Jorge Cardoso擁有很多頭銜，但他確實(shí)名副其實(shí)，因?yàn)樗泻芏唷按竽X”。確切地說(shuō)，總共有十萬(wàn)個(gè)。

Cardoso是教師、CTO、企業(yè)家，也是 MONAI 開(kāi)源聯(lián)盟的創(chuàng)始成員以及醫(yī)學(xué)影像AI領(lǐng)域的研究人員。作為上述最后一個(gè)角色，Cardoso和他的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了利用AI創(chuàng)建高分辨率的人腦真實(shí) 3D 圖像的方法。

這位倫敦國(guó)王學(xué)院的研究人員兼?zhèn)惗?AI 中心的CTO為醫(yī)療健康研究人員免費(fèi)提供了10萬(wàn)張合成大腦圖像。這是一個(gè)寶庫(kù)，可以加速人類對(duì)癡呆癥、衰老或各類腦部疾病的認(rèn)知。

加速 AI 在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用

“過(guò)去許多研究人員避免涉足醫(yī)療健康領(lǐng)域，因?yàn)樗麄儫o(wú)法獲得足夠多良好的數(shù)據(jù)，但現(xiàn)在可以了，”Cardoso說(shuō)。

“我們希望將AI研究引入醫(yī)療健康領(lǐng)域。”他說(shuō)。

與全球最大的免費(fèi)大腦圖像庫(kù)相比，這是一筆重大捐贈(zèng)。UK Biobank目前保存著來(lái)自5萬(wàn)多名參與者的多張大腦圖像，估計(jì)成本為1.5億美元。

面向科學(xué)領(lǐng)域的合成數(shù)據(jù)

這些圖像代表了合成數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的一個(gè)新興分支。合成圖像此前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于消費(fèi)者和商業(yè)應(yīng)用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，而實(shí)際上這些領(lǐng)域本身已有包含數(shù)百萬(wàn)張真實(shí)圖像的開(kāi)放數(shù)據(jù)集可供使用。

相比之下，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域可供使用的真實(shí)影像反而稀缺。出于保護(hù)患者隱私的需要，醫(yī)學(xué)影像通常僅供與大型醫(yī)院相關(guān)的研究人員使用。即便如此，這些影像往往也只能反映醫(yī)院所服務(wù)的人群，而非范圍更廣的人群。

這種新型AI方法的重要特征是，它可以根據(jù)需要制作圖像。女性大腦、男性大腦、老年人的大腦、年輕人的大腦、患有疾病或健康的等等，只需插入所需內(nèi)容，系統(tǒng)就會(huì)進(jìn)行創(chuàng)建。

雖然這些圖像是模擬生成的，但非常實(shí)用，因?yàn)樗鼈儽Ａ袅岁P(guān)鍵生物特征，所以外觀和運(yùn)作方式與真實(shí)大腦高度相似。

在 Cambridge-1 上使用 MONAI 進(jìn)行擴(kuò)展

這項(xiàng)工作需要可以運(yùn)行超級(jí)軟件的超級(jí)計(jì)算機(jī)。

NVIDIA Cambridge-1 是致力于在醫(yī)療健康領(lǐng)域取得突破性 AI 研究的超級(jí)計(jì)算機(jī)，充當(dāng)引擎。MONAI 是用于醫(yī)學(xué)成像的 AI 框架，充當(dāng)軟件燃料。

它們共同創(chuàng)建了用于合成數(shù)據(jù)的 AI 工廠，讓研究人員能夠運(yùn)行數(shù)百個(gè)實(shí)驗(yàn)、選擇最優(yōu)的 AI 模型并運(yùn)行推理以生成圖像。

Cardoso 說(shuō)：“如果沒(méi)有 Cambridge-1 和 MONAI，我們不可能完成這項(xiàng)工作，一切都不會(huì)發(fā)生?！?br />
這些年來(lái)，英偉達(dá)不斷加大在醫(yī)療健康領(lǐng)域的投資力度。我們期待看到科研人員們?cè)谟ミ_(dá)地支持下挖掘出AI與醫(yī)療健康研究結(jié)合的更多潛力，改變醫(yī)療未來(lái)。

海量圖像，速度提升高達(dá) 10 倍

NVIDIA DGX SuperPOD Cambridge-1 配備 640 個(gè) NVIDIA A100 Tensor Core GPU，每個(gè) GPU 均具有足夠的顯存，可以處理團(tuán)隊(duì)海量圖像中一或兩張包含 1600 萬(wàn)個(gè) 3D 像素的圖像。

MONAI 的基礎(chǔ)模組包括特定領(lǐng)域?qū)Ｓ玫臄?shù)據(jù)加載程序、指標(biāo)、GPU 加速轉(zhuǎn)換和經(jīng)過(guò)優(yōu)化的工作流引擎。Cardoso 表示，該軟件的智能緩存和多節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展最高可將作業(yè)加速 10 倍。

他還稱贊了 cuDNN 和“助力我們提高工作效率的整個(gè) NVIDIA AI 軟件棧?！?br />

不僅僅是大腦

Cardoso正與國(guó)家級(jí)資源庫(kù)英國(guó)健康數(shù)據(jù)研究所合作，托管 10 萬(wàn)張大腦圖像。這一AI 模型也將提供給研究人員用于創(chuàng)建所需的圖像。

不僅于此，團(tuán)隊(duì)還在探索這些模型如何在醫(yī)學(xué)成像模式下（MRI、CAT 或 PET 掃描等）為人體任意部位生成 3D 圖像。

“事實(shí)上，這項(xiàng)技術(shù)可以應(yīng)用于任意體積圖像，”他說(shuō)。Cardoso還指出用戶可能需要針對(duì)不同類型的圖像來(lái)優(yōu)化模型。

前景無(wú)限

一提到合成圖像技術(shù)的應(yīng)用前景，Cardoso便暫時(shí)從繁雜思緒中抽離出來(lái)，開(kāi)始熱情地介紹。

合成圖像將幫助研究人員了解疾病如何隨時(shí)間推移而發(fā)展。與此同時(shí)，Cardoso的團(tuán)隊(duì)仍在探索如何將這項(xiàng)工作應(yīng)用于大腦以外的身體部位，以及何種合成圖像（MRI、CAT、PET）更實(shí)用。

這些可能性令人雀躍，而且，正如Cardoso的許多角色一樣，“它可能有點(diǎn)讓人不知所措，”他說(shuō)。“我們現(xiàn)在可以開(kāi)始思考很多不同的事情。”