从基因诊断到医疗影像分析，11个案例帮你读懂深度学习的应用

7月24日，智东西公开课推出的超级公开课NVIDIA专场进行完第十二讲，由NVIDIA深度学习解决方案架构师罗晟主讲，主题为《医疗领域的深度学习》。罗晟老师系统讲解了深度学习在医疗影像、基因分析、药物研发及疾病诊断等医疗领域的应用及其背后所使用的深度学习技术特点。

以下是罗晟老师的主讲实录和提纲，共计13549字，预计14分钟读完。

大纲：

1.深度学习在医疗领域发展现状及常见应用场景

2.深度学习加速药物研发

3.深度学习加速基因研究

4.深度学习加速疾病诊断

5.医疗领域英伟达解决方案平台

主讲实录

罗晟：大家好，我叫罗晟，来自NVIDIA的深度学习解决方案架构师。今天很高兴能够在这里和大家分享医疗领域的深度学习应用，以及NVIDIA为医疗领域提供的解决方案平台，希望今天的分享能给大家带来帮助，也希望本次分享可以起到抛砖引玉的作用，让各位能够为整个行业带来新的创意，帮助大家用AI和GPU加速医疗行业的应用，为医疗领域提供新的方案。

在正式开讲之前，我想先给大家分享一个关于医疗领域创业的故事，为什么要用深度学习做医疗呢？大家知道现在深度学习很火，但是并不是火什么，我们就应该做什么，我们用深度学习来做医疗，肯定有其背景原因，有它带来的好处。在美国，有这样一个深度学习应用的案例，就是一个工程师，带着自己的父亲去看病，医生诊断出他父亲是癌症的第四期，也就是尾期，医生直接让他父亲进行化疗，之后大概经历了一到两个礼拜的化疗期，化疗之后，他父亲也掉了很多头发，人也觉得很辛苦。后来，他正好有一个朋友是医生，然后这个医生就为他爸爸做了第二次诊断，才发现上一个医生的诊断是错误的，其实他父亲只是在癌症的第一期。而癌症第一期不需要化疗，只通过药物就可以控制住。这位AI工程师就下定决心，要用AI技术来改善医疗领域，去解决由于医生的一些失误导至的医疗问题，这也是为什么我们要用AI做医疗的原因。

对NVIDIA不熟悉的朋友，可能对NVIDIA的印象还停留在GPU的计算卡和游戏卡上，但其实从2007年NVIDIA提出CUDA用于作为GPU计算的编程语言开始，我们已经在医疗行业耕耘了十年。可以应用的领域除了计算之外，还有可视化，而现在，我们还可以用来做深度学习。有宝宝的小伙伴应该知道，做婴儿三维超声波检查的时候，看到婴儿的那些图像，其实从2009年西门子的超声波机器已经用NVIDIA的GPU来做渲染方面的工作。

不仅如此，GE的CT扫描仪，也用到了GPU的技术，实现实时重建，直接把传感器的数据映射到图像上，这样带来的好处就是我们能直接去看到相关的图像，不仅如此，还能够对图像进行优化，我们可以使用更低剂量的x射线来实现相同质量的图像，从而减少诊断对健康带来的损害。