MAP “一包打尽” ：MONAI 推出用于部署医学影像 AI应用的框架

加州大学旧金山分校（UCSF）、辛辛那提儿童病院和首创企业 Qure.ai等医学影像范畴的领先企业和机构借助 MONAI Deploy，将磋议打破利用于临床。

为大领域地供应 AI 加快的医疗效劳，医疗机构须要让成千上万的神经搜集一同劳动，以应对人体心理学、一共疾病，乃至病院运营等方方面面的闭系劳动，而这正在当前的智能病院境况中是一项巨大的挑衅。

MONAI 是一个采用 NVIDIA 身手加快的开源医学影像 AI 框架，其下载量目前已超 65 万次。借助 MONAI 利用包（MAP），MONAI 就能更轻松地将模子集成到临床劳动流中。

MAP通过 MONAI Deploy 供应，其动作一种 AI 模子的打包形式，可能更轻松地正在现有医疗生态体系中举办安置。

辛辛那提儿童病院的 Ryan Moore 博士暗示：“借使思要正在影像部分安置几个 AI 模子来助助专家识别十几种分别的病症或实行医学影像呈文的半主动化创筑，须要糟塌多量工夫和资源来为每个模子寻求适当的硬件和软件根本步骤。这正在过去固然‘也许’，但并不 ‘可行’。”

MAP 可能简化这一流程。借使开采者利用 MONAI Deploy 利用软件开采用具包来打包一个利用，病院就可能轻松地正在当地或云端运转这一利用。MAP 规格还整合了医疗 IT 轨范，例如医学影像互操作性轨范 DICOM 等。

伦敦医学影像与 AI 核心 Value-Based Healthcare 项目首席身手官 Jorge Cardoso 暗示：“目前，大无数 AI 模子从来处于研发阶段，很少可能真正用于患者看护。MONAI Deploy 将有助于饱励研发效果落地，实行更具影响力的临床 AI。”

天下各地的医疗机构、学术医疗核心和 AI 软件开采商正正在采用 MONAI Deploy，征求：

●辛辛那提儿童病院：该学术医疗核心正正在为一个可能正在 CT 影像中主动肢解团体心脏容积的 AI 模子创筑 MAP，进而通过美邦邦立卫生磋议院资助的一个项目，为赤子心脏移植患者供应援助。

●英邦邦度医疗效劳系统（NHS）：NHS 信赖基金已正在四家病院安置了基于 MONAI 的 AI 安置引擎平台——AIDE（AI Deployment Engine），极力于为专业医务职员供应 AI 疾病检测用具。这些医务职员每年为 500 万名患者供应效劳。

●Qure.ai：NVIDIA 首创加快计算成员 Qure.ai 开采了用于肺癌、脑外伤和肺结核等用例的医学影像 AI 模子。该公司正正在利用 MAP 来打包须要安置的处置计划，饱励这些处置计划更急速地正在临床施展影响力。

●SimBioSys：这家位于芝加哥的 NVIDIA 首创加快计算成员企业筑筑了患者肿瘤的 3D 虚拟外征，并将 MAP 用于有助预测患者对特定息养会作何反映的精准医疗 AI 利用。

●加州大学旧金山分校：加州大学旧金山分校正正在为几个 AI 模子开采 MAP，征求髋部骨折检测、肝脏和脑肿瘤肢解、膝闭节和乳腺癌分类等利用。

MAP规格由 MONAI Deploy 劳动组拟定。该劳动组由来自十几家医学影像机构的专家构成，主意是支撑 AI 利用开采者以及运转 AI 利用的临床和根本步骤平台。

关于开采者来说，MAP 可能助助磋议者正在临床境况中轻松打包和测试模子，从而加快 AI 模子的演进。这使他们可能收罗确凿天下的反应，进而对 AI 举办完备和修正。

关于云效劳商来说，对（利用云原生身手计划的） MAP 的支撑可能助力采用 MONAI Deploy 的磋议者和企业通过容器或原生利用集成，正在我方的平台上运转 AI 利用。整合 MONAI Deploy 和 MAP 的云平台征求：

●Google Cloud：Google Cloud 的医学影像套件使医学影像数据变得更易于获取、更具互操作性且越发适用。该套件已将 MONAI 整合到其平台中，使临床医师可能安置 AI 辅助评释用具，助力实行人工和反复性医学影像标志使命的主动化。

起头利用MONAI。闭心本周的RSNA大会，明白NVIDIA若何助力修建AI医学影像生态体系。

上一篇：NVIDIA 与英邦邦度医疗效劳系统（NHS）信赖基金联袂为英邦病院安置 AI 平台

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