在氣勢如虹的人工智能浪潮中，AI醫療一直是個熱門領域。要知道，國內啊AI醫療融資規模在2018年中期前後就已經超過了200億人民幣，拿到這些融資的公司更是超過了100家（根據億歐網的相關報告）。
這一大批創業公司和科技巨頭在傳統醫療器械巨頭尚未反應之時，已經從醫療的各個環節開始了“AI實驗”。在這個實驗過程中，除了各種收集的醫療數據之外，自然不可避免地使用到AI處理能力，主要為他們提供AI處理能力的就是英偉達。
上週六，在“深科技”和“麻省理工科技評論（MIT Technology Review）”舉辦的EmTech上，英偉達副總裁Kimberly Powell在演講之餘，還專門接受了國內媒體的群訪，期間回答了數個問題，基本覆蓋了大家平常最關心的“AI+醫療問題”。
寫在採訪摘錄前
作為AI浪潮中主要的計算力提供方，英偉達的硬件早在初創公司的手上“涉足”醫療行業。在龐大的需求和初創公司的激勵下，英偉達去全面啟動自己的醫療項目——Clara平臺。
這套平臺面對的主要是醫療影像領域，後者也是目前整個“AI+醫療”方向中最主流的兩個方向之一。另外一個主要方向是醫療相關的AI大數據挖掘，它跟其他領域的大數據應用沒有太大差別，實際上可以由英偉達針對大數據應用開發的RAPID平臺進行開發，同樣能夠為創業者節省大量的時間精力。
那麼Clara平臺究竟能幹什麼呢？以去年9月英偉達正式公開Clara平臺時黃仁勳的現場展示為例：一臺傳統的二維CT機掃描數據，在連入Clara平臺之後直接就能將數據轉化為3D立體影像，你甚至直接能利用機器對器官的基礎特性進行測量（體積變化、外形是否異常等），大大提升了診斷的效率。
而在EmTech 2019的現場，Kimberly Powell還特別指出了一個觀點——除了醫療中的影像和基礎數據之外，蛋白質對比、基因大數據、藥物開發等醫療探索，正在源源不斷地將大量數據收集起來，收集之後的下一步，必然是對它們進行計算，尋找其中對於產業和人類的價值。
現場部分採訪問答
問：Clara平臺的具體客戶群是哪些？
Kimberly：目前Clara是一套SDK，可以在官網上免費下載。其次，對於初創公司來說，他們非常喜歡SDK，因為我們的Clara是分好幾層的，對於初創公司而言他們只會關注最頂層的應用層，至於下面的編排層、執行層，如果讓他們自己開發的話，其實成本是非常高的。Clara主要針對三大類型企業客戶，第一是醫療設備公司，第二是人工智能軟件開發公司，第三可能是那些擁有幾百個應用的醫院。對醫療設備公司而言，他們現在可能只是用到了Clara的第一層，但是他們用完了第一層以後，相信很快會提升到第二層甚至第三層的需求。
問：在醫院搭建這樣一個平臺，大致需要多少的成本？您認為什麼樣的醫院需要這個平臺的服務？
Kimberly：Clara不是作為一個單獨的軟件套件向醫院銷售的，而是通過NVIDIA的企業合作伙伴銷售，因為它是作為一種應用安裝在硬件系統裡使用的，所以我們很難回答Clara單獨的成本是多少。NVIDIA的硬件作為一種基本的器件幾乎存在於所有計算的設備中，所以Clara使用的範圍是廣泛的，即使是你買的遊戲顯卡都可以支持Clara的運行。
Clara不僅適用於某種類型的醫院，可能有的醫院還沒有意識到Clara的優勢。他們會逐漸意識到，在計算設備採購方面，通過Clara平臺，他可以購買任何計算機的硬件都可以做到三種不同類型的計算，對於他們來說益處很大。就我們自己而言，，Clara平臺的定位是針對醫療行業分層的軟件堆棧。
問：國內外對Clara平臺的使用情況有何差別？
Kimberly：不管在中國還是美國，他們對Clara平臺的使用都是大同小異的，我先介紹一下Clara這個平臺，Clara平臺在結構上分成幾個層，對客戶來說，作為一家公司，他可以選擇使用其中某一層，或者選擇使用Clara平臺提供的所有層。我們來看一下Clara平臺的最底層，最基本的部分就是cuDNN（神經網絡的執行層）；第二層是最近剛剛發佈可用的，是我們的引擎，這個引擎能夠使得多個AI的任務並行執行，因為我們知道現在人工智能的算法也越來越成熟，對於很多公司而言，他需要對這些人工智能的任務進行良好的管理。如果說中美客戶在Clara的使用上有什麼不同，有一個不同，美國客戶在IT方面的成熟度略高一些，因此他可以在雲端執行Clara，而這也是因為美國有數據匿名化的技術來實現Clara的雲端執行。
同樣的一套軟件既可以在醫院本地運行，也可以在雲端運行，對於中國市場而言，我認為這樣一種混合的運營環境的支撐是非常有優勢的，因為我們知道可能在中國的一些比較偏遠的省份或者農村地區，他們網絡條件不好，無法獲得這樣的雲服務，他們可以選擇在本地執行；但是對於那些大城市而言，條件比較好，他們可以選擇雲端運行的方式。
現在在中國，有一些客戶是用到了Clara平臺中的某一層，更多的是神經網絡的執行，但是我們現在正在和諸多中國醫療行業的企業洽談有關更復雜的模型執行。
問：從長遠來看，NVIDIA想通過Clara平臺收穫什麼？
Kimberly：在醫療影像方面，我們並不希望計算、可視化以及人工智能三個不同的工作負載分別執行在不同的硬件上，我們希望一臺計算機藉由Clara就可以做三種不同的計算。對於Clara而言，NVIDIA的想法是軟件+硬件，其實Clara也是NVIDIA對於未來智能設備的鋪墊。因為我們認為，收集數據做事後分析很大程度上取決於你在什麼設備上，什麼時候收集的數據。事實上我們希望通過軟件的創新賦能醫療設備，在硬件端會有智能的設備，同時我們配置軟件開發的SDK，這意味著實現在醫療行業隨時隨地的計算。
問：未來針對Clara平臺有什麼改進的計劃？這種改進是加強不同設備的數據連通還是有其他想法？
Kimberly：Clara本身是一套軟件，目前發佈的還是比較早期的版本，之後我們還會持續不斷的為它提供支持。目前我們已經有了一些重點要改善Clara的地方，比如與外部的硬件系統之間的互聯互通；比如我們已經決定要支持通訊協議；還有在Clara上增加更多加速的引擎，幫助初創企業以更快的速度做更多的工作，幫助他們加速方案的部署。同時我們正在做的還有學習知識的轉讓以及輔助式的功能。將學習到的這些經驗知識轉移，是非常重要的。因為我們知道在不同地區的醫院，本身條件不一樣，使用的設備也不一樣。我們希望在某個醫院設備上所分析出來的一些知識或者總結的結論，能夠在本地做一個很好的總結，或者歸納，然後普及推廣，而不是隻把結果輸出出去。因為醫院不一樣，可能結果並不是如實的反應，所以學習知識的轉讓很重要。
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