Scripps Research Translational Institute（SRTI）是一家非營利性研究機構，與Nvidia合作開發基於AI的基因組學處理和分析工具。在今天宣布的合作夥伴關係中，Nvidia數據科學家將與Scripps基因組學專家和生物信息學家共同研究“端到端”的醫療保健問題。
“這是醫療保健和醫學方面的一個非凡時期，大量數據集與我們在可穿戴傳感器和基因組學方面的專業知識相結合，”SRTI創始人兼董事兼Scripps Research教授Eric Topol表示。
聯合研究將集中在整個基因組序列（生物體基因組的完整DNA序列），連續生理可穿戴設備和其他傳感器，以及疾病預防，特別是心房顫動的數字傳感預測，不規則的心跳，增加風險中風。未來的工作將涉及尚未選擇的疾病和數據集。
Scripps將提供大量的研究數據集，其中一個包含超過1000個連續心律記錄（另一個包含1400個80歲及以上從未生病過的人的整個基因組序列）。兩家公司的研究人員將在研究數據實驗中結合使用定制神經網絡和預訓練模型。假設一切順利，他們將打包他們的工作和工具並開源。
“我們的目標是為整個研究界提供方法和基礎設施，”Nvidia醫療保健副總裁Kimberly Powell說，“我們在現場看到了相當大的突破。現在有數十種算法正在獲得FDA批准，其中一些正在改變放射學工作流程，放射學和成像技術已經成為影像和視頻驅動的突破。”
像Deep Genomics這樣的公司使用機器學習來識別大型遺傳數據集中的模式，並與細胞過程建立聯繫。2017年，谷歌發布了一個名為DeepVariant的開源工具，該工具使用機器學習來識別一個人從父母那裡繼承的所有突變（它在2016年FDA競賽中獲得了一等獎，以促進基因測序的改進）。同時，像23andMe這樣的直接面向消費者的基因組學公司已開始使用機器學習來繪製個體遺傳物質對體重等表型的影響。
藥物基因組學研究遺傳學在人們如何應對藥物方面的作用，是另一個令人鼓舞的進展領域。Genoox今年在由醫療保健投資者Triventures領導的一輪融資中籌集了600萬美元，利用AI算法分析大量遺傳數據，通過搜索引擎運行數據點並生成個性化，可操作的建議。
“AI有望改變醫學的未來，”Topol說。“通過Nvidia，我們的目標是在基因組學和數字傳感器中建立AI的卓越中心，最終目標是開發最佳實踐，工具和AI基礎設施，以便生物醫學研究界更廣泛地採用和應用它們。”
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產業：NVIDIA攜手Scripps轉譯醫學研究院，加速基因學與數位醫學AI應用
NVIDIA(輝達)今天宣布與Scripps轉譯醫學研究院 (Scripps Research Translational Institute)攜手開發各種深度學習工具與方法，來處理與分析基因與數位醫療感測資料。
輝達提到，這項合作案旨在加速人工智慧(AI)在疾病預防、促進健康以及加快生物醫學研究等領域的應用。Scripps與NVIDIA將專注於推動深度學習，提供臨床研究結果和降低醫療成本的關鍵AI技術。
Scripps轉譯醫學研究院創辦人、主任暨學院教授Eric Topol表示：「針對醫學資料處理這類的頂尖科學研究之整合與開發非常重要。AI對於翻轉未來醫藥擁有極大的潛能。我們與NVIDIA合作成立一所卓越研究中心，研究運用在基因與數位感測器的AI，最終希望開發出能被生物醫學研究廣為採納與應用的最佳策略、工具與AI基礎架構。」
雖然電腦輔助診斷在醫藥界不是新鮮事，但目前AI系統的運用大多侷限在醫療影像方面的診斷。然而，許多初步研究結果顯示，深度學習技術也能運用在全基因體定序以及生理持續感測器，例如智慧手錶、臂式血壓計和血糖監測器等所產生的巨量資料，有防範疾病的潛能。在深度學習方面，多層結構的機器學習所組成的類神經網路，每多加入一層就能拓展先前所累積的分層知識。
NVIDIA的AI專家與Scripps研究院的人員及臨床醫師將運用深度學習與更廣泛的機器學習技術，著手分析極其龐大的基因與感測器資料。其數量每7個月就會倍增。為跟上其增長的腳步，該團隊開發許多深度學習方法，協助改進突變偵測，以及運用更平價且容易取得的設備進行基因定序。
NVIDIA持續協助各界先驅將AI拓展至各領域中，其中包括自駕車、機器人以及醫療。NVIDIA醫療部副總裁Kimberly Powell表示：「AI正在透過數位醫療紀錄與醫學影像，更有效地進行疾病診斷與治療，改變醫療的型態。我們與Scripps研究院聯手開拓這些發展的機會，快速存取從基因與數位穿戴裝置所擷取的資料，進一步做出更好的預測和疾病防範。」
NVIDIA與Scripps研究院團隊的初期研究將專注於開發深度學習的基因與數位感測器技術，用來預測心房震顫這種會增加中風風險的不規律心律現象，另外也包含分析全基因組序列，後續預計會擴展到其他疾病。
