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GPU加速医疗计算 深度学习扩展医生能力

深度学习主要是让机器,让计算机自主的去学习,而不是人去训练它。在医疗领域,深度学习会提取图像特征,然后影像专家先把上面做一个标注,等到标注有更大的样本的时候,就可以做到辅助医学诊断
发布时间:2016-11-03 03:51        来源:赛迪网        作者:徐培炎

近年来人工智能(AI)的发展日新月异,不仅可以下围棋,还能通过云将用户在医学影像、基因测试、蛋白质结构解析以及药物筛选等有效数据积累起来,再在云上对数据处理,用深度学习的方法对数据进行进一步学习,最后实现辅助诊断。

这个故事要从5年前讲起。5年前NVIDIA结缘上海承蓝科技股份有限公司,当时NVIDIA的GPU给了上海承蓝科技股份有限公司总裁姜意一个大大的惊喜!

上海承蓝科技公司CEO姜意

上海承蓝科技股份有限公司总裁 姜意

在HPC China 2016期间,姜意接受采访时表示:”相比传统的CPU,GPU不但在图形处理速度上会更快,同时GPU的处理能力更强,占用机房空间更小,不但可以做到节约成本,还可以提升效率。目前上海承蓝自身采用的GPU规模已经超过CPU。“

以蛋白质结构解析为例,采用GPU后,3D classification数据的处理时间比单纯采用CPU减少了16倍,而3D Auto-Refine的数据处理时间则减少了12倍。

这样的实际应用案例让姜意看到了,GPU在数字化图像方面(效率还有成本)的天然优势让CPU望尘莫及,GPU虽然不会取代CPU,但是从承蓝科技解决方案中,能够看到GPU在数字化图像计算方面有着明显优势。

英伟达中国区教育科研医疗行业总监袁永清

英伟达中国区教育科研医疗行业总监 袁永清

英伟达中国区教育科研医疗行业总监袁永清表示:”深度学习主要是让机器,让计算机自主的去学习,而不是人去训练它。在医疗领域,深度学习会提取图像特征,然后影像专家先把上面做一个标注,等到标注有更大的样本的时候,就可以做到辅助医学诊断。”

在医疗行业NVIDIA案例很多,但值得一提的是,与麻省总医院的合作。麻省总医院开展的医院研究项目是美国规模最大的项目,该医院还是今年《美国新闻与世界报道》“最佳医院”榜单上的一流医院。这家医院最近在波士顿成立了麻省总医院临床数据科学中心。该中心将利用麻省总医院大量的表型、遗传学以及成像数据来训练深度神经网络。麻省总医院的数据库包含 100 亿幅医学影像。

针对这一案例,NVIDIA 首席执行官兼联合创始人黄仁勋 (Jen-Hsun Huang) 表示:“深度学习正在各个科学领域中掀起革命。在深度学习的诸多应用中,没有什么应用能够比改善医疗事业更加重要。通过利用强大的新型工具来扩展医生的能力,这一工作将来会让数百万人从中受益。”

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