网页标题: NVIDIA AI 平台专为医疗健康与生命科学打造

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1. [行业](https://www.nvidia.cn/industries.md)
2. 医疗健康和生命科学

# AI 专为医疗健康与生命科学打造

开源工具、预训练模型和 GPU 加速工作流，适用于药物研发、医疗健康机器人、医疗影像、基因组学和数字健康。

[下载《AI 现状报告》](https://www.nvidia.cn/lp/industries/healthcare-life-sciences/ai-survey-report.md)

[NVIDIA 医疗健康和生命科学指南](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/healthcare-lifesciences/nvidia-healthcare-and-life-sciences-ebook-may.pdf)

平台

## NVIDIA AI 平台专为医疗健康与生命科学打造

探索专为医疗健康与生命科学开发者设计的开源工具、API、框架和 SDK，以及文档和社区支持。

Python | PyTorch | CUDA® | NVIDIA Dynamo | JAX | DeepSpeed

### BioNeMo

NVIDIA BioNeMo™ 是面向 AI 驱动生物学与药物研发的开发平台。

该平台涵盖面向整个 AI 生命周期的开放模型、库、数据集和 NVIDIA NIM™ 微服务，可助力研究人员和开发者构建、定制和部署 AI 应用，以推动未来实验。

 用例：*生物基础模型构建、分子设计、虚拟筛选、蛋白质结构预测和蛋白质结合剂设计*

* 生物基础模型训练速度提升 **2 倍**
* 模型推理速度提升 **6 倍**
* **三种模型**加速方案

[模型和库](https://github.com/NVIDIA-BioNeMo)
[示例和工具套件](https://github.com/NVIDIA/bionemo-framework)
[NIM](https://www.nvidia.com/en-us/industries/healthcare-life-sciences.md)
[Agent Toolkit](https://github.com/NVIDIA-BioNeMo/bionemo-agent-toolkit)

NVIDIA NeMo™ | NVIDIA® TensorRT™ LLM | NVIDIA Dynamo

### Nemotron

NVIDIA Nemotron™ 是数字健康 AI 的基石。

Nemotron 提供优化的开放模型，包括开放权重、训练数据和高级推理、编码、视觉理解、代理式任务、安全、语音和信息检索方案，为构建专用 AI 智能体提供领先的效率和模型精度。

用例：*环境式医疗健康智能体、深度临床研究智能体*

* 用于视觉理解、信息检索、语音和安全性的**开放模型**
* **五**个案例示例
* **16 份模型部署与使用指南**

[探索模型](https://developer.nvidia.cn/nemotron.md)
[学习资料](https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron)
[论坛](https://forums.developer.nvidia.com/c/ai-data-science/nvidia-nemotron/669)
[技能](https://github.com/NVIDIA/digital-health-skills)

NVIDIA Omniverse™ | TensorRT | NVIDIA Holoscan

### Isaac 专为医疗健康打造

NVIDIA Isaac™ 是一个机器人开发和仿真平台。

这款医疗健康机器人开发者平台以仿真和合成数据为中心，可实现设计、验证和运行时部署。它基于 NVIDIA 的训练-仿真-运行时体系架构，将 AI 开发直接与边缘机器人系统上的部署联系起来。

用例：*医院自动化、远程操作、自主超声波、手术自主*

* 面向解剖结构、操作流程变化、医院环境和患者交互的**合成数据生成工作流**
* 适用于内窥镜、超声、CT 成像和多模态传**感器融合的传感器仿真工作流程**

[GitHub](https://isaac-for-healthcare.github.io/i4h-docs/)
[工作流](https://isaac-for-healthcare.github.io/i4h-docs/workflows/)
[文档](https://github.com/isaac-for-healthcare/i4h-docs)

Python | PyTorch | NumPy

### MONAI

MONAI 是开源式医疗影像 AI 框架。

该开源医疗影像 AI 框架基于 PyTorch，将领域优化的数据加载器、丰富的转换器和 50 多个高质量预训练模型结合在一起，可简化从 2D 和 3D 分割、配准到报告生成及多模态工作流的整个流程。

 用例：*医疗影像模型训练、医疗影像分割和标注数据*

* 下载量**超过 800 万次**，项目超过 **4,000** 个
* **多模态**集成影像、文本和智能体 AI，支持涵盖图像与临床文档的放射学、外科和病理学工作流
* 在 **20** 项医疗影像挑战中获胜

[GitHub](https://github.com/Project-MONAI/MONAI)
[网站](https://project-monai.github.io/)

C++ | Python | GXF | TensorRT

### Holoscan SDK

NVIDIA Holoscan SDK 是面向物理 AI 和传感器处理的运行时框架。

Holoscan 是构建 GPU 加速系统的实时运行时框架，可处理高带宽、多模态、多速率的传感器数据，执行 AI 推理，并驱动具备确定性的现实世界操作。凭借基于图的执行引擎和加速输入和输出 (IO)，Holoscan 可扩展适配从 NVIDIA Jetson Nano™ 到 DGX™ 的不同平台。

 用例：*实时机器人与自主机器系统、面向医疗设备的 AI 原始数据到结果洞察、确定性边缘 AI 部署。*

* 无需进行大规模系统优化，即可**扩展数十至数百 Gb/s 的吞吐能力**
* 借助开箱即用的高级网络算子、[NVIDIA Rivermax®](https://developer.nvidia.cn/networking/rivermax.md) 和 [Holoscan Sensor Bridge](https://www.nvidia.cn/technologies/holoscan-sensor-bridge.md)，可将 **IO 直接加速**接入 GPU 显存。
* 借助领域加速器示例，**10 分钟**即可完成推理

[下载](https://developer.nvidia.cn/holoscan-sdk.md)
[示例](https://nvidia-holoscan.github.io/holohub/)
[文档](https://docs.nvidia.com/holoscan/index.html)

CUDA | Docker

### Parabricks

NVIDIA Parabricks® 支持 GPU 加速基因组学分析。

这是一套可扩展的基因组学软件，用于二级分析，提供 BWA-MEM、GATK 和 DeepVariant 的 GPU 加速实现，适用于全基因组和外显子组工作流。

 用例：*癌症和罕见病、NICU 和重症监护、人口研究、研究*

* 全基因组测序 (WGS) 分析速度超过 **100 倍**
* WGS 的计算成本降低 **50%**
* **23** 个加速工具和**六个**工作流

[下载](https://docs.nvidia.com/clara/parabricks/latest/gettingstarted.html#gettingstarted)
[文档](https://docs.nvidia.com/clara/parabricks/latest/index.html)

NVIDIA AI 基础架构

## 适用于 AI 开发和部署各个阶段的工具

面向特定领域的集成平台将 [AI 模型](https://developer.nvidia.cn/ai-models.md)、工具和基础设施相结合，从数据采集到部署，加速医疗健康和生命科学工作负载。

[探索 NVIDIA AI 基础架构](https://developer.nvidia.cn/industries/healthcare.md)

### 数据集

精选领域专属开源数据集，可用于快速启动模型开发。

### 库

预构建的 CUDA-X™ 库，适用于数学、深度学习、数据处理、图像、视频等。

### 训练

硬件优化库、训练配方、框架和编排平台。

### AI 模型

适用于生物医学研究的开源 AI 模型，覆盖生物组学、蛋白质与分子结构、医疗影像、3D 解剖学、手术机器人，以及用于物理信息驱动仿真的数字孪生。

### 部署

用于优化性能、扩展推理工作负载以及在云端、本地和边缘环境中部署的工具。

## NVIDIA Blackwell 架构

**AI 推理时代，AI 工厂的核心引擎。**

该架构采用双芯片设计，在统一封装中集成 2080 亿个晶体管，可提供 10 TB/s 的 GPU 带宽。其 Transformer Engine 支持 FP4 精度，将生成式 AI 工作负载的性能和容量有效提升一倍。借助 [NVIDIA NVLink™ 和 NVSwitch™](https://www.nvidia.cn/data-center/nvlink.md)，该架构可支持超大规模部署，为每个 GPU 提供 1.8 TB/s 带宽，并为万亿参数模型提供 130 TB/s 的总带宽。专用解压引擎可将数据密集型分析任务从 CPU 卸载，同时，AI 驱动的 RAS 监控以及业界首款支持可信执行环境 (TEE) 的 GPU，进一步为平台提供企业级可靠性与机密计算支持。

[查看 NVIDIA Blackwell 产品](https://www.nvidia.cn/data-center/technologies/blackwell-architecture.md)

NVIDIA 计划

## 通过 NVIDIA 计划学习和发展您的业务

加入由创业公司、合作伙伴和开发者组成的生态系统，共同构建医疗健康和生命科学平台与应用。

### NVIDIA 初创加速计划

NVIDIA 初创加速计划是一项免费计划，指导 AI 创业公司熟悉多样化的 NVIDIA 平台和生态系统。从原型开发到生产，该计划可根据不同创业企业的发展阶段提供相应支持，通过成员权益帮助其发掘新的 AI 机遇、利用世界一流技术构建产品并拓展业务。

* GPU 额度和云资源
* 产品上市支持
* 投资者关系

[申请加入 NVIDIA 初创加速计划](https://www.nvidia.cn/startups.md)

### NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI)

NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 提供 NVIDIA 官方技术培训，帮助开发者和研究人员掌握 AI、数据科学、加速计算等领域紧缺且实用的技能，并积累实践经验与专业知识。

* NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 在线自主培训
* 讲师指导的培训班
* 专业认证

[查看 NVIDIA 培训和认证](https://www.nvidia.cn/training.md)

成功案例

## 行业领导者如何评价 NVIDIA 医疗健康与生命科学平台

[更多成功案例](https://www.nvidia.com/en-us/case-studies.md)

合作伙伴

## NVIDIA 医疗健康合作伙伴

面向医疗健康行业的 NVIDIA 解决方案不仅限于产品。我们的合作伙伴可在各个层面帮助您的企业组织构建和使用变革性的 AI 策略、产品和服务。

[浏览我们的合作伙伴](https://www.nvidia.cn/industries/healthcare-life-sciences/partners.md)

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