輝達如何將AI帶入醫療影像，縮短新藥開發時間？專訪黃仁勳欽點的醫療事業掌門人

「台灣（TAIWAN）的字母中，就有AI兩個字！」別以為輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳口中的AI，只和伺服器有關，生醫產業同樣是布局重點。不論在GTC大會還是在剛剛落幕的COMPUTEX舞台上，講到輝達協助設計出新的蛋白質結構、縮短新藥開發時間，這位「AI教父」總是特別得意。

一家三十年前從協助電玩玩家、遊戲開發商提升遊戲體驗出發的GPU公司，為什麼搖身一變成為加速新藥開發的推手？台灣在AI醫療的表現又是如何？

首次訪台的輝達全球醫療業務部門副總裁鮑威爾（Kimberly Powell），接受《今周刊》獨家專訪時透露，其實早在十六年前、也就是二○○八年，輝達就踏入醫療保健領域了。不是刻意為之，而是因為，當時輝達每一個賣出去的GPU不只能讓玩家打遊戲，也能讓有加速運算需求的人，透過CUDA平台架構在輝達GPU上寫出應用程式來跑，醫療保健領域因此與輝達接上線，「與AI加速運算找到輝達的背景一模一樣。」

隨著X光、超音波、CT掃描等在現代醫學愈來愈普及，除了產生大量的2D醫療影像數據需要分析與處理，更重要的是，人是立體的，2D醫療影像運用演算法堆疊、彙整成3D影像後，有助醫師下診斷，這也就是所謂的「醫療影像重建」。鮑威爾表示，這正是輝達踏入醫療保健領域的第一步，「醫療影像簡單說，就是人體解剖圖的數位化影像加上電腦視覺，跟我們正在做的影像重建是同件事。」

加速預測蛋白質3D結構

接下來，生物學家與製藥業也開始發現輝達。不論生物學還是製藥業的基礎，都是DNA、蛋白質與化學分子，鮑威爾說，組成DNA的「語言」是核酸序列，長度可達三十億個字母，但都是用A、T、C、G四個字母來排列組合，這些對電腦來說，都是可數位化、可結構化的數據，並能讓AI從中找到關聯性與規則。而化學分子的「語言」SMILES strings、組成蛋白質的「語言」是氨基酸，對電腦與AI來說，都是可數位化、可結構化的數據，成為輝達在製藥業能夠使得上力的起點。