NVDIA今年的GTC大会在大洋彼岸的加州圣何塞如火如荼的上演，吸引了全世界的关注，不断有最新的消息传出。3 月 18日宣布的NVDIA与 GE 医疗合作，吸引了我的关注，其中，有关引入物理 AI 推进自主诊断成像开发的表述，将“物理AI”概念又一次凸显了出来。
物理 AI 指的是将人工智能技术与物理原理、医疗设备相结合，让医疗成像系统能够理解物理世界并自主操作，以实现自动化的复杂工作流，如患者定位、扫描与质量检测等。
具体来说，NVIDIA 推出的 Isaac for Healthcare 医疗设备仿真平台，就是这种物理 AI 的体现，该平台包含预训练模型及基于物理的传感器、解剖结构与环境仿真，它可帮助 GE 医疗在部署前通过虚拟环境训练、测试与验证自主成像系统能力，使机器人系统能够在物理精确的虚拟环境中安全学习技能，以应对医疗诊断，甚至是未来的手术等现实场景。
Isaac for Healthcare 是基于 NVIDIA 三大机器人计算平台（NVIDIA DGX、NVIDIA Omniverse以及 NVIDIA Holoscan）构建的物理 AI 平台，包含专为医疗机器人优化的 AI 模型，可通过增强视觉与语言处理能力实现理解、行动与观察功能平台仿真框架，供开发者精确仿真医疗环境，并通过边缘 AI 计算平台 NVIDIA Holoscan 实现实时机器人决策。
要知道，医疗传感器的仿真选项通常有限。借助 Isaac for Healthcare，开发者现可访问基于物理的医疗环境数字孪生，导入定制传感器、器械甚至解剖结构，训练机器人应对多样化场景。此类虚拟环境有助于缩小仿真与现实的差距，支持快速数字原型设计。Isaac for Healthcare 支持从微观结构、手术室到完整医院设施的多尺度仿真。通过仿真策略训练，机器人系统可学习如何在手术室的各种医疗场景中做出反应，以及如何以最佳方式辅助医生做出决策和为患者提供护理服务。
NVIDIA 与 GE 医疗已合作近二十年，在CT、MRI、影像引导治疗与乳腺成像等领域共同开发创新影像重建技术。超声与 X 射线是最常见且广泛使用的诊断成像系统，然而全球近三分之二的人口却无法获得享受到此类检查服务。
通过为成像系统增加机器人能力，将有助于扩大医疗服务覆盖范围，可以为 X 射线和超声等系统自主操作，如患者定位、扫描与质量检测等。
“GE 医疗致力于通过创新技术重新定义患者护理并提升护理体验。”GE 医疗影像业务总裁兼首席执行官 Roland Rott 表示，“我们期待借助由 NVIDIA技术 支持的物理 AI 开发自主成像系统，改善患者就诊体验，应对医疗行业日益增长的工作量与人力短缺挑战。”
Isaac for Healthcare 现已开放提前试用，包括Moon Surgical、Neptune Medical 与 Xcath在内的机构已经提前开始使用这一平台。
该平台支持生态合作伙伴将其仿真工具、传感器、机器人系统与医疗探针无缝集成至专用仿真环境。包括 Ansys、Franka、ImFusion、Kinova 与 Kuka 在内的生态合作伙伴已经提前开始部署这一功能。
