发布近两个月来，英伟达Clara平台已经吸引到近四百家公司注册。
和CUDA一样，Clara的推出是英伟达在GPU易用性方面做出的又一努力。但和CUDA不同的是，Clara垂直于医疗领域，从软件层面帮助开发者在GPU平台部署计算密集型医疗AI应用程序，例如影像重建、病灶识别等。
近日，雷锋网采访到NVIDIA（英伟达）医疗业务全球副总裁Kimberly Powell，就Clara能够提供的能力、合作伙伴生态圈、下一步规划等问题进行了探讨。
图：Kimberly Powell
Clara如何支持医疗AI的开发？
Kimberly告诉雷锋网，使用Clara部署医疗AI系统有两点直接优势。
其一，利用Clara平台，医院的影像设备及IT系统可以借助网络连接到具有AI能力的中央工作站，对设备的性能需求较低，只需具备联网能力即可。
其二，对于中央工作站而言，借助Clara的并行计算能力，包括训练、推理、模拟、仿真在内的多种AI任务可以在同一个GPU上同时进行，降低硬件成本及时间成本。
从平台构成角度说，Clara包含一个适用于医学影像的迁移学习工具包（TLT）和AI辅助筛查SDK。
TLT是一个Python软件包，可运行在英伟达Pascal、Volta以及Turing架构的GPU上，为开发者提供简单易用的迁移学习模型训练能力，训练好的模型可被部署至Clara平台进行推理。
在2018 MICCAI会议上，英伟达的3D MRI脑部肿瘤分割技术获得了BrATS挑战赛第一名的成绩，该技术使用自动编码器正则化方法。在首个公开发布的TLT版本中，英伟达将此预训练模型打包提供给开发者。此外，英伟达也将3D胰腺、3D脑部肿瘤、门静脉CT等数据打包在TLT中。
Clara SDK仍在发展中，就目前来说，它为医学应用程序开发者提供一套GPU加速库，用于计算、高级可视化等代码环节。
英伟达表示，随着Clara SDK的发展变化，还将提供可用于构建硬件抽象应用程序的容器，用于提高医学影像技术，包括重建、图像处理、分割、分类和3D渲染等技术的易用性，也可支持开发者在多个计算环境（包括嵌入式、预置式或云端）中部署应用程序。
Kimberly直言，Clara目前还处在较为早期的阶段，后续还将持续完善。目前，英伟达已经明确了Clara的完善方向，包括与外部硬件系统之间的互联互通、支持通讯协议、增加更多的加速引擎等。此外，英伟达还希望帮助初创企业加速方案的部署。
长远看来，英伟达希望通过AI技术达到医疗领域知识经验的共享，即不论在怎样的医院，看什么水平的医生，通过怎样的设备成像，得到的检验报告都是一样的。
因地制宜的本土策略与四类合作伙伴
不论是在医疗AI领域还是广泛的科技领域，英伟达始终将自己定位为底层技术的赋能者。身为硬件厂商，通过软件工具支持开发者，构建自身的GPU生态。
Kimberly谈到，与美国相比，中国的医疗系统呈现出更加多元的特点。她介绍道，在美国谈到将AI应用于医疗行业的时候，更多是把AI算法深度集成到已经很成熟的医疗设备中，或者整个分析过程的工作流程中，且医生在使用医疗设备方面多经过良好培训。而在中国，AI算法多由新兴的科技公司开发，并非直接集成到设备或者医院的工作流程中，且中国三甲和乡村医生水平相差悬殊，很多基层医生不具备专业的阅片能力。
Kimberly向雷锋网表示，在中国这样的多元医疗大环境下，Clara平台将发挥更强大的作用。首先，Clara在结构上分为多层，从最底层的cuDNN，到多任务并行引擎，再到最顶层的开发工具、数据集和函数库，Clara能为不同需求的合作伙伴提供多种层级组合的支持。
其次，国内参差的医疗水平带来了广泛的分诊需求，在Clara的支持下，基层医院能够本地架设中央工作站，或仅通过网络连接远程调用中央工作站的接口，为基层医生提供医学影像初筛的AI能力。
抱着在中国充分落地的愿景，英伟达正积极构建自己的本土化生态。Kimberly介绍，英伟达目前有四大类型的合作伙伴。
首先，医学学术界及计算机科学界的合作伙伴。在学术科研方面，英伟达建立了人工智能实验室NVAIL，NVAIL是全球化的针对科研合作伙伴开展的项目。
第二，初创企业。英伟达的Inception（初创加速计划）项目正致力于此。英伟达在中国国内派驻团队，为初创企业提供技术支持，并在新技术推向市场前提供给初创企业率先使用，甚至帮助初创企业进行方案及产品的市场宣传和推广。
第三，产业界商业化的合作伙伴。英伟达与众多中国医疗公司，如华大基因、联影智能在代码开发层面合作，并进行联合的商业运作。
第四，政府合作。英伟达正关注不同的国家和地区政府的重大科研的项目方向以及相关政策，当发现某国政府有科研需求时，英伟达会向其寻求国家级合作。
目前，就中国而言，英伟达在医疗领域已经收获包括平安保险、华大基因、碳云智能、联影智能、推想科技等在内的众多合作伙伴。
数据压力下的医疗AI未来
英伟达认为，医学领域正面临着前所未有的数据压力。这其中，目前我们所面临的三维、四维医疗影片的传输、存储与处理并非最严峻的问题。可穿戴设备实时生成的人体健康数据，基因组学、细胞学、大分子研究以及新药开发过程中需要处理的庞杂数据……这些数据所带来的挑战将远超当下。
「你可以想象一下，未来每时每刻，世界范围内所有的医院都在产生电子病历，所有的放射科都在生成多维影像，所有人的手机、智能手表都在采集健康数据，将会对人类的数据处理能力带来多大的挑战。」Kimberly说。
同时，她也表示：「医疗产业将会是世界上对于计算能力需求最大的产业，英伟达将致力于此，通过高性能计算机、AI、仿真模拟等技术，帮助世界实现这样的未来。」
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