近年智慧醫療蓬勃發展，串聯大數據、人工智慧是推動精準醫療的兩大核心，對此輝達(NVIDIA)近期發表多項人工智慧(AI)技術應用醫療領域，健康智慧運算平台NVIDIA Clara Holoscan、全新開源軟體NVIDIA FLARE、開源框架MONAI，和結合AI醫療影像應用的軟體套件NVIDIA AI Enterprise，提供完整的醫學AI解決方案，加速智慧醫療研究與發展。
健康智慧運算平台NVIDIA Clara Holoscan是套具有可擴展、軟體定義、點到點資料流處理等功能的醫療影像解決方案。且能夠連接醫療設備與邊緣運算伺服器，並透過AI微服務(AI Microservices)的型式執行低延遲應用程式，協助開發人員整合超音波、核磁共振等多種攝影技術，並搭配AI模型，進而產生即時、高畫質的影像。
NVIDIA醫療保健業務發展總監David Niewolny指出，最新NVIDIA Clara中應用開源架構MONAI，以AI輔助標註機制(AI-assisted annotation, AIAA)特色，提供醫療成像深度學習，促進醫學影像AI技術的發展，使聯合學習和生產部署方面突破性進展。Niewolny表示該技術協助機器人輔助手術、放射治療等醫療行為提供即時、視覺化的預測資料，和協助臨床醫生進行決策等多種應用。
健康大數據的共享應用，能讓AI模型更為準確，方能發展全方位精準健康服務。Niewolny表示，NVIDIA全新開源軟體NVIDIA FLARE打造聯盟式學習執行環境，在不揭露個人隱私且加密狀態下，將機器學習和深度學習調整為分散式架構(Paradigm)。
Niewolny指出，NVIDIA FLARE利用點對點、主從式架構，將從每個參與者學習到的模型參數發送到一個公用伺服器上，並匯總成一個全域模型(Global Model)，在保障病患資料安全同時，也能推動AI智慧醫療技術的發展。
NVIDIA FLARE目前已被用於醫學影像、遺傳分析、腫瘤學及新冠肺炎(COVID-19)研究的AI應用。Niewolny也舉例，NVIDIA FLARE支援美國放射學會(ACR)聯合學習解決方案，將AI用於乳癌和新冠肺炎應用的放射學影像，幫助分割胰臟癌腫瘤、對乳房攝影中的乳房密度進行分類，以告知罹患乳癌的風險，以及預測新冠肺炎患者的氧氣需求。
精準鎖定腫瘤位 NVIDIA AI Enterprise支援大型複雜機器學習
於IT開發人員而言，為了達到更正確的癌症篩檢、減少偽陽性判斷，亦或者改善腫瘤辨識等事件發生，目前AI技術解決方案結合實際案例仍是挑戰。也因此為了解決該技術困境，Niewolny表示，NVIDIA AI Enterprise for Healthcare套件優化醫學AI的部署與管理，使醫院、研究人員與IT專業人員能在用戶端的資料中心、私有雲的主流伺服器上，使用VMware vSphere運作AI作業負載。
NVIDIA AI Enterprise跨多節點也能達到近裸機伺服器的性能，以支援大型複雜訓練和機器學習工作負載，縮短新人工智慧應用程式與服務進入生產階段的時間，加快開發人員構建人工智慧和高性能分析速度。並且，該套件同時支援多種醫院核心應用程式，以及Vyasa與iCAD等AI應用程式，使用者能在熟悉的環境中簡化工作流程。
Niewolny指出，荷蘭癌症研究所(NKI)採用NVIDIA AI Enterprise，進行3D癌症掃描的深度學習模型，並透過大量的2D、3D醫療影像資料和AI，在不到三個月的時間建構一個卷積神經網路，藉由不到300個鄰常肺部電腦斷層掃描(CT)影像進行訓練，進行重建與推論頭部與頸部資料，使放射治療前可精確鎖定腫瘤位置與大小。