AI領域取得的突破性進展，讓醫生能夠更早地發現并更好地理解疾病。

近日，黃仁勛先生出席在波士頓舉行的世界醫療創新論壇（WMIF, World Medical Innovation Forum），并與美國公共衛生署（PHS）首席數據科學官Keith Dreyer探討了AI和醫學領域的革命。全球1,000多位業界和學術界領袖在該論壇上分享了AI與醫療交叉領域的最新創新成果。

NVIDIA與醫療保健領域的合作伙伴多年來一直共同努力，并取得了卓越成果：

我們的GPU計算平臺CUDA最早就是應用于醫學成像和生命科學領域。15年前發明的迭代重建（iterative reconstruction）是計算機斷層掃描（CT, Computed Tomography）中的一種新算法，雖然可減少X射線劑量，但計算量巨大。GE Healthcare的Revolution CT系列通過采用NVIDIA GPU，將輻射降低了82％。

GPU計算也為超聲波帶來了革命；GE Healthcare的Vivid E95可執行實時4D成像以查看血液流經心臟的過程。

借助NVIDIA GPU計算，伊利諾伊大學厄巴納－香檳分校Klaus Schulten計算生物物理學實驗室的生命科學研究人員能夠實現更大規模的分子動力學仿真，其規模可達到其他實現方式的1,000倍。這使得他們創建出了前所未有的HIV病毒衣殼試圖，同時也率先完成了煙草花葉病毒的完整生命形式的仿真。

ThermoFisher Scientific的工程師利用NVIDIA GPU將其基因測序算法加速了250倍，并創建了Ion S5新一代測序系統 - 在分析定向基因序列的成本和時間節約方面都實現了突破。

在斯德哥爾摩大學，NVIDIA GPU助力研究人員Erik Lindahl的RELION成像應用程序處理并重建分子結構的3D圖像。RELION是榮獲諾貝爾獎的冷凍電鏡（cryogenic electron microscope）的成像軟件。Cryo-EM可讓研究人員凍結處于運動過程中的分子，并首次實現在原子水平上觀測生物進程。Cryo-EM被《自然》雜志評選為“年度技術（Method of the Year）”。

醫學影像研究人員已經發現了深度學習的力量。在去年舉行的前沿醫學成像會議MICCAI上發表的論文中，有一半的主題是應用深度學習。目前，我們正在與300多家醫療保健領域的初創公司合作，致力于通過深度學習應對當前挑戰。這些企業的融資總額已經超過15億美元。Arterys、Butterfly Networks、RADLogics、Viz.Ai和Zebra在醫學成像領域已經取得了令人振奮的成績，其中許多AI識別模型現已通過美國食品藥品監督管理局（FDA）批準。