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科技

美國國家衛生研究院借力 NVIDIA AI 處理醫療影像,並透過虛擬篩選減少開發新型藥物分子的時間與成本

TechOrange 科技報橘

更新於 10月09日18:10 • 發布於 10月09日10:00 • 產業動態
美國國家衛生研究院借力 NVIDIA AI 處理醫療影像,並透過虛擬篩選減少開發新型藥物分子的時間與成本

從研究實驗室到臨床環境,美國醫療保健系統正採用數位醫療代理來全面運用人工智慧(AI)。

本週在美國華盛頓特區舉行的 NVIDIA AI 高峰會中所展示的最新 AI 加速工具包括支援 AI 模型部署與執行的雲端原生微服務集合 NVIDIA NIM,以及預先訓練好、可客製化內容的工作流程目錄 NVIDIA NIM Agent Blueprints。這些技術已應用於公共部門,以推進醫療影像分析、幫助尋找新的治療方法,以及從文字、表格和圖表的大型 PDF 資料庫中擷取資訊。

舉例來說,美國國家衛生研究院(NIH)轄下國家癌症研究所(National Cancer Institute)的研究人員正在使用數個以 NVIDIA MONAI 建立的 AI 模型來處理醫療影像,其中包括用於分割與註解 3D 電腦斷層影像VISTA-3D NIM 基礎模型。NIH 的國家先進轉譯科學中心(NCATS)的一支團隊使用 NIM Agent Blueprint 來進行以生成式 AI 為基礎的虛擬篩選,以減少開發新型藥物分子的時間與成本。

公共部門的醫學研究人員透過 NVIDIA NIM 與 NIM Agent Blueprints,便能立即開始採用最先進的最佳化 AI 模型,以加速執行各項工作。預先訓練的模型可根據組織本身的資料進行客製化,並可按照使用者所提出的回饋持續改進。

NIM 微服務與 NIM Agent Blueprints 可以在 ai.nvidia.com 網站,或透過各種雲端服務供應商、全球系統整合商及技術解決方案供應商取得。

使用 NIM Agent Blueprints 進行建置

數十種 NIM 微服務與數量不斷增加的 NIM Agent Blueprints 可供開發人員體驗及免費下載,並可以利用 NVIDIA AI Enterprise 軟體平台將它們部署到生產環境裡。

  • 用於藥物探索的生成式虛擬篩選藍圖(blueprint)匯集了三個 NIM 微服務,可協助研究人員搜尋和最佳化小分子化合物資料庫,以找出具備與目標蛋白質結合潛力的候選藥物。
  • 多模態 PDF 資料擷取藍圖使用 NVIDIA NeMo Retriever NIM 微服務從企業文件中獲取見解,協助開發人員建立功能強大的 AI 代理(AI agent)與聊天機器人。
  • 數位人類藍圖支援建立用於客戶服務的互動式 AI 數位化身。這些數位化身可用於遠距醫療及照護病患的非臨床層面,例如安排預約、填寫入院表格和管理處方箋。

目前在 ai.nvidia.com 網站上提供兩個用於藥物探索的全新 NIM 微服務,可幫助研究人員瞭解蛋白質如何與目標分子結合,這也是藥物設計的關鍵步驟。科學家以數位方式進行更多臨床前研究,便能在實驗室進行測試前縮小候選藥物的範圍,以提高藥物探索過程的效率和降低成本。

利用 AlphaFold2-Multimer NIM 微服務,研究人員可以在幾分鐘內根據序列準確預測蛋白質結構,減少在實驗室裡進行耗時測試的需要。RFdiffusion NIM 微服務使用生成式 AI 來設計新型蛋白質,這些蛋白質很有可能與目標分子結合,因此是十分有希望的候選藥物。

NCATS 加速藥物發現研究

NCATS 的研究實驗室 ASPIRE 正在評估用於虛擬篩選的 NIM Agent Blueprint,並且使用用於 GPU 加速資料科學的開源軟體函式庫 RAPIDS 來加快其的藥物探索研究作業。利用用於圖表資料分析的 cuGraph 函式庫,以及用於加速資料框架的 cuDF 函式庫,實驗室的研究人員便能在龐大未知化學空間裡繪製出化學反應圖。NCATS 的資訊學團隊表示,有了 NVIDIA AI,從前在以 CPU 為基礎的基礎架構上要數小時才能完成的流程,現在只要幾秒鐘就能完成。

研究論文、放射學報告及病患病歷等大量的醫療照護資料都是非結構化、鎖定在 PDF 文件裡,讓研究人員很難快速搜尋資訊。同樣由 NCATS 管理的遺傳與罕見疾病資訊中心(Genetic and Rare Diseases Information Center)正在探索使用 PDF 資料擷取藍圖來開發生成式 AI 工具,以增強該中心從先前無法搜尋的資料庫裡擷取資訊的能力。這些工具將有助於回答罕見疾病患者所提出的問題。

NCATS 資訊長 Sam Michael 表示:「NCATS 所分析的資料來源橫跨美國國家醫學圖書館、Orphanet 資料庫以及 NIH 內其他研究所和中心,以解答病患的問題。由 AI 驅動的 PDF 資料擷取技術可以大幅簡化從過去無法搜尋的資料庫中擷取出寶貴資訊的工作。」

透過 NIM 只要最少的努力,便能獲得最大的效益

越來越多的新創公司、雲端服務供應商與全球系統整合商將 NVIDIA NIM 微服務與 NIM Agent Blueprints 納入其平台與服務中,使得美國聯邦政府的醫療保健研究人員可以輕鬆上手。

參與 NVIDIA Inception 計畫,也是 NVentures 所投資的新創公司 Abridge,日前獲得美國退伍軍人事務部(Department of Veterans Affairs)的合約,協助轉錄和總結臨床約診的內容,減輕醫師記錄每次與病患互動內容的負擔。Abridge 使用 NVIDIA TensorRT-LLM 來加速 AI 推論作業,並且使用 NVIDIA Triton 推論伺服器大規模部署其音訊轉文字與內容摘要模型,其中部分技術與支援 NIM 微服務的技術相同。

用於虛擬篩檢的 NIM Agent Blueprint 現可透過 AWS HealthOmics 使用,AWS HealthOmics 是一項專為協助客戶協調生物數據分析而打造的服務。

Amazon Web Services(AWS)是 NIH 科學與技術研究基礎設施探索、實驗與永續發展計畫(NIH Science and Technology Research Infrastructure for Discovery, Experimentation, and Sustainability Initiative,又稱 STRIDES 計畫)的合作夥伴,該計畫的目的在透過降低使用商業雲端服務的經濟與流程障礙,使得生物醫學研究生態系符合現代使用需求。NVIDIA 與 AWS 合作讓生物醫學研究社群能廣泛使用 NIM Agent Blueprints。

同為 NVIDIA Inception 計畫成員的腫瘤 AI 技術公司 ConcertAI,專注於研究與設立臨床照護標準解決方案。該公司正在將 NIM 微服務、NVIDIA CUDA-X 微服務和 NVIDIA NeMo 平台,與自家針對大規模臨床資料處理、多代理模型和臨床基礎模型的 AI 解決方案套件進行整合。

NVIDIA NIM 微服務透過其 CARA AI 平台,支援 ConcertAI 的高效能、低延遲 AI 模型。使用案例包括臨床試驗的設計、最佳化與病患媒合,以及有助於提升醫療照護標準與強化臨床決策的解決方案。

全球系統整合商德勤(Deloitte)將為其全球客戶提供用於虛擬篩檢的 NIM Agent Blueprint。德勤透過自家的 Deloitte Atlas AI,協助美國聯邦衛生機構的客戶輕鬆使用 NIM,以採用和部署最新的藥物探索生成式 AI 管道。

>> 立即體驗 NVIDIA NIM 微服務與 NIM Agent Blueprints

NVIDIA AI 高峰會聚焦醫療照護領域的創新

在美國華盛頓特區舉行的 NVIDIA AI 高峰會上,NVIDIA 的領導者、客戶與合作夥伴將舉辦超過五十場會議,重點介紹在公共部門各項具有影響力的工作。

報名申請免費虛擬通行證,即可參加這些會議,聆聽醫療保健領域研究人員如何利用 NVIDIA 支援的 AI 技術加速推動創新:

>> 歡迎觀看 NVIDIA 企業平台部門副總裁 Bob Pette 在 AI 高峰會的主題演講

(本文訊息由 NVIDIA 提供,內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供,可寄至:pr@fusionmedium.com,經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。首圖來源:NVIDIA。)

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