案例简介

科亚医疗公司的深脉分数DVFR采用NVIDIADGXStation，实现了对医学影像的有效处理和准确分析，将心血管CT-FFR的评估时间从传统方法的数小时缩短到5分钟，处理效率提高了几倍。

客户介绍及应用背景。

科亚医疗致力于深入研究医疗器械的研发和商业化，是中国人工智能医疗器械行业的智能医疗器械行业的领先企业。深脉分数DVFFR是科亚医疗的核心产品——创新医疗成像人工智能系统，是中国人工智能医疗器械NMPA的第一个认证产品。该产品以冠状动脉CTA数据为基础，依靠自主开发的深度学习技术，从结构和功能两个方面对冠状动脉狭窄和缺血进行评估。通过使用NVIDIADGXStion，可以实现更有效的评估和分析，帮助医生为冠心病患者的个性化治疗提供重要的决策信息。

客户挑战

科亚医疗公司开发了一种创新的医学成像人工智能系统，综合考虑不同规模的信息，自动提取心血管结构，进行精细重建和准确的血管功能分析。就具有明显个体差异的冠状动脉解剖学而言，深度学习网络架构超过100层，网络参数达到数百亿个数量级。人工智能模型需要基于大量的多维和多模态的医学图像进行训练，以确保算法评估的临床准确性和及时性。传统的图形图像处理算法和工具平台无法满足如此大规模的数据应用场景。只有突破传统的计算能力条件，迭代提高深度学习产品的诊断效率，才能快速有效地协助医生进行临床决策和患者的个性化治疗，实现人工智能技术，帮助精准医疗。

应用方案

为了解决开发过程中面临的巨大计算挑战，科亚医疗在NVIDIADGXStation的帮助下，配备了NVIDIAV100GPU，结合CUDACore和Tensorcore，优秀的AI超级计算机性能，大大提高了AI模型的训练效率，缩短了算法的迭代研发和部署周期，加速了精准医疗服务的落地应用。

同时，NVIDIAV100式多处理器(SM)架构，NVIDIAV100GPU支持多线程资源调度，在相同的总计算能力下减少计算节点数，大大降低计算系统架构的复杂性，帮助优化算法的稳定性，进一步提高算法临床评价结果的可靠性。

使用效果及影响。

深脉分数DVFFR大大提高了数据处理和训练的速度，将心血管CT-FFR的评估时间从传统方法的数小时缩短到5分钟以内，处理效率提高了几十倍。深脉分数DVFFR92%的检测精度可以在有创性冠状动脉造影前提供冠状动脉功能学的定量评价指标，帮助医生从整体和局部评价冠状动脉的血液供应，降低医生的工作强度，赋予临床诊疗全过程力量，减少临床检查项目，节约医疗资源。同时，可帮助临床减少72%不必要的有创冠状动脉造影，提高导管室运行效率，减轻患者手术疼痛和经济负担。

科医疗领域人工智能算法的稳定性和高效性非常重要，科亚医疗研发负责人表示。在NVIDIADGXStation的保障下，科亚医疗实现了AI模型研发的快速迭代，助力智能化、精准化医疗服务平台的技术创新和产品落地。