長庚醫院宣布用5年打造高速運算AI資訊中心，要讓AI模型訓練快5倍

長庚醫院今日（11/12）宣布，要打造高速運算AI資訊中心，來加速長庚醫院的醫療AI研發，提高自家實驗室如醫療AI核心實驗室、基因醫學核心實驗室等研發能量，預計5年分階段完成高速運算AI資訊中心建置。

2018年成立醫療AI核心實驗室，現有50、60個專案在進行

IT一直是長庚醫院重視的領域。林口長庚醫院院長暨醫院決策會主任委員程文俊指出，早在2000年，長庚醫院核心系統HIS就從大型主機走向開放式架構，2014年成為臺灣第一家獲醫策會認可的智慧醫院，並在2018年成立專屬的醫療AI核心實驗室，來研發多種醫療AI應用，目前就有「50、60個AI專案在進行，」長庚醫療AI實驗室副主任林器弘補充，更有20、30個專案已經導入臨床流程，正式使用。

長庚醫院瞄準的AI領域涵蓋影像判讀、數位病理，像是幾年前與雲象科技打造的鼻咽癌輔助判讀AI、骨盆骨折判讀AI，今年也再次攜手雲象，挑戰難度更高的血液病理判讀AI。

不過，醫療AI涉及大量複雜的運算，現今當紅的數位病理就是其一，光一張玻片影像就高達2GB至8GB，若要用來訓練模型揪病灶，大多只能切割影像、分區塊進行，難以用整張影像來訓練。這也意味著，模型訓練時間會更長久。

HPC中心建置後將達到100張Tesla V100 GPU算力

為加速研發，長庚醫院在2018年醫療AI核心實驗室成立時，就先購置4臺專攻複雜運算的Nvidia DGX-1（含32張Tesla V100 GPU）超級電腦，現在，他們更進一步聯手國眾電腦、英特爾和思科來建置高速運算AI資訊中心，強化算力。

在這個高速運算環境中，長庚醫院將使用搭載英特爾最新處理器的思科UCS伺服器，同時搭配思科網路設備和流程管理軟體（Workload Optimization Manager），來跨資料中心調度運算資源，大幅優化效能、降低成本，並快速評估應用軟體與資源的相依性和使用率。特別的是，之後還有一套專門的機器學習程式來評估資源決策，能即時優化資源分配。此外，林器弘透露，該中心建置後，整個長庚體系將具備100張Tesla V100 GPU，成為臺灣算力最強的醫院。不過，長庚醫院沒有揭露這項資料中心計畫的建置金額。

5年計畫將分階段導入，第一階段將完成基礎設施的建立，第二則是強化資安，再來是陸續提供AI服務。有了新算力加持，長庚醫院預計，模型訓練時間至少能加速5倍，整體影像辨識效能可優化10倍，而蛋白質分子動力演算可加快20倍，至於基因定序的驗證計算，則能加快10倍，可讓長庚旗下基因醫學核心實驗室、幹細胞與轉譯癌症研究所、癌症基因體研究中心等單位也受益。

長庚醫院擁有臺灣20％的醫療資料，更在2019年成為第一家拿到國際HIMSS EMRAM第七級電子病歷認證的臺灣醫院，再加上這項龐大的建置案，參與廠商也拉高了產品和技術的規格。思科總部將納入國際級的國家數位加速計畫（CDA），以總部的資安資源、網路解決方案和軟硬體整合能力來支援。而英特爾總部也將專案納入全球性的RISE科技計畫，同樣會提供總部的產品和技術支援。