制藥公司、醫療技術公司和學術研究人員正在開發主權 AI 能力,以驅動藥物發現、加速基因組學和醫療設備。
在日本人口中,約 30% 是 65 歲以上的老年人。為了向他們提供高質量的醫療服務,日本正在推行幾乎覆蓋醫療行業所有方面的主權 AI 項目。
預計到明年,日本將產生近 50 萬醫療人員缺口。為了讓日本的臨床醫生和研究人員能夠為患者提供護理服務,日本正在使用在該國特定數據和本地計算基礎設施上訓練而成的 AI 工具,來提高這些人員的能力。
NVIDIA Japan AI Summit 于 11 月 13 日在東京舉行,會上重點介紹了日本醫療行業領先企業和院校所取得的技術突破,包括 AI 加速藥物研發、基因組醫療、醫療影像和機器人技術等。
這些由 Tokyo-1 NVIDIA 超級計算機等 NVIDIA AI 計算平臺驅動的應用由特定領域平臺開發而成,包括NVIDIA BioNeMo藥物研發平臺、NVIDIA MONAI醫學影像平臺、NVIDIA Parabricks基因組學平臺和NVIDIA Holoscan醫療機器人平臺。
AI 藥物研發工廠加深理解,
提高準確性和速度
NVIDIA 正在使用 NVIDIA BioNeMo 支持全球三大醫藥市場之一的日本醫藥市場。NVIDIA BioNeMo 是一個端到端平臺,藥物研發人員可使用它開發和部署能夠從生物分子數據中生成生物智能的 AI 模型。
BioNeMo 包含一個可定制的模塊化編程框架以及用于優化 AI 推理的NVIDIA NIM微服務。新加入的模型包括:AlphaFold2,可根據氨基酸序列預測蛋白質的 3D 結構;DiffDock,可預測分子與蛋白質相互作用的 3D 結構;RFdiffusion,可設計可能與目標分子結合的新型蛋白質結構。
該平臺還包含BioNeMo Blueprint。這個可定制的參考 AI 工作流目錄能夠幫助開發者將生物分子 AI 模型擴展到企業級應用。
AlphaFold2 的 NIM 微服務現在集成了 MMSeqs2-GPU,這一進化信息檢索工具可將傳統 AlphaFold2 流程的速度加快 5 倍。在首爾國立大學、美因茨約翰內斯·古騰堡大學和 NVIDIA 研究人員的領導下,這項集成服務可將蛋白質結構預測時間從原來的 40 分鐘縮短至 8 分鐘。
在 NVIDIA JapanAI Summit 上,TetraScience(一家提供 AI 原生科學數據集的公司)宣布與 NVIDIA 合作,共同推進科學 AI 用例生產的產業化落地,以此加速并改進整條生命科學價值鏈上的工作流。
例如,為生產疫苗和單克隆抗體等生物療法選擇最佳細胞系是一個關鍵但耗時的步驟,而 TetraScience 的全新 Lead Clone Assistant 使用 BioNeMo 工具,將先導克隆選擇時間從幾周縮短到幾小時。所使用的 BioNeMo 工具包括用于細胞分割的NVIDIA VISTA-2D基礎模型和用于基因表達分析的 Geneformer 模型。
總部位于東京的安斯泰來制藥使用 BioNeMo 生物分子 AI 模型(例如 ESM-1nv、ESM-2nv 和 DNABERT)來加速生物制劑研究。該公司的 AI 模型可用于生成新型分子結構、預測這些分子將如何與目標蛋白質結合并對其進行優化,以便更有效地與這些目標蛋白質結合。
通過使用 BioNeMo 框架,安斯泰來將化學分子的生成速度提高了 30 倍以上。該公司計劃使用 BioNeMo NIM 微服務進一步推進其工作。
日本制藥公司和研究機構
推進藥物研發
安斯泰來、第一三共、小野制藥等日本領先制藥企業都在使用 Tokyo-1 系統。這臺 NVIDIA AI 超級計算機由 NVIDIA 與日本商業集團三井物產株式會社的子公司 Xeureka 聯合創建,用于建立藥物研發 AI 模型。Xeureka 正在使用 Tokyo-1,加快 AI 模型開發和分子仿真速度。
Xeureka 還在使用NVIDIA GPU探索機密計算的應用,使制藥公司能夠在保護專有數據集的同時,聯合進行大 AI 模型的訓練。
為了進一步推動疾病和精準醫學研究,日本各地的基因組學研究人員紛紛采用 NVIDIA Parabricks 軟件套件來加速 DNA 和 RNA 數據的二次分析。
其中包括東京大學人類基因組中心,該中心是開展政府主導的全基因組項目的主要學術機構。該項目重點關注癌癥研究,將幫助研究人員發現日本人口特有的基因變異,推動精準治療的開發。
該基因組中心還在研究 Giraffe 的使用。該工具目前可通過 Parabricks v4.4 獲得,研究人員可以使用它來比對基因組序列和代表不同人群的參考基因組——龐基因組。
AI 掃描儀和顯微鏡為
放射科醫生與外科醫生提供實時洞察
日本的醫療創新者正在開發能夠支持放射科醫生和外科醫生的 AI 增強系統。
富士膠片與 NVIDIA 聯合開發了一款 AI 應用,幫助外科醫生提高手術效率。
該應用借助使用 NVIDIA 系統開發的 AI 模型,將 CT 圖像轉換為有助于手術的 3D 仿真。
奧林巴斯最近與 NVIDIA 和電信公司 NTT 聯合展示了云連接內窺鏡如何高效實時運行圖像處理和 AI 應用。這種內窺鏡配備了用于邊緣計算的NVIDIA Jetson Orin模塊,并通過 NTT 通信平臺的 IOWN 全光子網絡連接到云服務器。該網絡在整個網絡中引入了基于光子的技術,實現了更低的功耗、更大的容量和更少的延遲。
NVIDIA 還通過傳感器處理平臺 Holoscan,為日本放射學和外科手術領域的實時 AI 機器人系統提供支持。Holoscan 簡化了實現實時洞察的 AI 模型和應用開發工作,它包含一個適用于內窺鏡檢查和超聲波分析等應用的 AI 參考工作流目錄。
昭和大學是一所在日本全國擁有多個校區的醫學院。該校的一名神經外科醫生使用 Holoscan 和NVIDIA IGX工業級邊緣 AI 平臺開發了一款手術顯微鏡應用。該應用可以從手術顯微鏡獲取視頻片段,并利用 AI 將其實時轉換成 3D 圖像。通過訪問 3D 重建圖像,外科醫生可以更加輕松地定位腫瘤和大腦中的關鍵結構,從而提高手術效率。
日本外科 AI 公司正在研究如何使用 Holoscan 驅動為內窺鏡醫生和外科醫生提供診斷支持的應用,這些公司包括 AI Medical Service(AIM)、Anaut、iMed Technologies 和 Jmees。這些應用可以實時檢測器官等解剖結構,從而降低受傷風險,識別胃腸道癌癥和腦出血等疾病,并提供實時洞察,幫助醫生準備和實施手術。
借助數字健康智能體,
擴大醫療服務規模
老年人的慢性病發病率較高,使用的醫療服務也最多。因此,為了跟上人口老齡化的步伐,日本企業在開發增強患者護理的數字醫療系統方面走在了世界前列。
富士膠片推出了 NURA,這是一個采用 AI 增強醫療檢查技術的健康檢查中心集團,旨在幫助醫生以更快的檢查速度和更低的 CT 掃描輻射劑量來檢測癌癥和慢性疾病。
該工具采用 NVIDIA 系統開發而成,包含了創建醫學影像文本摘要的大語言模型,這些 AI 模型在NVIDIA RTX GPU上運行并執行推理任務。富士膠片還在評估 MONAI、NeMo 和 NIM 微服務的使用情況。
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原文標題:日本開發下一代藥物設計、醫療機器人和數字健康平臺
文章出處:【微信號:NVIDIA_China,微信公眾號:NVIDIA英偉達】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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