为医疗健康和生命科学领域的突破提供动力支持

借助 AI 推动医学研究发展

医疗健康行业要求实施新的计算模式，以满足个性化医疗、新一代诊所、更高护理品质的需求，另外还要求生物医学研究取得突破，以治疗疾病。借助 NVIDIA，医疗健康机构可以利用人工智能和高性能计算 (HPC) 的力量来定义医学的未来。

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近期医疗健康行业新闻

Clara Holoscan MGX
图片来源：Tim Ainsworth/UK Biobank

NVIDIA 推出适用于医疗设备和计算感知系统的平台

NVIDIA Clara Holoscan MGX 能够扩展 Clara Holoscan 平台，提供一体化的医学级参考架构以及长期软件支持，便于加速医疗设备行业的创新。

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基于 Cambridge-1 的数字生物学突破

初创公司利用 Cambridge-1 推动数字生物学突破

部分英伟达初创加速计划会员正在推进药物研发、研究抗体反应、创建 AI 赋能的疫苗开发决策系统，以及使用推荐系统绘制疾病的病因图。

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UF Health 和 NVIDIA 打造全球大型临床语言生成器

UF Health 和 NVIDIA 打造全球大型临床语言生成器

SynGatorTron 基于大约涵盖 300 万名患者的十年数据进行训练，是一种可以创建合成患者档案的语言模型。研究人员计划使用 SynGatorTron 为罕见疾病研究和临床试验开发更好的 AI，并减少数据集偏差。

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全球睿智的头脑，一场独特的活动。

会议和培训3 月 21 日至 24 日

AI 正在医疗健康领域创造新的可能性。计算生物学的进步正在加速药物研发的每个阶段，新一代软件定义的医疗设备支持实时感知，智慧医院正在改善临床体验，并且加速计算正在解锁人类基因组以实现更精准的医疗。参加 GTC22，了解医疗健康领域的新创新。

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    利用 AI 加速医疗健康领域的创新
    • Kimberly Powell，NVIDIA 医疗健康部门副总裁

    医院、手术室、基因组测序中心和制药公司会生成大量数据，让我们有机会构建可以预测、理解、学习并采取行动的 AI 模型、平台和机器人系统。获取新动态，了解生命科学研究人员、开发者和医疗设备制造商如何使用 NVIDIA Clara™ 在医疗健康交付和药物研发方面取得突破性进展。

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  • 利用 AI 加速药物设计
    • Ola Engkvist，AstraZeneca 分子 AI 主管

    近几年来，人工智能在化学和生命科学领域产生了深远影响，不断突破科学边界，而 AlphaFold2 最近的成功就是很好的印证。在本次演示中，我将概述 AI 在过去几年对药物设计的影响、我们目前所处的阶段，以及我们在未来几年可以合理预期的进展。本演示将重点介绍基于深度学习的创新药物分子设计；不过，合成预测、分子属性预测和化学自动化的各个方面也将涵盖在内。

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  • 利用医学影像数据的元宇宙提升 AI 性能
    • Caroline Chung，安德森癌症中心首席数据官

    随着医学影像数据量呈指数级增长，临床团队越来越需要利用 AI 帮助处理和优化使用所有可用影像。但是，要开发成功应用于临床环境的 AI 工具，过程相对缓慢且务必要谨慎。要应对开发和临床采用方面的挑战，我们或许可以通过与影像相关的元数据找到解决方案，因为影像质量和 AI 模型通用性等因素的影响可能会反映在围绕影像检查的大量环境信息中。

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  • 分秒必争：加速基因组测序以用于重症护理
    • Euan Ashley，斯坦福大学医学和遗传学教授

    本次会议将探讨一个协作团队最近如何在 DNA 测序技术方面创造吉尼斯世界纪录，同时在 8 小时内通过斯坦福医院重症监护患者的全基因组测序进行医学诊断。我们将探讨，如何在现代医院环境中在数小时内完成过去需要花费数年和数百万美元才能完成的工作，并简要介绍支持发展的计算和算法基础架构。

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  • OpenFold：实现蛋白质结构预测和建模的大众化访问
    • Mohammed AlQuraishi，哥伦比亚大学教授

    深度学习方法能够以与实验方法相媲美的准确度预测结构，彻底改变了蛋白质结构预测。但是，这些方法需要大量的计算来训练，还需要代码和数据基础架构来学习针对新任务量身定制的新模型。

    在本次会议中，了解有关 OpenFold 的各种信息，这是一款新的开源平台，用于训练先进蛋白质结构预测模型。OpenFold 提供从头开始训练新模型所需的代码和数据，以及根据允许许可证预训练的模型，供学术界和行业广泛使用。

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GTC 22 上的医疗健康行业杰出人士

通过加速计算为医疗健康解决方案提供动力支持

药物研发

借助加速计算，研究人员能够以虚拟方式同时建立数百万个分子的模型，筛查数百种潜在药物，从而降低成本并缩短解决问题的时间。

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基因组学

通过使用 HPC 加速人口研究和癌症基因组学研究中的基因组分析，可以帮助识别罕见疾病并更快地将定制的疗法推向市场，从而进一步实现精准医疗目标。

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医疗影像

AI 驱动的工具可以成为一双额外的“眼睛”，帮助临床医生快速阅读图像、计算测量结果、监控变化和确定紧急检查结果，以优化工作流程和改善患者护理。

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智慧医院和医疗仪器

从智能传感器到支持实时高级图像处理的医疗仪器，边缘 AI 可以提供即时见解、优化患者护理和实现智慧医院的承诺。

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Cambridge-1：加速健康研究

Cambridge-1 是 NVIDIA 为推动英国的数字生物学、基因组学、量子计算和 AI 研究而打造的第一款超级计算机，可助力优秀的英国科学家和研究人员在突破性科学领域开展协作。

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开拓性的 AI 医疗健康初创公司

AI 医疗健康初创公司对于推进健康创新而言至关重要。英伟达初创加速计划培育了 1000 余家医疗健康初创公司，这些公司致力于开发基于 GPU 的前沿工具，用以优化操作、增强诊断能力并提高患者护理水平。单击下方徽标，详细了解医疗健康初创公司正在开发的突破性技术。

将 AI 推向市场

将 AI 推向市场

Arterys 在近期一次融资中再次获得 2800 万美元，这笔资金将使该公司能进一步在其 AI Web 平台 (Arterys Marketplace) 上发展合作伙伴和临床级 AI 解决方案的生态系统，从而消除医疗研究人员与临床医生之间的鸿沟。

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初创公司的传感器确保医院安全

初创公司的传感器确保医院安全

通过在美国西北部的 10 家医院中部署 800 个由 GPU 驱动的摄像头，Artisight 帮助医院员工执行远程热成像筛查，从而减轻了他们接触到新冠肺炎 (COVID-19) 的风险。

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AI 帮助将出现新冠肺炎 (COVID-19) 症状的患者进行分类

AI 帮助将出现新冠肺炎 (COVID-19) 症状的患者进行分类

AI 初创公司 Lunit 及其取得 CE 标记的解决方案 Lunit INSIGHT CXR 利用 AI 在胸部 X 光片中快速检测包括肺炎在内的 10 种不同放射检查结果（常见于新冠肺炎 (COVID-19) 感染者）和可能的癌性肺结节，而且用时仅需几秒。

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从数据中心到边缘再到云的医疗健康计算

为数据中心带来强大计算能力

为数据中心带来强大计算能力

NVIDIA DGX™ A100 由 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 构建，可实现出色的计算性能，助力新药研发、揭示基因突变以更好地对抗疾病，并推动医疗健康创新。NVIDIA DGX A100 集专家支持和易于部署的基础架构于一身，是用于构建 AI 数据中心的基础模组。

 观看网络会议：DGX A100 – 适用于医疗健康工作负载的通用 AI 系统

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实时边缘 AI

实时边缘 AI

NVIDIA 的边缘解决方案旨在收集并计算网络边缘的连续数据流。借助先进的图像、视频和信号处理技术，内嵌 AI 的医疗仪器可以帮助外科医生进行创伤性更低和更具针对性的手术，帮助放射科医生确定诊断结果，以及帮助超声检查医生进行快速准确的超声心动图检查。利用 NVIDIA EGX 平台，引领医疗健康走向前沿。

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AI 就绪型医院数据中心

AI 就绪型医院数据中心

NVIDIA 和 VMware 的 AI 企业就绪平台推出了一款适用于当今解决方案融合的全堆栈架构。它专为实现弹性扩展而构建，为核心医院应用程序和 AI 工具提供单一平台，帮助临床医生及其服务的患者获取更好的体验。

 阅读解决方案概览：适用于医疗健康的 NVIDIA AI Enterprise

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按需云计算

按需云计算

新款 NVIDIA GPU 在全球所有主要的云平台上都可用。通过简化的 IT 管理、可以按需提高或降低的计算能力，以及 NGC™（针对 GPU 优化的深度学习、机器学习和 HPC 软件中心）的访问权，组织可以专注于构建解决方案、收集见解并实现业务价值。

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