在NVIDIA的深度學習和加速計算技術的幫助下，基因組學將有望成為主流。
自2003年首次對人類基因組進行測序以來，整個基因組測序流程的成本就一直在下降，而且下降的速度遠快于根據摩爾定律所預測的速度。從新生兒基因組測序到開展全國人口基因組計劃，該領域正在蓬勃發(fā)展，并且日趨個體化。
測序技術的進步引發(fā)了基因組數據的爆炸式增長。序列數據總量每七個月增加一倍。這一驚人的速度可能會使得到2025年基因組學產生的數據量比其他大數據源（例如天文學、Twitter和 YouTube）數據量總和的10倍還多，達到兩位數的艾字節(jié)。
各種新的測序系統(tǒng)，比如全球最大的基因組學研究集團——華大集團的DNBSEQ－T7等正在推動這項技術的廣泛應用。該系統(tǒng)每天可以生成高達60個基因組，相當于6TB字節(jié)的數據。
憑借華大集團的流動池技術的發(fā)展以及一對NVIDIA V100 Tensor Core GPU所提供的加速，DNBSEQ－T7的測序速度提高了50倍，令其成為迄今為止吞吐量最高的基因組測序器。
隨著成本的下降和測序時間的縮短，這項技術的應用范圍正在擴大，例如在分秒必爭的重癥監(jiān)護室為新生兒進行測序。
解決基因組分析瓶頸：GPU加速GATK
NVIDIA Parabricks GPU加速的GATK
基因組學界繼續(xù)不斷地從DNA中獲得新的洞察。近期所取得的突破包括通過單細胞測序了解細胞水平的突變以及使用循環(huán)血DNA檢測和監(jiān)測癌癥的液體活檢。
但一直以來，基因組分析都是測序流程中的計算瓶頸，而使用GPU加速可以解決這一瓶頸。
NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在GTC China上告訴大家，Parabricks團隊（一家總部位于密歇根州安阿伯市的基因組學GPU軟件開發(fā)公司）已加入NVIDIA的醫(yī)療團隊，一同制定針對關鍵基因組分析流程的持續(xù)GPU加速方案。
通過與華大集團合作，Parabricks的軟件可以在一小時內完成全基因組的分析。華大集團使用一臺內置8個NVIDIA T4 Tensor Core GPU的服務器，證明了可以通過提高吞吐量將基因組測序成本降至2美元，這還不到現有系統(tǒng)成本的一半。
智能醫(yī)療設備讓你事半功倍
整個醫(yī)療行業(yè)都在發(fā)明新的醫(yī)療設備。上海聯影醫(yī)療科技有限公司已推出兩款業(yè)內首創(chuàng)的醫(yī)療設備。uEXPLORER是全球首臺全身PET－CT掃描儀，對患者的全身進行靜態(tài)掃描。憑借這一先進的功能，該設備能夠快速、連續(xù)追蹤分布在整個人體內的示蹤劑。
由于能夠拍攝全身，uEXPLORER大大縮短了掃描時間。與掃描時間長達20分鐘以上的傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，該設備只需30秒就能完成掃描，而且圖像質量十分出色。uEXPLORER還在示蹤劑的劑量方面樹立了新的標桿。成像所需的劑量約為常規(guī)劑量的1／50，而且不會影響圖像質量。
該系統(tǒng)已經通過FDA批準，其采用了16個NVIDIA V100 Tensor Core GPU和8個Mellanox56GB／s無限帶寬技術（ InfiniBand）網絡鏈接來處理類似電影的掃描工作，這可能需要處理多達1TB的數據。美國加州大學戴維斯分校已經開始使用該系統(tǒng)。該校的科學家們幫助設計了該系統(tǒng)?！蹲匀弧冯s志上也登載了一篇關于該系統(tǒng)的文章。YouTube上已有近50萬觀眾觀看了該主題的相關視頻。
聯影的另一個開創(chuàng)性系統(tǒng)——uRT－Linac，是首個支持從檢測到預防，全套放射治療的套裝儀器。
有了這套系統(tǒng)，對于那些居住在偏遠地區(qū)，就醫(yī)不便的患者來說，他們只需來到醫(yī)院一次，就可以接受診斷測試和治療。uRT－Linac結合了CT成像、AI處理技術來協助放療系統(tǒng)制定與模擬治療方案。通過多模態(tài)技術和AI，聯影改變了癌癥治療的性質。
未來，越來越多的智能醫(yī)療設備將使用AI增強信號和圖像處理、優(yōu)化工作流程以及分析數據。
我們能看到的有能夠感知患者何時處于危險狀態(tài)的患者監(jiān)護儀，和可以在手術過程中為外科醫(yī)生提供指導的智能內窺鏡。毫不夸張地說，未來，醫(yī)院中的每個傳感器都將具有AI所帶來的功能。
我們于近期發(fā)布的NVIDIA Clara AGX開發(fā)套件將幫助推動這一趨勢。Clara AGX包含基于NVIDIA Xavier SoCs和Volta Tensor Core GPU的硬件以及Clara AGX軟件開發(fā)套件，它能夠讓提高醫(yī)療行業(yè)智能化和個體化程度的智能醫(yī)療設備變得更加普及。
作者：陶然
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