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構(gòu)建AI醫(yī)學(xué)影像生態(tài)系統(tǒng) NVIDIA MONAI讓醫(yī)療人工智能加速落地

人工智能
在RSNA大會(huì)上,NVIDIA分享了助力構(gòu)建AI醫(yī)學(xué)影像生態(tài)系統(tǒng)的實(shí)踐。其中,MONAI是一個(gè)采用NVIDIA技術(shù)加速的開(kāi)源醫(yī)學(xué)影像AI框架,其下載量目前已超65萬(wàn)次。借助MONAI應(yīng)用包(MAP),MONAI就能更輕松地將模型集成到臨床工作流中。

這些年,醫(yī)療人工智能迎來(lái)快速發(fā)展,影像AI、新藥研發(fā)AI、機(jī)器人AI、智慧醫(yī)院等細(xì)分場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)。AI加速的醫(yī)療服務(wù)可以推動(dòng)人體生理學(xué)、所有疾病,甚至醫(yī)院運(yùn)營(yíng)等方方面面的相關(guān)工作。

在RSNA大會(huì)上,NVIDIA分享了助力構(gòu)建AI醫(yī)學(xué)影像生態(tài)系統(tǒng)的實(shí)踐。其中,MONAI是一個(gè)采用NVIDIA技術(shù)加速的開(kāi)源醫(yī)學(xué)影像AI框架,其下載量目前已超65萬(wàn)次。借助MONAI應(yīng)用包(MAP),MONAI就能更輕松地將模型集成到臨床工作流中。

將醫(yī)學(xué)影像AI部署到MAP

當(dāng)前,醫(yī)院如果想要在影像部門部署幾個(gè)AI模型來(lái)幫助專家識(shí)別十幾種不同的病癥或?qū)崿F(xiàn)醫(yī)學(xué)影像報(bào)告的半自動(dòng)化創(chuàng)建,需要耗費(fèi)大量時(shí)間和資源來(lái)為每個(gè)模型尋求合適的硬件和軟件基礎(chǔ)設(shè)施。

構(gòu)建AI醫(yī)學(xué)影像生態(tài)系統(tǒng) NVIDIA MONAI讓醫(yī)療人工智能加速落地

MAP通過(guò)MONAI Deploy提供,其作為一種AI模型的打包方式,能夠更輕松地在現(xiàn)有醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行部署。

MAP規(guī)格由MONAI Deploy工作組制定。該工作組由來(lái)自十幾家醫(yī)學(xué)影像機(jī)構(gòu)的專家組成,目標(biāo)是支持AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者以及運(yùn)行AI應(yīng)用的臨床和基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)。

如果開(kāi)發(fā)者使用MONAI Deploy應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)工具包來(lái)打包一個(gè)應(yīng)用,醫(yī)院就可以輕松地在本地或云端運(yùn)行這一應(yīng)用。MAP規(guī)格還整合了醫(yī)療IT標(biāo)準(zhǔn),比如醫(yī)學(xué)影像互操作性標(biāo)準(zhǔn)DICOM等。

對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō),MAP可以幫助研究者在臨床環(huán)境中輕松打包和測(cè)試模型,從而加速AI模型的演進(jìn)。這使他們能夠采集真實(shí)世界的反饋,進(jìn)而對(duì)AI進(jìn)行完善和改進(jìn)。

對(duì)于云服務(wù)商來(lái)說(shuō),對(duì)(使用云原生技術(shù)設(shè)計(jì)的) MAP的支持能夠助力采用MONAI Deploy的研究者和企業(yè)通過(guò)容器或原生應(yīng)用集成,在自己的平臺(tái)上運(yùn)行AI應(yīng)用。整合MONAI Deploy和MAP的云平臺(tái)包括:

Amazon HealthLake Imaging:MAP接口已被整合進(jìn)HealthLake影像服務(wù),使臨床醫(yī)生能夠?qū)崟r(shí)查看、處理和分割醫(yī)學(xué)影像。

Google Cloud:Google Cloud的醫(yī)學(xué)影像套件使醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)變得更易于獲取、更具互操作性且更加實(shí)用。該套件已將MONAI整合到其平臺(tái)中,使臨床醫(yī)生能夠部署AI輔助注釋工具,助力實(shí)現(xiàn)人工和重復(fù)性醫(yī)學(xué)影像標(biāo)記任務(wù)的自動(dòng)化。

Microsoft Azure驅(qū)動(dòng)的Nuance精準(zhǔn)成像網(wǎng)絡(luò):Nuance和NVIDIA最近宣布展開(kāi)合作,將MONAI和Nuance精準(zhǔn)成像網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。Nuance精準(zhǔn)成像網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)為12000多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供AI工具和洞察的云平臺(tái)。

Oracle Cloud Infrastructure:Oracle和NVIDIA最近宣布展開(kāi)合作,將包括MONAI Deploy在內(nèi)的醫(yī)療行業(yè)加速計(jì)算解決方案引入Oracle Cloud Infrastructure。即日起,開(kāi)發(fā)者可使用Oracle Cloud Marketplace上的NVIDIA容器,通過(guò)MONAI Deploy來(lái)構(gòu)建MAP。

MONAI Deploy得到醫(yī)院和醫(yī)療初創(chuàng)企業(yè)的采用

世界各地的醫(yī)療機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)醫(yī)療中心和AI軟件開(kāi)發(fā)商正在采用MONAI Deploy,包括:

辛辛那提兒童醫(yī)院:該學(xué)術(shù)醫(yī)療中心正在為一個(gè)能夠在CT影像中自動(dòng)分割整體心臟容積的AI模型創(chuàng)建MAP,進(jìn)而通過(guò)美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院資助的一個(gè)項(xiàng)目,為小兒心臟移植患者提供援助。

英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系(NHS):NHS信托基金已在四家醫(yī)院部署了基于MONAI的AI部署引擎平臺(tái)——AIDE(AI Deployment Engine),致力于為專業(yè)醫(yī)務(wù)人員提供AI疾病檢測(cè)工具。這些醫(yī)務(wù)人員每年為500萬(wàn)名患者提供服務(wù)。

AIDE的全稱是 AI Deployment Engine,即 “AI部署引擎” ,預(yù)計(jì)將于明年推廣到11家NHS醫(yī)院,屆時(shí)將為1800萬(wàn)患者提供服務(wù),為臨床醫(yī)生提供AI功能。AIDE基于MONAI構(gòu)建。MONAI是由NVIDIA和AI Centre共同開(kāi)發(fā)的開(kāi)源醫(yī)學(xué)影像AI框架,可用于對(duì)接AI應(yīng)用與醫(yī)院系統(tǒng)。

構(gòu)建AI醫(yī)學(xué)影像生態(tài)系統(tǒng) NVIDIA MONAI讓醫(yī)療人工智能加速落地

通過(guò)MONAI和AIDE的結(jié)合,就能對(duì)醫(yī)學(xué)影像AI模型進(jìn)行安全且有效的驗(yàn)證、部署與評(píng)估。這些模型將被NHS用于診斷和治療癌癥、腦卒中、失智癥等疾病。目前,蓋伊和圣托馬斯醫(yī)院、國(guó)王學(xué)院醫(yī)院、東肯特醫(yī)院大學(xué)和倫敦大學(xué)學(xué)院醫(yī)院NHS信托基金等機(jī)構(gòu)正在部署該平臺(tái)。

Qure.ai:NVIDIA初創(chuàng)加速計(jì)劃成員Qure.ai開(kāi)發(fā)了用于肺癌、腦外傷和肺結(jié)核等用例的醫(yī)學(xué)影像AI模型。該公司正在使用MAP來(lái)打包需要部署的解決方案,推動(dòng)這些解決方案更快速地在臨床發(fā)揮影響力。

SimBioSys:這家位于芝加哥的NVIDIA初創(chuàng)加速計(jì)劃成員企業(yè)建立了患者腫瘤的3D虛擬表征,并將MAP用于有助預(yù)測(cè)患者對(duì)特定治療會(huì)作何反應(yīng)的精準(zhǔn)醫(yī)療AI應(yīng)用。

加州大學(xué)舊金山分校:加州大學(xué)舊金山分校正在為幾個(gè)AI模型開(kāi)發(fā)MAP,包括髖部骨折檢測(cè)、肝臟和腦腫瘤分割、膝關(guān)節(jié)和乳腺癌分類等應(yīng)用。

結(jié)語(yǔ)

2019年推出的MONAI降低了從研發(fā)到臨床醫(yī)療工作流的復(fù)雜性。借助MONAI,開(kāi)發(fā)者能夠輕松構(gòu)建和部署AI應(yīng)用,創(chuàng)建出可用于臨床整合的模型,并更輕松地解讀醫(yī)學(xué)檢查結(jié)果,更深入地了解患者病情。

隨著AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的普及落地,MONAI提供專為醫(yī)學(xué)影像優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施和工作流,能夠充分發(fā)揮醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的作用和潛力,簡(jiǎn)化AI模型的構(gòu)建流程。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 至頂網(wǎng)
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