領先的公司和研究人員正在構建、整合和采用 NVIDIA Clara 軟件與服務來加速藥物研發、醫療設備、基因組學和醫療影像。

全球醫療企業正在與 NVIDIA 一起推動 AI 加速的解決方案，實現從醫療影像中及早發現疾病、為治療團隊提供關鍵洞察并徹底改變藥物研發流程。

NVIDIA Clara 是一套驅動 AI 醫療解決方案的軟件和服務，它正在為整個醫療行業的轉型提供支持。Clara 系統包括用于藥物研發的 BioNeMo、用于醫療設備的 Holoscan、用于基因組學的 Parabricks 以及用于醫學影像的 MONAI。

醫療研究人員和企業最近使用 NVIDIA Clara 取得了一些里程碑式的成果，包括使用 BioNeMo 生成兩種新型蛋白質的藍圖、使用 Holoscan 進行開創性的手術以及在放射科部署 MONAI 驅動的解決方案。

BioNeMo 幫助構建用于藥物研發的生成式 AI

傳統的藥物研發是一個時間和資源密集型流程。許多藥物需要十多年才能上市，而候選藥物的平均成功率只有 10%。使用大型語言模型的生成式 AI 可以幫助在更短的時間內以更低的成本提高成功率。

正如 ChatGPT 等服務背后的大型語言模型可以生成文本一樣，在生物分子數據上訓練的生成式 AI 模型可以生成新分子和蛋白質的藍圖，而這是藥物研發過程中的關鍵一步。

NVIDIA BioNeMo 是一項助力生物學構建生成式 AI 的云服務，可提供各種小分子和蛋白質的 AI 模型。通過 BioNeMo，醫藥研究和行業專業人士可以使用生成式 AI 加快識別和優化新的候選藥物。

初創企業 Evozyne 使用 NVIDIA BioNeMo 識別 AI 蛋白質，設計出功能更強大的新蛋白質。一篇聯合論文對這些工程蛋白進行了描述，其中一種蛋白質用于治療疾病，另一種用于碳消耗。

德勤公司正在將 BioNeMo 上的 AI 模型 ESM 和 OpenFold 用于其 AI 藥物研發平臺的 3D 蛋白質結構預測、模型等級分類和可靶向區域預測。

NVIDIA 初創加速計劃成員 Innophore 在其產品 Cavitomix 中使用了 BioNeMo，使用戶能夠分析任何輸入結構中的蛋白空穴。基于 PyTorch 的 AI 模型 OpenFold 在 BioNeMo 上實現了 6 倍加速，能夠瞬間對線性氨基酸進行三維蛋白質結構預測。

Holoscan 驅動醫療設備中的實時 AI 應用

醫院每天都在使用數百萬醫療設備進行機器人輔助手術、放射治療、CT 掃描等。NVIDIA Holoscan 是一個可供醫療設備行業在邊緣處理實時數據的可擴展、軟件定義的 AI 計算平臺，通過加速這些設備，提供臨床環境中的 AI 所要求的低時延推理。

比利時外科培訓中心 ORSI 學院的醫生首次將 NVIDIA Holoscan 帶入到手術室中，為機器人輔助臨床手術提供支持，邁出了標志性的一步。

在 Onze-Lieve-Vrouw 醫院，經過 ORSI 培訓的泌尿科醫生使用 Intuitive 的達芬奇機器人輔助手術系統成功操作了腎臟切除術。該系統在 CT 掃描得到的患者解剖結構上疊加了一層增強現實并使用 Holoscan 進行實時渲染和 AI 增強。通過視頻中的疊加層，外科醫生能夠清楚地看到可能在手術過程中被手術器械擋住的病人血管和組織結構。

Parabricks 加速基因組學研究，

推動精準醫療的發展

基因組測序用于確定特定生物體或細胞類型的基因構成。加速基因組測序對于充分釋放精準醫療的潛力至關重要。

NVIDIA Parabricks 是一套 AI 加速的基因組分析應用，可以提高從收集基因數據到分析和報告等整個測序過程的速度和準確性。它可以在 16 分鐘內完成對一個全基因組的分析，而這項工作在 CPU 上需要 24 小時左右，這意味著 NVIDIA Parabricks 在一臺服務器上一年可以分析約 32000 個基因組。

無論是在基因組學儀器上使用，還是通過云服務訪問，Parabricks 都可以進行靈活、可擴展、高效率的基因組學分析，提供更加精準的診斷和量身定制的治療。

Form Bio 近期將 NVIDIA Parabricks 集成到其計算生命科學平臺中，使整體成本降低了 52%，速度加快了 80 多倍，幫助生命科學專業人士加快全基因組序列分析。

PacBio 推出的 Revio 系統是一款以高通量提供準確、完整基因組的長讀測序儀。憑借板載 NVIDIA GPU，Revio 的算力比之前的 PacBio 系統高 20 倍。該算力用于處理所增加的規模和使用先進的 AI 模型進行堿基識別和甲基化分析。在空間生物學領域，Nanostring 正在其 CosMx 儀器中使用 NVIDIA 技術將細胞分割速度提高 5-20 倍。

MONAI 幫助構建和部署醫學 AI

準確、詳細的處理醫療影像對于精準診斷至關重要。使用 NVIDIA 技術加速的醫療影像 AI 框架 MONAI 簡化了能夠標記和分析醫療影像的醫療 AI 應用的創建。

MONAI 的下載量最近突破了 100 萬次，鞏固了其作為醫療 AI 開發者的 行業標準工具的地位。MONAI MAPs 將使用該框架創建的 AI 模型轉換成能夠集成在醫療工作流程和醫療軟件生態中的應用，簡化并提高了這些模型的部署效率。

生物醫學研究數據平臺 Flywheel 正在將 MONAI 整合到其產品中。在與威斯康星大學放射科的合作中，Flywheel 使用 MONAI 開發了一個基于模型的影像分類器來預測并標注醫療影像中的人體區域。該 AI 應用將數據準備時間從 8 個月縮短到僅一天。

辛辛那提兒童醫院通過機器學習運維（MLOps）平臺 Weights & Biases 獲得了 MONAI，該院的 AI 研究人員獲得了一整套工具來訓練和調整用于 AI 輔助物體檢測的計算機視覺算法，為診斷提供幫助。

隨時隨地使用 AI

隨著 AI 在醫療領域的應用和影響力日益廣泛，這項技術的戰略實施已變得至關重要。開發人員可隨時隨地通過全球系統集成商、原始設計制造商、云平臺等使用 NVIDIA Clara。

• 將 AI 加入到全球網絡中：全球系統集成商德勤（Deloitte）正在幫助世界各地的解決方案提供商將 NVIDIA Clara 加入到醫療生態中。通過訪問 Clara，德勤的專業人員使用用于醫學影像的 MONAI、用于聯邦學習的 NVIDIA FLARE 以及用于藥物研發的 BioNeMo，為整個行業的客戶開發創新解決方案。

• AI 解決方案專家：服務交付伙伴 Quantiphi 運用其在 NVIDIA 醫療軟件方面的專業知識，為客戶提供 Clara Discovery、MONAI、BioMegatron、BioNeMoAI 等方面的 AI 解決方案咨詢。

• 云端管理數據：MONAI 已經與所有主要的超大規模云提供商集成，可在一個環境中實現優化處理和數據共享。NVIDIA Parabricks 可用于所有公有云和基因組學專用云平臺，其中包括 Terra 云平臺，該平臺由麻省理工學院博德研究所和哈佛大學、微軟以及 Verily 共同開發，擁有超過 25000 個用戶。

• 軟件定義設備：系統制造商研華正在使用工業級邊緣 AI 平臺 NVIDIA IGX 在其一體式醫療級計算機中實現低延遲的實時醫療應用。

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