医疗保健初创公司在 RSNA 年会上聚焦放射学 AI 技术

100 多年来，放射学领域的领导人物总是会在北美放射学会的年会 RSNA 上齐聚一堂，讨论业界最新的挑战和机遇。近几年来，医学影像领域的 AI 已成为关注焦点，并且以初创企业为话题中心。

世界各地的初创公司正在为解决医学影像领域的一个普遍问题构建 AI 解决方案：有限的时间。随着使用医学影像的病人不断增加，以及 MRI 和 CT 扫描越来越多，放射科医生必须每三四秒钟解释一张图像，才能满足工作负载的需求。。

敏捷灵活的初创公司非常适合处理快速发展领域（比如深度学习）的需求。在医学影像领域，许多人正在使用 AI 针对拖慢放射科医生工作效率的方面开发应用程序。

医疗保健初创公司在去年筹集了超过 260 亿美元的风险投资资金，并与主要研究机构、医院和医疗器械制造商建立了合作伙伴关系。另外，他们还接受了临床应用的监管验证：超过三十家医疗保健 AI 初创公司的算法已经获得 FDA 许可，这些算法可以通过医学扫描结果检测癌症、中风和脑出血等疾病。

在 12 月 1 日至 6 日于芝加哥举行的 RSNA 2019 大会上，50 多家参与会议的初创企业都是 NVIDIA Inception 虚拟加速器项目的成员。该项目提供 AI 培训和工具，以推动数千家构建 GPU 驱动应用程序的公司的发展，其中 700 多家是医疗保健初创公司。

了解 NVIDIA Inception 初创公司的展示内容

借助 NVIDIA GPU，AI 可以加速医学影像的采集、注释和分析，从而更快地发现危重病例。它还可以为专家提供量化的见解，如果使用传统方法，这一过程将耗时良久。

数十家 Inception 公司将在 RSNA AI Theater 和 NVIDIA 展台分享其放射工作流程每个阶段的医学影像应用程序，包括：

更高质量的扫描：Subtle Medical 为改善医学影像率先开发出仅有的获得 FDA 许可的 AI 软件解决方案 – 可加快 PET 检查速度的 SubtlePET 以及可实现高质量的 MRI 检查的 SubtleMR。其软件可与任何扫描仪顺利集成，以在采集过程中增强图像效果，既无需改变现有的工作流程，还可以提高效率和患者的舒适度。该公司使用 NVIDIA DGX 工作站和 NVIDIA DGX-1 加速训练，并使用 NVIDIA T4 GPU 进行推理。
启用 AI 辅助注释：TrainingData.io 的 Web 平台可帮助研究人员和公司管理数据标记工作流程，在 NVIDIA T4 GPU 上运行以便在 Google Cloud 中进行推理。这家初创公司通过 NVIDIA Clara Train SDK 利用 AI 辅助分割工具来标记医学影像，而这些医学影像则可用于为放射科医生训练深度学习模型。位于帕罗奥图的 Fovia Ai, Inc. 在其用于医学影像二维和三维可视化的工具中，为客户提供了由 NVIDIA Clara SDK 提供支持的 AI 辅助注释，可以无缝集成到临床工作流程中。
分析医学影像：东京的初创公司 LPIXEL 开发了使用 NVIDIA GPU 的深度学习图像分析工具，其中包括一个通过 MRA 识别脑动脉瘤的工具，该工具最近已在日本批准临床使用。在肺癌肿瘤检测方面，中国公司推想科技的 AI 工具可在 30 秒内从 CT 扫描中识别并标记肺结节。该公司使用 NVIDIA T4 GPU 进行推理，可实现比 CPU 快 4 倍的速度。
处理手术视频：执行微创手术的医生依靠来自微型摄像机的实时视频来查看手术区域。Kaliber Labs 正在构建深度学习模型，实时解释这些视频信息，用于骨科手术、识别和测量患者解剖和病理的各个方面，并为外科医生提供术中指导。这家初创公司正在使用 NVIDIA RTX GPU 进行训练，并使用 NVIDIA Jetson AGX Xavier AI 计算模块进行边缘推理。

RSNA 中的其他内容

在 NVIDIA 展台（编号：10939）和其他活动中，我们将展示最新的 AI 医学影像工具，从训练到部署，皆包含在内。

我们还会通过演示来展示 NVIDIA Clara 医学影像平台，该平台结合了 NVIDIA GPU 硬件和 NVIDIA Clara 软件开发套件，可加速训练和推理适用于医疗保健领域的深度学习应用程序。该平台包括用于对医学影像进行 AI 辅助标注的 API、TAO 工具包、医学模型开发环境，以及用于大规模部署 AI 的工具。

Clara 开发者见面会将于 12 月 3 日星期二上午 11:30（美国中部时间）举行。

NVIDIA 演讲者将参加以下 RSNA 专题研讨会：