五名 NVIDIA 初始合伙人 被提名為 2020-2021 人工智能技術沖刺 的決賽選手，這是一項旨在利用最新人工智能技術改善退伍軍人醫療保健的比賽。 sprint 由退伍軍人事務部（ VA ）主辦，旨在促進與業界和學術合作伙伴在人工智能工具方面的合作，這些工具利用聯邦數據解決退伍軍人的需求。有關競爭的更多詳細信息，請參見 官方新聞稿 。
參賽隊伍進行了由退伍軍人和其他專家組成的小組評審的演講和演示。來自工業界和大學的 44 個團隊參加了會議，解決了一系列衛生保健挑戰，如慢性病管理、癌癥篩查、康復、患者體驗等。
NVIDIA Initiation partners 的大多數解決方案都由 NVIDIA Clara 監護人 提供支持，這是一種用于患者監控、心理健康和患者護理的智能醫院解決方案。
- JumpStartCSR 創建了“ Holmz ” – 一種數據源不可知的可解釋人工智能（ XAI ），它提供了一種數字物理療法來預防和治療過度勞累/重復性壓力損傷。 Holmz 能在足底筋膜炎發生前 2 周預測足底筋膜炎并找出其根本原因，準確率為 97% ，在發生前 1 周為 99% ； Holmz 還能在疲勞相關跌倒發生前 15 分鐘預測足底筋膜炎并找出其根本原因，準確率為 99% 。在 AWS 上使用 TensorFlow 和 NVIDIA T4 GPU s ，訓練出的解速度快 4 到 5 倍。他們正在 VA 的物理醫學和康復小組試用他們的 XAI ，并擴展他們的數字物理治療解決方案，以包括美軍的性能改進和預測。
- Ouva 是一個自主的遠程監控和環境智能平臺，旨在提高患者安全和操作效率。他們的解決方案利用 NVIDIA Clara Guardian 中的 cuDNN 、 TensorRT 、 遷移學習工具包 ，并在 NVIDIA RTX 6000 GPU 上運行。在 VA-tech sprint 的過程中， Ouva 通過觀察從 40000 名患者的 EMR 中收集的 9 個生物標記物，能夠在臨床診斷前 24 小時預測膿毒癥感染。通過使用人工智能處理遠程醫療攝像頭的數據， Ouva 允許護士在遠程或隔離條件下監視更多的患者。他們已經開始在歐洲部署遠程護理監控解決方案，并在美國進行試點。他們的近期目標是將 Ouva 獨特的患者活動數據與電子病歷（ EMR ）相結合，以更準確地預測更多類似敗血癥的病例。
- 路徑決策支持軟件 ，一個 GPU 加速專家系統，為 2 型糖尿病患者推薦藥物治療方案。他們的解決方案是在 CUDA 上開發的，在 AWS 上使用 NVIDIA GPU ，實現了 20 倍的加速比。該軟件的建議顯示，糖化血紅蛋白（ HbA1c ）降低了 2 . 1 個百分點，計劃外糖尿病相關的醫療補助申請減少了 770 美元/患者/年。該團隊目前正在進行電子病歷整合，并擴大其可評估的藥物清單。
- Dialisa 是一個數字營養干預平臺，用于檢測慢性腎病（ CKD ）的發病和監測進展，并提供數字營養干預以延緩疾病的進展。他們在 AWS 上使用 TensorFlow 和 CUDA 在 NVIDIA GPU 上進行優化，利用美國國家人工智能研究所（ NAII ）在退伍軍人管理局提供的通用縱向數據集檢測 CKD 發病的準確率達到 93 . 2% 。 Dialisa 希望在退伍軍人社區展示他們的算法和遠程監控平臺的可行性，并歡迎更多的臨床合作伙伴在普通人群中進行試點研究。
- KELLS 是一個 AI 驅動的牙科診斷平臺，在 AWS P3 實例上使用 TensorFlow 和 PyTorch 對 NVIDIA T4 GPU s 進行了優化，實現了比以前使用的 AWS G4 實例高 3 倍的訓練效率。 KELLS 的技術已經證明，對于普通牙醫來說，檢測常見牙科疾病的準確率可以提高 30% ，尤其是檢測口腔疾病的早期癥狀，從而實現更及時有效的預防護理。他們繼續擴展他們的平臺，以支持不同數據模式的更多臨床發現，并提高患者牙科護理的質量和可及性。
“在這個競爭激烈的周期中，我們對提案的整體質量感到不知所措，這是對我們為退伍軍人服務的使命的極大敬意，”人工智能技術沖刺項目負責人 Rafael Fricks 說非常復雜的人工智能能力比以往任何時候都更容易獲得；幾年前，在非常專業化的高性能計算領域之外，這些建議是不可能實現的。”
NVIDIA 期待著在即將到來的試點實施計劃階段為這些成功的初始合作伙伴提供持續的支持，以及他們的人工智能解決方案將為服務于我們國家退伍軍人的重要 VA / VHA 醫療保健 任務做出的貢獻。
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