NVIDIA於GTC 21發表Clara Holoscan醫學AI方案與全新Orin運算平台，強化醫學影像處理與新藥研發

NVIDIA在2021年秋季GTC大會中，發表Clara Holoscan醫療影像解決方案，並大幅拓展GPU在醫學領域應用的多種可能性。

透過AI強化醫療影像

NVIDIA推出的Clara Holoscan是套具有可擴展、軟體定義、點到點資料流處理等特色的醫療影像解決方案，能夠無縫連接醫療設備與邊緣運算伺服器，並透過AI微服務（AI Microservices）的型式執行低延遲應用程式，協助開發人員整合超音波、核磁共振等多種攝影技術，並搭配AI模型，加速產生即時、高畫質的影像。能夠為機器人輔助手術、放射治療等醫療行為提供即時、視覺化的預測資料，協助臨床醫生進行決策。

Holoscan方案具有下列功能，可以加速各階段工作速度

• 高速I/O：NVIDIA GPUDirect RDMA能夠支援透過NVIDIA ConnectX SmartNIC網路卡或第三方PCIe擴充卡（如超音波影像擷取卡）將資料直接傳輸至GPU記憶體
• 物理處理：資料進入GPU、CUDA-X、NVIDIA Triton推論伺服器之後，透過以物理為基礎的演算法或AI運算，將感應器收集到的數據轉換為圖像（如X光、電腦斷層重建、超音波的波束成形）
• 圖像處理：將產生的圖像輸入AI模型，透過Triton進行檢測、分類、分割或追踪目標
• 資料處理：透過結合來自感應器的圖像、資料以及先前來自NVIDIA cuCIM函數庫的圖像，將資料以類似健康存摺的方式建檔管理
• 渲染：透過Clara渲染伺服器或Omniverse、CloudXR等服務將上述資料即時繪製為可視的3D圖像，作為臨床醫生提判斷的依據

Clara Holoscan可擴展的架構特性，讓它能在NVIDIA認證邊緣服務器或是到數據中心、雲端的NVIDIA DGX超級電腦中運作，並提供運算效能、輸出入裝置等規格的調整彈性，以滿足每個醫療院所對延遲、成本、空間、電力消耗和頻寬的不同需求。

Clara Holoscan採用全新的NVIDIA Orin運算平台作為運算核心，它搭載Arm Cortex-A78AE處理器與與GeForce RTX 30系列相同的NVIDIA Ampere架構GPU，具有32GB、頻寬達204GB/s的記憶體，具有6倍於Jetson AGX Xavier的效能。能夠支援平行運算多個人工智慧應用程式，能夠用於部署最大型、最複雜的模型，藉此解決自然語言理解、3D感知能力和多感測器融合等問題，除了適合應用於醫學影像處理外，也可應用於自駕車或是機器人等領域。

▲ Clara Holoscan是採用NVIDIA AI加速運算硬體的醫療影像解決方案。

▲ 它能應用於機器人手術、電腦斷層、X光攝影等領域。

▲ Holoscan以RTX A6000為運算核心，並可連接多種醫療專業擷取卡與感應器。

▲ Orin是NVIDIA最新推出的運算平台，除了應用在Holoscan，也會推出車用、機器人用的對應產品，以及Jetson AGX Orin開發套件。

▲兩個 NVIDIA DRIVE Orin SoC 提供了備援（Redundancy）和故障轉移的安全性，並且為 Level 4 自動駕駛和智慧駕駛座功能提供充足的運算能力。

透過AI協助癌症治療與新藥研發

NVIDIA在GTC中說明了與多間醫療機構進行的合作工作，例如與德州大學安德森癌症中心（The University of Texas MD Anderson Cancer Center）合作，透過NVIDIA DGX系統強大的AI效能，協助醫生分析癌症治療所需的放射線攝影醫學影像（筆者注：應指電腦斷層、核磁共振或正子攝影等），並預測敗血症等併發症，改善患者護理以及預後。

AI系統也能在追踪放射治療協助醫生描繪腫瘤輪廓（Contouring），以利在治療過程中降低醫生負擔，讓醫院能為更多患者提供治療。另一方面，這種技術也能用於核磁共振輔助放射治療（MRI-Assisted Radiosurgery），利用AI模型搭配先進的GPU技術，協助治療過程中的放射線能更精準聚焦至癌細胞上，而不會傷害鄰近的組織，也能幫助臨床醫生判斷是否需要額外治療，以及術後如何照護患者。

另一方面，虛擬篩選是現今藥物研發的一大支柱，這種技術可以模擬化學物質和蛋白質之間原子力的分子動力學，用於尋找會結合並抑制蛋白質在疾病中作用的化學物質。由於原子力取決於分子的3D結構，但透過X光晶體學和低溫電子顯微技術研究的話，只能解碼人體中25,000種人體蛋白質17%的，若缺少人體蛋白質的3D結構資訊就為大幅降低電腦輔助藥物研發的成效。

今年 AlphaFold和RossettaNet的研究人員訊練AI從胺基酸序列預測蛋白質 的3D結構，大幅加速繁瑣的蛋白質解碼過程，一夜之間DeepMind解碼了超過20,000種人體蛋白質，現在數以億計的動物、植物和細菌蛋白質都可以進行解碼。

NVIDIA和加州理工學院的研究人員使用機器學習方法訓練神經網路，取代分子模擬中成本高昂的原子力量子計算，讓模擬效率提升了1,000倍，增進新藥開發的速度。

新創公司Entos也透過NVIDIA Clara Discovery，以AI方式進行分子模擬，不但能加快分子特性預測的速度達1,000倍，模型也只需要原本1/30的訓練資料就能達到相同的準確度，並只需要原先開發過程中1/100的實驗次數，能夠降低藥物開發的複雜性與花費時間。

Entos目前的研究領域包含癌症、糖尿病和囊腫性纖維化，其中1項前景看好、用於癌症標靶治療的藥物，概念為建立藥物分子與目標蛋白質的共價鍵分子，讓藥物只對癌細胞產生作用，以最小化劑量與副作用。

▲ NVIDIA也與多間醫療機構合作拓展AI在醫學的應用。

▲ 此外AI也能用於模擬蛋白質3D結構與化學物質的互動，在研發新藥派上用場。

▲ 透過AI的協助，化學物質與蛋白質3D結構的研究將有望迎來爆發性成長。

▲ 新創公司Entos藉由AI模擬的方式加速新藥研究的速度。

NVIDIA表示目前已有許多醫療設備公司研發AI與機器人手術等創新技術， NVIDIA的AI加速運算平台將能在機器人手術、移動式電腦斷層掃描等應用領導域貢獻所長。

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