas MD Anderson Cancer Center)合作,透過NVIDIA DGX系統強大的AI效能,協助醫生分析癌症治療所需的放射線攝影醫學影像(筆者注:應指電腦斷層、核磁共振或正子攝影等),並預測敗血症等併發症,改善患者護理以及預後。
AI系統也能在追踪放射治療協助醫生描繪腫瘤輪廓(Contouring),以利在治療過程中降低醫生負擔,讓醫院能為更多患者提供治療。另一方面,這種技術也能用於核磁共振輔助放射治療(MRI-Assisted Radiosurgery),利用AI模型搭配先進的GPU技術,協助治療過程中的放射線能更精準聚焦至癌細胞上,而不會傷害鄰近的組織,也能幫助臨床醫生判斷是否需要額外治療,以及術後如何照護患者。
另一方面,虛擬篩選是現今藥物研發的一大支柱,這種技術可以模擬化學物質和蛋白質之間原子力的分子動力學,用於尋找會結合並抑制蛋白質在疾病中作用的化學物質。由於原子力取決於分子的3D結構,但透過X光晶體學和低溫電子顯微技術研究的話,只能解碼人體中25,000種人體蛋白質17%的,若缺少人體蛋白質的3D結構資訊就為大幅降低電腦輔助藥物研發的成效。
今年 AlphaFold和RossettaNet的研究人員訊練AI從胺基酸序列預測蛋白質 的3D結構,大幅加速繁瑣的蛋白質解碼過程,一夜之間DeepMind解碼了超過20,000種人體蛋白質,現在數以億計的動物、植物和細菌蛋白質都可以進行解碼。
NVIDIA和加州理工學院的研究人員使用機器學習方法訓練神經網路,取代分子模擬中成本高昂的原子力量子計算,讓模擬效率提升了1,000倍,增進新藥開發的速度。
新創公司Entos也透過NVIDIA Clara Discovery,以AI方式進行分子模擬,不但能加快分子特性預測的速度達1,000倍,模型也只需要原本1/30的訓練資料就能達到相同的準確度,並只需要原先開發過程中1/100的實驗次數,能夠降低藥物開發的複雜性與花費時間。
Entos目前的研究領域包含癌症、糖尿病和囊腫性纖維化,其中1項前景看好、用於癌症標靶治療的藥物,概念為建立藥物分子與目標蛋白質的共價鍵分子,讓藥物只對癌細胞產生作用,以最小化劑量與副作用。
NVIDIA表示目前已有許多醫療設備公司研發AI與機器人手術等創新技術, NVIDIA的AI加速運算平台將能在機器人手術、移動式電腦斷層掃描等應用領導域貢獻所長。
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