医療とヘルスケアにおける Nvidia の AI の野心は明らかになっている

先週、 エヌビディア ジョンソン・エンド・ジョンソンとの契約を発表 手術における生成 AI の使用、 そして GEヘルスケアとの提携 医療画像を改善します。 ヘルスケアの発展 2024 GTC AI カンファレンスこれには、AI を活用したヘルスケアに特化した約 20 個の新しいツールのリリースも含まれており、将来の Nvidia の非テクノロジー分野の収益機会にとって医療がいかに重要であるかを示しています。

「今日 Nvidia がこれほど人気がある理由は、以前は簡単に実行できなかったこと、またはこのようなことを実行しなければならなかった場合、おそらく数倍の時間、資金、コストが必要だったものを実現するための配管とテクノロジーを基本的に提供したからです。 」とムーディーズ・レーティングスのテクノロジーアナリスト兼シニアバイスプレジデントであるラジ・ジョシ氏は述べた。 「ヘルスケアは、バイオテクノロジー、化学物質、創薬など、非常に強力な分野です。」

Nvidia の株価は年初から 100% 近くまで上昇しており、バイオテクノロジー業界は投資家が引き続き賭けている未開発の可能性の一例です。 AI は創薬プロセスをスピードアップし、当初のターゲットとして開発された疾患では効果が得られなかった可能性のある薬剤の用途を見つけることもできます。

「過去 18 か月ほどの間、目に見える成果と、製薬業界、医療技術業界、バイオテクノロジー業界で AI がどのように役立ったかという非常に説得力のある使用例のため、私たちは誇大広告というよりは希望だと信じる傾向がありました。」とアルダ ウラル氏は述べました。 EY アメリカの健康およびライフサイエンス業界のマーケットリーダー。

ウラル氏は、新薬開発は危険なプロセスであり、構想から臨床研究まで少なくとも10年かかる可能性があると述べた。 また、これは失敗する可能性が高く、数十億ドルの費用がかかるプロセスでもあります。

EYが2023年後半に調査したバイオテクノロジー企業のCEOの約41％は、自社で生成AIを利用できる「具体的な」方法を検討していると回答した。 「この業界で30年間働いてきた私の経験からすると、これは非常に高い数字です」とウラル氏は語った。 「これは、他のテクノロジーよりもはるかに早く認識されている AI で見られる非常にユニークな機能です。」

Nvidia がカンファレンスでヘルスケアに焦点を当てたことは、同社が長年抱いてきた野心を倍増させるものでした。 2 月の投資家との決算会見で、Nvidia は自社のテクノロジーが医療分野に適応されるいくつかの方法について言及しました。 のような企業 リカーション医薬品 生成: 生物医学は、ハイパースケールまたは GPU に特化したクラウド プロバイダーの助けを借りて生物医学研究を拡大しており、そのプロセスを促進するために Nvidia AI インフラストラクチャを必要としています。

Nvidia の最高財務責任者、コレット・クレス氏は、「医療分野では、デジタル生物学と生成 AI が、創薬、手術、医療画像、ウェアラブル デバイスの再発明に役立っています」と述べています。 「当社は過去 10 年にわたり、ヘルスケア分野の深い専門知識を構築し、NVIDIA Clara ヘルスケア プラットフォームと、コンピューター支援創薬のための AI 基盤モデルを開発、カスタマイズ、展開するための生成 AI サービスである NVIDIA BioNeMo を作成してきました。」

去年、 NVIDIA は Recursion に 5,000 万ドルを投資 創薬プロジェクトのために。 Recursion は、クラウド プラットフォーム上で NVIDIA の AI モデルをトレーニングするために、生物学的および化学的データを入力しています。 同社はロシュ社とも協力している。 ジェネンテック 新しい薬やより良い治療プロトコルを開発するため。 2021年には以下とも提携した シュレーディンガー 創薬のために。

これまでの NVIDIA のヘルスケアにおける最大の強みの 1 つは、創薬開発専用に作られた生成 AI クラウド サービスである BioNeMo プラットフォームです。

「他人が何かをできるように半導体やコンピューティングプラットフォームを設計することと、顧客に販売できる本格的なテクノロジーのパッケージを構築できることは全く別のことだ」とジョシ氏は語った。 「あなたがバイオテクノロジー企業であれば、Nvidia から完全なテクノロジーを導入し、『この情報テクノロジーをどのように使用するか』を考えるのではなく、ただそれに取り組み始めるとします。」

バイオテクノロジーに焦点を当てた生成 AI プラットフォームには、医薬品開発プロセスを超えて製薬会社のコストを削減する機能があります。 多くの企業はコストを節約するために、製造だけでなくサプライチェーン、財務、管理機能のバックオフィスプロセスをオフショア化しました。 しかし、地政学的な緊張が高まり、米国に雇用を取り戻すことが重視される中、海外への雇用の移転コストは増大している。

「AIを活用したロボティック・プロセス・オートメーションのおかげで、AIを活用して自宅でそれをはるかに低コストで行うことができるようになりました」とウラル氏は語った。 「つまり、医薬品開発のスピードアップに役立つだけでなく、会社の運営コストの削減にも役立ちます。つまり、より多くの資本を医薬品開発に投入でき、より多くの治療法をより早く見つけることができるのです。」

ヘルスケア分野は、10 年前にゲーム用グラフィックス カードを設計していた企業がどこまで到達したかを示す一例です。 「2012年にスタンフォード大学で何人かの人々が実際に彼のグラフィックカードを使ってある種の数学的問題を解くのを見たとき、ジェンセンが先見の明を持っていたことは彼らの功績だと言わなければなりません」とジョシ氏は語った。 「彼はこう言いました。『ご存知のように、これは実際に、一般的なコンピューティングと呼ばれるもの、つまり私たち全員が日常的に毎日行っていることを行うために使用できます。』」

しかし、医療分野で明らかになりつつある AI の利点を十分に理解するには、リーダーは国内最大の労働力の 1 つからさらに多くのサポートを得る必要があります。 EY の「ビジネスにおける AI の不安」調査によると、健康科学およびウェルネス部門の従業員の 3 分の 2 以上が AI の使用について懸念を抱いており、10 人中 7 人が職場での AI の導入について不安を感じています。