医療 AI 開発の加速
NVIDIA プラットフォームで医用画像処理向け AI アプリケーションを構築
NVIDIA Clara
オープンソース AI モデルで構築
NVIDIA Clara は、生物医学研究向けのオープンソースの AI 基盤モデル、ツール、レシピのファミリです。 Clara は、オミクス、タンパク質と分子構造、画像処理、3D 解剖学、手術ロボティクス、物理情報を組み込んだシミュレーション向けデジタル ツインのための AI 基盤モデルを含み、先進的でオープンな臨床、画像処理、生物学データセットを使用して構築されています。
Clara は、NVIDIA の AI ソフトウェア スタックと直接統合されており、事前学習済みのチェックポイントと新しいモデル アーキテクチャ、トレーニング レシピ、厳選されたオープン データセットとツール、統合ベンチマークと評価のフレームワークが完備されています。
MONAI
オープンソース ツールで医用画像処理 AI アプリケーションを開発する
MONAI は、医用画像処理向けのディープラーニング モデルの開発、トレーニング、デプロイするためのオープンソースの領域特化型のフレームワークです。
医療 AI の推進に注力する研究者、データ サイエンティスト、アプリケーション開発者は、MONAI を活用して医療アプリケーション向けのマルチモーダル アルゴリズムとモデルを構築し、改良することができます。
MONAI は、高度な AI ワークフローの統合と管理を簡素化し、データ ラベリング、モデル トレーニング、アプリケーション開発とデプロイのためのツールを提供し、AI ライフサイクルを効果的に標準化します。
NVIDIA NIM マイクロサービス
高度なモデルで医用画像処理 AI 開発を最適化
医用画像処理向け NVIDIA NIM™ マイクロサービスは、医療 AI アプリケーションの開発を効率化するために設計された、使いやすい GPU 最適化された推論サービスです。
AI 開発と本番環境のギャップを埋めるために設計されたこれらのマイクロサービスは、開発者、研究者、データ サイエンティストに、強力な AI アプリケーションを構築するための事前最適化済みモデルと業界標準の API を提供します。
NIM マイクロサービスは、高い性能とデータ セキュリティとコンプライアンスを確保しながら、フルスタックのアプローチを提供することで、医療やバイオ医薬品分野における高度な AI 技術の採用を加速します。
関連テクノロジ
今すぐ始める
MONAI トレーニング ツールキットとドキュメント
NVIDIA MONAI ツールキットは、NVIDIA AI Enterprise の一部として提供される開発サンドボックスです。 これには、NVIDIA NGC™ で利用可能なベース コンテナーと 15 以上の事前学習済みモデル (CT、MR、病理学、内視鏡を含む) のキュレーションされたライブラリが含まれており、データ サイエンティストや臨床研究者は AI 開発をすぐに始めることができます。
プラットフォームの更新
医用画像関連の新しいリリース、バグ修正、重要なセキュリティ アップデートなどの通知を受け取ることができます。
お問い合わせ
ご質問がありますか? 医療関連の担当者が皆さまをサポートします!
FAQ
NVIDIA は、医用画像処理の再構成の推進に重要な役割を果たしています。 コンピューター プロバイダーの主要企業として、NVIDIA は、Siemens、GE Healthcare、Philips、United Imaging Healthcare などの大手企業の業務に不可欠な技術を提供しています。
これらの企業は、NVIDIA® CUDA®、TensorRT™、Triton™ など、NVIDIA の強力な GPU とソフトウェア ツールキットを活用して、MRI、CT、超音波システムの性能を向上させています。 NVIDIA の AI とアクセラレーテッド コンピューティング ソリューションは、画像再構成に必要な時間を大幅に短縮し、臨床効率と画像品質を向上させます。 例えば、United Imaging Healthcare は、NVIDIA の技術を活用して AI 対応 MR スキャナーを開発し、MR 装置での患者の時間を短縮し、MR 検査へのアクセスを向上させています。 MR 画像再構成において、計算速度で 10 倍の高速化と、MR 画像再構成時間の 95% 短縮を実現しました。
MONAI (Medical Open Network for AI) は、NVIDIA がキングスカレッジ ロンドンおよびその他の主要な学術医療センターと共同で設立したオープンソースのフレームワークです。 このプロジェクトは、AI 研究者による包括的なコミュニティの確立を目指し、ヘルスケア画像処理における AI のベストプラクティスを開発し、共有することを目指しています。 PyTorch 上に構築された MONAI は、画像の分割、分類、登録などの医用画像処理アプリケーションにおける AI モデルの開発、トレーニング、デプロイのための領域最適化されたツールとライブラリを提供します。
MONAI 内のライブラリ、ツール、SDK のスイートには、以下が含まれます。
- MONAI Core: 医療画像処理向け AI モデルをトレーニングするためのドメイン固有のフレームワーク
- MONAI Label: 新しいデータセットを迅速にアノテーションするためのインテリジェントな画像ラベル付けと学習ツール
- MONAI Deploy App SDK: 開発者が AI モデルを活用して AI アプリケーションに変換できるようにするフレームワークと関連するツール
- MONAI Model Zoo: MONAI バンドル形式の医用画像処理モデルのコレクション
MONAI は、AI モデルの開発とデプロイを加速する包括的なツールセットを提供することで、医用画像処理の研究に役立ちます。 これには、医用画像処理向けに設計された高度なデータ前処理、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ、評価指標が含まれています。 MONAI は、研究ワークフローへの AI 統合を簡素化することで、迅速なプロトタイピング、再現性の高い研究、研究機関間のコラボレーションを実現します。これにより、医用画像処理の精度と効率の向上につながります。
MONAI マルチモーダル は、CT や MRI から電子カルテ (EHR)、臨床文書まで、多様な医療データのマルチモーダル分析を実現する、基盤モデル、リファレンス ワークフロー、相互運用可能な構成要素のオープンソースのツールキットです。 専門的なエージェント アーキテクチャを通じて高度な推論機能を提供し、カスタム モデルと Hugging Face コンポーネントを統合できます。 MONAI マルチモーダルにより、開発者はイノベーションと研究に集中しながら、医療データの統合に伴う固有の課題に対処できます。
研究者や開発者は、いくつかの方法で MONAI に貢献できます。 自社のモデルやツールを MONAI フレームワークに直接統合したり、MONAI Model Zoo に貢献したり、GitHub で共同作業したりできます。 さらに、参加者は、Hugging Face などのプラットフォームで事前学習済みモデルを共有したり、リポジトリの注目のコミュニティ プロジェクトとしてリンクすることができます。 MONAI は幅広いコラボレーション スタイルを歓迎し、パートナーが自社の専門知識と目標に沿った方法でエコシステムの支援と拡張を容易に行うことができるようにします。
今すぐ MONAI コミュニティと交流しましょう。 ワーキング グループをご覧ください。
こちらからお問い合わせください。