Acelera el Desarrollo de la IA para Uso Médico
Acelere el desarrollo de aplicaciones de IA para uso médico para optimizar los workflows clínicos e impulsar la innovación.
Cree Aplicaciones de IA para lmágenes Médicas con las Plataformas NVIDIA
MONAI
Desarrolle Aplicaciones de IA para Imágenes Médicas con Herramientas de Código Abierto
MONAI es un framework de código abierto y específico del dominio para desarrollar, entrenar e implementar modelos de deep learning para imágenes médicas.
Los investigadores, científicos de datos y desarrolladores de aplicaciones centrados en el avance de la IA para uso médico pueden usar MONAI para crear y refinar algoritmos y modelos multimodales para aplicaciones médicas.
MONAI simplifica la integración y la administración de workflows avanzados de IA y proporciona herramientas para el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos y el desarrollo y la implementación de aplicaciones, lo que estandariza eficazmente los ciclos de vida de la IA.
Microservicios NVIDIA NIM
Optimice el Desarrollo de la IA para Imágenes Médicas con Modelos Avanzados
Los microservicios NVIDIA NIM™ para imágenes médicas son servicios de inferencia optimizados por GPU y fáciles de usar, que se diseñaron para agilizar el desarrollo de aplicaciones de IA médica.
Estos microservicios se diseñaron para achicar la brecha entre el desarrollo y la producción de IA, ya que ofrecen a los desarrolladores, investigadores y científicos de datos modelos preoptimizados y API estándar del sector para crear potentes aplicaciones de IA.
Los microservicios de NIM ayudan a acelerar la adopción de tecnologías avanzadas de IA en los sectores médico y biofarmacéutico, ya que proporcionan un enfoque de pila completa, y a la vez mantienen un alto desempeño y garantizan la seguridad y el cumplimiento de los datos.
Tecnologías Adicionales
Empiece Ahora
Documentación y Kit de Herramientas de Entrenamiento de MONAI
El Kit de Herramientas MONAI de NVIDIA es un entorno de desarrollo experimental ofrecido como parte de NVIDIA AI Enterprise. Incluye un contenedor base y una biblioteca seleccionada de más de 15 modelos previamente entrenados, incluidos tomografía computarizada, resonancia magnética, patología y endoscopia, disponibles en NVIDIA NGC™, que les permiten a los especialistas en datos e investigadores clínicos acelerar el desarrollo de IA.
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Preguntas Frecuentes
NVIDIA desempeña un papel fundamental en el avance de la reconstrucción de imágenes médicas. Como proveedor líder de computadoras, NVIDIA proporciona tecnología integral para las operaciones de importantes empresas como Siemens, GE Healthcare, Philips y United Imaging Healthcare.
Estas empresas aprovechan las poderosas GPU y kits de herramientas de software de NVIDIA, como NVIDIA® CUDA®, TensorRT™ y Triton™, para mejorar el desempeño de sus sistemas de IRM, TC y ultrasonido. La IA y las soluciones de computación acelerada de NVIDIA reducen drásticamente el tiempo necesario para la reconstrucción de imágenes, lo que mejora la eficiencia clínica y la calidad de estas. United Imaging Healthcare, por ejemplo, ha utilizado la tecnología de NVIDIA para desarrollar escáneres de RM habilitados para IA que reducen el tiempo que el paciente pasa en máquinas de RM y aumentan el acceso a estos procedimientos. Lograron una aceleración de diez veces en la velocidad de computación para la reconstrucción de imágenes de RM y una reducción del 95% en el tiempo de reconstrucción de imágenes de RM.
MONAI (Medical Open Network for AI) es un framework de código abierto fundado por NVIDIA en colaboración con King's College London y otros centros médicos académicos líderes. Su objetivo es establecer una comunidad inclusiva de investigadores de IA para desarrollar e intercambiar mejores prácticas para la toma de imágenes con IA en el área de la salud. MONAI, que se basa en PyTorch, proporciona herramientas y bibliotecas optimizadas para dominio con el fin de desarrollar, entrenar e implementar modelos de IA en aplicaciones de imágenes médicas, como segmentación, clasificación y registro de imágenes.
El conjunto de bibliotecas, herramientas y SDK dentro de MONAI incluye:
- MONAI Core: Un framework específico de dominio para el entrenamiento de modelos de IA para la toma de imágenes en el área de la salud
- MONAI Label: Una herramienta inteligente de etiquetado y aprendizaje de imágenes para anotar rápidamente nuevos conjuntos de datos
- SDK de Aplicación MONAI Deploy: Un framework y herramientas asociadas que les permiten a los desarrolladores tomar un modelo de IA e implementarlo como una aplicación de IA
- MONAI Model Zoo: Una colección de modelos de imágenes médicas en el formato MONAI Bundle
MONAI beneficia la investigación en imágenes médicas al proporcionar un conjunto integral de herramientas que aceleran el desarrollo y la implementación de modelos de IA. Incluye preprocesamiento avanzado de datos, arquitecturas de redes neuronales y métricas de evaluación adaptadas para imágenes médicas. MONAI simplifica la integración de la IA en los workflows de investigación, lo que permite una creación de prototipos más rápida, investigación reproducible y colaboración entre instituciones. Esto conduce a una mejor exactitud y eficiencia en las tareas de imágenes médicas.
MONAI Multimodal es un kit de herramientas de código abierto de modelos fundamentales, workflows de referencia y componentes interoperables para habilitar el análisis multimodal de diversos datos del área de la salud, desde tomografía computarizada y resonancia magnética hasta historias y documentación clínicas. Ofrece capacidades avanzadas de razonamiento a través de arquitecturas de agentes especializadas y permite la integración de modelos personalizados y componentes de Hugging Face. MONAI Multimodal les permite a los desarrolladores centrarse en la innovación y la investigación mientras abordan los desafíos únicos de la integración de datos médicos.
Los investigadores y desarrolladores pueden contribuir a MONAI de varias maneras. Pueden integrar sus modelos o herramientas directamente en el framework MONAI, contribuir con el MONAI Model Zoo o colaborar a través de GitHub. Además, los colaboradores pueden compartir modelos preentrenados a través de plataformas como Hugging Face o compartir vínculos a sus repositorios como proyectos comunitarios destacados. MONAI le da la bienvenida a una amplia gama de estilos de colaboración, lo que facilita que los socios respalden y extiendan el ecosistema de maneras que se alineen con su experiencia y objetivos.
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