天天最资讯丨AI在医疗领域的应用

（ChinaIT.com讯）过去几十年里， 医疗理念的关键词已从「护理」转为「治愈」 ，行业创新的速率随之呈指数级增长。从远程医疗、个性化保健到精准医疗、基因组学和蛋白组学，这些医学前沿领域无一例外均离不开 AI 和高级分析。

毫不意外，今天的医疗行业研究者，比以往任何时候都 更倚重超级计算能力 。高性能计算已经为医疗开辟了哪些想象空间？看上去冷冰冰的 AI 基础设施，如何让病患家属心宽眉展？

Azure 云科技 全新推出 「背后的力量」 专栏——沿着技术演进的脉络，了解 高性能计算 如何不动声色又实实在在地改变了我们的生活，一起寻找千行百业颠覆性创新背后的力量。

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人工智能所带来的计算能力的“量子跃迁” （Quantum Leap） 让医疗服务以从前难以想象的方式与速度扩散、使用。如今医疗行业的前瞻者，正利用 Microsoft Azure 高性能计算 (HPC) 和 专门构建的 AI 基础设施 ，以近趋无限的计算能力，加速在基因组学、精准医疗、医学影像和临床试验方面的洞察。

疫情大流行时期 英国国家医疗卫生服务 （NHS） 就基于 Azure HPC 和 AI，开发了一个应用程序用于规模化分析 COVID-19 测试。其 测试的准确度和速度远高于人工 ，也让医疗数据分析的效率、可扩展性及容量大幅提升。

专门从事 AI 语音识别的技术公司 Nuance 携手微软推出了 基于 AI 的临床解决方案 Dragon Ambient Experience（DAX） ，将患者对话数字化为高度准确的医学笔记，为医生腾出更多时间，从而为患者提供个性化、高质量的医疗护理。

Nuance 医疗研究副总裁 Guido Gallopyn 表示：“在 Azure 和 PyTorch 的支持下，我们的解决方案可以从根本上改变医生和患者的交流方式，以及医生提供医疗护理的方式。”

Nuance 还与 NVIDIA 合作，基于 MONAI——专门用于构建和部署影像 AI 的领域特定框架，将医学影像 AI 模型直接带入临床环境。通过跨模态、大规模的基于 AI 的诊断工具，医疗机构不仅改进了诊断方式，也大幅降低了诊断成本。

NVIDIA 医疗业务拓展总监 David Niewolny 评论道：“由于临床工作流程的复杂性，以及缺乏一个标准化的应用和部署平台，医学影像 AI 的大规模采用始终受限。与 Nuance 的合作帮助我们消除了这些障碍，使 AI 的卓越能力能够更快地应用于医疗现场。”

医学影像领域的技术迭代，十分依赖最新工具与技术的应用。例如，当微软的科学家试图改进用于筛查致 盲性视网膜疾病 的先进算法时，便使用了在 Azure 虚拟机上运行的最新 NVIDIA GPU 的强大计算能力。

利用微软 Azure 机器学习来运行 计算机视觉 ，科学家已经将 误分类率 从 3.9％ 降低到 仅 0.3％ ，降幅超过 90％。基于此的深度学习模型 仅用时 10 分钟就完成了 83484 张图像的训练 ，比现有最先进的 AI 系统表现更好。这些改进能够帮助医生做出更强大、更客观的决策，从而提高患者的治疗效果。

放射治疗创新者 Elekta 正在使用由 NVIDIA GPU 驱动的 Azure HPC 来训练其机器学习模型，从而能够根据研究需求敏捷地扩展存储和计算资源。借助Azure 的可扩展性，Elekta 可以轻松地 并行启动所有 AI 实验项目 ，而无需投资于本地硬件。

对 Elekta 而言，AI 的使用能够在全球范围内带来更多的治疗机会，挽救更多生命。Elekta 相信，AI 可以帮助医生解放双手，使其将精力集中于更有价值的事务，例如提供可调整的、个性化的治疗方案。通过 自动化耗时任务 ，如高级分析、规划目标和优化剂量， Elekta 加快了患者的整体放射治疗进程。

此外，Elekta 正在开发的解决方案，也十分依赖微软 Azure 的按需基础设施及服务的敏捷与性能。该解决方案旨在赋能临床医生，促进下一代个性化的癌症治疗。通过 Azure 高性能 AI基础架构，Elekta 显著提高了服务的效率和效果，让更多的患者能够接受放射治疗。

Elekta 首席研究科学家 Silvain Beriault 表示：“我们非常依赖于 Azure 云基础架构。有了 Azure，我们可以即时创建具有特定 GPU 的虚拟机，然后根据项目需求进行扩展。”

来源：Azure云科技