無論是推動癌症篩檢、減少偽陽性的誤判，還是改善腫瘤辨識及治療計畫內容，人工智慧 (AI) 都是醫療創新和加速發展的強大動力。

透過NVIDIA AI Enterprise，醫院IT管理人員可以同時運行 AI 應用程式與醫院的核心應用程式

儘管如此，若想將 AI 結合至實際的解決方案中，對許多 IT 組織而言仍充滿挑戰。

全球頂尖癌症研究和治療中心之一的荷蘭癌症研究所 (Netherlands Cancer Institute；NKI)，採用 NVIDIA AI Enterprise 軟體套件測試 AI 作業負載，藉以用於較當今常見的 3D 癌症掃描更高精度的應用。

NKI 過去使用低解析度影像來訓練 AI 模型。由於 NVIDIA AI Enterprise 可提供更高的記憶體容量，該單位的研究人員可以改用高解析度的影像進行訓練，如此一來便有助於臨床醫生在病人每次接受治療時，更精準地鎖定腫瘤的大小和位置。

NKI 部署的 NVIDIA AI Enterprise 套件是設計用以最佳化 AI 的開發和部署作業。其獲得 NVIDIA 的認證和支援，使得醫院、研究人員與 IT 專業人員能夠在他們本地端的資料中心及私有雲環境中的主流伺服器上，使用 VMware vSphere 來運行 AI 作業負載。

在虛擬化基礎設施上提供治療，代表醫院與研究機構可以使用其早已用於現有應用程式的相同工具，這將有助於最大化投資效益，並讓醫療照護創新的進入門檻更平易近人且容易取得。

加速在醫療研究領域取得突破性成果

NKI 透過 NVIDIA LaunchPad 快速啟動該機構的 NVIDIA AI Enterprise 專案。

LaunchPad 計畫讓使用者立即取得在加速基礎設施上運行的最佳化軟體，以協助客戶針對資料科學和 AI 作業負載進行原型設計和測試。這項計畫在本月份已擴大至全球 9 個部署 Equinix 的地點。

使用者可以透過 LaunchPad 取得 NVIDIA AI Enterprise 軟體套件，並在主流加速伺服器上透過 VMware vSphere 運行先進的 AI 作業負載，其中包括戴爾科技 (Dell Technologies)、慧與科技 (Hewlett Packard Enterprise；HPE)、聯想 (Lenovo) 等業者的系統。

任何醫療院所現在只要透過 NVIDIA AI Enterprise，即可取得由 NVIDIA FLARE 提供支援的 Rhino Health 聯合學習 (Federated Learning) 平台，以便輕鬆地利用聯合學習技術來開發和驗證 AI。美國放射學會 (American College of Radiology；ACR) 的 AI LAB 等其它組織，也預計使用 NVIDIA AI Enterprise 軟體。

NKI 的研究人員使用運行在 HPE 組合式軟體系統 HPE Synergy 上的 NVIDIA AI Enterprise 來建立深度學習模型，結合巨量的 2D 及 3D 資料來源和 AI，在每次進行放射治療前精準地鎖定腫瘤位置。

荷蘭癌症研究所腫瘤學人工智慧小組負責人 Jonas Teuwen 表示：「醫生可以在治療當天使用該解決方案來取代電腦斷層掃描 (CT)，藉以最佳化治療方案，並驗證放療計畫。」

Teuwen 在阿姆斯特丹的團隊使用 NVIDIA AI Enterprise，在位於矽谷的伺服器中的 NVIDIA A100 80GB GPU 上運行 AI 作業負載，並在不到三個月的時間建立一個卷積神經網路，又使用不到 300 個臨床肺部 CT 掃描資料進行訓練，接著進行重建並推論到頭部和頸部資料。

未來，NKI 的研究人員希望能將這項作業用於介入放射學 (Interventional Radiology) 的潛在應用，以修復心臟手術和牙科手術植入物中的動脈。

醫院透過 NVIDIA AI Enterprise 加速 AI 部署

對於在虛擬化基礎設施上託管各種醫療和營運應用程式的組織，NVIDIA AI Enterprise 讓他們可以更簡單地部署 AI。其讓 IT 管理人員能夠同時運行醫院核心應用程式以及 Vyasa 與 iCAD 等 AI 應用程式，並在他們已熟悉的環境中簡化工作流程。

只需點幾下滑鼠即可調整運算資源，醫院將能為患者和醫療照護提供者改變照護方式。

醫療保健與生命科學領域深度學習分析工具供應商 Vyasa，使用 NVIDIA AI Enterprise 打造能夠搜尋患者病歷等非結構化內容的應用程式。Vyasa 利用 NVIDIA AI Enterprise 縮短開發深度學習應用程式的時間，且深入研究非結構化資料和 PDF 檔案，評估哪些患者的風險更高。其可以找出超過一年未進行檢查的患者，並針對年齡和種族等其它風險因素更細分出不同的患者。

Vyasa 資訊長 Frans Lawaetz 表示：「透過快速提供平台需求，並且無需手動下載和整合軟體包，NVIDIA AI Enterprise 讓我們省下一半的部署時間。」

放射科醫師使用 iCAD 的創新 ProFound AI 軟體來協助讀取乳房攝影影像。這些AI 解決方案有助於早期發現癌症、對乳房密度進行分類，並根據每位女性的乳房攝影結果，準確評估個人短期罹患乳癌的風險。利用 VMware vSphere 運行先進的作業負載對 iCAD 的醫療客戶來說非常重要，他們可以輕鬆地將其資料密集型應用程式納入任何醫院的基礎設施中。

許多軟體製造商如美國放射學會的 AI LAB，以及擁有聯合學習平台的 Rhino Health，皆開始在 NVIDIA AI Enterprise 上驗證其軟體，透過整合至通用的醫療 IT 基礎設施來簡化部署。

醫療組織能夠透過 NVIDIA AI Enterprise 整合資料中心，進而打造一個以 NVIDIA 技術為核心的商業生態系。通用的 NVIDIA 與 VMware 基礎設施使軟體供應商和醫療組織能更輕易地部署及管理這些解決方案。