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採用適用醫學影像平台的 NVIDIA Clara™，運用影像資料打造醫療人工智慧應用程式。
從概念到生產，皆可提供醫學影像使用案例的人工智慧計畫，不僅更快速、 可降低總體擁有成本，也符合法規要求。
簡化人工智慧工作流程並加速醫學影像的研發，同時讓資料科學團隊能快速取得人工智慧成果。
最佳化醫學影像模式，進而快速建立強大、可重現的深度學習模型和應用程式。
深度學習框架大幅改善了醫學影像人工智慧的開發和部署，可協助研究人員運用電腦視覺執行精準的早期偵測、醫學分類，以及先進的自動化醫學影像分析 3D 分割。將這些模型應用於臨床環境後，可協助臨床醫師簡化影像工作流程、發掘隱藏的洞察、提高生產力，並連結多型態的病患資訊，深入瞭解病患情況。
為打造新一代醫學影像人工智慧應用程式，需要能將資料、訓練、合作、驗證、封裝和部署整合至人工智慧工廠的解決方案。
醫學影像 NVIDIA NIM™ 微服務提供全方位的分層人工智慧推論解決方案，結合預先建置容器的強大功能、業界標準的 API、客製化模型支援、特定領域的程式碼，以及最佳化的推論引擎。任選可自由搭配的 NIM 微服務，打造專屬的客製化醫學影像應用工作流程。
這款專門的互動式基礎模型，可分割與標註人體解剖結構。
預先訓練的立體 (3D) CT 潛在擴散生成式模型。
NVIDIA MONAI 的工具組是 NVIDIA AI Enterprise 提供的開發沙盒，包含一個基本容器，以及一個精心策劃的函式庫，其中包含九個採用 NVIDIA NGC™ 平台的預先訓練模型 (包括 CT、MR、病理學和內視鏡)，幫助資料科學家與臨床研究人員快速展開人工智慧開發。
NVIDIA FLARE™ 為聯邦學習提供特定領域、開源且可延伸的 SDK。如此一來，研究人員和資料科學家便能將現有的機器學習和深度學習工作流程調整為聯邦範例，並讓平台開發人員為分散式多方合作，打造出安全且保護隱私的產品。
深入瞭解 NVIDIA MONAI 和 MONAI Cloud API 提供的多種功能，包括基礎架構、支援、預先建構的尖端模型和人工智慧工作流程。
Image courtesy of United Imaging Healthcare
部署 NVIDIA 加速技術以啟動人工智慧 MR 掃描器
運用人工智慧加速放射醫學工作流程
NVIDIA AI Enterprise 協助癌症研究取得進展
Image courtesy of King's College of London
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