背景
依据卫生福利部的国人死因统计，每年约 13,000 人死于慢性肝病、肝硬化及肝癌，其中慢性肝病及肝硬化为全国民众主要死因排名的第 9 位，肝癌则为全国主要癌症死因的第 2 位。肝脏相关疾病在台湾相当盛行，因此台湾肝脏医疗发展也相对发达。对于医师诊断而言，如何从肝脏断层扫描研判患者是否有肝脏组织肿瘤，以及进一步判断是否为恶性肿瘤，不仅需要丰富的临床经验，且因为观看扫描图与真正肉眼所见不同，医师会面临判断自信问题，需征求同侪提供的第二意见，才能确信自己判断是否无误，再加上肝细胞癌有相当高的复发概率，因此及早诊断将有助于日后治愈疗程与后续追踪。
中国医药大学附设医院人工智能医学诊断中心主任黄宗祺博士本身就是跨领域的代表之一，从电机跨足医疗影像到放射，与他合作此项计划的学生彼此之间有长达十多年的交情，他的学生林仰贤长期钻研 GPU 加速技术应用，并曾荣获 NVIDIA GPU Computing Poster 冠军，有深厚的 CUDA 技术开发经验，常常会与他交流业界最新的趋势。
自去年起开始在社群看到许多结合人工智能的生活应用，有鉴于此，黄博士带领的团队就兴起如何将人工智能技术导入肝脏电脑断层辨识的计划，希望透过导入新技术来协助医师进行诊断，延续病患的存活率与提供后续更精准的治疗。
挑战
兼具科学与理性、透过基于深度学习的人工智能，逐渐化身为医疗诊断提供有别于主治医生的第二意见提供者
即使影像辨识在人工智能领域已是相当主流的技术，但由于电脑断层图属于灰阶影像，有别于一般彩色照片，因此分析影像中的特征难度更高。
在黄博士的带领下，中国医药大学附属医院 AI 医学诊断中心研究员林仰贤与游家鑫博士，从平行运算的程式码撰写的基础开始做起，并倡导借由人工智能导入医院系统后能够为医疗诊断带来益处，说服各大医院提供大量且宝贵的电脑断层影像作为深度学习训练使用的海量数据资源。
在由中国医药大学附属医院 AI医学诊断中心所研发的系统中，除了能做基本的肝癌诊断，还能针对肿瘤转移可能性进行推估，判断是否为恶性肿瘤，并同时预测肿瘤可能会转移到其他哪些器官。利用医院从过去积累的大量数据作为深度学习的训练素材，让系统能够判断这些重要的资讯与影像中的弦外之音。
黄博士的团队过去主要运用 CPU 进行技术开发，而今采用 NVIDIA GPU 之后，GPU 的卓越平行运算效能在处理巨量资料时，可在 60 秒内完成 CPU 耗费 8 小时才能处理的任务。基于中心拥有的巨量临床医学影像资料，以及观察到大量市场案例，故此次的肝病诊断辅助计划一开始就决定采用 NVIDIA 的 CUDA 平行运算技术配合深度学习框架进行开发。
不过，相较其它人工智能发展蓬勃的国家，台湾在 GPU 加速的起步较慢，也难在大专院校系统找到相关的课程讯息，多需要仰赖自行学习，所幸在 GPU 加速技术发展领域，CUDA 相关应用已能从网络找到大量的相关开发资源。
解决方案
中国医药大学附设医院人工智能医学诊断中心主任黄宗祺博士表示：“计划初期在使用 NVIDIA 的解决方案时，在效能与运算表现上已有相当大幅度提升，如今面对更庞大的资料量与运算效能需求，导入DGX-1 势在必行。借由率先导入最先进的 AI 超级电脑系统，我们将为台湾的医疗产业与病患提供更先进的创新服务。”
现阶段黄博士的团队是使用 NVIDIA GPU 作为开发基础，辅以 19 家医院提供所搜集的断层扫描影像进行训练，目前的成果已足够说服学校以及其他合作机构加码投资，现今预计采购 NVIDIA 最新的 DGX-1 超级电脑为计划注入更强大的动能。
从目前的自组试验平台转到 DGX-1 超级电脑也是在此项计划中所必须的，毕竟在医疗领域中，可靠度与稳定性极为关键，专业级服务器所搭配的 Tesla 级 GPU 与整套系统，相较于现行的自组平台而言，更能提供令人信赖的表现。
同时，面对要能够处理累积 20 到 30 年以上的病理数据，与每个月 1 万到 2 万笔新增资料，也需要更强大的运算能力，而 DGX-1 具备高达 8 张以 NVLink 技术相连的 Tesla V100 GPU，仅需一套服务器就能达到 960 Tensor TFLOPS 的深度学习效能，能将 Titan X 需要费时 8 天的训练时间缩减至 8 小时，大幅提升效能。
影响
黄博士与其团队实验的最终目的是希望借由具备理性、客观的人工智能技术，作为辅助医生在进行医疗诊断时的最佳咨询者，同时对于患者来说，亦能够透过更具精确与稳定且快速的诊断流程，让医师能够对患者提供更精准的治疗，降低误诊、误判率，使华人在肝脏病变相关医疗技术更上一层楼，同时让台湾的成功经验能够造福全球医疗产业。
在今年台湾 GTC 大会上，中国医药大学附属医院 AI 医学诊断中心研究员林仰贤与游家鑫博士，也将以 CUDA 加速先进影像分析技术与深度学习于临床电脑断层扫描肝细胞肿瘤辅助诊断为题，针对他们如何运用 NVIDIA GPU 技术打造肝脏电脑断层影像辅助诊断系统进行演说。
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