美国的医疗保健系统正在全面采用数字健康代理来利用人工智能，从研究实验室到临床环境。
本周在华盛顿特区举行的 NVIDIA AI 峰会上展示的最新人工智能加速工具包括 NVIDIA NIM（这是一组支持人工智能模型部署和执行的云原生微服务），以及 NVIDIA NIM Agent Blueprints（这是一个预训练、可定制的工作流程目录）。
这些技术已经在公共部门得到应用，用于推进医学图像分析、协助寻找新的治疗方法以及从包含文本、表格和图表的大量 PDF 数据库中提取信息。
例如，美国国立卫生研究院（NIH）下属的国家癌症研究所的研究人员正在使用多个用 NVIDIA MONAI 构建的用于医学成像的人工智能模型，包括用于分割和注释 3D CT 图像的 VISTA-3D NIM 基础模型。NIH 下属的国家推进转化科学中心（NCATS）的一个团队正在使用 NIM Agent Blueprint 进行基于生成式人工智能的虚拟筛选，以减少开发新型药物分子的时间和成本。
借助 NVIDIA NIM 和 NIM Agent Blueprints，公共部门的医学研究人员可以迅速采用最先进、优化的人工智能模型来加速他们的工作。预训练模型可根据组织自身的数据进行定制，并可根据用户反馈不断完善。
NIM 微服务和 NIM Agent Blueprints 可在 ai.nvidia.com 上获取，并可通过各种云服务提供商、全球系统集成商和技术解决方案提供商访问。
使用 NIM Agent Blueprints 进行构建
数十种 NIM 微服务和不断增加的 NIM Agent Blueprints 可供开发人员免费体验和下载。它们可以通过 NVIDIA AI Enterprise 软件平台进行生产部署。
- 用于药物发现的生成式虚拟筛选蓝图将三个 NIM 微服务结合在一起，帮助研究人员搜索和优化小分子库，以确定有前途的候选药物，这些候选药物能够与目标蛋白质结合。
- 多模态 PDF 数据提取蓝图使用 NVIDIA NeMo Retriever NIM 微服务从企业文档中提取见解，帮助开发人员构建强大的人工智能代理和聊天机器人。
- 数字人类蓝图支持创建用于客户服务的交互式、由人工智能驱动的化身。这些化身在远程医疗和患者护理的非临床方面（如预约安排、填写入院表格和管理处方）具有潜在应用。
在 ai.nvidia.com 上，现在有两个新的用于药物发现的 NIM 微服务，帮助研究人员了解蛋白质如何与目标分子结合，这是药物设计中的关键步骤。通过更多地以数字化方式进行这种临床前研究，科学家可以在实验室测试之前缩小候选药物的范围，使发现过程更高效、成本更低。
借助 AlphaFold2-Multimer NIM 微服务，研究人员可以在几分钟内从其序列准确预测蛋白质结构，减少对实验室中耗时测试的需求。RFdiffusion NIM 微服务使用生成式人工智能设计有前途的药物候选蛋白质，因为它们可能与目标分子结合。
NCATS 加速药物发现研究
NCATS 的研究实验室 ASPIRE 正在评估用于虚拟筛选的 NIM Agent Blueprint，并使用一套用于 GPU 加速数据科学的开源软件库 RAPIDS 来加速其药物发现研究。使用用于图形数据分析的 cuGraph 库和用于加速数据帧的 cuDF 库，实验室的研究人员可以在广阔的未知化学空间中绘制化学反应图谱。
NCATS 的信息学团队报告称，借助 NVIDIA AI，以前在基于 CPU 的基础设施上需要数小时的流程现在只需几秒钟即可完成。
大量的医疗保健数据，包括研究论文、放射学报告和患者记录，都是非结构化的，并锁定在 PDF 文档中，这使得研究人员难以快速搜索信息。
同样由 NCATS 运营的遗传和罕见疾病信息中心正在探索使用 PDF 数据提取蓝图来开发生成式人工智能工具，以增强中心从以前无法搜索的数据库中收集信息的能力。这些工具将有助于回答罕见病患者的问题。
“该中心分析来自国家医学图书馆、Orphanet 数据库以及 NIH 内其他研究所和中心的数据来源，以回答患者的问题，”NCATS 的首席信息官 Sam Michael 说，“由人工智能驱动的 PDF 数据提取可以极大地更容易从以前无法搜索的数据库中提取有价值的信息。”
最小努力，最大收益：从 NIM 开始
越来越多的初创公司、云服务提供商和全球系统集成商将 NVIDIA NIM 微服务和 NIM Agent Blueprints 作为其平台和服务的一部分，使联邦医疗保健研究人员更容易上手。
Abridge，一家 NVIDIA Inception 初创公司和 NVentures 投资组合公司，最近获得了美国退伍军人事务部的一份合同，帮助转录和总结临床预约，减轻医生记录每次患者互动的负担。
该公司使用 NVIDIA TensorRT-LLM 加速人工智能推理，并使用 NVIDIA Triton Inference Server 大规模部署其音频到文本和内容总结模型，这些技术与为 NIM 微服务提供支持的技术相同。
用于虚拟筛选的 NIM Agent Blueprint 现在可通过AWS HealthOmics获取，这是一项专门构建的服务，可帮助客户协调生物数据分析。
亚马逊网络服务（AWS）是 NIH 科学和技术研究基础设施发现、实验和可持续性倡议（又名 STRIDES 倡议）的合作伙伴，该倡议旨在通过减少获取商业云服务的经济和流程障碍来使生物医学研究生态系统现代化。NVIDIA 和 AWS 正在合作，使 NIM Agent Blueprints 广泛可供生物医学研究社区使用。
ConcertAI，另一家 NVIDIA Inception 成员，是一家专注于肿瘤学人工智能技术的公司，专注于研究和临床标准护理解决方案。该公司正在将 NIM 微服务、NVIDIA CUDA-X 微服务和 NVIDIA NeMo 平台集成到其用于大规模临床数据处理、多代理模型和临床基础模型的人工智能解决方案套件中。
NVIDIA NIM 微服务通过其 CARA AI 平台支持 ConcertAI 的高性能、低延迟人工智能模型。用例包括临床试验设计、优化和患者匹配，以及有助于提高护理标准和增强临床决策的解决方案。
全球系统集成商德勤正在向其全球客户提供用于虚拟筛选的 NIM Agent Blueprint。通过 Deloitte Atlas AI，该公司可以帮助联邦卫生机构的客户轻松使用 NIM 采用和部署最新的用于药物发现的生成式人工智能管道。
立即体验 NVIDIA NIM 微服务和 NIM Agent Blueprints。
NVIDIA AI 峰会突出医疗保健创新
在华盛顿举行的 NVIDIA AI 峰会上，NVIDIA 的领导、客户和合作伙伴展示了 50 多个会议，突出了公共部门的有影响力的工作。
注册免费的虚拟通行证，在以下会议中了解医疗保健研究人员如何利用 NVIDIA 驱动的人工智能加速创新：
- 联邦医疗保健领导小组：人工智能对美国政府健康的日益重要性，有来自 NVIDIA、NIH、美国卫生与公众服务部等的领导。
- 在人工智能支持的医疗保健和生物学中推动美国创新和竞争力，有来自健康高级研究项目局的 Renee Wegrzyn 主任和 NVIDIA 生命科学全球业务发展主管 Rory Kelleher。
- 加速计算改善转化基因组学研究，有来自国家标准与技术研究所的生物标志物和基因组科学小组的联合负责人 Justin Zook，以及国家癌症研究所弗雷德里克国家实验室癌症研究的计算科学家 Laura Egolf，讨论他们使用 NVIDIA Parabricks 软件进行基因组学研究。
- 为 3D CT 分割构建专门的交互式基础模型，有来自国家癌症研究所分子成像分支的高级临床医生和 MRI 及人工智能资源负责人 Baris Turkbey，以及 NVIDIA 的应用研究科学家 Pengfei Guo。
观看 NVIDIA 企业平台副总裁 Bob Pette 的 AI 峰会特别演讲：
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