利用AI推动医学和研究突破

为了满足个性化医疗、下一代诊所、提高护理质量和生物医学实现突破以治疗疾病的需求，医疗健康行业必须拥抱新的计算能力。各机构可以利用 AI 和高性能计算 (HPC) 的强大功能来定义医学的未来，通过加速计算创建医疗健康解决方案。

数字健康解决方案

在医疗保健联络中心使用生成式 AI 代理

医疗保健联络中心的 AI 解决方案可以通过接管日常任务来显着减少临床医生的管理工作量。这些任务包括安排预约、收集账单和保险信息以及管理患者查询。此外，AI 虚拟助手还提供远程医疗聊天机器人等服务，用于患者建议、自动随访以确保持续护理、药物补充提醒以及将患者高效路由到适当的服务。这有助于简化流程，使临床医生能够更加专注于患者护理。

用于挖掘真实临床数据的 AI 工具

在医疗保健行业，从真实数据中收集见解对于改进临床试验流程和整体系统效率变得至关重要。AI 工具可以通过评估临床试验的大量可用数据来增强这一点。应用示例包括筛选临床试验参与者和更快地识别符合条件的个体。它还可以集成各种数据类型以进行全面分析，从而实现患者与试验的匹配。AI 驱动的队列审计分析有助于确保研究组组成的完整性，而生成式 AI 可以通过提供基于大量医学知识的专家级评估来支持第二意见。此外，AI 增强了疾病和症状搜索功能，支持大流行应对工作，并通过优化收入周期管理来帮助维护财务完整性。

高效捕获临床数据

临床文档在维护准确的患者记录、简化工作流程和确保合规性方面发挥着至关重要的作用。在生成式 AI 的帮助下，临床记笔记、计费编码 （ICD-10） 和生成转诊信等任务变得越来越快。

这些工具可以帮助保持记录的准确性和完整性，而 AI 驱动的同行评审为临床决策提供有价值的支持。通过加强质量保证并坚持既定方案，这些进步使临床记录更加顺畅和可靠。

生物制剂解决方案

借助加速计算，研究人员能够以虚拟方式同时建立数百万个分子的模型，筛查数百种潜在药物，从而降低成本并缩短解决问题的时间。

蛋白质结构预测

蛋白质结构预测是计算生物学的重要前沿领域，有助于加深对生物功能和机制的理解。它对于药物设计创新、疾病理解以及开发具有各种工业应用价值的新型生物技术产品，均具有重要意义。传统而言，可能存在的蛋白质结构种类繁多，而蛋白质结构预测的实验方法不仅成本高昂，而且研发时间漫长，这些都构成了巨大的障碍。而如今，通过整合加速计算资源和先进的预测式 AI 模型（如 AlphaFold、ESMFold 和 Rosetta），我们正直面这些挑战。

生成式蛋白质结合剂设计

药物发现中的蛋白质结合剂设计面临着相当大的挑战，例如蛋白质结构的巨大多样性以及与实验方法相关的大量成本和时间。这些蛋白质结合剂经过工程改造，可与特定的蛋白质靶标选择性相互作用，对于开发新的疗法、诊断工具和生物技术应用至关重要。

科学家现在可以利用加速计算和生物分子生成 AI 模型更有效地探索复杂的蛋白质空间。这些技术能够快速生成与目标蛋白质结合的新型蛋白质设计。这种方法通过优先考虑最有可能成功的候选人并提供对潜在结构-活动关系的更深入见解，显著减少了传统上所需的时间和成本。

生物分子生成式 AI 加速小分子虚拟筛选

在药物研发中，小分子筛选面临着多项挑战，包括化学空间的广阔性、与实验筛选相关的成本和时间，以及传统方法在探索新型化学结构方面的局限性。

生物分子生成式模型结合 GPU 的计算能力，可有效探索化学空间，快速生成多种针对特定药物靶点或特性的小分子集。这样可以优先考虑最有可能有效的候选药物并提供对结构-活动关系的洞察，从而降低成本和时间。这种方法与分子对接模型配合，并利用蛋白质结构预测模型的 3D 信息，可加速小分子的端到端虚拟筛选。

基因组学解决方案

通过使用 HPC 加速人口研究和癌症基因组学研究中的基因组分析，可以帮助确定罕见疾病并更快地将定制的疗法推向市场，从而进一步推进精准医疗的实现。

加速空间分析

尽管单细胞技术通过评估个体水平上的细胞来帮助研究人员了解疾病，但它们在这些细胞周围的组织内缺乏空间背景。随着空间转录组学的引入，研究人员可以使用从关系数据到成像数据的所有内容来更好地了解基因表达和细胞动力学。

关系数据提供了细胞彼此之间位置位置的上下文，并使成像数据与分子数据叠加成为可能。细胞的定位以及它们在环境中的相互作用对于研究至关重要，尤其是在研究稀有细胞类型时。然而，空间组学提供了比局部细胞相互作用更多的背景，展示了疾病在组织结构中的进展情况。因此，科学家们能够获得罕见细胞类型和疾病进展的以前未知的空间背景。

加速单细胞分析

近十多年来，科学家们一直致力于利用单细胞组学更好地了解生物学和疾病。通过在单细胞层面进行观察，研究人员可以深入了解各种细胞状态及其相互作用。这有助于研究人员了解基因表达，并识别可能与特定疾病相关的独特状态和罕见细胞类型。

批量 RNA 测序方法通常会将细胞或组织中的 RNA 聚合在一起进行分析。与提供样本中细胞表达平均值的批量 RNA 测序不同，单细胞测序方法提供细胞层面的粒度。因此，单细胞组学可以对对照样本和疾病样本中的单细胞状况进行更精确的分析。

借助面向单细胞组学的 NVIDIA 加速计算和 AI 平台，研究人员和开发者可以：

缩短处理越来越大的单细胞数据集所需的分析时间。

加速 RAPIDS 单细胞的数据处理、聚类、维度分析、简化和回归。

通过 BioNeMo™ 单细胞基础模型准确预测基因行为和疾病机制。

医疗设备解决方案

AI 赋能工具可以帮助临床医生快速检测和衡量异常情况，为外科医生提供手术室的关键支持和见解，提高图像质量并优化工作流程。

治疗设备的精准化革新

AI技术能够助力治疗设备更精准的识别人体身体结构，提高手术准确率，亚毫米级操作可大大减少神经损伤风险。

检测设备的效率突破

快速突破筛查，AI系统有助于提升基因致病位点分析效率，提高诊疗效果。