NVIDIA Clara AI工具包助力構(gòu)建全新ACR AI-LAB，使38, 000多名ACR會(huì)員及其他放射學(xué)專業(yè)人士能夠在機(jī)構(gòu)內(nèi)部進(jìn)行AI開發(fā)和部署。

NVIDIA和美國(guó)放射學(xué)會(huì)（American College of Radiology，簡(jiǎn)稱ACR）宣布展開合作，助力全國(guó)數(shù)以千計(jì)放射科醫(yī)生利用機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)，創(chuàng)建并使用面向診斷放射學(xué)的AI應(yīng)用，以滿足其自身臨床需求。

在雙方成功完成為期三個(gè)月的試點(diǎn)計(jì)劃之后，ACR將NVIDIA Clara? AI工具包集成到了新發(fā)布的ACR Data Science Institute? ACR AI-LAB?中，讓38, 000多位ACR會(huì)員和其他放射學(xué)專業(yè)人士能夠借助這一免費(fèi)的軟件平臺(tái)對(duì)AI算法進(jìn)行構(gòu)建、共享、本地調(diào)整和驗(yàn)證，同時(shí)確保機(jī)構(gòu)內(nèi)部的患者數(shù)據(jù)得到妥善保護(hù)。

NVIDIA Clara AI工具包是NVIDIA Clara開發(fā)者平臺(tái)的重要部分，該平臺(tái)旨在助力打造軟件定義的醫(yī)療儀器和智能工作流程。作為能夠創(chuàng)建數(shù)據(jù)和算法管線的平臺(tái)，NVIDIA Clara包含數(shù)據(jù)及圖像處理庫(kù)、AI模型處理庫(kù)和可視化庫(kù)。針對(duì)AI，該工具包還包括用于數(shù)據(jù)注釋、模型訓(xùn)練、模型適配、模型聯(lián)合和大規(guī)模部署的函數(shù)庫(kù)。

為實(shí)現(xiàn)ACR AI-LAB的愿景，需要整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的聯(lián)手協(xié)作，其中包括GE醫(yī)療、Nuance和NVIDIA等行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，以及由醫(yī)療健康初創(chuàng)公司和領(lǐng)先研究機(jī)構(gòu)所構(gòu)成的龐大網(wǎng)絡(luò)支持。 NVIDIA Clara為GE醫(yī)療的Edison人工智能平臺(tái)和Nuance AI Marketplace提供了有力的支持，這兩大平臺(tái)均支持AI-LAB，且對(duì)于AI在放射學(xué)工作流程中的部署具有重要意義。

ACR Data Science Institute首席醫(yī)療官Bibb Allen Jr表示：“ACR AI-LAB是ACR Data Science Institute的重要項(xiàng)目，此次合作是該項(xiàng)目進(jìn)展過(guò)程中的重要里程碑。它使放射科醫(yī)生在任何實(shí)踐環(huán)境中都有機(jī)會(huì)在機(jī)構(gòu)內(nèi)部進(jìn)行AI開發(fā)，使用內(nèi)部患者數(shù)據(jù)以滿足其自身的臨床需求。

NVIDIA醫(yī)療健康業(yè)務(wù)副總裁Kimberly Powell表示：“NVIDIA構(gòu)建的平臺(tái)有助于推進(jìn)人工智能大眾化。我們專門構(gòu)建了Clara AI工具包，讓每位放射科醫(yī)生都有機(jī)會(huì)開發(fā)針對(duì)患者及其臨床實(shí)踐的定制化AI工具。我們與ACR的合作才剛剛起步，未來(lái)我們將持續(xù)努力，助力推進(jìn)AI在整個(gè)放射學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的廣泛應(yīng)用。”

成功試點(diǎn)為醫(yī)療健康領(lǐng)域

人工智能大眾化鋪平道路

在俄亥俄州立大學(xué)（Ohio State University，簡(jiǎn)稱OSU）和麻省總醫(yī)院（Massachusetts General Hospital）以及布萊根婦女醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心（Brigham and Women’s Hospital’s Center for Clinical Data Science，簡(jiǎn)稱CCDS）開展的初步試點(diǎn)幫助NVIDIA和ACR明確了使得設(shè)備可以協(xié)同工作所必要的基礎(chǔ)設(shè)施和協(xié)作方式，并且在避免共享潛在敏感患者數(shù)據(jù)的前提下得以完善AI算法。將AI模型導(dǎo)入患者數(shù)據(jù)、而非將患者數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型的方式有助于提升算法訓(xùn)練的多樣性，輔助算法的驗(yàn)證，并使放射科醫(yī)生能夠了解到如何循序漸進(jìn)地使算法適應(yīng)其機(jī)構(gòu)的臨床需求。

使用NVIDIA Clara AI工具包，OSU能夠快速導(dǎo)入由CCDS開發(fā)的預(yù)訓(xùn)練模型。該模型根據(jù)局部變量進(jìn)行了定制，并成功地對(duì)OSU數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)記，以便對(duì)算法進(jìn)行進(jìn)一步測(cè)試和完善，所有這些工作都在防火墻的保護(hù)下進(jìn)行。最終，OSU成功構(gòu)建了高精度增強(qiáng)型心臟計(jì)算機(jī)斷層掃描血管造影模型，且通過(guò)共享的方式將算法訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試時(shí)間縮短了數(shù)天。

Partners Healthcare首席數(shù)據(jù)科學(xué)官、哈佛醫(yī)學(xué)院放射學(xué)專業(yè)副教授Keith Dreyer表示：“該軟件將使不具備計(jì)算機(jī)編程經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生也能夠構(gòu)建并改進(jìn)AI算法，并且無(wú)需共享他們的數(shù)據(jù)。算法通常在其訓(xùn)練環(huán)境中效果最佳，但有限的訓(xùn)練集無(wú)法代表全部人群?；诙喾綌?shù)據(jù)進(jìn)行AI模型訓(xùn)練有助于確保彈性，同時(shí)減少算法偏差，從而改進(jìn)推理以應(yīng)用于更廣泛的人群?！?/p>

OSU韋克斯納醫(yī)學(xué)中心（Wexner Medical Center）放射學(xué)及醫(yī)學(xué)影像信息學(xué)系主任Richard White博士表示：“通過(guò)在醫(yī)院之間建立人工智能網(wǎng)絡(luò)，將能夠創(chuàng)建更強(qiáng)大的算法，實(shí)現(xiàn)更高的效率，達(dá)到更佳的療效。這將使我們能夠通過(guò)高質(zhì)量的算法，加速推進(jìn)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用?！?/p>

該試點(diǎn)計(jì)劃中采用的架構(gòu)由NVIDIA Clara AI工具包提供支持，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合、圖像標(biāo)注、圖像預(yù)處理和轉(zhuǎn)換、算法傳輸以及改進(jìn)算法的本地計(jì)算，所有這些都是實(shí)現(xiàn)人工智能大眾化這一終極目標(biāo)所必需的功能。

生態(tài)系統(tǒng)

對(duì)ACR AI-LAB和NVIDIA Clara的大力支持

NVIDIA Clara AI平臺(tái)用戶以及行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者GE醫(yī)療和Nuance對(duì)ACR AI-LAB給予了大力支持。

GE醫(yī)療集團(tuán)Edison戰(zhàn)略投資高級(jí)副總裁Keith Bigelow表示：“人工智能大眾化不僅需要最先進(jìn)的技術(shù)，還需要行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者之間的緊密合作。通過(guò)對(duì)ACR社區(qū)AI-LAB相關(guān)工作的大力支持，借助NVIDIA Clara AI平臺(tái)的強(qiáng)大功能，GE 醫(yī)療能夠在全美醫(yī)院內(nèi)加速創(chuàng)建算法并將其無(wú)縫部署于Edison驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療設(shè)備和應(yīng)用中，以此降低成本并改善患者療效。GE醫(yī)療期待在我們?nèi)蝾I(lǐng)先的醫(yī)療設(shè)備和工作流程應(yīng)用中，以合規(guī)的方式高效利用ACR AI-LAB算法?！?/p>

Nuance醫(yī)療診斷副總裁兼總經(jīng)理Karen Holzberger表示：“將NVIDIA Clara AI平臺(tái)的強(qiáng)大功能與適用于診斷成像的Nuance AI Marketplace相結(jié)合，將使ACR AI-LAB開發(fā)者能夠快速構(gòu)建AI算法并將其無(wú)縫部署至5,800家互聯(lián)醫(yī)療機(jī)構(gòu)中超過(guò)七成的放射科醫(yī)師臨床工作流程中。此外，Nuance PowerScribe放射學(xué)報(bào)告和PowerShare圖像共享解決方案的廣泛應(yīng)用讓AI Marketplace用戶能夠快速訪問(wèn)最大規(guī)模的成像AI算法“商店”，這些算法可自動(dòng)集成至其日常放射學(xué)報(bào)告和分析工具中。 ”

ACR-AI LAB預(yù)期推出及供貨時(shí)間

ACR AI-LAB初始版本將于5月18日至22日在華盛頓舉辦的2019年ACR年會(huì)上亮相。與會(huì)者可使用必要的AI工具對(duì)模型作出修改和改進(jìn)從而展開探索和試驗(yàn)。

ACR計(jì)劃于近期開放在線訪問(wèn)權(quán)限以及基于公開患者數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)。

ACR AI-LAB基于ACR TRIAD（圖像和數(shù)據(jù)傳輸）而構(gòu)建。ACR TRIAD是一個(gè)已經(jīng)連通與ACR研究、認(rèn)證和注冊(cè)計(jì)劃相關(guān)的數(shù)千放射學(xué)實(shí)踐的平臺(tái)。如今，通過(guò)ACR AI-LAB，放射科醫(yī)生擁有了用戶友好型的計(jì)算工具，有助于他們了解如何對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行注釋、對(duì)AI模型進(jìn)行訓(xùn)練、以及對(duì)用于訓(xùn)練和修改當(dāng)前AI算法的AI工具進(jìn)行抽樣檢查。