NVIDIA於今年北美放射學會年會上推出NVIDIA Clara Federated Learning（FL）技術，利用分散式合作學習訓練人工智慧模型，並維護病患的隱私資料。同時運用物聯網系統單晶片，推出全球首款攜帶式照護點MRI（Nuclear Magnetic Resonance Imaging，核磁共振成像）系統。
人工智慧在醫療領域的應用令人期待，卻有一個關鍵難題，就是取得訓練人工智慧模型所需的海量醫療資料，又得同時保障病患的隱私。藉由在NVIDIA NGC-Ready for edge伺服器上運行分散式用戶端系統，就可在本地執行深度學習訓練，再攜手合作訓練更精準的全域人工智慧模型。
NVIDIA Clara Federated Learning透過與多個醫療院所合作進行分散式訓練，在不用分享病患個資的情形下打造AI模型。
運作方式是：將Clara FL應用程式裝入一個Helm chart內，簡化在Kubernetes基礎設施上的部署作業。NVIDIA EGX平台用安全的方式規定聯合伺服器及合作的客戶端，提供展開Federated Learning專案所需的一切事物，包括應用程式容器及啟始人工智慧模型。
NVIDIA Clara AI在醫療應用上的架構。
參與這項計畫的醫院對自己的病患資料加上標籤，NVIDIA的人工智慧技術協助放射科醫生加上各項標記，將研究複雜3D模型所需的時間，從原本的幾小時減少到幾分鐘即可完成。
每個參與醫院的EGX伺服器使用本地資料來訓練全域模型，在本地訓練好的結果通過一個安全的連結送回到聯合學習伺服器，並與其他參與單位分享。這個作法只會分享模型權重的變動內容，不會分享病患的紀錄，這麼一來既能保障病患的隱私，又能通過Federated Averaging演算法建立一個新的全域模型。
這個過程會不斷重複，直到人工智慧模型達到預期的精度。這種分散式的作法在保障病患資料安全和隱私的同時，也提供了極佳的深度學習效能表現。
美國放射學會、麻省總醫院及加州大學洛杉磯分校附屬醫療中心等，已率先使用這項技術。目標是在醫療資料、應用程式及裝置不斷增長的情況下，為醫生、病患及設施發展量身打造的人工智慧。
新英格蘭地區的Partners HealthCare也宣佈了一項運用NVIDIA Clara FL的新計畫。麻省總醫院與布萊根婦女醫院的臨床資料科學中心，將率先展開這項工作，利用Partners HealthCare醫療體系的龐大資料及臨床專業知識。
NVIDIA也在英國與倫敦國王學院（King's College London）及Owkin合作，為國民醫療保健服務打造聯合學習平台。此平台能讓演算法在不同醫院之間移動，並使用本地資料集進行訓練。它為每家醫院提供一項區塊鏈分散式帳本，以取得及追蹤用於訓練模型的各項資料。這項計畫一開始提供人工智慧服務給倫敦各處加入參與的頂級教學醫院，以加速癌症、心臟衰竭及神經退化性疾病等領域的研究工作，且將在2020年擴大到在英國至少有12處醫院加入這項計畫。
NVIDIA在本週北美放射學會年會的攤位中，也展示了全球首款攜帶式照護點MRI系統Hyperfine。藉由NVIDIA Clara AGX嵌入式人工智慧開發套件，可以高速率處理影像和影片，將人工智慧推論與3D視覺化功能帶到照護現場。
Hyperfine是諸多有望採用Clara AGX的醫療儀器、手術設備、病患監看設備及智慧醫療攝影機中的第一批裝置。
Clara AGX搭載NVIDIA Xavier系統單晶片，耗電量只有10瓦，適合嵌入醫療儀器或在相鄰的小型系統中運行，NVIDIA也同樣用這個處理器來操控自動駕駛車。
NVIDIA Clara AGX平台從體積小的嵌入式裝置、Sidercar系統一路拓展至伺服器中。
NVIDIA近期將開放下載NVIDIA Clara SDK，當中還會加入兩大熱門參考應用程式：串流內視鏡影片人工智慧推論與超音波軟體波束形成。
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