Nvidia建立医疗合作伙伴关系以推进AI驱动的基因组学、药物发现等

通过与行业领导者的全新合作，Nvidia旨在帮助推进AI在医疗保健和生命科学领域的实际应用案例。

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医疗保健在所有适用于AI的行业中具有最大的发展潜力，尤其是在患者护理方面。医疗保健行业生成了大量数据，但其中大部分数据存在于孤岛中。此外，由于医疗服务的专业化，连接这些数据点之间的联系几乎是不可能的。

我最近与斯坦福医疗的一位医生讨论了这个问题，他认为AI将在诊断不常见问题方面发挥重要作用。他解释说，心脏科医生通常会进行测试以查看问题是否与心脏有关，然后胃肠科医生可能会进行类似的测试以调查胃部问题。他进一步说明，目前没有机制可以连接各个医生之间测试的结果，但他希望AI能够承担这一角色。

AI可以改善医疗保健和生命科学的各个方面。AI可以分析数据以更早诊断疾病并更快发现新治疗方法。例如，我最近与东北地区一家医院的数据科学家交谈，他们使用Nvidia DGX系统来分析MRI图像。在AI出现之前，医生会花费大量时间（高达80%）研究MRI图像，而只有大约20%的时间用于治疗患者。借助AI，这个比例已经颠倒，医生现在可以花更多时间治疗患者，仿佛AI在查看MRI图像一样。另一个好处是AI可以看到人类医生无法看到的东西。AI可以在MRI图像中发现最多的异常情况。

鉴于行业内的专业公司数量众多，用AI解决医疗挑战需要生态系统的方法。在最近于旧金山举行的J.P.摩根医疗保健大会上，Nvidia宣布了多项新的以AI为中心的合作，旨在推进基因组学、药物发现和高级医疗服务。

在一次分析师简报会上，Nvidia医疗副总裁Kimberly Powell描述了医疗保健领域的“AI革命”，这使得新产品创造成为可能。“不再是人类编写代码，现在有大型语言模型（LLMs）。您引入数据，机器从数据中学习。它构建模型并编写在GPU上执行的软件。我们称之为AI工厂。”

Nvidia在过去几个月一直在宣传AI工厂的概念。该概念在CES首席执行官黄仁勋的主题演讲中占据重要位置，并在国家零售联合会年度会议期间与零售和CPG副总裁兼总经理Azita Martin的小组讨论中提到。AI工厂的核心思想是将计算转向满足AI数据密集型需求。Powell解释说，对于AI而言，数据是原材料，令牌是商品，这些令牌在工厂中生成。

通过其Inception计划，Nvidia在其行业生态系统中已经有超过一千家数字医疗初创公司。这些初创公司正在使用Nvidia AI Enterprise开发数千个AI代理，该平台为创作者提供了必要的构建模块——从预训练模型到最先进的检索、增强生成和代理AI的护栏。

以下是Nvidia在此次活动中宣布的最新医疗合作伙伴关系的亮点：

• 总部位于北卡罗来纳州达勒姆的IQVIA是一家全球临床研究服务、商业洞察和医疗保健情报提供商，服务于生命科学和医疗保健行业。IQVIA正利用Nvidia的AI铸造厂和工厂加速AI代理的开发和部署，以服务其超过10,000家医疗客户。该合作关系将通过部署AI代理来加速试验执行并减少行政负担，从而将IQVIA的数据库转变为知识库。

• Nvidia与位于帕洛阿尔托的非营利研究组织Arc Institute合作，致力于使用Nvidia BioNeMo框架和Nvidia DGX Cloud开发生物学的基础模型。这项工作的成果将贡献给开源社区BioNeMo，推动大规模生物医学研究的民主化。

• Nvidia与Illumina合作，结合Illumina的下一代测序技术和连接分析平台与Nvidia的Clara AI医疗套件，开发和部署基础模型以解锁基因组学见解，扩大该领域的机遇。Illumina将集成Nvidia的计算库、API和其他功能，以针对新市场提供基因组学见解，而不仅仅是数据。

• 与梅奥诊所的合作旨在加速下一代病理学基础模型的开发，以推动精神健康体验和预测性高效治疗策略的前沿。梅奥诊所将部署配备1.4太字节GPU内存的Nvidia DGX B200平台。这种系统非常适合处理大型数字医疗和数字病理全切片图像。这些系统将集成Nvidia的Project MONAI AI工具包的开源框架与梅奥诊所的数字平台。Powell表示，目标是“创建一个数字化人体双胞胎。包括医学影像、病理、健康记录和可穿戴设备在内的动态数字表示。”使用数字化人体双胞胎可以使医生运行“假设场景”以更好地了解治疗结果和风险。

Nvidia对行业的关注将有助于加速采用，因为它展示了AI的无限可能性。今年1月，该公司在NRF展会上推出了面向零售购物助手的Nvidia AI Blueprint。当我参观戴尔展位上的Nvidia站台时，有源源不断的主要品牌前来了解如何在其环境中使用AI。

这些医疗行业的合作伙伴关系公告将对该行业产生类似的影响，因为Nvidia及其生态系统合作伙伴可以展示实际的应用案例。医疗保健行业通常被视为进展缓慢且缺乏创新，而AI可以帮助改变这一现状。

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