Как NVIDIA создает виртуальный полигон для медицинских роботов: беседа с Дэвидом Ниволни

В этом эпизоде ​​Дэвид Нивольни, старший директор и глобальный руководитель отдела развития бизнеса в сфере здравоохранения и медицины в NVIDIA, присоединяется к Омару Хатибу, чтобы обсудить, как ускоренное на графических процессорах моделирование, инфраструктура с открытым исходным кодом, искусственный интеллект и программно-определяемые платформы могут изменить будущее медицинской и хирургической робототехники. Разговор сосредоточен на одном из самых больших ограничений в медицинской робототехнике: опыт до реального мира. Медицинским роботам необходимо ознакомиться с различными анатомическими особенностями, поведением устройств, взаимодействием тканей, условиями работы датчиков, шумом изображения и редкими крайними случаями, прежде чем они смогут работать надежно, однако сбор этого опыта физически дорог, медленен и сложен для воспроизведения. Подход NVIDIA к моделированию создает виртуальную тренировочную площадку, где разработчики могут моделировать эти переменные, генерировать сложные сценарии и оценивать стратегии роботов, прежде чем переходить к аппаратному тестированию. Дэвид и Омар также обсуждают, почему реалистичное симуляционное моделирование важно не только для визуального реализма. Разработчики могут систематически изменять анатомию, жесткость, трение, поведение катетера, условия визуализации и другие переменные, которые трудно воспроизвести по требованию в физической среде, что помогает командам раньше понять поведение системы, сохраняя при этом важность тестирования и проверки в реальных условиях. В этом эпизоде ​​более подробно рассматривается решение NVIDIA использовать модель с открытым исходным кодом для моделирования в здравоохранении. Вместо того чтобы заставлять каждую медико-технологическую компанию создавать собственную инфраструктуру с нуля, NVIDIA создает общую основу, которая может сократить объем недифференцированной инженерной работы, позволяя компаниям выделяться за счет собственных данных, качества моделей, клинических рабочих процессов и влияния на пациентов. Одним из наиболее ярких примеров является бенчмарк NVIDIA, в котором параллельно работают 8192 роботизированные обучающие среды, что сокращает один рабочий процесс обучения с подкреплением примерно с пяти часов до двух минут. Такое ускорение может превратить моделирование из эпизодического научно-исследовательского упражнения в повседневную работу разработчика. Омар и Дэвид также рассматривают более широкий сдвиг в сторону программно-определяемых медицинских технологий с поддержкой ИИ, где медицинские устройства все чаще становятся платформами для новых приложений, автоматизации и интеллекта, а не остаются статичными аппаратными средствами. Для основателей медицинских технологических компаний, разработчиков робототехники, инвесторов, врачей и руководителей здравоохранения этот эпизод предлагает более глубокий взгляд на то, как NVIDIA создает инфраструктуру, которая может ускорить развитие медицинской робототехники, инноваций в программном обеспечении и следующего поколения интеллектуальных платформ здравоохранения. ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ Этот подкаст предназначен только для информационных и образовательных целей и не является финансовой, инвестиционной, юридической или медицинской консультацией. Выраженные мнения принадлежат ведущим и гостям и не обязательно отражают позицию State of MedTech LLC. Ничто из обсуждаемого не является рекомендацией к покупке, продаже или удержанию каких-либо инвестиций или ценных бумаг. Проведите собственную комплексную проверку и проконсультируйтесь с квалифицированными финансовыми, юридическими, медицинскими или другими специалистами, прежде чем принимать решения. Разбор эпизода: 00:00 Как Nvidia может трансформировать хирургическую робототехнику 01:12 Вступление + Знакомство с Дэвидом Нивольни 02:03 Самый большой сдвиг, происходящий в хирургической робототехнике 04:19 Почему роботам нужно больше реального опыта 10:22 Маркетинговое проектирование и инновации в медицинских технологиях 12:30 Почему Nvidia выбрала открытый исходный код для здравоохранения 15:12 Создание открытой экосистемы ИИ для медицинских технологий 17:48 Как открытый исходный код может изменить медицинские устройства 19:05 Переход к программно-определяемым медицинским технологиям 27:33 Как Nvidia сократила время обучения роботов с 5 часов до 2 минут 30:20 Может ли ИИ создать новое поколение стартапов в сфере медицинских технологий? 31:59 Как ИИ может изменить инвестиции и слияния и поглощения в сфере медицинских технологий 34:10 Что создаст конкурентное преимущество в медицинских технологиях? 38:34 Nvidia, Edge AI и будущее медицинской робототехники 41:02 Следующий рубеж в хирургической робототехнике 41:49 Почему медицинские технологии вступают в золотой век 42:56 Заключительные мысли 43:17 Заключение Вы генеральный директор компании, работающей в сфере медицинских технологий, и вам нужна помощь в маркетинге для привлечения инвесторов и расширения воронки продаж? Посетите GrowMyMedtech.com, чтобы заказать ...