荷兰癌症研究所、医疗公司 Vyasa 和 iCAD 是率先使用 NVIDIA 软件套件快速跟踪端到端 AI 工作负载的公司

图注：NVIDIA AI Enterprise使医院的IT管理员能够在医院的核心应用程序旁上运行AI应用程序，例如用于乳腺检查的iCAD Profound AI软件

无论是推进癌症筛查、减少假阳性，还是改进肿瘤识别和治疗方案，AI 都是医疗健康创新和加速的强大推动力。

然而，尽管前景光明，但将 AI 集成到实际解决方案中却可能会给许多 IT 组织带来挑战。

荷兰癌症研究所 (NKI) 是先进的癌症研究和治疗中心，它正在使用 NVIDIA AI Enterprise 软件套件在比目前常用的 3D 癌症扫描精度更高的 3D 癌症扫描中测试 AI 工作负载。

以前，NKI 在较低分辨率的图像上对 AI 模型进行训练。现在，由于 NVIDIA AI Enterprise 提供了更高的内存容量，研究人员可以改为使用高分辨率图像进行训练。这种改进可帮助临床医生在患者每次接受治疗时更好地确定肿瘤的大小和位置。

NKI 使用的 NVIDIA AI Enterprise套件旨在优化 AI 的开发和部署。该套件经过 NVIDIA 认证和支持，有助于医院、研究人员和 IT 专业人员在本地数据中心和私有云中使用 VMware vSphere 在主流服务器上运行 AI 工作负载。

在虚拟化基础设施上提供治疗意味着医院和研究机构可以使用他们在现有应用程序中使用的工具。这有助于更大限度地实现投资效益，同时使医疗方面的创新更加经济实惠且易于访问。

图注：NKI使用AI模型更好地重建锥形束计算机断层扫描（CBCT）胸腔图像，与传统方法相比，图像质量更清晰

NKI 使用NVIDIA LaunchPad 快速启动了其 NVIDIA AI Enterprise 项目。

通过 LaunchPad 计划，可以即时访问在加速基础设施上运行的优化软件，来帮助客户对数据科学和 AI 工作负载进行原型设计和测试。本月，该计划已扩展到全球的九个Equinix 数据中心。

利用 NVIDIA AI Enterprise 软件套件（可通过 LaunchPad 获得），可以使用 VMware vSphere 在主流加速服务器（包括戴尔科技、慧与、联想和许多其他公司的系统）上运行高级 AI 工作负载。

Rhino Health是由NVIDIA FLARE提供支持的联邦学习平台，现可通过NVIDIA AI Enterprise获得，这使得任何医院都能够轻松利用联邦学习进行AI开发和验证。其他行业组织例如美国放射学会的AI LAB，也在计划使用NVIDIA AI Enterprise软件。

NKI 的研究人员将海量 2D 和 3D 数据源与 AI 相结合，使用 NVIDIA AI Enterprise 构建深度学习模型，在每次放疗前精准定位肿瘤位置。

“医生可以在治疗当天使用这种解决方案替代 CT 扫描，来优化治疗方案，验证放疗计划，”荷兰癌症研究所负责人 Jonas Teuwen 介绍说。

借助 NVIDIA AI Enterprise，Teuwen 在阿姆斯特丹的团队可以在硅谷托管的服务器上运行 NVIDIA A100 80GB GPU 上的工作负载。他们用了不到三个月的时间就成功建立了卷积神经网络，在对不到 300 个临床肺部 CT 扫描进行训练后，重构并推广头颈部数据。

NKI 研究人员还希望将来能够把这项成果转化为介入放射学的潜在使用案例，用以修复心脏手术和牙科手术植入物中的动脉。

只需单击几下即可调整计算资源，让医院转换对患者和医疗健康提供商的护理。

Vyasa 是医疗健康和生命科学深度学习分析工具的提供商，使用 NVIDIA AI Enterprise 构建可以搜索非结构化内容（如患者护理记录）的应用程序。借助该软件，Vyasa 可以加速开发他们的深度学习应用程序，并帮助深入研究非结构化数据和 PDF，来评估哪些患者的风险更高。它可以识别出超过一年没有接受检查的患者，并可以根据年龄和种族等其他风险因素进行优化。

Vyasa 首席信息官 Frans Lawaetz 表示：“由于实现了平台需求的快速调配，无需再手动下载和集成软件包，NVIDIA AI Enterprise 将部署时间缩短了一半。”

放射科医生使用 iCAD 的创新 ProFound AI 软件协助解读乳房 X 光片。这些 AI 解决方案能够帮助更早地发现癌症、对乳房密度进行分类，并根据每位女性的乳房 X 光筛查结果，准确评估个人短期内的乳腺癌风险。使用 VMware vSphere 运行高级工作负载对于 iCAD 的医疗健康客户至关重要，因为他们可以轻松地将其数据密集型应用程序集成到任何医院的基础设施中。

许多其他软件制造商（如美国放射学会的 AI LAB 和 Rhino Health）开始通过其联合学习平台在 NVIDIA AI Enterprise 上验证他们的软件，通过集成到通用的医疗健康 IT 基础设施中来简化部署。

NVIDIA AI Enterprise 能够统一医疗健康组织的数据中心，从而推动创建以 NVIDIA 技术为核心的生态系统。通用的 NVIDIA 和 VMware 基础设施让这些解决方案的部署和管理变得更加容易，从而惠及软件供应商和医疗健康组织。

对于医疗健康 IT 和软件公司而言，将 AI 集成到医院环境中是头等大事。许多英伟达初创加速计划合作伙伴都将在此类环境中测试在 NVIDIA AI Enterprise 上部署其产品的难易程度。其中包括 Aidence、Arterys、contextflow、ImageBiopsy Lab、InformAI、MD.ai、 methinks.ai、RADLogics、Sciberia、Subtle Medical 和 VUNO。

NVIDIA Inception 计划面向 AI、数据科学和高性能计算初创公司，提供进入市场支持、专业知识和技术。