台湾的医疗中心采用NVIDIA加速运算技术推动生物医学研究发展
- 范菩盈/台北
国家卫生研究院与长庚纪念医院是台湾领先的医疗中心之一,将致力于推动生物医学研究及患者医疗保健领域的发展。正在将加速运算及生成式人工智能(AI)技术,用于从成像到提高患者照护水准,以及从简化临床工作流程到药物探索研究的各个领域。
国家卫生研究院群体健康科学研究所所长邱弘毅博士表示:「将AI用于医疗保健领域将从根本上改变我们预防和治疗疾病的方式。凭藉AI快速准确分析海量数据的能力,我们可以开发出过去无法实现、为患者量身打造的医疗策略及早期疗育介入方法。」
长庚纪念医院程文俊医师指出:「AI在医疗保健领域有着大好的发展前景。」
程文俊医师解释,智能医疗领域在AI的辅助下,未来诊断结果将变得更加准确,治疗计划将能够获得更好的预测结果,患者也将更快恢复健康。程文俊医师亦指出,在复杂的分析过程中,AI可以在医疗保健领域做出更高效、更具成本效益的决定。
程医师表示:「NVIDIA Blackwell平台变革性的潜力,让我们能够将先进的AI功能与我们的医疗实务进行整合,以前所未有的方式让患者享有更好的照护服务及简化临床工作流程。」
国家卫生研究院是台湾领先的医学研究机构,在透过生物医学研究与创新以促进公共卫生方面,扮演着十分重要的角色。国家卫生研究院将 NVIDIA 加速运算技术纳入该院的 IT 基础设施,象徵着在AI驱动医疗保健领域取得重大跃进。
国家卫生研究院与 NVIDIA 的合作范围,还扩大到开发专门为台湾医疗需求所量身打造的大型语言模型。
国家卫生研究院群体健康科学研究所副主任陈丰奇博士表示:「繁体中文的病历纪录与基因组数据是一项独特的挑战,需要符合当地需求的解决办法。」
陈丰奇博士说明,这些挑战包括语言变异的复杂性,以及需要对台湾人口特有的基因组进行精准解读。
陈丰奇博士指出:「NVIDIA的加速运算技术让我们能够开发出这些解决方案,确保我们的医疗保健系统始终走在医学研究的尖端。」
长庚纪念医院是台湾最大的医疗保健系统之一,经营着一个由十间医院组成的网络,住院床位总数超过 11,000个床位,并为数百万人提供门诊服务。长庚纪念医院是台湾医疗体系的基石,而台湾的医疗体系又是世界上最先进的医疗体系之一。
长庚纪念医院医疗人工智能核心实验室主任郭昶甫医师表示:「我们藉助Blackwell架构的运算能力,可以将我们的语言模型服务扩大到用于长庚体系旗下的所有医院,以提高专业支持、患者照护的程度,并简化临床工作流程。它满足了各个医学学科及不同患者群体的需求,让医疗保健专业人员能够专心处理临床上的重要工作,最终让患者拥有更好的照护治疗结果。」
国家卫生研究院、长庚纪念医院开创AI医疗先河
国家卫生研究院目前将六套NVIDIA DGX A100系统用于云端和数据中心服务,聚焦于生物医学模型训练和基因组分析。
国家卫生研究院将NVIDIA加速运算技术的能力用于处理紧迫的公共卫生问题。其重点项目之一便是分析大量遗传和环境参数,利用AI来预测糖尿病和心血管疾病等慢性疾病的风险。
陈丰奇博士表示:「过去由于运算能力上的限制,过去是无法达到这种分析水准。现在有了NVIDIA加速运算技术的强大能力,我们将能够提供更准确的风险评估结果及预防策略。」
长庚纪念医院还拥有一系列的NVIDIA硬件,包括NVIDIA H100、A100和其他Tensor核心GPU,并将其用于开发和部署医疗成像技术。目前该院已具备每天提供服务给46个模型的基础,并且打算将Blackwell架构用于训练大型语言模型及在医院部署服务机器人。
长庚纪念医院医疗人工智能核心实验室副主任林器弘医师表示,在医院内部运行这些系统并将数据保存在医院的基础设施内,是确保患者数据隐私,以及加快数据处理和减少延迟的关键。
这些新技术将用于各种医疗应用项目,包括:
一、临床决策支持系统:该套系统在内部开发,以确保患者数据机密性和隐私,透过提供最新数据和指导方针,以及使用模型回答问题和准备医疗决策来帮助临床医生。
二、患者互动系统:让患者能够与机器人互动,获得用药和病情的解答,减轻医护人员的负担。医护人员可对机器人的回应进行检查,以确保其准确性。
三、医学成像:使用AI增强放射学和其他成像任务。此计划是长庚医疗体系中最成熟的AI技术之一。
四、精准医疗:处理大规模基因组数据,将序列变成医师可读的医疗报告。着重于建立支持全基因组和外显子组定序的运算设施。
五、扩大AI服务的范围:目标是利用Blackwell平台的运算能力来支持,将语言模型服务扩大到长庚医疗体系旗下的所有医院。
其他应用项目还有透过内视镜检查早期检测大肠直肠癌、透过显微镜影像筛检自体免疫疾病,以及使用一般成像技术预测肾脏疾病。
国家卫生研究院与长庚纪念医院采用加速运算技术,突显出AI与先进运算技术在医学研究和医疗保健服务中日益增长的重要性。
有了这些工具,台湾有望在改善患者治疗效果及推动生物医学科学发展方面取得长足进步。
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