英偉達(dá)生成式AI微服務(wù)正引領(lǐng)醫(yī)療健康領(lǐng)域深刻變革

英偉達(dá)（NVIDIA）在其2024 GTC大會上推出了一系列專為醫(yī)療健康領(lǐng)域打造的尖端生成式AI微服務(wù)。

本次英偉達(dá)在醫(yī)療健康應(yīng)用場景推出了25個全新的微服務(wù)（NIM），包括用于藥物發(fā)現(xiàn)的“MolMIM”、用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的“ESMFold”、以及幫助了解藥物分子與靶標(biāo)相互作用的“DiffDock”等，這些微服務(wù)基于英偉達(dá)的GPU加速計算和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過高效處理和分析醫(yī)療健康領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)和科研人員提供了前所未有的便利。

英偉達(dá)醫(yī)療業(yè)務(wù)副總裁 Kimberly Powell 表示：“我們有史以來第一次在計算機(jī)中表達(dá)生物學(xué)和化學(xué)的世界，使計算機(jī)輔助藥物研發(fā)成為可能。在我們的幫助下，醫(yī)療企業(yè)能夠輕松構(gòu)建和管理 AI 解決方案，以充分利用生成式 AI 的全部功能和潛力?！?/p>

以醫(yī)療健康為代表的終端應(yīng)用場景正成為英偉達(dá)業(yè)務(wù)新的增長點

醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)，尤其是生物醫(yī)藥領(lǐng)域，具有高資金和技術(shù)壁壘，是典型的高投入高回報產(chǎn)業(yè)。前期在藥物研發(fā)和臨床試驗階段資金投入高、時間周期長，一旦藥物獲得專利認(rèn)證并被批準(zhǔn)上市，在專利保護(hù)期內(nèi)能夠為公司和投資者帶來良好的投資收益。

作為本輪人工智能革命最大的受益者之一，英偉達(dá)已不僅僅滿足于算力核心硬件的銷售。借助于CUDA構(gòu)筑的生態(tài)壁壘，自2023年以來，英偉達(dá)加大對下游應(yīng)用企業(yè)的投資和合作力度，試圖將其產(chǎn)品和生成式AI解決方案影響到各個專業(yè)領(lǐng)域。

圖 英偉達(dá)2023年風(fēng)險投資地圖

資料來源：S&P Global

其中，醫(yī)療健康是英偉達(dá)投資最多的領(lǐng)域，通過其生成式AI微服務(wù)套件，可幫助藥物研發(fā)企業(yè)更高效篩選藥物化合物，從而大大縮短前期藥物研發(fā)周期和并減少成本。2023年通過“初創(chuàng)加速計劃” ( NVIDIA Inception)，英偉達(dá)已投資8家藥物研發(fā)初創(chuàng)公司。以英偉達(dá)投資的生物科技公司Recursion Pharmaceuticals為例，Recursion利用AI技術(shù)進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)，其平臺Recursion OS能夠進(jìn)行大規(guī)模的生化實驗，加速藥物研發(fā)流程。英偉達(dá)的投資將幫助Recursion加快其AI基礎(chǔ)模型的開發(fā)，并通過其的云服務(wù)分發(fā)這些模型。

通過切入醫(yī)療健康領(lǐng)域，英偉達(dá)不僅能夠?qū)⑵鋸?qiáng)大的GPU加速計算和AI技術(shù)實力轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，提升醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，還能夠與全球的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和科研人員建立更緊密的合作關(guān)系，共同推動醫(yī)療健康領(lǐng)域的科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時，隨著醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)I技術(shù)需求的不斷增長和市場規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，英偉達(dá)也有望在該領(lǐng)域獲得更多的商業(yè)機(jī)會和市場份額。

生成式AI微服務(wù)正深刻影響醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)

自2022年下半年以來，由大生成式AI驅(qū)動的新一輪人工智能革命，熱度已從云端滲透到終端，應(yīng)用領(lǐng)域從休閑娛樂、淺辦公等通用領(lǐng)域向制造、金融等專業(yè)領(lǐng)域快速滲透。醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)是典型的技術(shù)密集和數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)業(yè)，擁有巨大的數(shù)字化和智能化潛力，將是生成式AI影響最深刻的領(lǐng)域之一，根據(jù)外部咨詢機(jī)構(gòu)測算，2023年全球醫(yī)療健康領(lǐng)域相關(guān)生成式AI應(yīng)用市場規(guī)模達(dá)10億美元量級，預(yù)計到2027年將有至少10倍的增長空間。

從細(xì)分領(lǐng)域來看，生成式AI在疾病診斷、新藥研發(fā)、患者管理等方面均具有巨大的應(yīng)用潛力。在疾病診斷方面，生成式AI能夠通過對醫(yī)學(xué)影像的深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)自動解讀和分析，大幅提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。在新藥研發(fā)方面，生成式AI技術(shù)能夠模擬藥物與生物體的相互作用過程，從而加速新藥的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)進(jìn)程。在患者管理方面，生成式AI則能夠根據(jù)患者的個體差異和病情變化，提供個性化的治療和管理方案。

在商業(yè)模式創(chuàng)新方面，傳統(tǒng)的醫(yī)療服務(wù)模式往往以醫(yī)院為中心，以醫(yī)生為核心資源。隨著生成式AI微服務(wù)的廣泛應(yīng)用，醫(yī)療服務(wù)的邊界將逐漸模糊化，以患者為中心的新型服務(wù)模式將逐漸崛起。通過云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段的連接和協(xié)同，醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠借助生成式AI微服務(wù)實現(xiàn)跨地域、跨科室甚至跨專業(yè)的數(shù)據(jù)共享和協(xié)同工作。這將極大地提升醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量，降低醫(yī)療成本，同時也為患者帶來了更為便捷、高效的醫(yī)療服務(wù)體驗。

此外，生成式AI微服務(wù)還將推動醫(yī)療健康領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)。在傳統(tǒng)的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈中，上下游各個環(huán)節(jié)之間通常存在信息壁壘和利益訴求的差異。而生成式AI微服務(wù)的開放性和可擴(kuò)展性使得不同環(huán)節(jié)之間能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫對接和價值的共創(chuàng)共享，有助于打破傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)鏈邊界，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的緊密合作和創(chuàng)新發(fā)展。同時，也為醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研機(jī)構(gòu)、政府部門以及相關(guān)企業(yè)提供了更多的商業(yè)機(jī)會和合作空間。