Возобновившаяся шумиха и этические дилеммы вокруг генеративного ИИ могут привести к тому, что затмят все хорошие вещи, которые могут сделать инструменты технологии ИИ, особенно в таких секторах, как фармацевтика и здравоохранение.
Перед недавней конференцией Nvidia GTC Кимберли Пауэлл, вице-президент по здравоохранению в Nvidia, рассказала в предварительном выпуске новостей о дорогостоящем многолетнем цикле, который фармацевтические компании проходят, чтобы открыть новые лекарства для лечения болезней.
«Фармацевтическая промышленность приближается к индустрии с оборотом в 2 триллиона долларов, и все же у нас все еще есть десятки тысяч неизлечимых болезней», — сказала она.
«Каждый год фармацевтическая промышленность тратит около 250 миллиардов долларов на исследования и разработки и еще 500 миллиардов долларов на клинические испытания, поэтому необходимо срочно применять ИИ и генеративный ИИ, чтобы сократить то, что сегодня составляет 10-летний цикл».
Во время GTC Nvidia стремилась упростить этот цикл, запустив свой облачный сервис BioNeMo, который предоставляет исследователям лекарств предварительно обученные модели AL, чтобы помочь им создавать конвейеры AI для разработки лекарств.
«Генеративные модели ИИ могут быстро идентифицировать потенциальные молекулы лекарств — в некоторых случаях создавая соединения или терапевтические средства на основе белков с нуля», — говорится в сообщении в блоге Nvida.
«Обученные на крупномасштабных наборах данных о малых молекулах, белках, последовательностях ДНК и РНК, эти модели могут предсказывать трехмерную структуру белка и то, насколько хорошо молекула будет стыковаться с целевым белком».
По словам Пауэлла, Amgen и другие компании уже используют услугу BioNeMo.
«BioNeMo предоставляет единый пользовательский интерфейс, который предлагает самые современные оптимизированные модели и размещение моделей, чтобы группы, занимающиеся поиском лекарств, могли очень легко развертывать и масштабировать рабочие нагрузки генеративного ИИ», — сказала она, добавив, что компании также могут обучать и настраивать настраиваемые модели со своими собственными данными, чтобы они могли использовать годы исследований и данные, которые у них уже есть.
В сфере здравоохранения Nvidia сотрудничает с компаниями, которые стремятся использовать технологии искусственного интеллекта для улучшения медицинских устройств и процессов.
Во время GTC компания объявила о работе с Medtronic, крупнейшей в мире компанией, производящей медицинские устройства и агрессивно внедряющей ИИ , по интеграции возможностей искусственного интеллекта в интеллектуальный эндоскопический модуль Medtronic GI Genius, который разработан и производится Cosmo Pharmaceuticals.
GI Genius — это первый одобренный FDA инструмент для колоноскопии с искусственным интеллектом, который помогает врачам обнаруживать полипы, которые могут привести к колоректальному раку.
По словам Nvidia, GI Genius был разработан для размещения набора алгоритмов ИИ, и интеграция медицинской платформы Nvidia Clara может позволить Medtronic масштабировать разработку алгоритмов для процедур в реальном времени, потенциально ускоряя инновации ИИ для улучшения ухода за пациентами.
Кроме того, Nvidia Holoscan, программная платформа для вычислений ИИ в режиме реального времени для создания медицинских устройств, и Nvidia IGX, аппаратная платформа искусственного интеллекта промышленного уровня, работают с GI Genius для предоставления врачам диагностических изображений с улучшенным ИИ.
По словам Nvidia, Holoscan предоставляет полнофункциональную инфраструктуру, необходимую для масштабируемой программно-определяемой обработки потоковых данных на периферии.
Комбинированное решение будет доступно позже в этом году и, как ожидается, поможет открыть эру медицинских устройств и процессов, определяемых программным обеспечением.
«Искусственный интеллект — это мощный инструмент, который может повысить скорость, эффективность и результативность глобальных систем здравоохранения, — сказал Пауэлл, вице-президент по здравоохранению в Nvidia.
«Мы сотрудничаем с Medtronic, чтобы ускорить инновации в области искусственного интеллекта, предоставив программно-определяемую бизнес-модель с целью улучшения процесса принятия клинических решений, снижения медицинской изменчивости и улучшения результатов лечения пациентов».