长庚医院宣布用5年打造高速运算AI资讯中心，要让AI模型训练快5倍

长庚医院今日（11/12）宣布，要打造高速运算AI资讯中心，来加速长庚医院的医疗AI研发，提高自家实验室如医疗AI核心实验室、基因医学核心实验室等研发能量，预计5年分阶段完成高速运算AI资讯中心建置。

2018年成立医疗AI核心实验室，现有50、60个专案在进行

IT一直是长庚医院重视的领域。林口长庚医院院长暨医院决策会主任委员程文俊指出，早在2000年，长庚医院核心系统HIS就从大型主机走向开放式架构，2014年成为台湾第一家获医策会认可的智慧医院，并在2018年成立专属的医疗AI核心实验室，来研发多种医疗AI应用，目前就有“50、60个AI专案在进行，”长庚医疗AI实验室副主任林器弘补充，更有20、30个专案已经导入临床流程，正式使用。

长庚医院瞄准的AI领域涵盖影像判读、数位病理，像是几年前与云象科技打造的鼻咽癌辅助判读AI、骨盆骨折判读AI，今年也再次携手云象，挑战难度更高的血液病理判读AI。

不过，医疗AI涉及大量复杂的运算，现今当红的数位病理就是其一，光一张玻片影像就高达2GB至8GB，若要用来训练模型揪病灶，大多只能切割影像、分区块进行，难以用整张影像来训练。这也意味着，模型训练时间会更长久。

HPC中心建置后将达到100张Tesla V100 GPU算力

为加速研发，长庚医院在2018年医疗AI核心实验室成立时，就先购置4台专攻复杂运算的Nvidia DGX-1（含32张Tesla V100 GPU）超级电脑，现在，他们更进一步联手国众电脑、英特尔和思科来建置高速运算AI资讯中心，强化算力。

在这个高速运算环境中，长庚医院将使用搭载英特尔最新处理器的思科UCS服务器，同时搭配思科网络设备和流程管理软件（Workload Optimization Manager），来跨资料中心调度运算资源，大幅优化效能、降低成本，并快速评估应用软件与资源的相依性和使用率。特别的是，之后还有一套专门的机器学习程式来评估资源决策，能即时优化资源分配。此外，林器弘透露，该中心建置后，整个长庚体系将具备100张Tesla V100 GPU，成为台湾算力最强的医院。不过，长庚医院没有揭露这项资料中心计划的建置金额。

5年计划将分阶段导入，第一阶段将完成基础设施的建立，第二则是强化资安，再来是陆续提供AI服务。有了新算力加持，长庚医院预计，模型训练时间至少能加速5倍，整体影像辨识效能可优化10倍，而蛋白质分子动力演算可加快20倍，至于基因定序的验证计算，则能加快10倍，可让长庚旗下基因医学核心实验室、干细胞与转译癌症研究所、癌症基因体研究中心等单位也受益。

长庚医院拥有台湾20％的医疗资料，更在2019年成为第一家拿到国际HIMSS EMRAM第七级电子病历认证的台湾医院，再加上这项庞大的建置案，参与厂商也拉高了产品和技术的规格。思科总部将纳入国际级的国家数位加速计划（CDA），以总部的资安资源、网络解决方案和软硬件整合能力来支援。而英特尔总部也将专案纳入全球性的RISE科技计划，同样会提供总部的产品和技术支援。