在智能医疗领域,图片诊断是一个非常重要的发展方向。由于医疗影像以静态图片呈现,有利于机器学习和分析,甚至在部分领域,人工智能阅片的能力已经超过了部分专业医生。对于相关科室的医生来说,人工智能技术在医疗影像分析方向的应用将大幅减少医生阅片时间,提高工作效率,降低误诊率;对患者来说,人工智能在医疗影像方面的应用将帮助他们更快的完成健康检查,获取更可靠的诊断结果。

去年5月,在2017年度GPU技术大会(GTC)上,英伟达发布了超级计算机NVIDIA DGX Station。作为针对人工智能开发的GPU工作站,NVIDIA DGX Station的计算能力相当于400颗CPU,而所需功耗不足其1/20,而计算机的尺寸恰好能够整齐地摆放在桌侧。数据科学家可以用它来进行深度神经网络训练、推理与高级分析等计算密集型人工智能探索。

作为致力于将深度学习人工智能技术引入到智能医学诊断的系统开发商,图玛深维采用了DGX Station以及CUDA并行加速来进行神经网络模型的训练。并在此基础上开发出了σ-Discover Lung智能肺结节分析系统。σ-Discover Lung系统能够帮助医生自动检测出肺结节、自动分割病灶、自动测量参数,自动分析结节良恶性、提取影像组学信息、并对肺结节做出随访,大幅度减少结节筛查时间,减少读片工作量,提高结节的检出率,并且提供结节的良恶性定量分析,提高筛查的效果。σ-Discover Lung系统于去年8月发布。凭借在AI领域的创新和对医疗行业的贡献,图玛深维去年5月获得“NVIDIA 2017中国人工智能初创公司挑战赛”冠军。去年12月,图玛深维完成软银中国领投的2亿人民币B轮融资。

当然,并不只有DGX Station在助力智能医疗,NVIDIA更早发布的超级计算机DGX-1也已经在医疗行业快速商用。去年9月,NVIDIA宣布已经向美国MGH&BWH CCDS研究中心出货了第一台基于Telsa V100计算卡的DGX-1,帮助他们建立医疗图片智能分析AI系统。

为此,智东西联合NVIDIA、图玛深维一起组织第一期NVIDIA实战营。本期实战营将于北京时间3月23日11:00(美国时间3月22日20:00)进行,由图玛深维首席科学家陈韵强、NVIDIA高级系统架构师付庆平先后主讲,主题为《深度学习如何改变医疗影像分析》。在此之前,智东西与NVIDIA还合作过二期公开课,大家可以通过这两篇文章《Tesla V100深度讲解:专为深度学习设计的Tensor Core有多牛?》和《入门必读!一堂来自NVIDIA的深度学习公开课》进行了解。当然,也请大家期待NVIDIA实战营后续活动。