一般而言,IT廠商推出的產品與技術是中性的,若要支援多種應用形式,端賴用戶實務建置需求來搭配,因此,中間可能會有系統整合廠商協助規畫與導入,而為了因應各種場域的使用,因此,市面上也出現了具有不同產業經驗的系統整合廠商,例如,有些公司擅長處理金融業需求,有些公司則是專攻醫療產業,或是熟悉製造業、服務業等等。

然而,近年來許多IT廠商積極主推產業型應用方案,不再坐等企業提出需求再設法支援。過去以來,這方面的嘗試相當多,而且,IT廠商通常會把這樣的合作成果讓給協力廠商展示,雖然也會在自家網站公布相關方案,但多是文字敘述與用戶案例介紹。

如今IT廠商更加主動出擊的態勢越來越顯著。我們從GPU廠商Nvidia在醫療應用的發展,可看出端倪。

他們在2018年3月宣布發展醫療影像應用的專案Clara,搭配的產品是GPU加速器Tesla V100;同年9月,他們正式推出軟硬體整合平臺Clara,希望能夠將人工智慧結合新一代醫療器具,以此支援疾病的早期發現、診斷、治療,而在此時搭配的產品則是整合單板電腦的硬體開發套件Clara AGX,以及軟體開發套件Clara SDK。

2019年3月,Nvidia推出Clara AI toolkit,當中包含了Clara Train、Clara Deploy、Clara AGX等3套軟體開發套件,開發者可連至Nvidia的GPU容器映像雲端服務(NGC)取得這些SDK,並部署在AGX、搭配Nvidia T4推論加速卡的伺服器,以及DGX系列整合式應用伺服器。

到了2019年底,他們針對醫院病患資料隱私保護的AI分散式協同訓練需求,發表一套系統架構,結合Clara Train的聯合學習(Federated Learning),以及這一年新推出的EGX邊緣運算平臺。

今年5月,Nvidia宣布擴增Clara平臺應用,涵蓋到醫療照護領域。他們從原本專精的醫療影像,延伸至基因體學(Genomics)、智慧醫院(Smart Hospitals),各自對應的Nvidia產品,是Clara Parabrick與Clara Guardian這兩套軟體開發套件。

另一個值得關注的廠商,是身為公有雲服務龍頭的AWS,他們原本就提供物聯網與邊緣運算的相關解決方案,而在這幾週舉行的全球年度用戶大會上,他們也特別針對工業與製造業用戶推出了5套機器學習雲端服務。其中,針對工業流程處理的整合型應用,AWS新設置了Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Lookout for Vision;而因應邊緣端的視覺辨識處理需求,他們提供整合應用設備AWS Panorama Appliance,以及軟體開發套件AWS Panorama SDK。

在醫療照護與生命科學的用戶需求上,AWS也預告將推出名為Amazon HealthLake的雲端服務,以此協助這些組織單位完整匯集分散於各個資料孤島的數據與文件,並將這些不同格式的資料運用機器學習技術來進行正規化處理,目前已釋出預覽版。

這項服務會識別臨床的資訊、標籤,並根據時間線的檢視方式與標準化的標籤來建立事件索引,使其易於搜尋,同時,所有資料都會進行結構化處理,轉為醫療業界標準格式FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources),可提供個別病患與整體人口健康狀態的完整視角。

而對於FHIR的支援,並非是AWS慧眼獨具,同時,它也是當前醫療機構資料管理應用上的重大議題,恰巧呼應了本期我們所要報導的封面故事《醫療資訊交換國際新標準FHIR》。

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