過去兩年，醫(yī)療人工智能系統(tǒng)取得了突破性的發(fā)展，獲得了醫(yī)院和醫(yī)生的廣泛認(rèn)可。醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展尤其快速，正廣泛應(yīng)用到肺、心臟、腦、眼科、皮膚等多器官的多種疾病的診斷中。

　　展望未來，人工智能系統(tǒng)將會(huì)改變?cè)\療模式，提高醫(yī)療服務(wù)供給能力并提升診療水平，促進(jìn)整個(gè)醫(yī)療健康行業(yè)運(yùn)營模式的轉(zhuǎn)型。但如何用加速現(xiàn)有人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，是一大難題。

　　對(duì)此，全球最大的GPU企業(yè)NVIDIA（英偉達(dá)），組織專家團(tuán)隊(duì)編撰了《NVIDIA醫(yī)療AI》這份白皮書，并對(duì)醫(yī)療人工智能企業(yè)給出了以下三項(xiàng)建議：

　　1、先從醫(yī)學(xué)影像人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用開始，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步集成更多類型的數(shù)據(jù)例如病歷數(shù)據(jù)、檢驗(yàn)檢查數(shù)據(jù)、患者日常健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等，從而構(gòu)建更加豐富和全面的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，為開發(fā)更豐富的人工智能系統(tǒng)打好基礎(chǔ)。

　　2、隨著人工智能技術(shù)的不斷深入發(fā)展，專業(yè)性的醫(yī)療人工智能平臺(tái)逐漸涌現(xiàn)出來，建議選用專業(yè)性一體化的平臺(tái)，從而節(jié)省平臺(tái)搭建和調(diào)試的工作，更加專注于模型的訓(xùn)練以及系統(tǒng)的應(yīng)用，同時(shí)所開發(fā)出的人工智能系統(tǒng)也具有高可靠、高效率的性能。

　　3、在醫(yī)院建立專業(yè)性醫(yī)療人工智能平臺(tái)的基礎(chǔ)上，與醫(yī)院的臨床科室密切合作，選擇適合的疾病種類進(jìn)行其診斷和治療系統(tǒng)的開發(fā)，從而提高診斷和治療的效果。

　　事實(shí)上，英偉達(dá)的這三項(xiàng)建議，是基于現(xiàn)有醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和運(yùn)行的三項(xiàng)工作要點(diǎn)。即：建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、開發(fā)人工智能算法和模型和建立專業(yè)的人工智能平臺(tái)。具體包括：

　　1、建立能夠處理和集成多數(shù)據(jù)源、多種格式的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)：在醫(yī)學(xué)影像人工智能系統(tǒng)中能夠處理多種醫(yī)療設(shè)備例如CT、MR、X光、超聲等輸出的影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行專業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)記，以及進(jìn)行大量的運(yùn)算。

　　2、建立專業(yè)的深度學(xué)習(xí)模型，可以選擇專業(yè)的開源模型也可以自己開發(fā)建立模型。模型在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和人工智能系統(tǒng)運(yùn)行中需要不斷地升級(jí)改進(jìn)，從而保障模型的精準(zhǔn)性和可靠性。

　　3、建立專業(yè)的人工智能算平臺(tái)，包括硬件平臺(tái)的搭建和計(jì)算系統(tǒng)的建立。整體的平臺(tái)也可以采用專業(yè)性一體化的平臺(tái)模式，即打包集成了芯片、服務(wù)器、計(jì)算系統(tǒng)、算法模型軟件以及人工智能應(yīng)用系統(tǒng)和云服務(wù)的一體化平臺(tái)。總之，以提供強(qiáng)大計(jì)算能力和可靠穩(wěn)定性作為建立計(jì)算平臺(tái)的基本原則，同時(shí)也能夠與深度學(xué)習(xí)軟件順暢集成，從而提高人工智能系統(tǒng)開發(fā)和運(yùn)行的整體運(yùn)算性能。

　　除了前文提到的三項(xiàng)建議，在這份白皮書中，你還能深入了解到目前醫(yī)療人工智能在醫(yī)院的使用狀況、醫(yī)療人工智能的生態(tài)圖譜，以及醫(yī)療人工智能平臺(tái)建設(shè)的兩大模式等信息。以下內(nèi)容，便節(jié)選自這份干貨十足的行業(yè)白皮書。