NVIDIA 与美国放射学院今天宣布一项合作，使全国成千上万的放射科医生能够使用自己的数据在自己的设施中创建和使用AI进行诊断放射学，以满足自己的临床需求。

经过双方成功的为期三个月的试点计划，ACR正在将 NVIDIA Clara AI工具包集成到新宣布的ACR数据科学研究所ACR AI-LAB中，这是一个免费软件平台，将为38,000多名ACR成员和其他人使用放射专业人士可以建立，共享，本地适应和验证AI算法，同时还可以确保患者数据在本地机构得到保护。

NVIDIA Clara AI工具包是NVIDIA Clara开发人员平台的关键部分，该平台旨在支持软件定义的医疗仪器和智能工作流程。NVIDIA Clara是创建数据和算法管道的平台，由用于数据和图像处理，AI模型处理和可视化的库组成。对于AI，该工具包包括用于数据注释，模型训练，模型适应，模型联合和大规模部署的库。

要实现ACR AI-LAB的愿景，需要整个生态系统(包括行业领导者GE Healthcare，Nuance和NVIDIA)以及庞大的医疗保健初创企业和领先研究机构网络的协作。NVIDIA Clara为GE Healthcare的Edison AI平台和Nuance AI Marketplace提供了动力，两者均支持AI-LAB，并且是在放射工作流程中部署AI的关键解决方案。

“这项合作标志着一个非凡的ACR数据科学研究所项目的一个重要里程碑，有助于启动ACR AI-LAB，从而为处于任何实践环境中的放射科医生提供机会，利用他们自己的患者参与自己机构的AI开发可以满足他们自己的临床需要的数据。”美国放射科学院数据科学研究所首席医学官Bibb Allen Jr.博士说。

“ NVIDIA建立了使AI使用民主化的平台，我们特意构建了Clara AI工具包，使每个放射线医师都有机会开发针对其患者和临床实践定制的AI工具，”该公司医疗保健副总裁Kimberly Powell说。英伟达 “我们成功地使用ACR进行的试验是将使AI在整个放射学领域更易于访问的众多试验中的第一个。”

成功的飞行员为民主化医疗保健铺平道路

俄亥俄州立大学(OSU)和麻萨诸塞州总医院以及布莱根妇女医院的临床数据科学中心(CCDS)的初步试点帮助NVIDIA和ACR定义了使设施能够协同工作以及与行业进行精炼的必要资产和途径无需共享潜在敏感患者数据的AI算法。将AI模型而不是患者数据引入模型，可以帮助增加算法训练的多样性，促进算法的验证，并使放射线医师学习使算法适应其机构的临床需求所需的步骤。

使用NVIDIA Clara AI工具包，OSU能够快速导入CCDS开发的预训练模型。该模型针对本地变量进行了定制，并成功标记了OSU数据以进行进一步的测试和算法改进，所有这些操作均在其自己的防火墙之后进行。这产生了高度准确和增强的心脏计算机断层扫描血管造影模型，并且这种共享方法将算法训练，验证和测试时间减少了数天。

Partners Healthcare首席数据科学官兼副教授Keith Dreyer说：“该软件无需计算机编程经验即可为放射科医生提供构建和改善AI算法的能力，而无需共享其数据。”哈佛医学院放射学系。“算法通常在受过训练的地点效果最好，但是这些有限的训练集并不总是代表整个人群。在来自不同站点的数据上训练AI模型有助于确保弹性，同时减少算法偏差，从而改善对更广泛人群的推断。”

俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心放射学和医学影像信息学系主任理查德·怀特博士说：“在医院之间启用人工智能网络将创造出更强大的算法，更高的效率，并有可能带来更好的患者治疗效果。” 。“这将使我们能够使用高质量的算法，这将有助于我们加速医疗保健中的深度学习和机器学习。”

在试验程序中使用的架构由NVIDIA Clara AI工具包提供支持，可实现数据聚合，图像注释，图像预处理和转换，算法传输和本地计算以改善算法，所有这些都是实现最终目标的必要条件。 AI的民主化。

对ACR AI-LAB和NVIDIA Clara的生态系统支持

NVIDIA Clara AI平台用户以及行业领导者GE Healthcare和Nuance为ACR AI-LAB提供了强大的支持。

GE Healthcare爱迪生投资组合战略高级副总裁Keith Bigelow表示：“民主化AI不仅需要最先进的技术，而且还需要行业领导者之间的密切合作。” “通过支持ACR社区的AI-LAB努力并利用NVIDIA Clara AI平台的功能，GE Healthcare可以加速在全国范围内为爱迪生动力医疗设备和应用程序创建和无缝部署并无缝部署的算法，从而降低成本并提高患者预后。 。GE Healthcare期待在我们世界领先的医疗设备和工作流应用程序中，以最快的方式实现ACR AI-LAB算法的合规和高效使用。”

“将NVIDIA Clara AI平台的优势与Nuance诊断影像市场的规模相结合，将使ACR AI-LAB开发人员能够迅速将AI算法构建并无缝部署到现有临床工作流程中，涵盖了70%以上的放射线医师Nuance医疗诊断部门副总裁兼总经理Karen Holzberger表示，超过5800个互联的医疗设施。“此外，Nuance PowerScribe放射学报告和PowerShare图像共享解决方案的足迹无处不在，使我们的AI Marketplace的订户可以立即访问最大的影像AI算法店面，这些店面可以自动集成到他们每天使用的放射学报告和解释工具中。”

ACR-AI LAB计划的首次亮相和上市

ACR AI-LAB的初始版本将于5月18日至22日在华盛顿举行的2019 ACR年会上展出。与会者将能够探索和试验修改和完善AI模型所必需的AI工具。

不久之后，ACR计划提供在线访问和来自公开可用的患者数据集的样本数据。

ACR AI-LAB建立在ACR TRIAD(图像和数据传输)的基础上，该平台已经连接了数千种用于ACR研究，鉴定和注册程序的放射学实践。通过ACR AI-LAB，现在将为这些放射科医生提供用户友好的计算工具，这些工具将帮助他们学习注释数据集和训练AI模型，以及对可用于训练和修改现有AI算法的AI工具进行采样。

关于美国放射学院

美国放射学会(ACR)成立于1924年，是一个专业的医学学会，致力于通过授权放射专业人士推进放射护理的实践，科学和专业，为患者和社会服务。