在醫療研究領域居翹楚地位的倫敦國王學院（KCL），是歐洲首個在臨床上採用 NVIDIA DGX-2 與 NVIDIA Clara 平台的合作夥伴。KCL 將部署 NVIDIA 的人工智慧解決方案，重新思考放射學和病理學的實務內容，以期為英國國家醫療體系（NHS）的八百萬名患者提供更優質的服務。
NVIDIA 與 KCL 的研究人員和工程師，將與來自倫敦各大醫院的臨床醫師共同合作。這些醫院隸屬於 NHS 信託全市網路，包括國王學院醫院、蓋伊醫院、聖湯瑪斯醫院，以及南倫敦醫院和莫斯利醫院。研究、技術與臨床醫生三方合作，將加速發現重大的資料策略、特定人工智慧領域的問題，並且加快在臨床方面部署人工智慧技術。
KCL 生醫工程與成像科學學院院長 Sebastien Ourselin 教授說：「我們藉由這個良機，運用人工智慧的非凡能力，最終較過去更快速準確地進行診斷，讓患者擁有更佳的治療結果。此次合作把我們在醫學成像和病例方面的專業知識，與 NVIDIA 的技術兩相結合，讓英國各地的患者享受到更優質的醫護服務。」
首先是 KCL 將 DGX-2 的運算能力用於解決在先進成像與分析方面的難題。
DGX-2 系統的大容量記憶體和 2 petaflops 的運算能力，只要幾分鐘（無需花上幾天的時間）便完成訓練大型 3D 資料集的工作。
大規模的訓練工作是一項棘手的事，不過 DGX-2 可以讓 Niftynet 這一類醫學成像人工智慧工具變得更強大。Niftynet 是一項採用 TensorFlow 技術的開放源碼卷積神經網路平台，KCL 用它來研發醫學影像分析和影像引導療法。
倘若基礎設施與工具是發展人工智慧應用程式的核心，那麼資料便是讓這個核心能發揮其神奇能力的血液。能使用非集中式資料進行學習的「聯合學習」（federated learning），便是其中一個例子。
與 KCL 的臨床網路進行合作，以解開聯合學習在技術和資料治理方面的問題，可以帶來突破性的發展，例如更準確地對中風和神經損傷進行分類，以推薦最佳的治療方式或是自動判斷生物標記。
NVIDIA 的 Clara 平台便是用於部署這類突破性應用程式的計算平台。正如 Clara 一名取自於美國紅十字會創辦人 Clara Barton，設計這個平台的目的為幫助人們。它具有通用性、可擴展性，且可以取得需要在臨床工作流程裡運行的應用程式。
從開發到部署，NVIDIA 與 KCL 想要讓人工智慧變得更簡單，同時打造各項必要的工具、基礎架構和最佳實務內容，讓整個臨床生態系統都能享受到人工智慧的優秀能力。