NVIDIA的推理和生成式AI模型NV-Reason和NV-Generate专为医学影像开发设计，现已上线HOPPR AI Foundry。该平台面向开发者和研究人员，可在安全合规的环境中训练、评估和微调医学影像AI。
这一整合可能预示着专门影像应用的AI模型开发方式将发生转变，先进的计算能力与特定领域的基础设施得以结合。
HOPPR是一家成立于2019年的初创公司，估值3000万美元，旨在通过技术与临床洞察的融合，让医学影像领域的AI开发更快、更透明。
该公司汇聚了临床医生、AI工程师和科学家的专业知识，致力于加速基础模型的部署，从而在临床实践中产生切实影响。
开发者可以在AI开发工作流中，利用NV-Reason的多模态推理能力进行胸部X光片解读。该模型在提供诊断或随访建议等模型输出的同时，还会给出结构化的分析推理步骤，清晰展示模型为何得出特定结论。
与此同时，NV-Generate能够生成逼真的3D医学图像，并附带对应的分割掩膜和解剖标注。例如，一张图像可以识别出扫描中的感兴趣区域（如肿瘤、器官或组织），并解释为何推荐特定诊断。
这种AI输出可解释性的方法，有望解决在透明度至关重要的高风险环境中部署AI系统所面临的关键挑战之一。
基础设施与合规性考量
HOPPR AI Foundry基于NVIDIA A100和H100 GPU构建，旨在支持医学影像AI的开发，同时保持强大的数据控制并遵守国际规则。其中包括用于存储、传输和打印医学图像的DICOM（数字医学影像通信标准）。该平台的架构反映出AI开发中合规性日益重要，特别是在处理敏感数据的领域。
该Foundry还通过HOPPR的前沿部署服务支持模型微调，这是一种合作模式，将HOPPR的机器学习和行业专业知识与客户团队的影像应用需求相结合。这种协作方式使组织能够在不从头构建全新基础设施的情况下，将基础模型适配到特定应用场景。
扩展基础模型访问权限
NVIDIA开源模型在HOPPR AI Foundry上的可用性，扩大了开发者为医学影像构建AI应用时能够使用的基础模型范围。
NVIDIA医疗与医学业务发展总监David Niewolny表示：“下一代医学影像AI将结合多模态推理与生成高保真临床数据的能力。像HOPPR AI Foundry这样的平台，使开发者能够基于NVIDIA加速计算训练和部署医学影像，并提供医疗创新所需的性能和规模。”
HOPPR首席执行官兼联合创始人Khan Siddiqui博士指出：“医学影像AI正进入一个新时代，模型能够推理图像并生成新的临床数据，从而加速应用开发。HOPPR AI Foundry集成了安全基础设施、精选数据集、微调工具和先进AI模型，帮助开发者构建下一代影像AI应用。”
NVIDIA与HOPPR的整合是在2026年3月16日至19日于加州圣何塞举行的NVIDIA GTC 2026大会上宣布的。该大会设有1000场会议、2000名演讲者和超过450家赞助商，凸显了各行业对AI基础设施和应用开发的广泛兴趣。
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