AI 有著改變醫(yī)療行業(yè)的潛力。而這種潛力在發(fā)展快速的中國尤為顯著，因為中國是全球老齡化人口最多的國家之一。

中國的醫(yī)療行業(yè)致力于解決國內(nèi)老齡化人口需求，在此過程中，技術發(fā)揮著核心作用，特別是對于醫(yī)學成像和電子數(shù)據(jù)記錄分析。

為此，中國政府在智能醫(yī)療領域展開了行動，鼓勵數(shù)百家 AI 醫(yī)療初創(chuàng)公司和行業(yè)巨頭借助 AI 為這一行業(yè)的未來發(fā)展奠定堅實基礎。

平安科技、華大基因 (BGI)、碳云智能 (iCarbonX)數(shù)據(jù)分析能力迅速提升

要想感受中國面臨的挑戰(zhàn)有多大，不妨看看中國保險業(yè)巨頭平安集團，其擁有近1.8億個人用戶。為深入洞察欺詐檢測等問題或預測人群疾病，平安科技數(shù)據(jù)科學團隊除了自身獨特的機器學習算法，也用到了scikit-learn 常用機器學習庫，以及以下兩種機器學習算法：主成分分析 (PCA) 和具有噪聲應用的基于密度的空間聚類 (DBSCAN)。

平安科技最近對 RAPIDS進行了試用，這是一個 GPU 加速的新開源平臺，適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和機器學習，讓數(shù)據(jù)科學家首次能夠在 GPU 上運行數(shù)據(jù)科學管線，并大幅縮短數(shù)據(jù)集處理時間。

平安科技使用RAPIDS 以及 GPU 加速的 PCA 和 DBSCAN 之后，工作流程執(zhí)行速度加快了 80 倍，從幾天縮短到幾小時（包括數(shù)據(jù)加載和訓練時間）。這有助于該公司主動做出預測并完善預防計劃。

中國最大的基因公司華大基因 (BGI) 同樣擁有海量數(shù)據(jù) - 超過 1 PB 的數(shù)據(jù)存放在該公司稱為知識庫的數(shù)據(jù)庫中。華大基因 (BGI) 使用一種名叫 XGBoost 的機器學習算法，對用于癌癥患者個性化免疫治療的靶向多肽進行分類。

華大基因 (BGI) 團隊在 NVIDIA DGX-1 AI 超級計算機上運行 RAPIDS 平臺，將分析速度提高了 17 倍，并將多肽的分析范圍擴大至數(shù)百萬種。

在這方面領先的還有一家公司，它就是專注于數(shù)字化健康業(yè)務的碳云智能 (iCarbonX)。該公司使用越來越常見的數(shù)字化生理、基因組、代謝組以及宏基因組數(shù)據(jù)來研究微生物組。碳云智能運用機器學習將微生物組特征和 2 型糖尿病關聯(lián)起來，能提供個性化的消費者醫(yī)療服務（如飲食建議或治療方案的制定），通過在 Tencent Cloud P40 服務器上部署 RAPIDS，該公司的數(shù)據(jù)分析速度立即加快了 6 倍。

頂尖醫(yī)學成像公司利用 GPU 加強研究工作

在互聯(lián)網(wǎng)上圖像和視頻量激增的同時，醫(yī)學成像也成為醫(yī)療行業(yè)中最早受益于 AI 的領域。不過，雖然目前有 70% 的醫(yī)學成像研究是基于深度學習，但只有少數(shù)算法能成功應用到臨床階段。

個中原因是，醫(yī)學成像 AI 往往對多項因素都很敏感，例如患者的人口統(tǒng)計特征、成像儀器的使用年限及其在獲取圖像時的具體設置等。此類變量可能會影響到 AI 的準確性。

因此，需要在本地開發(fā) AI 應用程序，而這正是兩家領先的中國醫(yī)學成像公司采取的做法。

聯(lián)影智能 (United Imaging Intelligence) 是中國頂尖的人工智能醫(yī)學影像公司之一，它在 NVIDIA DGX 系統(tǒng)的基礎上構建 AI 架構，以便開發(fā)用于全棧式醫(yī)學影像的人工智能軟件uAI。該公司目標是，從影像獲取，疾病篩查，治療方案等全系列醫(yī)學影像工作流程中開發(fā)出優(yōu)秀的人工智能軟件和產(chǎn)品。

同樣地，推想科技 (Infervision) 成立于2015年，僅4年時間已成長為中國人工智能醫(yī)學影像第一梯隊企業(yè)，并在國內(nèi)外合作遍布亞洲、歐洲以及北美洲的眾多醫(yī)院。推想采用NVIDIA Clara 平臺，旨在提升產(chǎn)品性能，驅(qū)動新一代 AI 成像集群。該公司的InferRead系列解決方案將GPU部署進AI系統(tǒng)，并已應用于全球數(shù)百家頂級醫(yī)院輔助診斷環(huán)境。

中國和其他國家/地區(qū)都在大力擁抱創(chuàng)新，藉此構建AI醫(yī)療行業(yè)，讓所有國民都能受益其中。