通过推动个性化医疗、下一代诊所和开创性的生物医学创新，NVIDIA 正在变革医疗健康行业。通过我们遍布全球的合作伙伴、研究人员和开发者生态系统，助力医疗机构使用 AI 和加速计算解决方案，以改善患者护理、加速研究并解锁医学突破。我们正以可扩展的解决方案重新定义医疗健康行业的未来。
数字技术与物理 AI
助力书写医学新篇章
会议代码：S71353
会议时间：3 月 19 日早上 5:00 - 5:40（北京时间）
演讲嘉宾：
Kimberly Powell | NVIDIA 医疗健康副总裁
会议内容：
AI 正通过将数字技术与物理技术无缝融合来变革医疗健康行业，以应对行业的关键挑战。如今，AI 智能体可提供全天候的个性化医疗服务，极大地减轻了医疗团队的行政负担。与此同时，AI 与生物学的融合，让我们对生物过程有了全新且深入的理解，开拓出广阔的治疗前景。在物理领域，由 AI 驱动的医疗设备和机器人在优化运营效率的同时，提高了诊断和治疗的精准度。特定领域计算平台也在打造响应更及时、以患者为中心的医疗生态。这些进展有望在全球范围内改善健康状况，开启医学史上极具变革性的新篇章。
分享要点：
- 打造可灵活部署、适用于各类场景的数字健康智能体
- 建立药物研发 AI 工厂，了解前沿生物分子基础模型
- 模拟医疗服务流程、训练医疗机器人、优化医疗运营
GPU 加速生命科学行业智能化
会议代码：S71836
会议时间：3 月 17 日上午 10:30 - 11:10（北京时间）
演讲嘉宾：
张晓明 | BioMap 副总裁
会议内容：
生命科学行业正在全面拥抱智能化，构建基础大模型是加速智能化的先进范式。我们开发了生命科学跨模态的基础大模型，覆盖 DNA、RNA、蛋白质、细胞、生物视觉、生物文本 7 个模态。我们利用 GPU 加速，以 FP8 精度优化了多专家（MOE）大型模型的训练，并基于 Megatron 为生命科学构建了统一的多模态训练框架。此外建设生物和 AI 融合的分布式推理引擎，大大加快了该行业向智能转型的步伐。
分享要点：
- 2100 参数全模态生命科学基础大模型
- 基于 MOE 和 FP8 的蛋白质大型模型的优化实践
- 基于超长序列的 DNA 大模型训练技术
- 生物 AI 融合异构推理引擎
- 高性能蛋白质结构预测助力小蛋白设计从 10.8 年到 13 天
构建面向微尺度建模和
设计需求的大原子模型生态
会议代码：S71873
会议时间：3 月 17 日上午 11:30 - 12:10（北京时间）
演讲嘉宾：
张林峰 | DP Technology 联合创始人兼首席科学家
会议内容：
AI 的快速发展正在推动分子建模、仿真和设计领域的重大变革。我们将探索 AI 辅助分子建模的突破和进展，重点关注从多尺度方法到大型预训练模型的转变，以及由此产生的软件、数据和模型生态系统。特别地，我们将强调 NVIDIA GPU 带来的高性能计算能力的重要性，并探讨构建一个覆盖元素周期表的大原子模型（LAM）的可能性，并以此为基础，展望 LAM 赋能的行业未来。
分享要点：
- AI 驱动的创新：了解 AI 如何通过从传统方法转向大规模预训练模型来改变分子建模
- 大原子模型（LAM）：探索涵盖整个周期表的 LAM 概念，在仿真和设计方面发掘新的可能性
- 生态系统开发：了解不断发展的软件、数据和模型生态系统，这些生态系统支持在各行各业中应用 LAM
- 真实应用：了解 LAM 如何在材料科学、制药和其他关键领域实现突破
- 分子设计的未来：深入了解由 LAM 支持的行业的未来，以及这些技术如何塑造未来的创新
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