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NVIDIA和75家医疗保健合作伙伴携手助力放射学的未来:英亚体育app下载

发布时间:2020-11-05    来源:英亚体育app下载27929

【英亚体育app下载】11月28日——NVIDIA北美放射学会年会(RSNA)宣布了销售新软件、优化护理质量、渠道和成本的新合作伙伴。放射学领域的人工智能研究在提高护理质量、渠道和成本方面显示出巨大潜力。

但是,要将这项研究应用于临床实践,需要合作伙伴的全力支持。因此,NVIDIA(世卫组织)正在不遗余力地不断扩大医疗伙伴生态系统。

Emc目前与75个合作伙伴合作,致力于将AI应用于医疗保健领域。这个数字每个月都在快速增长。Emc合作伙伴还拥有各种医疗中心、医疗光学公司、研究机构、医疗初创公司和医疗服务提供商。

许多合作伙伴将参加本周在芝加哥举行的北美放射学会年会。除了在此次年度会议上展示我们的合作成果之外,NVIDIAClara软件开发工具包(SDK)的发布还将公布用作医疗光学的以前自学工具包和AI助理主席SDK俄亥俄州立大学,从而宣布与NVIDIA (SDK)积极合作的最重要发展进程。

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利用NVIDIAClara平台创建了第一个校内AI市场。美国国立公共卫生研究院与国家公共卫生研究院(NVIDIA)积极合作,将AI工具引入临床实验智能光学。

目前,ClaraSDK最近发布的ClaraSDK允许开发人员利用其拥有的所有GPU平台构建计算密集型应用程序,如AI、可视化或图像恢复。十多年来,NVIDIAGPU仍然在医学、光学领域发挥着重要作用。临床影像形态依赖GPU构建动态、最佳的影像复原,包括增加CT扫描电磁辐射剂量的递归恢复、延长MRI (MRI)扫描时间的传输感、需要提高影像质量的软件波束成形。

此外,AI还可以进一步改善图像收集。光学仪器要保证通过AI收集最高质量的视频。联合电影、富士胶卷、佳能等光学公司将NVIDIADGX超级计算机部署为AI基础设施,加快了企业的AI研发速度。ClaraSDK是开放NV英亚体育app下载IDIAClara平台的一部分,可帮助医疗、光学行业构建和构建先进设备的光学应用程序和AI反对工作流。

与MGH&BWH临床数据科学中心一起,NVIDIAClaraSDK进入了AI部署战略。他们正在开发腹部大动脉流检查模型,并将其分发到与NVIDIA Clara结合的NuanceAI市场。“要想享受放射学正在开发的数千个新的AI应用程序的好处,必须在许多临床和影像中心建立部署路径。

该部署路径是放射线学领域提高AI采用率的关键。”MGH&BWH临床数据科学中心(MGH&BWH临床数据科学中心)继续得到马克迈克尔斯基(MarkMichalski)董事的回应。您可以查看ClaraSDK子集的详细信息,包括GPU加速软件工具、库、AI引擎、容器和示例应用程序。

放射学工作过程需要数以千计的算法在改变放射学的实践中应用数以千计。为了根据对AI应用程序的市场需求和机构的患者、机器和实际情况调整对这些应用程序的市场需求,MGH、BWH、美国国立公共卫生研究院、加利福尼亚大学旧金山分校、俄亥俄州立大学、梅奥医院、伦敦国王学院等50多家主要医疗机构投资NVIDIADGX系统开发了AI应用程序。为了提高放射学行业构建和调整AI应用程序的能力,NVIDIA (AI辅助注释SDK)发布了两项核心技术,使放射科医生能够以比传统注释方法快10倍的速度获取水平数据值。

用作医学光学的迁移自主学习套件:允许医生根据患者的情况自定义和调整AI应用程序。这项技术非常重要,因为每个放射线学实践都没有独特的仪器、协议和患者统计数据。“在俄亥俄州立大学,我们解释这些工具的重要性。

数据管理是算法开发生命周期的主要瓶颈之一。 在医学光学领域,数据本身很简单,因此高度训练的锡器的可用性有限,众说纷纭,变得最准确。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视连续剧),医学名言)“俄亥俄州州立大学韦克斯纳医学中心光学信息部负责人LucianoPrevedello回答说。Prevedello说:“该工具包使用的自主学习等技术可以大幅增加教育所需的图像数量,同时还可以防止算法性能下降。

”。Prevedello补充说该套件与使用AI创建记录的高效数据管理过程一起,开辟了算法开发的新时代。

“俄亥俄州立大学开辟了第一个校内AI市场,俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心是美国第一个利用NVIDIAClara平台创建校内AI临床影像市场的合作伙伴。俄亥俄州立大学的AI市场将使放射科医生能够快速将深度自学和机器学习应用到自己的工作流中。

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俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心光信息学部放射科主任理查德怀特博士表示:“人工智能的快速应用为医学、光学领域提供了良好的机会。通过与NVIDIA (White)的合作,可以简化将AI构建在工作过程中的过程,从而提高患者的化疗效果。”俄亥俄州立大学将部署深度自学及机器学习,在脑溢血或冠状动脉疾病检查等紧急情况下加快临床反应速度。

(威廉莎士比亚、俄亥俄州立大学、Northern Exposure(美国电视)、健康)这些算法可以构建在急诊室的早期预警系统、放射科研究所的工作日程优化、阅览室的临床辅助等多种临床工作过程中。另外,通过在部署平台上构建标准化,可以共享和构建在这些公里/小时快速增长的生态系统中创建的出色AI应用程序,这也不是另一个优势。

美国国立公共卫生研究院将AI工具引入临床实验NVIDIA,与美国国立公共卫生研究院积极合作,经营着仅次于美国的研究医院,每年不积极进行1600多次实验。美国决定与研究人员和工程师以及美国国立公共卫生研究院临床中心的临床医生携手积极开展项目。我们早期的合作项目将重点研究AI工具,以修改脑癌和肝癌的临床试验。

此次联合开发项目还将集中在将视频、基因组和临床数据汇集在一起的AI工具上,以便为癌症患者获得准确的医疗护理。戴尔将通过以数据为中心的专用AI平台和基于深度自学的成像组来构建此任务。”要想在医疗领域应用深度自学等强大工具,必须重组涵盖医生、医院、计算机科学家的跨学科团队。

这可以发挥计算机模型在医疗、光学领域的潜力,开发出预测性的光学生物标记。“ElizabethJones博士由美国国立公共卫生研究院临床中心放射学和光学学部主任回答。

目前,放射科医生正在按照现有的指导方针,以手动测量肿瘤的方式确认癌症分期。相反,AI将以普通观察者可能不注意的方式自动压印和测量肿瘤,用于改变这一过程。另外,AI可以将肿瘤大小以外的数据与目前使用的其他分割标准融合在一起,提高癌症分割的准确性。

AI发现的新光学生物标记物可以用作临床实验,从而使兼具可预测性和个性化的精密医疗更加相似。为了将AI推进全球放射学事业,必须让放射科医生参与创建和调整面向患者的算法。

最重要的是,这些医生必须确保标准化的路径,以便与同事共享和整合这些开创性成果,同时在更小的限制或隐私风险下积极进行现场数据分析。智能仪器和自动化工作流已经成为现实。NVIDIA(世卫组织)积极与业界思想领袖合作,帮助放射学通过NVIDIAClara平台跨越AI差距。

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