希氏异构周斌：在医疗领域，为何我们需要一台深度学习超算平台

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希氏异构周斌：在医疗领域，为何我们需要一台深度学习超算平台

2018-07-21 18:47 来源:智东西 人工智能 /操作系统 /技术

原标题：希氏异构周斌：在医疗领域，为何我们需要一台深度学习超算平台

主讲导师 | 周斌

本文编辑 | 师侥

本文为希氏异构人工智能首席科学家周斌博士在智东西公开课旗下超级公开课NVIDIA专场进行线上主讲的全程内容。这是超级公开课NVIDIA专场的第八讲，周斌博士带来的主题为《如何利用最强GPU搭建医疗人工智能计算平台》的讲解，这也是希氏异构首次解密医疗图像AI领域最强超级计算机。

周斌是异构智能中国区总裁，同时也是异构智能和希氏医疗的合资公司——希氏异构医疗科技人工智能的首席科学家，在山东大学信息科学与工程学院担任教授，也是NVIDIA中国区唯一的CUDA Fellow以及NVIDIA深度学习学院讲师。希氏异构是从事AI医疗领域的创业公司，专注于CT、超声、皮肤、心电等医疗领域的AI应用技术研发，尤其是在消化内镜AI技术方面。今年6月8日，希氏异构推出了专用于医学图像人工智能技术的超算平台“神农一号”。

本文为周斌博士的主讲实录，共计6673字，预计8分钟读完。一起了解下周斌博士的主讲提纲：

1、医学AI的发展历程

2、深度学习与GPU的平行运算

3、希氏异构医学超算平台

4、AI赋能医疗，推动产业变革

主讲实录

周斌：大家晚上好，我是周斌，今天主讲题目是《如何利用最强GPU搭建医疗人工智能计算平台》。在正式开始之前，我先简单的介绍一下自己。我是异构智能中国区总裁，同时也是异构智能和希氏医疗的合资公司——希氏异构医疗科技人工智能的首席科学家，在山东大学信息科学与工程学院担任教授，也是NVIDIA中国区唯一的CUDA Fellow以及NVIDIA深度学习学院的导师。我自己也一直从事与人工智能相关的工作。

今天将围绕医疗人工智能相关的内容展开，包含如下几个部分。第一，简单回顾在医学领域中人工智能的发展历程以及现阶段需要解决的问题；第二，用最新的深度学习和GPU的并行平台该如何去搭建；第三，介绍我们在希氏异构研发完成的一台全国性能最高的医疗人工智能深度学习超算平台的搭建；第四，如何利用AI来赋能医疗行业，推动产业变革。

AI是个非常火的话题，那么AI的本质是什么？工业革命实际是提供了解放人类体力的工具，利用外部的能源，获得体力的倍增。而新一代的产业革命，是以AI、深度学习以及大数据为主的数据智能革命，是解放人类的脑力，通过使用一些能够进行推算以及模仿生物行为的算法和硬件系统，人可以真正让大脑获得解放，用智慧的方式去解决周边的问题。

回顾一下人类对自然界的认识过程。首先是观察，观察需要有传感器，而传感器就是我们各种各样的器官，比如眼睛接收视觉的信息，耳朵接收听觉的信息，鼻子接收嗅觉的信息，手接收各种触觉以及温度传感器等等，这些传感器是我们的观察器官，观察获得的信息会在神经系统汇总，其中包括大脑、小脑、脊髓等神经系统的汇总。通过大脑处理系统，生物体也是非常类似地对观察到的数据进行逐步的抽象，形成认识，从而获得对周边世界的感知。

对于医学的发展，有一个类似的过程：医学是我们认识自身的过程，通过基础的观察，获得某些病症和症状的数据；这些数据通过类似于人脑的汇总，包括一些医疗体系、医疗知识和疾病知识的汇总，最终统一出医疗诊断的结果。

对于医学来说，医学领域中最大的成本是医疗知识和医生。医生的培养要消耗大量的时间和精力成本，医疗知识的传递和积累是需要大量的时间成本。自从人类诞生以来，如何去治疗疾病就成为我们知识积累最核心的问题之一，医学领域中的医生更是成为了最稀缺的资源。而医生对于疾病知识的传递和积累以及对于症状的分析和理解是受限于我们的脑力的，人的脑力和人的思维效率总是有限，因此，目前好的医生非常难得。

我们利用最新的计算机技术将新的AI应用到医学，最核心的目的就是加速扩充人的脑力，让AI能够帮助医生去解决一些以前大量消耗脑力的问题。而这些问题中最基本的一个问题是基础诊断问题，当然，AI不能做到百分之百可靠的工作，人也一样，人也无法做到百分之百可靠工作，但是当AI的识别鉴定能力和准确度达到人的水平甚至超过人的水平之后，就可以极大地解放我们的脑力，让我们去关注真正用于创造性思维的那一部分。

医学AI的发展经历了从最基础的单一学科和单一形态向多模式数据以及交叉学科的发展过程。随着医疗影像和医疗数据采集手段的增加，数据变量的增加以及难度在增大，医疗诊断的价值也在逐渐地增大。因此，如何从复杂的多模式数据中获得有效的诊断数据，是摆在医学院面前一个最关键的问题。选择医疗图像是因为图像手段是最直接也是获取量最大的信息来源。

医疗AI的基本目的不是去复制人类医生的技能，而是增加我们认识疾病的能力。我们认为医学AI在AI和在医学中，是一个工具型、辅助增强型的工作，而不是去彻底替代医生的工作，尤其是在最近的一段时间，人工智能的发展虽然日新月异，但是离着我们认为的真正强人工智能还有很远的距离，现阶段基本都是弱人工智能，这些人工智能可能在单一的任务中表现能力会强过人类。我们也是通过这些单一任务工作让AI来解放人类医生。