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让科技回归生活 让数字化图像辅助医疗

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(原标题:让科技回归生活 让数字化图像辅助医疗)

从农耕文明,到蒸汽时代,再到工业文明,技术改变世界一直在人类社会得到印证。如今,在信息时代技术改变世界的逻辑依然没有改变,而技术该如何改变生活才是我们争论的关键。在HPC China 2016上,高性能计算要关注应用,让高性能计算不仅服务于科学研究,更要回归生活。而将HPC技术与医疗技术联接,也是很多企业实践的重要领域。

长期以来,医疗行业是一个工作压力大,人才培养期长的行业,如何能够有效利用原有的专家资源,配合现在大数据、云计算方面的技术成果辅助年轻医师,提高诊断准确率与效率才是关键。而英伟达在这方面已经有了比较成熟的解决方案,并在HPC China 2016上介绍了自己的解决方案。

在五年前,英伟达与上海承蓝科技股份有限公司开始合作,为用户提供私有云和公有云解决方案,其实现逻辑是,通过云将用户在医学影像、基因测试、蛋白质结构解析以及药物筛选等有效数据积累起来,再在云上面对数据作处理,用深度学习的方法对数据进行进一步学习,最后实现辅助诊断。



上海承蓝科技股份有限公司总裁姜意

上海承蓝科技股份有限公司总裁姜意介绍道:相比传统的CPU,GPU不但在图形处理速度上会更快,同时GPU的处理能力更强,占用机房空间更小,不但可以做到节约成本,还可以提升效率.目前上海承蓝自身采用的GPU规模已经超过CPU。

以蛋白质结构解析为例,采用GPU后,3D classification数据的处理时间比单纯采用CPU减少了16倍,而3D Auto-Refine的数据处理时间则减少了12倍。

这样的实际应用案例让我们看到了,GPU在数字化图像方面(效率还有成本)的天然优势让CPU望尘莫及,GPU虽然不会取代CPU,但是从承蓝科技解决方案中,能够看到GPU在数字化图像计算方面有着明显优势。

英伟达中国区教育科研医疗行业总监袁永清介绍到:目前,医生在做诊断的时候,还是依照个人经验,一个医生可能一天看一百个病人,一个月看了两千个病人,一年可能看几万个病人,他通过这样的方式去累计经验。一个15年经验的医生,和一个刚出来做3个月的医生,他们两个的经验不同,在对一些影像图片上面的判断就不是一样的级别。


英伟达中国区教育科研医疗行业总监袁永清

与AlphaGo深度学习接受训练的逻辑相同,在数字化图像辅助医疗解决方案中,深度学习会提取图像特征,然后影像专家先在上面做一个标注,等到标注有更大的样本的时候,就可以做到辅助医学诊断,让深度学习去快速积累人类无法企及的诊断经验。

而在深度学习的接受程度上来讲,目前还处于需要普及的阶段,我们会听到很多企业或者个人都在讲"我在做深度学习,或者准备做深度学习",这表明了深度学习已经受到大家的重视,但是距离深度学习技术成熟与产出还有很大的距离。

无论是深度学习技术,还是GPU的研发与应用,最终都将回归到生活中进行价值产出。而GPU技术目前已经趋向成熟,在众多领域有着成熟的解决方案案例,数字化图像辅助医疗正是其中之一,未来,GPU又会在VR、AR方面有着怎样的成绩呢?我们拭目以待。

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