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欧博手机版:NVIDIA 公布 AI 与图形加速在医疗领域新进展,以开源套件 FLARE 提供联合学习、借助 AI Enterprise 锁定癌症目标 #NVIDIA FLARE (169170)

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NVIDIA 公布 AI 与图形加速在医疗领域新进展,以开源套件 FLARE 提供联合学习、借助 AI Enterprise 锁定癌症目标
NVIDIA 公布 AI 与图形加速在医疗领域新进展,以开源套件 FLARE 提供联合学习、借助 AI Enterprise 锁定癌症目标

NVIDIA 今日藉着北美放射学会年会 RSNA 宣布两项结合旗下图形与 AI 技术的医疗应用进展,其一是宣布针对联合学习的全新开源软体 NVIDIA FLARE ,另一则是荷兰癌症研究所、医疗保健公司 Vyasa 与 iCAD 借助 NVIDIA AI Enterprise 软体套件提供结合 AI 的医疗影像的应用。

NVIDIA FLARE 将协作式人工智慧引领至医疗领域

NVIDIA FLARE 是针对医疗领域提供协作式人工智慧的软体开发套件,旨在透过分散式的联合学习技术,使着重隐私或资料稀少、机密与缺乏多样性的特殊医疗影像能够透过转化为分散式架构并进行机器学习与深度学习,当前已经应用在医学影像、遗传分析、肿瘤学与 COVID-19 研究。

NVIDIA FLARE 可与既有的 AI 计画进行整合,当然也包括用于医疗影像的 MONAI 开源框架,当前亦有多个知名医疗单位可支援 NVIDIA FLARE 的联合学习解决方案。如美国放射学会 ACR 与 NVIDIA 以 NVIDIA FLARE 进行联合学习研究,在 ACR AI-LAB 用于乳癌与 COVID-19 的放射寻影像判读; Flywheel 将 NVIDIA FLARE 纳入旗下 Flywheel Exchange 平台的解决方案之中,提供平台用户作为联合学习的选择之一;作为 NVIDIA Inception 加速器计画的伙伴与成员的 Rhino Health 极早就将 NVIDIA FLARE 与联合学习解决方案整合,并提供如麻省总医院研究员开发可诊顿脑动脉肿瘤的 AI 模型,以及协助美国国家癌症研究院早期侦测研究网路开发与验证能辨识胰脏癌早期迹象的 AI 模型。 

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研究人员可借助 NVIDIA FLARE 自订联合学习解决方案,像是为特定领域的应用程式选择各类联合学习架构,借此调整适合的学习方式,平台开发者可借助 NVIDIA FLARE 为客户打造多方协作应用程式所需的分散式基础设施。

同时,借由 NVIDIA FLARE ,参与联合学习的单位不须汇集或交换彼此的专有资料,即可透过包括点对点、循环与主从式等分散式架构进行共同训练或是评估 AI 模型。借助主从式架构,参与联合学习者的模型训练后的参数可上传到公用伺服器,再汇整并构成全域模型,此项应用模式已应用在协助胰脏癌肿瘤、乳房摄影的乳房密度分类与预测 COVID-19 的氧气需求。


此外 NVIDIA 与 Roche Digital Photology 借助主从式架构将整个片子的影像进行分类并进行内部模拟;而荷兰 Ersmus Medical Center 则与 NVIDIA 开发一项基于主从式架构的 AI 应用程式,用以分析与精神分裂病例有关的遗传变异辨识。

当然并非所有联合学习都能使用或是适合使用主从式架构,这也是 NVIDIA FLARE 支援包括点对点与循环等其他联合学习方式的原因,在非医疗领域部分,例如协助能源公司进行地震与景眼资料分析,或是协助制造商进行工厂最佳化营运与协助金融公司改善诈欺预测模型等,就不那么适合以主从式架构作为基础。

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