AWS Marketplace で入手できる NVIDIA の AI Enterprise ソフトウェアの一部として、開発者は標準 API を通じて拡張される AI モデル ライブラリにアクセスできるようになります。
Amazon SageMaker および AWS ParallelCluster とのこの統合は、AWS 上の機械学習モデルおよびハイパフォーマンス コンピューティング クラスターのデプロイと管理を合理化するように設計されています。
さらに、AWS HealthOmics を使用して NIM をオーケストレーションし、生物学的データ分析用に調整することができます。
で ブログ投稿 統合の発表の際、NVIDIA は、NIM には、ゲノム データ分析の高速化と最適化を専門とする NVIDIA が開発したソフトウェア プラットフォームである Parabricks から派生したゲノミクス モデルが組み込まれていると述べました。
これらのワークフローは、AWS HealthOmics 上でも Ready2Run ワークフローとしてアクセスできるため、お客様は事前に構築されたパイプラインをデプロイできます。
NIM マイクロサービスは、タンパク質やゲノム配列の解読、アバターやデジタル ヒューマン向けの会話型 AI やビジュアル GenAI に最適化された AI モデルを提供します。
検索拡張生成などの技術を利用して組織固有のデータについてトレーニングを受けたこれらのアシスタントは、内部データ ソースを利用して研究を統合できます。
同社は、これらのアプリケーションは、組織固有のデータを活用して研究を統合し、生産性を向上させることで、患者サポートと臨床医の支援を強化できると述べた。
なぜこれが重要なのか
GenAI ツールの開発の合理化は、ヘルスケアおよびライフ サイエンス業界全体に重大な影響を与える可能性があります。
複数の新興企業がすでに、創薬ワークフローを加速し、タンパク質設計のための生成モデルをトレーニングし、クラウドベースのデータ分析で研究者を支援する可能性を活用しています。
それにもかかわらず、彼らは固執します AIの精度への懸念 比較的新しいテクノロジーを医療のあらゆる側面に組み込むことの広範な影響について、Wolters Kluwer Health による 4 月の調査では、医師の 70% 近くが GenAI の利点を熱心に受け入れる。
より大きなトレンド
3 月に、NVIDIA Healthcare は 25 の新しいクラウド非依存マイクロサービス ヘルスケア開発者が、クラウドまたはオンプレミスで展開されているかどうかにかかわらず、さまざまなユースケースやデジタル ヘルス イニシアチブにわたって GenAI をアプリケーションに統合できるようにします。
Johnson & Johnson MedTech とのパートナーシップにより、NVIDIA の 外科手術における AI テクノロジー リアルタイム分析を強化し、手術室での外科的意思決定、教育、コラボレーションにおける AI アルゴリズムの適用を拡大します。
約 1 年前、同社は Microsoft Azure機械学習を備えたAIエンタープライズプラットフォームは、100 を超える NVIDIA AI フレームワークとツールを使用して、カスタマイズされた AI アプリケーションを構築、展開、管理するための拡張サポートをヘルスケア顧客に提供します。
記録上
「NIM への簡単なアクセスにより、すでに AWS を使用している何千ものヘルスケア企業やライフサイエンス企業が、複雑なモデル開発や実稼働のためのパッケージングを行うことなく、より迅速に生成 AI を導入できるようになります」と NVIDIA はブログ投稿で述べています。 「また、開発者がアミノ酸配列、MRI 画像、平文の患者健康記録など、さまざまなモダリティにわたって AI モデルを組み合わせるワークフローを構築するのにも役立ちます。」
ネイサン・エディは、ベルリンを拠点とするヘルスケアおよびテクノロジーのフリーランサーです。
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