IT廠商搶進特定產業應用

一般而言，IT廠商推出的產品與技術是中性的，若要支援多種應用形式，端賴用戶實務建置需求來搭配，因此，中間可能會有系統整合廠商協助規畫與導入，而為了因應各種場域的使用，因此，市面上也出現了具有不同產業經驗的系統整合廠商，例如，有些公司擅長處理金融業需求，有些公司則是專攻醫療產業，或是熟悉製造業、服務業等等。

然而，近年來許多IT廠商積極主推產業型應用方案，不再坐等企業提出需求再設法支援。過去以來，這方面的嘗試相當多，而且，IT廠商通常會把這樣的合作成果讓給協力廠商展示，雖然也會在自家網站公布相關方案，但多是文字敘述與用戶案例介紹。

如今IT廠商更加主動出擊的態勢越來越顯著。我們從GPU廠商Nvidia在醫療應用的發展，可看出端倪。

他們在2018年3月宣布發展醫療影像應用的專案Clara，搭配的產品是GPU加速器Tesla V100；同年9月，他們正式推出軟硬體整合平臺Clara，希望能夠將人工智慧結合新一代醫療器具，以此支援疾病的早期發現、診斷、治療，而在此時搭配的產品則是整合單板電腦的硬體開發套件Clara AGX，以及軟體開發套件Clara SDK。

2019年3月，Nvidia推出Clara AI toolkit，當中包含了Clara Train、Clara Deploy、Clara AGX等3套軟體開發套件，開發者可連至Nvidia的GPU容器映像雲端服務（NGC）取得這些SDK，並部署在AGX、搭配Nvidia T4推論加速卡的伺服器，以及DGX系列整合式應用伺服器。

到了2019年底，他們針對醫院病患資料隱私保護的AI分散式協同訓練需求，發表一套系統架構，結合Clara Train的聯合學習（Federated Learning），以及這一年新推出的EGX邊緣運算平臺。

今年5月，Nvidia宣布擴增Clara平臺應用，涵蓋到醫療照護領域。他們從原本專精的醫療影像，延伸至基因體學（Genomics）、智慧醫院（Smart Hospitals），各自對應的Nvidia產品，是Clara Parabrick與Clara Guardian這兩套軟體開發套件。

另一個值得關注的廠商，是身為公有雲服務龍頭的AWS，他們原本就提供物聯網與邊緣運算的相關解決方案，而在這幾週舉行的全球年度用戶大會上，他們也特別針對工業與製造業用戶推出了5套機器學習雲端服務。其中，針對工業流程處理的整合型應用，AWS新設置了Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Lookout for Vision；而因應邊緣端的視覺辨識處理需求，他們提供整合應用設備AWS Panorama Appliance，以及軟體開發套件AWS Panorama SDK。

在醫療照護與生命科學的用戶需求上，AWS也預告將推出名為Amazon HealthLake的雲端服務，以此協助這些組織單位完整匯集分散於各個資料孤島的數據與文件，並將這些不同格式的資料運用機器學習技術來進行正規化處理，目前已釋出預覽版。

這項服務會識別臨床的資訊、標籤，並根據時間線的檢視方式與標準化的標籤來建立事件索引，使其易於搜尋，同時，所有資料都會進行結構化處理，轉為醫療業界標準格式FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources），可提供個別病患與整體人口健康狀態的完整視角。

而對於FHIR的支援，並非是AWS慧眼獨具，同時，它也是當前醫療機構資料管理應用上的重大議題，恰巧呼應了本期我們所要報導的封面故事《醫療資訊交換國際新標準FHIR》。