GTC 2022 Healthcare Special Address

类别: 医疗 Special Address · 年份: 2022 · ▶ 观看

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章节 (16)

  • 00:00 · 简介与 GTC 概述
    • Kimberly Powell 欢迎与会者参加 GTC 2022，并重点介绍了医疗健康 AI 领域丰富多样的演讲者和主题。
  • 01:53 · NVIDIA Clara 平台
    • 概述 NVIDIA Clara（一个用于医疗健康的 AI 计算平台），以应对医疗健康数据的海量增长。
  • 03:34 · MONAI 框架
    • 开源医疗 AI 框架 MONAI 的最新进展，重点介绍其快速普及以及 MONAI Label 等新功能。
  • 05:28 · 数字生物学革命
    • 探讨由基因组测序进步和加速计算需求驱动的数字生物学革命。
  • 07:18 · 纳米孔测序的突破
    • 重点介绍由斯坦福大学、Oxford Nanopore 和 NVIDIA 共同实现的超快速 DNA 测序吉尼斯世界纪录。
  • 10:28 · 发布 UNAP
    • 介绍超快速纳米孔分析流水线 (UNAP)，用于实现纳米孔全基因组测序的端到端加速。
  • 11:23 · 数字生物学遇上 AI
    • 探讨 AI 和深度学习如何超越传统方法，彻底改变药物发现和数字生物学。
  • 15:13 · NVIDIA 助力 Transformer 神经网络革命
    • 概述 NVIDIA 用于生物学和化学领域大型语言模型的框架和预训练模型。
  • 16:58 · 宣布 Clara Discovery MegaMolBART 开放抢先体验
    • 介绍与 AstraZeneca 合作开发的大型化学语言模型 MegaMolBART，现已开放抢先体验。
  • 17:53 · 宣布 NVIDIA Cambridge-1 初创公司
    • 重点介绍四家使用 Cambridge-1 超级计算机加速 AI 药物发现的初创公司。
  • 20:08 · Janssen 与 NVIDIA 展开合作
    • 详细介绍 Janssen 与 NVIDIA 之间的合作，利用 BioMegatron 改进不良事件检测。
  • 21:28 · 佛罗里达大学与 NVIDIA 共同创建 GatorTron
    • 宣布与佛罗里达大学合作开发全球最大的临床生成式 NLP 模型 GatorTron 和 SynGatorTron。
  • 22:48 · 软件定义医疗设备
    • 探讨在 AI 和持续传感的驱动下，医疗设备向软件定义和机器人化发展的未来。
  • 23:58 · NVIDIA Clara Holoscan
    • 概述 Clara Holoscan，一个用于医疗设备的开放式实时 AI 计算平台。
  • 27:33 · 发布 Clara Holoscan 开发者套件
    • 介绍 Clara Holoscan 开发者套件，提供构建软件定义医疗设备所需的硬件和软件。
  • 29:38 · 发布 Clara Holoscan MGX
    • 介绍 Clara Holoscan MGX，一个用于生产部署的医疗级实时 AI 计算平台。

产品发布 (5)

  • [10:28] Ultra-Rapid Nanopore Analysis Pipeline (UNAP)
    • 纳米孔全基因组测序的端到端加速。
    • specs: 在单台 DGX A100 上运行，在 NGC 上容器化，高精度 AI 全基因组变异调用，将每位患者的计算成本从 $568 降至 $183，实现实时 AI 碱基调用和比对。
    • availability: 现已发布
  • [16:58] Clara Discovery MegaMolBART
    • 用于化学信息学的大型化学语言模型。
    • specs: 在超级计算规模上实现分子生成，具有极高的有效性和唯一性 (98%)，使用潜在空间搜索进行分子优化，可通过 NVIDIA NeMo 轻松微调。
    • availability: 4月提供抢先体验
  • [21:28] SynGatorTron and GatorTron
    • 全球最大的临床生成式 NLP 模型。
    • specs: 临床语言生成模型，用于生成合成的去标识化临床记录和报告，使用合成数据训练了 GatorTron-S。
    • availability: 4月发布
  • [27:33] NVIDIA Clara Holoscan Developer Kit
    • 用于构建软件定义医疗设备的开发者套件。
    • specs: 多模态传感器前端，云原生 SDK，参考应用程序，包含 NVIDIA ConnectX-7、NVIDIA Orin 和 RTX A6000。
    • availability: 现已发布，5月提供抢先体验
  • [29:38] NVIDIA Clara Holoscan MGX
    • 实时、医疗级 AI 计算平台。
    • specs: 嵌入式边缘计算参考设计，可扩展的 AI 架构 (250-600 TOPS)，通过 GPU Direct RDMA 实现高达 200 GbE 的流式 IO，内置安全性、防护性和可管理性，10年全栈软件支持，专为医疗 IEC 60601、62304 标准打造。
    • availability: 2023年第一季度提供抢先体验

数据 (8)

时间 指标 数值 背景
01:53 医疗健康数据增长 到 2025 年复合年增长率达 36% 医疗健康数据占全球数据的 30%，并且正在快速增长。
03:34 MONAI 下载量 每月 50,000 次 MONAI 的下载量接近每月 50,000 次，一年内增长了 7.5 倍。
05:28 基因组数据生成 到 2025 年达到 40 Exabytes 全球趋势是到 2025 年生成超过 40 exabytes 的基因组数据。
07:18 测序时间 7 小时 18 分钟 从样本到诊断的超快速 DNA 测序吉尼斯世界纪录时间。
10:28 计算成本降低 每位患者从 $568 降至 $183 UNAP 降低了纳米孔全基因组测序的计算成本。
11:23 药物发现领域的风险投资 $60 Billion 过去两年中，已有超过 $60 billion 的风险投资投入到药物发现领域。
20:08 不良事件检测准确率 提高 12% 达到 88% Janssen 使用 NVIDIA NeMo 提高了不良事件检测的准确率。
22:48 人口老龄化 到 2030 年，每 6 人中就有 1 人超过 60 岁 强调人口老龄化导致对医疗护理的需求不断增长。

Benchmark 主张 (2)

  • [10:28] Nanopore WGS Analysis Pipeline: 2小时46分钟（碱基调用与比对），1小时24分钟（多重变异调用）
    • vs: 以往方法
    • gain: 实时 AI 碱基调用和比对，显著降低计算成本。
  • [20:08] Adverse Event Detection: 88% 准确率
    • vs: 以往基线
    • gain: 准确率提高 12%，模型吞吐量提高 2 倍。

客户故事 (4)

  • [07:18] 斯坦福大学与 Oxford Nanopore
    • 为重症监护患者开发了一种超快速 DNA 测序技术。
    • outcome: 创下了最快 DNA 测序技术的吉尼斯世界纪录，将从样本到诊断的时间缩短至 7 小时 18 分钟。
  • [16:58] AstraZeneca
    • 与 NVIDIA 合作开发了大型化学语言模型 MegaMolBART。
    • outcome: 创建了一个能够在超级计算规模上生成分子的模型，有效性和唯一性达到 98%。
  • [20:08] Janssen
    • 使用 NVIDIA NeMo 和 BioMegatron 改进不良事件检测。
    • outcome: 准确率提高了 12% 达到 88%，并将模型吞吐量提高了 2 倍。
  • [21:28] 佛罗里达大学
    • 创建了全球最大的临床生成式 NLP 模型 GatorTron 和 SynGatorTron。
    • outcome: 开发了能够生成合成的去标识化临床记录和报告的模型，提高了临床 NLP 任务的性能。

关键技术 (7)

  • NVIDIA Clara: 用于医疗健康的 AI 计算平台。
  • MONAI: 开源医疗 AI 框架。
  • UNAP: 用于基因组测序的超快速纳米孔分析流水线。
  • NVIDIA NeMo Megatron: 用于训练大型语言模型的框架。
  • MegaMolBART: 用于药物发现的大型化学语言模型。
  • GatorTron: 临床生成式 NLP 模型。
  • Clara Holoscan: 用于医疗设备的实时 AI 计算平台。

现场演示 (1)

  • [24:53] 使用 NVIDIA Clara Holoscan 的光片显微镜，实时可视化活细胞。
    • 是

预测 / 承诺 (4)

  • [01:53, 2025] 到 2025 年，医疗健康数据将以 36% 的复合年增长率增长，位居所有行业之首。
  • [05:28, 2025] 到 2025 年生成超过 40 exabytes 基因组数据的全球趋势。
  • [22:48, 2030] 到 2030 年，每 6 人中就有 1 人超过 60 岁。
  • [22:48, 未来] 每台医疗设备都将实现机器人化。

公司提及 (5)

AWS, Google Cloud, Azure · Oxford Nanopore Technologies · AstraZeneca · Janssen · University of Florida

引用 (3)

Today, healthcare data is 30% of all the world’s data. And by 2025, healthcare data will be growing at the highest compound annual growth rate of any other industry at 36%. — Kimberly Powell @ 01:53

Digital biology has become an information science. — Kimberly Powell @ 11:23

Every medical device will become robotic. — Kimberly Powell @ 22:48

主题

医疗健康 AI · NVIDIA Clara · MONAI · 数字生物学 · 基因组测序 · 药物发现 · 大型语言模型 · 医疗健康领域的 NLP · 软件定义医疗设备 · Clara Holoscan · 边缘计算 · 实时 AI

要点

  • 医疗健康数据呈指数级增长，需要先进的 AI 和加速计算解决方案。
  • NVIDIA Clara 为医疗健康 AI 提供了从训练到部署的全面平台。
  • MONAI 正迅速成为医疗成像 AI 的标准开源框架。
  • AI 正在彻底改变数字生物学和药物发现，显著减少时间和成本。
  • 大型语言模型 (Transformers) 正被应用于化学和生物学领域以加速研究。
  • 医疗设备正在向由实时 AI 驱动的软件定义机器人系统过渡。
  • NVIDIA Clara Holoscan 提供了一个完整的硬件和软件平台，用于构建下一代医疗设备。