Aceleración del desarrollo de la IA médica
Cree aplicaciones de IA para imágenes médicas con las plataformas NVIDIA
NVIDIA Clara
Cree con modelos de IA de código abierto
NVIDIA Clara es una familia de modelos fundamentales, herramientas y recetas de IA de código abierto para la investigación biomédica. Clara incluye modelos fundamentales de IA para ómica, estructuras de proteínas y moléculas, imágenes, anatomía 3D, robótica quirúrgica y gemelos digitales para simulaciones basadas en la física, y está creado utilizando los principales conjuntos de datos abiertos clínicos, de imágenes y biológicos.
Clara se integra directamente con la pila de software de IA de NVIDIA y se completa con puntos de control preentrenados y nuevas arquitecturas de modelos, recetas de entrenamiento, conjuntos de datos abiertos y herramientas seleccionadas, y marcos de pruebas y evaluación unificados.
MONAI
Desarrolle aplicaciones de IA para imágenes médicas con herramientas de código abierto
MONAI es un marco de código abierto específico del dominio para desarrollar, entrenar e implementar modelos de deep learning para imágenes médicas.
Los investigadores, los científicos de datos y los desarrolladores de aplicaciones centrados en el avance de la IA médica pueden utilizar MONAI para crear y perfeccionar algoritmos y modelos multimodales para aplicaciones médicas.
MONAI simplifica la integración y la gestión de flujos de trabajo de IA avanzados y ofrece herramientas para el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos y el desarrollo y la implementación de aplicaciones creando estándares eficaces para los ciclos de vida de IA.
NVIDIA NIM Microservices
Optimice el desarrollo de IA para imágenes médicas con modelos avanzados
Los microservicios NVIDIA NIM™ para imágenes médicas son servicios de inferencia optimizados para GPU fáciles de usar y diseñados para agilizar el desarrollo de aplicaciones de IA médica.
Diseñados para salvar la brecha entre el desarrollo de IA y la producción, estos microservicios ofrecen a desarrolladores, investigadores y científicos de datos modelos preoptimizados y API estándar del sector para crear potentes aplicaciones de IA.
Los microservicios NIM ayudan a acelerar la adopción de tecnologías de IA avanzadas en los dominios médicos y biofarmacéuticos al proporcionar un enfoque de pila completa, al tiempo que mantienen un alto rendimiento y garantizan la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo.
Tecnologías adicionales
Empezar
Kit de herramientas de formación y documentación de MONAI
El kit de herramientas MONAI de NVIDIA es un entorno aislado de desarrollo que se ofrece como parte de NVIDIA AI Enterprise. Incluye un contenedor base y una biblioteca seleccionada de más de 15 modelos preentrenados (que incluyen TC, RM, patología y endoscopia), disponibles en NVIDIA NGC™, que permiten a los científicos de datos e investigadores clínicos impulsar el desarrollo de la IA.
Actualizaciones de plataforma
Reciba notificaciones sobre nuevas versiones, correcciones de errores, actualizaciones de seguridad críticas y mucho más para el sector de imágenes médicas.
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Preguntas frecuentes
NVIDIA desempeña un papel fundamental en el avance de la reconstrucción de imágenes médicas. Como proveedor líder de ordenadores, NVIDIA proporciona tecnología que es integral a las operaciones de grandes empresas como Siemens, GE Healthcare, Philips y United Imaging Healthcare.
Estas empresas aprovechan las potentes GPU y los kits de herramientas de software de NVIDIA, incluidos NVIDIA® CUDA®, TensorRT™ y Triton™, para mejorar el rendimiento de sus sistemas de RM, TC y ultrasonidos. Las soluciones de IA y computación acelerada de NVIDIA reducen significativamente el tiempo necesario para la reconstrucción de imágenes, mejorando la eficiencia clínica y la calidad de la imagen. United Imaging Healthcare, por ejemplo, ha utilizado la tecnología NVIDIA para desarrollar escáneres de RM habilitados para IA que reducen el tiempo que los pacientes pasan en máquinas de RM y aumentan el acceso a los procedimientos de RM. Lograron una aceleración diez veces superior en la velocidad computacional 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 marco 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 las mejores prácticas para la IA en imágenes médicas. MONAI, basado en PyTorch, proporciona herramientas y bibliotecas optimizadas para dominios para desarrollar, entrenar e implementar modelos de IA en aplicaciones de imágenes médicas, como segmentación, clasificación y registro de imágenes médicas.
El conjunto de bibliotecas, herramientas y SDK dentro de MONAI incluye:
- MONAI Core: un marco específico de dominio para entrenar modelos de IA para imágenes médicas
- MONAI Label: una herramienta inteligente de etiquetado y aprendizaje de imágenes para anotar rápidamente nuevos conjuntos de datos
- MONAI Deploy App SDK: un marco y herramientas asociadas que permiten a los desarrolladores tomar un modelo de IA e implementarlo en una aplicación de IA
- MONAI Model Zoo: una colección de modelos de imágenes médicas en el formato paquete MONAI
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 de datos avanzado, arquitecturas de redes neuronales y métricas de evaluación adaptadas para imágenes médicas. MONAI simplifica la integración de la IA en los flujos de trabajo de investigación, lo que permite una creación de prototipos más rápida, una investigación reproducible y una colaboración entre instituciones. Esto conduce a una precisión y eficiencia mejoradas en las tareas de imágenes médicas.
MONAI Multimodal es un kit de herramientas de código abierto de modelos fundamentales, flujos de trabajo de referencia y bloques de construcción interoperables para permitir el análisis multimodal de diversos datos sanitarios, desde tomografía computarizada y resonancia magnética hasta registros médicos electrónicos (EHR) y documentación clínica. Ofrece capacidades de razonamiento avanzadas a través de arquitecturas de agentes especializadas y permite la integración de modelos personalizados y componentes de Hugging Face. MONAI Multimodal permite a los desarrolladores centrarse en la innovación y la investigación al tiempo que 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 marco MONAI, contribuir al MONAI Model Zoo o colaborar a través de GitHub. Además, los colaboradores pueden compartir modelos preentrenados a través de plataformas como Hugging Face o vincularse a sus repositorios como proyectos comunitarios destacados. MONAI da la bienvenida a una amplia gama de estilos de colaboración, lo que facilita a los partners apoyar y ampliar el ecosistema de formas que se alineen con su experiencia y objetivos.
Participe hoy mismo en la comunidad MONAI. Consulte los grupos de trabajo.
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