医疗行业分会的演讲者来自阿斯利康、梅奥诊所、美敦力、荷兰癌症研究所和辉瑞公司以及 50 多家来自 NVIDIA 初创加速计划的企业。

下面是 NVIDIA、领先的研究机构以及 AI 和医疗设备公司在大会上分享的医疗行业新闻。

解析医学文本的转换器模型取得突破性进展

强生的制药子公司杨森分享了一项智能自动化工作——使用自然语言处理模型扫描医学文献，此文献报告了可能会出现副作用的患者。最新版本的杨森 AI 平台于 2021 年底构建，该平台使用 NVIDIA NeMo 框架的定制版 BioMegatron，加速筛选需要开展人工探讨的医学文献，以分析药物安全性。

在采用 BioMegatron 后，整体模型准确性提高了12%。杨森团队还使用 NVIDIA TensorRT 和 NVIDIA Triton 优化用于推理的 AI 模型，使计算吞吐量和效率提高一倍。

药物研发公司 Absci 在其首席 AI 科学家 Joshua Meier 的 GTC 分会上展示了两项开创性的抗体设计研究成果。Absci 正在依靠 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 运行优化过的图形和转换器内核并使用该内核加速神经网络。Absci 是 NVIDIA 初创加速计划成员，该计划旨在培养领先的初创企业。

Absci 的机器学习模型能够预测曲妥珠单抗（一种用于治疗乳腺癌、胃癌和食道癌的抗体）的各种变体如何与目标结合，另一个模型可以衡量可开发性，可开发性是指候选药物在测试和临床开发中取得成功的可能。

佛罗里达大学的学术健康中心和佛罗里达大学健康学院与 NVIDIA 合作开发的 SynGatorTron 是能够生成合成临床数据的神经网络。这种合成数据可以训练其它用于医疗行业的 AI 模型，缓解患者数据隐私问题，同时改进健康记录，更好地反映长期缺医少药人群的需求。

去年发布的原始 GatorTron 模型和 GatorTron-S （在 SynGatorTron 生成的综合出院总结上进行训练的 Megatron BERT 模型）均已在 NGC 软件和容器中心上线，供开发者使用。

在 GTC 讲座“使用 AI 加速医疗创新”上，NVIDIA 宣布将推出用于化学信息学的 MegaMolBART  Transformer 模型的最新迭代，该版本使用 NVIDIA Megatron-LM 框架构建，能够对生成的分子实现近 99% 的创新。

医疗设备公司和医疗研究者采用 NVIDIA 解决方案

研究基因组测序的牛津纳米孔公司是 NVIDIA 初创加速计划成员。该公司宣布，将使用 NVIDIA DGX Station A100 系统驱动用于超高通量测序的 PromethION 计算塔。与之前的硬件相比，该计算塔的碱基判定速度提高了 50% 以上。凭借处理能力的增强，从事大型测序项目的 PromethION 用户能够简化工作流程，同时利用神经网络实现 99% 以上的原始读取精度。

研究人员现在可以在 NGC 上使用超快速纳米孔分析流水线支持全基因组分析。

NVIDIA 还发布了 Clara Holoscan MGX。这个用于边缘实时 AI 应用的医疗级平台专为满足行业监管标准而设计，专为医疗设备开发者打造。平台包含 NVIDIA Jetson AGX Orin 模块、RTX A6000 GPU 和 ConnectX-7 SmartNIC 网络适配器。

嵌入式计算系统制造商 Dedicated Computing 发布了名为 M1000 的 AI 平台。该平台最初是为各种内窥镜应用中的实时 AI 推理而设计，并以 NVIDIA Clara Holoscan MGX 为基础。

Onyx Healthcare 发布了基于 Clara Holoscan MGX 参考设计的 ACCEL-JS2000。该系统可用于手术、放射治疗和医疗影像等应用。

加利福尼亚大学伯克利分校高级生物影像中心的研究人员已将 NVIDIA Clara Holoscan 用于晶格层光显微术。科学家能够使用此技术长时间采集活细胞视频。通过 AI 和用于体积可视化的 NVIDIA IndeX 软件开发工具包，研究者可以实时处理并可视化流式数据，不再需要花费数天时间。