在1966年經典科幻片《神奇旅程》（Fantastic Voyage）裡，一隊醫生和一艘太空時代的潛水艇縮小了尺寸，注射進一名受傷的科學家體內，企圖清除腦部血塊。
顯微醫療團隊雖尚且無法進入人體進行醫治，人工智慧、深度學習及 GPU 的組合卻是給了我們類似的思考角度，從詳細展現消化道的內部開始。
來自波蘭的新創公司 CTA.ai 開發出一套名為「GastroView」的軟體，能分析以膠囊形態吞下肚之微型攝影機所拍攝的消化道影片，大幅加快診斷結腸與腸道異常情況的速度，還提高了診斷正確率。
並且讓患者在接受這些讓人感到不適的診斷方法時，能稍稍獲得緩解。
CTA.ai 創辦人暨執行長 Mateusz Marmolowski 說 GastroView「能以較傳統內視鏡更舒服的方式來檢查消化道」。
2013年 Marmolowski 與共同創辦人 Marek Trojanowicz 成立公司之際，原本著重於虛擬和擴增實境相關技術，不過很快便轉移重點，將兩人在應用機器學習和影像處理的長才用於解決處理醫療影像的難題。
因此而誕生出 GastroView，位在波蘭格但斯克（Gdansk）的總公司開發機器學習技術，而位在美國麻州劍橋市麻省理工學院裡的同事，則是致力於開發影像辨識技術。
乾杯啦！
GastroView 的作法是讓患者吞下藥丸大小的膠囊，內有兩具攝影機、LED 燈具、CMOS 影像感光元件、裝在機板上的電池、發射器和天線。在吞下的八小時後，攝影機拍攝和錄製消化道的影片，並以無線方式傳送到患者身上的資料錄製裝置。
將資料上傳到 GastroView 後，將影片拆解成一連串五萬到十萬張內視鏡影像，深度學習演算法會用於自動察看有無息肉、出血及其它異常情況。
與傳統內視鏡相比，這個作法將用於分析影像的時間減少 70%、將相關費用降低 50%、找出和診斷出的異常情況數量增加，且患者也覺得比較舒服。
「自動診斷支援工具不只能讓醫師在檢查時更輕鬆，也能提高檢查的靈敏度。」Marmolowski 說。
運用深度學習與 GPUs
CTA.ai 使用搭載四具 NVIDIA TITAN X Pascal GPU 的伺服器（Marmolowski 表示它的執行速度較 CPU 快上十倍），以訓練 GastroView 所依賴用以偵測、辨識疾病及異常情況的深度學習演算法與卷積神經網路。多數訓練採用 Caffe 開放源碼架構的客製化 wrapper，搭配 CUDA 和 cuDNN 函式庫。
Trojanowicz 說他們最終希望提高這些運算裝置的安裝數量，以增加彈性和擴充性，也獲得更佳的規模經濟，以吸引醫療科技公司的客戶。］
「GPU 扮演著重要的角色。」Marmolowski 說。
CTA.ai 還著眼於為 GastroView 背後的技術開拓更多醫療領域的用途，Trojanowicz 說尤其是他們正致力於將自家的深度學習及機器學習技術，用於腦部 CT 掃描影像和腹部超音波上。