建立資料集、訓練工具和模型，以加快疾病早期預測和預防轉型採用人工智慧技術。
Scripps Research Translational Institute 與 NVIDIA 合作開發人工智慧和深度學習最佳實務內容、工具和基礎設施，讓人工智慧應用程式能加快利用基因學和數位健康感應器資料。
Scripps Research Institute 與 NVIDIA 兩強聯手，將成立基因學和數位感應器領域的人工智慧卓越中心。
「醫學領域的人工智慧技術前途一片大好。它最終將顯著改善醫療實務內容的準確性、效率和工作流程，並且有可能降低成本。然而這方面有很大程度上取決於驗證人工智慧演算法和證明臨床上的效果，尤其是從感應器和定序投入的資料，將發揮重要作用。」Scripps Research Translational Institute 創辦人暨所長 Eric Topol 說。
Dr. Topol 率領 Scripps Research Institute 旗下一支專注於個體醫學的團隊，而去年《Nature》期刊將 Scripps Research Institute 評為全球最具影響力的創新研究機構。
Scripps Research Institute 與 NVIDIA 將致力於推動採用機器學習和深度學習，以妥善利用數量呈現爆炸性成長的健康資料。速度更快、更平價的基因定序裝置，加上智慧手錶、血壓壓脈帶和血糖計等數位健康感應器，是誕生出這些資料的推手。
NVIDIA 的人工智慧專家與 Scripps Research Institute 的研究人員及臨床醫生將透過深度學習，還有更廣泛地利用機器學習來處理大量基因和感應器資料。
基因資料量每七個月會成長兩倍，而為了追上這個速度，研究團隊將開發深度學習方法，以提升偵測突變的能力，讓更多人能使用到平價的基因定序技術。
基因資料量出現驚人的增長幅度，正是在過去四年中採用需要投入大量資料之深度學習方法的基因研究論文，數量成長四十倍的原因。
過去十年內提到深度學習和基因學的出版物數量顯著激增。圖片來源：Gökcen Eraslan/Medium
深度學習能夠從突變偵測內容預測表型資訊，跟數位感應器的資料兩相結合之際，可以為疾病預防和人為介入治療開闢新局。
人工智慧的應用範圍不限於影像，還擴大到數位感應器和基因資料
這些作為都得在取得資料的情況下進行，而 Scripps Research Institute 則是坐擁全球最佳的資料庫之一。近期 Scripps Research Institute 入選成為美國國立衛生研究院領頭之「All of Us Research Program」全民健康研究計畫的主要參與單位。
這項有百萬名美國人參與、具開創性的研究案，是一項融合生物學、遺傳學、環境、資料科學和計算的最大型研究活動。
數量如此龐大的優質資料，需要用到世上最先進的人工智慧運算平台。卓越中心的使命是讓人工智慧應用程式能加快利用基因和感應器資料，讓我們能更長久地保持健康。