北美放射学协会的年度会议RSNA，是一项有着百年历史的医学会议。每年，放射学领域的专家学者们齐聚RSNA，共商医疗放射领域中的最新挑战和机遇。近年来，AI医学成像领域已经成为了参会初创企业们的中心话题。

如今，世界各地众多的初创公司都在致力于通过构建AI解决方案，解决医学成像领域的一个普遍问题——时间问题。面对越来越多需要介绍成像检查的患者，以及越来越大的MRI和CT扫描图像，放射科医生若想跟上患者的需求，就必须将查看每张图像的时间压缩至三到四秒钟之内。

对于灵活高效的初创企业来说，它们非常适合于，借助例如深度学习的技术，来开发应用，以应对快速发展的需求。在医学成像领域，很多初创企业都在采用AI来开发应用程序，旨在解决那些会拖慢放射科医生工作速度的痛点问题。

去年，医疗初创企业们共计筹集了约超过260亿美元的风险投资，并与众多主要研究机构、医院和医疗器械制造商建立了合作伙伴关系。同时，他们也正在接受临床应用监管部门的验证：目前，已有超过36家AI医疗初创企业获得FDA许可，包括：通过医学扫描检测癌症、中风和脑出血等疾病。

今年，RSNA 2019将于12月1至6日，在美国芝加哥举行。在此次参会的众多初创企业当中，有超过50家都是NVIDIA初创加速计划成员。NVIDIA初创加速计划旨在通过为成员提供AI培训和开发工具，帮助数千家初创企业构建GPU驱动的应用程序，快速发展。目前，该项目成员中包括有700多家医疗初创企业。

在NVIDIA GPU的加速下，AI可以帮助加速医学图像的采集、注释和分析，从而更快地发现危重病例。它还可以将那些耗时的，或者使用传统方法难以获得的见解，以量化的形式提供给医学专家们。

数十家NVIDA初创加速计划成员企业将在RSNA的AI剧院和NVIDIA展台上展示其针对放射工作流程的各个阶段所开发的医学影像应用程序，包括：

更高质量的扫描结果：Subtle Medical开发了首个也是唯一一个获得FDA批准的用于医学成像增强的AI软件解决方案- SubtlePET用于更快的PET检查，以及用于更高质量的MRI检查的SubtleMR。它的软件与任何扫描仪顺利集成，以提高所采集的图像质量，同时无需改变现有的工作流程，这既提高了扫描的效率，又提升了患者的舒适度。该公司采用NVIDIA DGX Station和NVIDIA DGX-1加速训练，并使用NVIDIA T4 GPU进行推理。

AI辅助注释：TrainingData.io的web平台运行于Google Cloud上的NVIDIA T4 GPU之上，能够帮助研究者和企业管理其数据标签工作流。这家初创公司通过NVIDIA Clara Train SDK利用AI辅助分割工具来标记医学图像，进而为放射科医生训练深度学习模型。而基于Palo Alto的Fovia Ai，Inc.在其用于医学图像二维和三维可视化的工具中，为客户提供了由NVIDIA Clara SDK支持的AI辅助注释，可以无缝集成到临床工作流程中。

分析医学图像：东京初创公司LPIXEL开发了一系列采用了NVIDIA GPU的深度学习工具，其中包括一个用于从MRA中识别脑动脉瘤的工具，最近在日本获批应用于临床。对于肺肿瘤的检测，中国初创企业——InferVISION的AI工具在30秒内从CT扫描中识别并标记肺结节。该公司使用NVIDIA T4 GPU进行推理，相比于CPU，其速度提高了4倍。

手术视频处理：执行微创手术的医生依靠来自微型摄像机的实时视频来查看他们正在操作的区域。Kaliber实验室正在构建深度学习模型，实时解释这些视频信息，用于骨科手术、识别和测量患者解剖和病理方面，并为外科医生提供术中指导。这家初创公司正在使用NVIDIA RTX GPU进行训练，NVIDIA Jetson AGX Xavier AI计算模块进行边缘推理。

此外，NVIDIA也将参展了此次RSNA，展示最新的医疗成像AI工具。

NVIDIA将于现场展示NVIDIA Clara医学成像平台的演示，该平台将NVIDIA GPU硬件和NVIDIA Clara软件开发工具包相结合，以加快医疗深度学习应用程序的训练和推理。该平台包括用于医学图像人工智能辅助标注的API、传输学习工具包、医学模型开发环境和大规模人工智能部署工具。