分析時間降到幾分鐘！NVIDIA發布AI區塊鏈平臺，賦能醫療

及時而準確的診斷可以拯救無數的生命，AI在醫學領域有巨大的潛力，但鑒于對病人隱私的考量，獲取訓練AI模型所需的海量數據一直是個漫長而頭疼的難題。就在近日，NVIDIA發布了一種基于AI的區塊鏈式的計算平臺Clara Federated Learning(Clara FL)，這是一款用于分布式、協作式AI模型培訓的參考應用程序，可保護患者隱私，并且將復雜3D模型的分析時間從幾小時減少到幾分鐘。

該信息在2019年12月1日由NVIDIA副總裁金伯利·鮑威爾(Kimberly Powell)在NVIDIA博客中宣布。

同日，在北美放射學會(Radiological Society Of North America)年度會議上，NVIDIA也介紹了Clara FL平臺，它利用一種分布式協作學習技術，將患者數據保存在屬于它的地方——在醫療提供商的院內或網內，網絡上的每個客戶端都可以使用該平臺進行自己的深度學習培訓，也可以與其他客戶端協作提供更準確的全局模型。

Clara FL平臺目前運行在不久前宣布的NVIDIA EGX智能邊緣計算平臺上。

它的工作原理如下：

Clara FL應用程序被打包到Helm圖表中，以簡化Kubernetes基礎設施上的部署。NVIDIA EGX平臺安全地提供聯合服務器和協作客戶端，交付開始聯合學習項目所需的一切，包括應用程序容器和初始AI模型。

Clara FL使用跨多家醫院的分布式培訓來開發強大的AI模型，而無需共享患者數據。

參與項目的醫院使用NVIDIA Clara AI輔助Annotation SDK標記自己的患者數據，然后集成到醫療查看器中，如3D Slisher、MITK、Fovia和Philips IntelliSpace Discovery。

使用預先訓練的模型和轉移學習技術，NVIDIA AI協助放射科醫生標記，將復雜的3D研究的時間從幾小時減少到幾分鐘。

參與其中的醫院的NVIDIA EGX服務器根據其本地數據對全球模型進行訓練。本地訓練結果通過安全鏈接共享回聯合學習服務器。

這種方法通過僅共享部分模型權重而不共享患者信息來保護隱私（區塊鏈式），以便通過聯合平均來構建新的全局模型。然后重復該過程，直到AI模型達到其所需的精確度。

區塊鏈在醫療行業具有巨大的潛力。醫療保健行業的區塊鏈解決方案數量眾多且影響深遠，許多項目都強調分布式系統可以帶來數據隱私、數據可訪問性和提高計算速度的優勢。這項技術也經常與AI聯系在一起，兩者相輔相成。

世界各地的醫療巨頭——包括美國放射學會ACR、MGH和BWH臨床數據科學中心以及UCLA Health——都是這項技術的先驅。他們的目標是為他們的醫生、患者和醫療設施開發個性化的人工智能。

美國放射學會正在其AI-LAB(一個全國性的醫學成像平臺)中試行NVIDIA Clara FL。AI-LAB將為38000名醫學成像成員安全地構建、共享、調整和驗證AI模型。

加州大學洛杉磯分校放射學也在使用NVIDIA Clara FL將AI的力量帶到其放射科。作為一個頂級學術醫學中心，該分校可以驗證Clara FL的有效性，并在未來將其擴展到更廣泛的加州大學系統。

新英格蘭的合作伙伴醫療保健公司也宣布了一項使用NVIDIA Clara FL的新計劃。

在其他使用案例中，Clara將讓醫院在成像和基因組測序方面形成更準確和快速的模型。

在全球放射學界規模最大的、最能代表行業未來發展方向的頂級醫療盛會RSNA上，有100多家參展商使用NVIDIA技術將人工智能引入放射學。金伯利·鮑威爾表示：“我們正在見證人工智能醫療物聯網的開始。”

NVIDIA其實早就瞄準了大醫療領域的人工智能市場。早在2016年 GTC 大會上，NVIDIA 與麻省總醫院臨床數據科學中心達成合作，NVIDIA 憑借其技術，利用中心100億份醫學影像，進行深度學習訓練開發，用于疾病的檢測、診斷、治療等場景。同年11月NVIDIA 與美國國家癌癥研究所、美國能源部合作啟動“癌癥探月”(Cancer Moonshot)項目。之后頻頻動作表示將人工智能更多應用到醫療場景。

醫療一直是個熱門領域。國內醫療方向的人工智能融資規模在2018年中期前后就已經超過了200億人民幣，拿到這些融資的公司更是超過了100家。這批創業公司和科技巨頭在傳統醫療器械巨頭尚未反應之時，已經從醫療的各個環節開始了“AI實驗”。在這個實驗過程中，除了各種收集的醫療數據之外，還需要使用AI處理能力，而主要為他們提供AI處理能力的就是NVIDIA。

NVIDIA在2018年9月全面啟動并發布了自己的醫療項目——Clara平臺。Clara平臺是NVIDIA對于未來智能設備的鋪墊。

金伯利·鮑威爾在2019年1月份接受采訪中表示：“我們認為，收集數據后的分析很大程度上取決于你在用的是什么設備，什么時候收集的數據。我們希望通過軟件的創新賦能醫療設備，在硬件端會有智能的設備，同時我們配置軟件開發的SDK，這意味著實現在醫療行業隨時隨地計算。Clara是一套軟件，目前發布的還是比較早期的版本，之后我們還會持續不斷地為它提供支持。我們希望在某個醫院設備上所分析出來的一些知識或者總結的結論，能夠在本地做一個很好的總結或歸納，然后普及推廣，而不是只把結果輸出。因為醫院不一樣，可能結果并不是如實的反應，所以學習知識的轉讓很重要。”

時隔不到1年，Clara FL平臺發布，NVIDIA的希望實現了落地。NVIDIA通過AI為醫療行業賦能，是全人類的福祉。人類無法逃避的生老病死不奢望終結，但或許隨著AI輔助技術的不斷進步，我們能更好地理解疾病，未來的世界是既激動人心又無法預測的。