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AI,加速运算推动个人化医疗转型
 

【作者: NVIDIA】2020年01月02日 星期四

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NVIDIA加大对GPU加速基因组学的投入,在医疗影像AI领域创造了多个「第一」。


在NVIDIA的深度学习和加速运算技术的帮助下,基因组学将有望成为主流。


自2003年首次对人类基因组进行定序以来,整个基因组定序流程的成本就一直在下降,而且下降的速度远快于摩尔定律所预测的速度。从新生儿基因组定序到开展全国人口基因组计划,该领域正在蓬勃发展,并且日趋个人化。


定序技术的进步引发了基因组数据的爆炸式增长。序列数据总量每七个月增加一倍。速度惊人到2025年基因组学产生的数据量可能比其他大数据源(例如天文学、Twitter 和YouTube)数据量总和的 10 倍还多,达到两位数的艾位元组。


各种新的定序系统,比如全球最大的基因组学研究集团—华大集团的DNBSEQ-T7等正在推动这项技术的广泛应用。该系统每天可以生成高达60个基因组,相当于6TB的数据。


凭借华大集团的流动池技术的发展以及一对NVIDIA V100 Tensor Core GPU所提供的加速,DNBSEQ-T7的定序速度提高了50倍,让它成为迄今为止吞吐量最高的基因组定序器。


随著成本的下降和定序时间的缩短,这项技术的应用范围正在扩大,例如在分秒必争的重症监护室为新生儿进行定序。


解决基因组分析瓶颈:GPU加速GATK


图一 : NVIDIA Parabricks GPU加速的GATK(source: NVIDIA)
图一 : NVIDIA Parabricks GPU加速的GATK(source: NVIDIA)

基因组学界继续不断地从DNA中获得新的洞察。近期所取得的突破包括通过单细胞定序了解细胞水平的突变以及使用循环血DNA检测和监测癌症的液体活检。


但一直以来,基因组分析都是定序流程中的运算瓶颈,而使用GPU加速可以解决这一瓶颈。


NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋于今日在GTC China上告诉大家,Parabricks团队(一家总部位于密西根州安阿伯市的基因组学GPU软体开发公司)已加入 NVIDIA 的医疗团队,一同制定针对关键基因组分析流程的持续GPU加速方案。


通过与华大集团合作,Parabricks的软体可以在一小时内完成全基因组的分析。华大集团使用一台内置 8 个 NVIDIA T4 Tensor Core GPU 的伺服器,证明了可以通过提高吞吐量将基因组定序成本降至 2 美元,这还不到现有系统成本的一半。


智慧医疗设备让你事半功倍

整个医疗行业都在发明新的医疗设备。上海联影医疗科技有限公司已推出两款首次首创的医疗设备。 uEXPLORER 是全球首台全身 PET-CT 扫描仪,对患者的全身进行静态扫描。它先进的功能,让设备能够快速,连续追?分布在整个人体内的追?剂。


图二 : 全身PET/CT图像来自uEXPLORER(source:联影提供)
图二 : 全身PET/CT图像来自uEXPLORER(source:联影提供)

由于能够拍摄全身,uEXPLORER大大延长了扫描时间。与扫描时间长达20分钟以上的传统系统参考,该设备只需30秒即可完成扫描,而且图像质量非常出色。剂量方面树立了新的标竿。成像所需的剂量约为常规剂量的1/50,而且不会影响图像质量。


该系统已经通过FDA批准,它采用了16个NVIDIA V100 Tensor Core GPU和8个Mellanox 56GB/s无限带宽技术(InfiniBand)网路链接来处理类似电影的扫描工作,这可能需要处理多个1TB的数据。美国加州大学戴维斯分校已经开始使用该系统。该校的科学家们帮助设计了该系统。 《自然》杂志上也登载了关于该系统的文章。 YouTube 上已有近50万观众观看了该主题的相关视频。


联影的另一个开创性系统—uRT-Linac,是首个支援从检测到预防,全套放射治疗的套装仪器。


有了这套系统,对于那些居住在偏远地区,就医不便的患者而言,他们只是来到医院一次,就可以接受诊断测试和治疗。 uRT-Linac结合了CT成像,AI处理技术来协助放射治疗系统制定与模拟治疗方案。通过多模态技术和AI,联影改变了癌症治疗的性质。


未来,越来越多的智慧医疗设备将使用AI增强信号和图像处理,优化工作流程以及分析数据。


我们能看到的有能力感知患者何时处于危险状态的患者监护仪,并且可以在手术过程中为外科医生提供指导的智能内窥镜。毫不夸张地说,未来,医院中的每个传感器都将具有AI所带来的功能。


Clara AGX包含基于NVIDIA Xavier SoC和Volta Tensor Core GPU的硬体以及Clara AGX 软体开发套件,它能够提高医疗行业的智慧化和个人化程度的智慧医疗设备变得更加广泛普及。


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