NVIDIA、GE 携手,医疗自主诊断成像技术成型

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。