NVIDIA 博客：Dyania Health 用 Synapsis AI 完成 Cleveland Clinic 7800 余例主动脉瓣置换患者病历回溯

OmniTools 11月13日消息，11月13日，NVIDIA 博客发文介绍医疗机构与初创公司如何借助 AI 支持临床团队、简化工作流程，并以新泽西临床 AI 公司 Dyania Health 的 Synapsis AI 为例，说明 AI 在病历分析环节的落地方式。

Synapsis AI 定位为临床推理引擎，可跨患者病历中的每条记录、报告与检验结果进行推理，把相隔数年的发现关联起来，输出一组可追溯至原始记录的临床信号，提示哪些患者需要关注以及原因。该系统运行在医疗机构自有防火墙内、由 NVIDIA 加速计算支持的服务器上，患者数据不对外共享。Dyania Health 使用 NVIDIA NeMo 开源库构建并训练临床模型，再用 NVIDIA TensorRT 和 TensorRT-LLM 优化，使其在医院自有 GPU 服务器上运行得更快。

Cleveland Clinic 已使用 Synapsis AI 支持一项覆盖 2005 年至 2021 年间 7800 多名主动脉瓣置换患者的研究，跨每位患者的记录（包括术后历年新增的心脏超声）进行推理，据此构建患者术后 3 年、5 年和 10 年瓣膜退化与再干预风险的预测模型。该平台完成了整个队列的病历回顾，而人工完成这一工作量需要数年。Cleveland Clinic 心脏、血管与胸科研究所所长 Lars Svensson 表示，利用技术汇集并分析有助于预测植入心脏瓣膜使用寿命的信息，是改善疗效、实现更个性化诊疗的一个有前景的步骤。

文章强调，临床医生始终处于中心位置，负责审核 AI 输出并主导决策；Synapsis AI 属于辅助工具，其提示的病历证据仍需医生确认后再采取行动。相同方法可应用于答案存在于病历之中的其他场景，例如筛选符合临床试验条件的患者、弥补心脏病学和肿瘤学的诊疗缺口以及填充临床登记数据。