開發者可利用 Clara Holoscan 構建應用，用以處理多模態傳感器數據、運行基于物理性質的模型、加速 AI 推理和實時渲染高質量圖形

AI 醫療設備技術創新為醫療健康專業人員提供更好的決策工具，在機器人輔助手術、介入放射學和放射治療規劃等方面提供幫助。

為了在臨床應用方面實現這一點， AI 醫療設備必須具有一個加速流程來實時處理和預測數據，并將其可視化。

NVIDIA Clara Holoscan 是醫療健康行業的新計算平臺，基于NVIDIA AGX Orin，能為可擴展、軟件定義、端到端流媒體數據處理的醫療設備提供所需的計算基礎設施。

作為一個可將醫療設備與邊緣服務器無縫連接的端到端平臺，NVIDIA Clara Holoscan 可助力開發者創建 AI 微服務，用以在設備上運行低延遲串流應用，同時將更復雜的任務傳至數據中心資源。

讓不可能的夢想落地

實現實時工作流程

幾乎每臺智能醫療設備都具有類似的處理流程。該流程始于傳感器，歷經數據域，然后實現可視化，便于人類進行決策。工作流程每個階段所需的計算水平視所用設備（CT 掃描儀、內窺鏡或 ICU 室內攝像機）而有所差異。

NVIDIA Clara Holoscan 可加速以下每個階段：

高速 I/O：NVIDIA GPUDirect RDMA 借助 NVIDIA ConnectX 智能網卡或第三方 PCI Express 卡，可以將數據直接流式傳輸到 GPU 顯存，以便實現超低延遲下游處理。

物理處理：在數據傳輸到 GPU 后，CUDA-X 和 NVIDIA Triton 推理服務器將加速基于物理性質的計算或 AI 處理，將傳感器數據轉換到圖像域。例如，X 射線和 CT 中的圖像重建或超聲波中的波束成形。

圖像處理：使用 NVIDIA Triton 將圖像數據輸入到 AI 模型中，用以檢測、分類、分割或目標追蹤。

數據處理：使用 NVIDIA cuCIM 庫將傳感器的圖像數據流與之前獲取的其他圖像相結合，開發者可以使用電子健康記錄等補充信息對數據進行配準或者增強。

渲染：通過 Clara 渲染服務器，開發者可以實時地將設備數據和預測數據進行3D可視化，或使用 NVIDIA Omniverse 進行交互式電影級渲染，或使用 CloudXR 來增強現實。例如，給臨床醫生一個更好的器官或腫瘤分割圖像。

作為可擴展的體系架構，Clara Holoscan 能夠從醫療設備擴展到 NVIDIA 認證邊緣服務器，再到數據中心或云中的 NVIDIA DGX 系統。開發者可通過此平臺，按需在其醫療設備中充分添加或減少計算和輸入/輸出功能，從而平衡延遲、成本、空間、性能和帶寬的需求。

加速醫療設備生態系統

許多醫療設備公司正在將 AI 和機器人技術融入其中，在機器人手術、移動 CT 掃描、支氣管鏡檢中使用 NVIDIA 加速計算平臺。

NVIDIA Clara Holoscan 旨在通過幫助設備制造商從設備縱向擴展到數據中心，并通過利用領域眾多的 NVIDIA AI 解決方案實現橫向擴展，以便更好地支持此類應用。

為了加速多種傳感器輸入的實時醫療設備的發展，Clara Holoscan 平臺支持來自 NVIDIA Inception AI 和數據科學初創公司加速器計劃成員的 I/O 卡，包括：

AJA 視頻系統 - 用于內窺鏡檢查和手術可視化應用的視頻采集卡。

KAYA 儀器 - 用于顯微鏡和科學成像儀器的視頻采集卡。

us4us - 用于軟件定義超聲波解決方案開發的研究型前端設備。

Verasonics 是超聲波研究前端硬件的領導者，它將支持 Clara Holoscan使用高速網絡技術將數據直接流式傳輸到 NVIDIA GPU。

Clara·Holoscan SDK：一次開發，任意部署

借助 Clara Holoscan，開發者可以自定義應用，將其作為設備和服務器上的一系列模塊化微服務運行。由于 Clara Holoscan 是由軟件定義，醫療設備公司可以隨著時間的推移持續不斷地升級和改進其解決方案。

Clara Holoscan SDK 通過加速庫、AI 模型和超聲波、數字病理學、內窺鏡檢查等參考應用支持此項工作，以幫助開發者利用嵌入式和可擴展的混合云計算。有了端到端的部署平臺，企業可以更容易地升級應用，為醫學的日常實踐帶來新的研究突破。

責任編輯：haq