Bauen Sie ein KI-Ökosystem für medizinische Bildgebung auf. NVIDIA MONAI beschleunigt die Implementierung medizinischer künstlicher Intelligenz

In den letzten Jahren hat die medizinische künstliche Intelligenz eine rasante Entwicklung eingeläutet, und es sind weiterhin unterteilte Szenarien wie bildgebende KI, KI für die Forschung und Entwicklung neuer Medikamente, Roboter-KI und intelligente Krankenhäuser entstanden. KI-beschleunigte medizinische Dienste können alles von der menschlichen Physiologie über alle Krankheiten bis hin zum Krankenhausbetrieb voranbringen.

Auf der RSNA-Konferenz präsentierte NVIDIA seine Praktiken beim Aufbau eines KI-Ökosystems für medizinische Bildgebung. Unter ihnen ist MONAI ein Open-Source-KI-Framework für medizinische Bildgebung, das durch NVIDIA-Technologie beschleunigt wird und dessen Downloads mehr als 650.000 Mal verzeichnet wurden. Mit dem MONAI Application Package (MAP) kann MONAI Modelle einfacher in klinische Arbeitsabläufe integrieren.

Bereitstellen von künstlicher Intelligenz für medizinische Bildgebung in MAP

Wenn ein Krankenhaus derzeit mehrere KI-Modelle in der Bildgebungsabteilung einsetzen möchte, um Experten bei der Identifizierung eines Dutzend verschiedener Erkrankungen zu unterstützen oder eine halbautomatische Erstellung von medizinischen Bildgebungsberichten zu erreichen, kostet dies derzeit einen viel Zeit und Ressourcen, um für jedes Modell eine geeignete Hardware- und Software-Infrastruktur zu entwickeln.

MAP wird über MONAI Deploy als Paketierungsmethode für KI-Modelle bereitgestellt, die einfacher im bestehenden medizinischen Ökosystem eingesetzt werden können.

MAP-Spezifikationen werden von der MONAI Deploy-Arbeitsgruppe entwickelt. Die Arbeitsgruppe besteht aus Experten von mehr als einem Dutzend medizinischer Bildgebungseinrichtungen und zielt darauf ab, Entwickler von KI-Anwendungen sowie klinische und Infrastrukturplattformen zu unterstützen, auf denen KI-Anwendungen ausgeführt werden.

Wenn Entwickler das Anwendungssoftware-Entwicklungskit MONAI Deploy zum Verpacken einer Anwendung verwenden, kann das Krankenhaus die Anwendung problemlos lokal oder in der Cloud ausführen. Die MAP-Spezifikation integriert auch medizinische IT-Standards, wie beispielsweise den medizinischen Bildgebungs-Interoperabilitätsstandard DICOM.

Für Entwickler kann MAP Forschern dabei helfen, Modelle einfach in klinischen Umgebungen zu verpacken und zu testen und so die Entwicklung von KI-Modellen zu beschleunigen. Dadurch können sie reales Feedback sammeln, um die KI zu verfeinern und zu verbessern.

Für Cloud-Dienstanbieter kann die Unterstützung von MAP (entwickelt mit Cloud-nativer Technologie) Forschern und Unternehmen, die MONAI Deploy verwenden, dabei helfen, KI-Anwendungen auf ihren eigenen Plattformen durch Container- oder native Anwendungsintegration auszuführen. Zu den Cloud-Plattformen, die MONAI Deploy und MAP integrieren, gehören:

Amazon HealthLake Imaging: Die MAP-Schnittstelle wurde in den HealthLake-Bildgebungsdienst integriert, sodass Ärzte medizinische Bilder in Echtzeit anzeigen, verarbeiten und segmentieren können.

Google Cloud: Die medizinische Bildgebungssuite von Google Cloud macht medizinische Bildgebungsdaten leichter zugänglich, interoperabler und nützlicher. Die Suite hat MONAI in ihre Plattform integriert und ermöglicht es Ärzten, KI-gestützte Anmerkungstools einzusetzen, um manuelle und sich wiederholende Aufgaben zur Beschriftung medizinischer Bilder zu automatisieren.

Microsoft Azure Powered Nuance Precision Imaging Network: Nuance und NVIDIA haben kürzlich eine Zusammenarbeit angekündigt, um MONAI mit dem Nuance Precision Imaging Network zu kombinieren. Nuance Precision Imaging Network ist eine Cloud-Plattform, die KI-Tools und Erkenntnisse für mehr als 12.000 medizinische Einrichtungen bereitstellt.

Oracle Cloud Infrastructure: Oracle und NVIDIA haben kürzlich eine Zusammenarbeit angekündigt, um beschleunigte Computing-Lösungen für die Gesundheitsbranche, einschließlich MONAI Deploy, in die Oracle Cloud Infrastructure zu integrieren. Ab heute können Entwickler NVIDIA-Container auf dem Oracle Cloud Marketplace verwenden, um MAP über MONAI Deploy zu erstellen.

MONAI Deploy wird von Krankenhäusern und Start-ups im Gesundheitswesen übernommen.

Gesundheitseinrichtungen, akademische medizinische Zentren und KI-Softwareentwickler auf der ganzen Welt übernehmen MONAI Deploy, darunter:

Cincinnati Children’s Hospital: Dieses akademische medizinische Zentrum übernimmt Create ein MAP für ein KI-Modell, das im Rahmen eines von den National Institutes of Health finanzierten Projekts automatisch ganze Herzvolumina in CT-Bildern segmentieren kann, um pädiatrische Herztransplantationspatienten zu unterstützen.

UK National Health Service (NHS): NHS Trust Fund hat die MONAI-basierte AI-Deployment-Engine-Plattform AIDE (AI Deployment Engine) in vier Krankenhäusern eingesetzt, um professionelles medizinisches Personal mit KI-Tools zur Krankheitserkennung zu versorgen. Dieses medizinische Personal betreut jährlich 5 Millionen Patienten. Der vollständige Name von

AIDE lautet AI Deployment Engine, was „AI Deployment Engine“ bedeutet. Es wird erwartet, dass es im nächsten Jahr in 11 NHS-Krankenhäusern eingeführt wird und 18 Millionen Patienten versorgt und Ärzten KI-Funktionen zur Verfügung stellt. AIDE basiert auf MONAI. MONAI ist ein Open-Source-KI-Framework für medizinische Bildgebung, das gemeinsam von NVIDIA und AI Centre entwickelt wurde und zur Verbindung von KI-Anwendungen und Krankenhaussystemen verwendet werden kann.

Durch die Kombination von MONAI und AIDE können KI-Modelle für die medizinische Bildgebung sicher und effektiv überprüft, eingesetzt und bewertet werden. Diese Modelle werden vom NHS zur Diagnose und Behandlung von Krankheiten wie Krebs, Schlaganfall und Demenz verwendet. Die Plattform wird derzeit im Guy's and St Thomas' Hospital, im King's College Hospital, in den University of East Kent Hospitals und im University College London Hospitals NHS Foundation Trust eingesetzt.

Qure.ai: NVIDIA Startup Accelerator Program-Mitglied Qure.ai entwickelt medizinische Bildgebungs-KI-Modelle für Anwendungsfälle wie Lungenkrebs, Hirntrauma und Tuberkulose. Das Unternehmen nutzt MAP, um einsatzbereite Lösungen zu verpacken und diese Lösungen schneller in die klinische Praxis umzusetzen.

SimBioSys: Dieses in Chicago ansässige Mitglied des NVIDIA Startup Accelerator Program erstellt virtuelle 3D-Darstellungen von Patiententumoren und nutzt MAP für Präzisionsmedizin-KI-Anwendungen, die dabei helfen, vorherzusagen, wie Patienten auf bestimmte Behandlungen reagieren werden.

UC San Francisco: UCSF entwickelt MAP für mehrere KI-Modelle, darunter Anwendungen wie die Erkennung von Hüftfrakturen, die Segmentierung von Leber- und Hirntumoren sowie die Klassifizierung von Knie- und Brustkrebs.

Fazit

MONAI wurde 2019 eingeführt und reduziert die Komplexität medizinischer Arbeitsabläufe von der Forschung und Entwicklung bis zur klinischen Versorgung. Mit MONAI können Entwickler ganz einfach KI-Anwendungen erstellen und bereitstellen, Modelle erstellen, die für die klinische Integration verwendet werden können, und medizinische Untersuchungsergebnisse einfacher interpretieren, um ein tieferes Verständnis des Patientenzustands zu erlangen.

Mit der Popularisierung der KI-Technologie in der Medizinbranche bietet MONAI eine Deep-Learning-Infrastruktur und für die medizinische Bildgebung optimierte Arbeitsabläufe, die die Rolle und das Potenzial medizinischer Bildgebungsdaten voll ausschöpfen und den Konstruktionsprozess von KI-Modellen vereinfachen können.

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