NVIDIA Clara AI工具包助力構建全新ACR AI-LAB，使38, 000多名ACR會員及其他放射學專業(yè)人士能夠在機構內部進行AI開發(fā)和部署。

NVIDIA和美國放射學會（American College of Radiology，簡稱ACR）宣布展開合作，助力全國數(shù)以千計放射科醫(yī)生利用機構內部數(shù)據(jù)，創(chuàng)建并使用面向診斷放射學的AI應用，以滿足其自身臨床需求。

在雙方成功完成為期三個月的試點計劃之后，ACR將NVIDIA Clara? AI工具包集成到了新發(fā)布的ACR Data Science Institute? ACR AI-LAB?中，讓38, 000多位ACR會員和其他放射學專業(yè)人士能夠借助這一免費的軟件平臺對AI算法進行構建、共享、本地調整和驗證，同時確保機構內部的患者數(shù)據(jù)得到妥善保護。

NVIDIA Clara AI工具包是NVIDIA Clara開發(fā)者平臺的重要部分，該平臺旨在助力打造軟件定義的醫(yī)療儀器和智能工作流程。作為能夠創(chuàng)建數(shù)據(jù)和算法管線的平臺，NVIDIA Clara包含數(shù)據(jù)及圖像處理庫、AI模型處理庫和可視化庫。針對AI，該工具包還包括用于數(shù)據(jù)注釋、模型訓練、模型適配、模型聯(lián)合和大規(guī)模部署的函數(shù)庫。

為實現(xiàn)ACR AI-LAB的愿景，需要整個生態(tài)系統(tǒng)的聯(lián)手協(xié)作，其中包括GE醫(yī)療、Nuance和NVIDIA等行業(yè)領導者，以及由醫(yī)療健康初創(chuàng)公司和領先研究機構所構成的龐大網(wǎng)絡支持。 NVIDIA Clara為GE醫(yī)療的Edison人工智能平臺和Nuance AI Marketplace提供了有力的支持，這兩大平臺均支持AI-LAB，且對于AI在放射學工作流程中的部署具有重要意義。

ACR Data Science Institute首席醫(yī)療官Bibb Allen Jr表示：“ACR AI-LAB是ACR Data Science Institute的重要項目，此次合作是該項目進展過程中的重要里程碑。它使放射科醫(yī)生在任何實踐環(huán)境中都有機會在機構內部進行AI開發(fā)，使用內部患者數(shù)據(jù)以滿足其自身的臨床需求。

NVIDIA醫(yī)療健康業(yè)務副總裁Kimberly Powell表示：“NVIDIA構建的平臺有助于推進人工智能大眾化。我們專門構建了Clara AI工具包，讓每位放射科醫(yī)生都有機會開發(fā)針對患者及其臨床實踐的定制化AI工具。我們與ACR的合作才剛剛起步，未來我們將持續(xù)努力，助力推進AI在整個放射學領域內的廣泛應用?！?/p>

成功試點為醫(yī)療健康領域

人工智能大眾化鋪平道路

在俄亥俄州立大學（Ohio State University，簡稱OSU）和麻省總醫(yī)院（Massachusetts General Hospital）以及布萊根婦女醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)科學中心（Brigham and Women’s Hospital’s Center for Clinical Data Science，簡稱CCDS）開展的初步試點幫助NVIDIA和ACR明確了使得設備可以協(xié)同工作所必要的基礎設施和協(xié)作方式，并且在避免共享潛在敏感患者數(shù)據(jù)的前提下得以完善AI算法。將AI模型導入患者數(shù)據(jù)、而非將患者數(shù)據(jù)導入模型的方式有助于提升算法訓練的多樣性，輔助算法的驗證，并使放射科醫(yī)生能夠了解到如何循序漸進地使算法適應其機構的臨床需求。

使用NVIDIA Clara AI工具包，OSU能夠快速導入由CCDS開發(fā)的預訓練模型。該模型根據(jù)局部變量進行了定制，并成功地對OSU數(shù)據(jù)進行了標記，以便對算法進行進一步測試和完善，所有這些工作都在防火墻的保護下進行。最終，OSU成功構建了高精度增強型心臟計算機斷層掃描血管造影模型，且通過共享的方式將算法訓練、驗證和測試時間縮短了數(shù)天。

Partners Healthcare首席數(shù)據(jù)科學官、哈佛醫(yī)學院放射學專業(yè)副教授Keith Dreyer表示：“該軟件將使不具備計算機編程經(jīng)驗的放射科醫(yī)生也能夠構建并改進AI算法，并且無需共享他們的數(shù)據(jù)。算法通常在其訓練環(huán)境中效果最佳，但有限的訓練集無法代表全部人群?；诙喾綌?shù)據(jù)進行AI模型訓練有助于確保彈性，同時減少算法偏差，從而改進推理以應用于更廣泛的人群?！?/p>

OSU韋克斯納醫(yī)學中心（Wexner Medical Center）放射學及醫(yī)學影像信息學系主任Richard White博士表示：“通過在醫(yī)院之間建立人工智能網(wǎng)絡，將能夠創(chuàng)建更強大的算法，實現(xiàn)更高的效率，達到更佳的療效。這將使我們能夠通過高質量的算法，加速推進深度學習和機器學習在醫(yī)療健康領域的應用?！?/p>

該試點計劃中采用的架構由NVIDIA Clara AI工具包提供支持，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合、圖像標注、圖像預處理和轉換、算法傳輸以及改進算法的本地計算，所有這些都是實現(xiàn)人工智能大眾化這一終極目標所必需的功能。

生態(tài)系統(tǒng)

對ACR AI-LAB和NVIDIA Clara的大力支持

NVIDIA Clara AI平臺用戶以及行業(yè)領導者GE醫(yī)療和Nuance對ACR AI-LAB給予了大力支持。

GE醫(yī)療集團Edison戰(zhàn)略投資高級副總裁Keith Bigelow表示：“人工智能大眾化不僅需要最先進的技術，還需要行業(yè)領導者之間的緊密合作。通過對ACR社區(qū)AI-LAB相關工作的大力支持，借助NVIDIA Clara AI平臺的強大功能，GE 醫(yī)療能夠在全美醫(yī)院內加速創(chuàng)建算法并將其無縫部署于Edison驅動的醫(yī)療設備和應用中，以此降低成本并改善患者療效。GE醫(yī)療期待在我們全球領先的醫(yī)療設備和工作流程應用中，以合規(guī)的方式高效利用ACR AI-LAB算法?！?/p>

Nuance醫(yī)療診斷副總裁兼總經(jīng)理Karen Holzberger表示：“將NVIDIA Clara AI平臺的強大功能與適用于診斷成像的Nuance AI Marketplace相結合，將使ACR AI-LAB開發(fā)者能夠快速構建AI算法并將其無縫部署至5,800家互聯(lián)醫(yī)療機構中超過七成的放射科醫(yī)師臨床工作流程中。此外，Nuance PowerScribe放射學報告和PowerShare圖像共享解決方案的廣泛應用讓AI Marketplace用戶能夠快速訪問最大規(guī)模的成像AI算法“商店”，這些算法可自動集成至其日常放射學報告和分析工具中。 ”

ACR-AI LAB預期推出及供貨時間

ACR AI-LAB初始版本將于5月18日至22日在華盛頓舉辦的2019年ACR年會上亮相。與會者可使用必要的AI工具對模型作出修改和改進從而展開探索和試驗。

ACR計劃于近期開放在線訪問權限以及基于公開患者數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)。

ACR AI-LAB基于ACR TRIAD（圖像和數(shù)據(jù)傳輸）而構建。ACR TRIAD是一個已經(jīng)連通與ACR研究、認證和注冊計劃相關的數(shù)千放射學實踐的平臺。如今，通過ACR AI-LAB，放射科醫(yī)生擁有了用戶友好型的計算工具，有助于他們了解如何對數(shù)據(jù)集進行注釋、對AI模型進行訓練、以及對用于訓練和修改當前AI算法的AI工具進行抽樣檢查。