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NVIDIA赋能初创加速计划会员构建医学研究者和临床医生间的桥梁

内容提要：世界各地的研究人员都在开发用于医疗保健的AI模型 ， 但将这些模型应用到临床却是个挑战 。 NVIDIA赋能初创加速计划会员ArterysMarketplace整合了NVIDIAClara平台 ， 以便研究人员将数据输入AI模型并获得结果 。
NVIDIA赋能初创加速计划会员构建医学研究者和临床医生间的桥梁
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在世界各地 ， 初创企业、学术机构和活跃在网络论坛的研究人员都在开发用于医疗保健的AI模型 。 然而 ， 将这些模型应用到临床可能是一项挑战 。
开发人员需要医疗保健从业人员的反馈 ， 从而从现实应用的角度优化模型 。 因此 ， 旧金山的人工智能初创公司Arterys为临床医生和研究人员之间的这些重要对话建立了一个论坛 。
由于集成了NVIDIAClaraDeploySDK ， 这个被称为ArterysMarketplace的平台使研究人员更容易与临床医生共享医疗成像AI模型 ， 而临床医生可以使用他们自己的数据进行尝试 。
“通过集成NVIDIAClaraDeploy技术 ， 任何使用ClaraSDK构建人工智能成像的用户都可以在线上通过简单的操作将工作流程移交给Arterys团队 。 ”ArterysMarketplace的产品经理ChristianUlstrup表示 ， “我们已经简化了流程 ， 并且很高兴能帮助Clara的开发人员分享他们的模型 。 ”
从用于研究的人工智能工具到获得监管许可的应用程序 ， 研究人员可以提交处于任何开发阶段的医学成像模型 。 一旦模型被公开发布 ， 所有用户都可以借助浏览器上传医学图像 ， 从而测试这个模型 。
ArterysMarketplace的模型通过AmazonWebServices在NVIDIAGPU上运行 ， 完成推理工作 。
【NVIDIA赋能初创加速计划会员构建医学研究者和临床医生间的桥梁】Arterys成立于2011年 ， 同时是NVIDIA初创加速计划和AWSActivate计划的成员 。 公司构建用于医学成像的临床人工智能应用 ， 并在RSNA2019医学会议上推出了ArterysMarketplace 。
NVIDIA初创加速计划和AWSActivate计划均旨在帮助初创企业更快进入市场 。
这家公司最近筹集了2800万美元的资金 ， 用于进一步发展合作伙伴和开发更好的AI解决方案 。
目前ArterysMarketplace的几个模型侧重于通过胸部X光和CT图像筛查新冠肺炎 。 其中一个模型由NVIDIA的医学成像应用研究团队和美国国立卫生研究院的临床医生和数据科学家共同开发 ， 仅用了不到三周的时间便构建完成 。 该模型使用NVIDIAClaraTrain框架 ， 帮助研究人员进行从胸部CT扫描结果中检测新冠肺炎 。
建设社会AI支柱
Arterys团队发现 ， 在过去的十年里 ， 尽管已有大量投资应用于开发医疗保健的人工智能模型 ， 将这些工具应用到临床仍然需要几年时间 。
“放射科医生和临床医生才是这些AI模型的终端用户 ， 他们与聪明且充满激情的研究人员之间存在着巨大的差距 。 ”Ulstrup说 ， “我们意识到 ， 没有一家研究机构或初创公司能够独自完成这个任务 。 ”
“简单”是ArterysMarketplace的开发宗旨 。 开发人员只需要填写一个简短的表格就能提交一个AI模型 ， 并将模型作为URL发送给用户 。 此外 ， 整个流程是完全免费的 。
对于世界各地的临床医生来说 ， 他们无需下载和安装AI模型 ， 只需要连接互联网并上传医学图像 ， 就能测试AI模型 。 用户可以选择是否与研究人员分享他们的成像数据 。
NVIDIA的数组GPU在云端对图像进行分析 ， 结果会在几分钟内通过电子邮件发送给用户 。 Slack还为临床医生提供了用于反馈的一个论坛 ， 这样他们就可以一起改进AI模型 。
“在医疗保健领域 ， 想法的落地可能需要几年时间 。 虽然我们没能将这个过程缩短到几天 ， 但至少我们将这个过程缩短到了几周 。 ”Ulstrup说 ， “与过去的流程相比 ， 这简直易如反掌 。 ”
Ulstrup表示 ， ArterysMarketplace专注于开放创新和快速迭代 ， 旨在让医生参与产品开发过程 ， 帮助研究人员构建更好的AI工具 。 而与各地临床医生交流则可以帮助开发人员提高模型在不同医疗设备和成像数据集上泛化的能力 。
截至目前 ， ArterysMarketplace已经有超过12个人工智能模型 ， 超过300名开发者、研究人员和初创公司加入了Slack社区的讨论 。
“模型一旦入驻ArterysMarketplace ， 就可以被开发者发送至世界各地的研究人员手中 ， 这些研究人员随机可以输入数据并获得结果 。 ”Ulstrup说 ， “我们看到了研究人员与各大洲临床医生之间的讨论 ， 医生们分享截图和反馈 ， 研究人员则会利用这些反馈优化模型 。 ”


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