医疗健康领域正在经历一场由 AI 引领的深刻变革。生成式 AI 的应用已经深入到了医学影像诊断、疾病预测、药物发现等众多场景。全球领先的生物技术公司也已经在使用 NVIDIA BioNeMo 模型，优化早期药物研发流程，将用于分子筛选和优化的自定义模型的训练时间从三个月缩短到几周。借助这种可训练的基础模型，科学家就能够创建用于特定疾病研究的变体，进而开发针对罕见病症的靶向治疗方法。

本期节目特别邀请到 NVIDIA 亚太区医疗初创合作负责人张天静，来分享生成式 AI 如何为医疗健康和生命科学领域带来颠覆性的变革，重塑医疗健康行业的未来。

本期节目精彩内容

• 详细介绍加速大语言模型训练推理的框架 Nemo Framework 与 NeMo Megatron

• BioNeMo Framework 是什么？其在医疗健康领域有哪些应用？

• 如何使用 MONAI 开发医疗影像生成式 AI 模型？代表性案例又有哪些？

• 什么是 Holoscan SDK？Holoscan SDK 中像 ChatGPT 一样的模型有哪些？有哪些应用场景？

• 请分析一下目前生成式 AI 在医疗行业的主要挑战及其在医疗行业未来的发展趋势（如：多模态、向量数据库及 RAG 的应用、数据质量控制、行业监管等）？

本期嘉宾介绍

张天静

张天静（Tianjing Zhang），现任 NVIDIA 亚太区医疗初创合作负责人，拥有十余年医疗行业经验，包括医疗设备研发、医疗行业 VC 投资、人工智能解决方案开发及推广等，目前主要负责 NVIDIA 亚太区制药与生命科学、医疗器械方向初创企业在 GPU 性能优化、边缘计算软硬件优化等方向合作。他曾在 Radiology、JCMR 等杂志发表 40 余篇人工智能、临床应用方向文章（google scholar citation 700+），并担任高校研究生 AI 方向导师，参与多项人工智能方向国家自然项目及软件专利。

更多信息

• Megatron-LM: https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM

• Megatron-Deepspeed: https://github.com/microsoft/Megatron-DeepSpeed

• Nemo FW: https://developer.nvidia.com/nemo-framework

• BioNeMo: https://www.nvidia.cn/clara/bionemo/

• BioNeMo FW: https://docs.nvidia.com/bionemo-framework/0.4.0/

• MONAI GenAI: https://github.com/Project-MONAI/GenerativeModels

• Jetson AI Play Lab: https://www.jetson-ai-lab.com/

• Holochat: https://github.com/nvidia-holoscan/holohub/tree/main/applications/holochat_local