让科技回归生活 让数字化图像辅助医疗

数字化影像技术使医学影像分析更精确，辅助医生做出决策。 #生活知识# #生活感悟# #科技生活变迁# #医疗科技#

　　从农耕文明，到蒸汽时代，再到工业文明，技术改变世界一直在人类社会得到印证。如今，在信息时代技术改变世界的逻辑依然没有改变，而技术该如何改变生活才是我们争论的关键。在HPC China 2016上，高性能计算要关注应用，让高性能计算不仅服务于科学研究，更要回归生活。而将HPC技术与医疗技术联接，也是很多企业实践的重要领域。

　　长期以来，医疗行业是一个工作压力大，人才培养期长的行业，如何能够有效利用原有的专家资源，配合现在大数据、云计算方面的技术成果辅助年轻医师，提高诊断准确率与效率才是关键。而英伟达在这方面已经有了比较成熟的解决方案，并在HPC China 2016上介绍了自己的解决方案。

　　在五年前，英伟达与上海承蓝科技股份有限公司开始合作，为用户提供私有云和公有云解决方案，其实现逻辑是，通过云将用户在医学影像、基因测试、蛋白质结构解析以及药物筛选等有效数据积累起来，再在云上面对数据作处理，用深度学习的方法对数据进行进一步学习，最后实现辅助诊断。

上海承蓝科技股份有限公司总裁姜意

　　上海承蓝科技股份有限公司总裁姜意介绍道：相比传统的CPU，GPU不但在图形处理速度上会更快，同时GPU的处理能力更强，占用机房空间更小，不但可以做到节约成本，还可以提升效率.目前上海承蓝自身采用的GPU规模已经超过CPU。

　　以蛋白质结构解析为例，采用GPU后，3D classification数据的处理时间比单纯采用CPU减少了16倍，而3D Auto-Refine的数据处理时间则减少了12倍。

　　这样的实际应用案例让我们看到了，GPU在数字化图像方面（效率还有成本）的天然优势让CPU望尘莫及，GPU虽然不会取代CPU，但是从承蓝科技解决方案中，能够看到GPU在数字化图像计算方面有着明显优势。

　　英伟达中国区教育科研医疗行业总监袁永清介绍到：目前，医生在做诊断的时候，还是依照个人经验，一个医生可能一天看一百个病人，一个月看了两千个病人，一年可能看几万个病人，他通过这样的方式去累计经验。一个15年经验的医生，和一个刚出来做3个月的医生，他们两个的经验不同，在对一些影像图片上面的判断就不是一样的级别。

英伟达中国区教育科研医疗行业总监袁永清

　　与AlphaGo深度学习接受训练的逻辑相同，在数字化图像辅助医疗解决方案中，深度学习会提取图像特征，然后影像专家先在上面做一个标注，等到标注有更大的样本的时候，就可以做到辅助医学诊断，让深度学习去快速积累人类无法企及的诊断经验。

　　而在深度学习的接受程度上来讲，目前还处于需要普及的阶段，我们会听到很多企业或者个人都在讲"我在做深度学习，或者准备做深度学习"，这表明了深度学习已经受到大家的重视，但是距离深度学习技术成熟与产出还有很大的距离。

　　无论是深度学习技术，还是GPU的研发与应用，最终都将回归到生活中进行价值产出。而GPU技术目前已经趋向成熟，在众多领域有着成熟的解决方案案例，数字化图像辅助医疗正是其中之一，未来，GPU又会在VR、AR方面有着怎样的成绩呢？我们拭目以待。

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