助攻医学影像AI模型临床部署英伟达亮出“打包”利器

智东西11月26日报道，美邦AI估计打算巨头英伟达（NVIDIA）正在正正在实行的2022年北美放射学年会（RSNA2022）上布告将供应MONAI使用包（MAP），以供医疗机构影像部分轻松安置AI模子。MAP已被AWS、谷歌云、微软Azure、Oracle云根基步骤等主流云平台采用。

MONAI是由英伟达和AI Centre联合开采的开源医学影像AI框架，于2019年推出，被称作“医疗矫健的PyTorch”，用于对接AI使用与病院体例。该框架下载量已超65万次，可助助开采者轻松修筑和安置AI使用，创筑出可用于临床整合的模子，并更轻松地解读医学检讨结果，更深切地剖析患者病情。

英邦邦度医疗任职系统（NHS）相信基金将运用MONAI，供应面向脑卒中、失智症、心力衰竭、癌症等疾病的临床AI使用。

MONAI使用包（MAP）为简化AI使用开采管事而生，通过MONAI Deploy供应，其行动一种AI模子的打包揽法，或许更轻松地正在现有医疗生态体例中举办安置。

辛辛那提儿童病院的Ryan Moore博士道道，要是念要正在影像部分安置几个AI模子来助助专家识别十几种差别的病症或竣工医学影像陈述的半主动化创筑，必要虚耗洪量年光和资源来为每个模子寻求合意的硬件和软件根基步骤。这正在过去固然“也许”，但并不“可行”。

MAP则能够简化这一流程。要是开采者运用MONAI Deploy使用软件开采器材包来打包一个使用，病院就能轻松地正在当地或云端运转这一使用。MAP规格还整合了医疗IT程序，好比医学影像互操作性程序DICOM等。

MAP规格由MONAI Deploy管事组制订。该管事组由来自十几家医学影像机构的专家构成，倾向是赞成AI使用开采者以及运转AI使用的临床和根基步骤平台。

对付开采者来说，MAP可助助切磋者正在临床情况中轻松打包和测试模子，加快AI模子的演进。这使他们或许搜聚切实宇宙的反应，进而对AI举办完美和刷新。

对付云任职商来说，对（运用云原生技艺计划的） MAP的赞成或许助力采用MONAI Deploy的切磋者和企业通过容器或原生使用集成，正在本身的平台上运转AI使用。

整合MONAI Deploy和MAP的云平台网罗：Amazon HealthLake Imaging，MAP接口已被整合进HealthLake影像任职，使临床大夫或许及时查看、管制和破裂医学影像；谷歌云，其医学影像套件已将MONAI整合到其平台中，使临床大夫或许安置AI辅助评释器材，助力竣工人工和反复性医学影像记号工作的主动化；微软Azure，将MONAI和云平台Nuance精准成像汇集相联络；Oracle云根基步骤，引入网罗MONAI Deploy正在内的医疗行业加快估计打算处理计划，克日起开采者可运用Oracle Cloud Marketplace上的NVIDIA容器，通过MONAI Deploy来修筑MAP。

好比辛辛那提儿童病院正正在为一个能正在CT影像中主动破裂全体心脏容积的AI模子创筑MAP，进而通过美邦邦立卫生切磋院资助的一个项目，为赤子心脏移植患者供应援助。

NVIDIA首创加快布置成员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，正运用MAP来打包必要安置的处理计划，激动这些处理计划更火速地正在临床阐述影响力。

加州大学旧金山分校正为髋部骨折检测、肝脏和脑肿瘤破裂、膝合节和乳腺癌分类等使用的AI模子开采MAP。

英邦大众医疗系统由10个英邦邦度医疗任职系统（NHS）相信基金构成，目前正正在其部属的4家病院安置基于MONAI修筑的AIDE平台，为专业医务职员供应AI疾病检测器材。这几家机构的专业医务职员每年为500万名患者供应任职。

AIDE全称是AI Deployment Engine，即 “AI安置引擎”，估计将于来岁实行到11家NHS病院，届时将为1800万患者供应任职。AIDE将于12月7日开源，并正在GitHub上公布。

MONAI和AIDE联络，就能对医学影像AI模子举办安闲且有用的验证、安置与评估。NHS将这些模子用于诊断和诊疗癌症、脑卒中、失智症等疾病。目前，盖伊和圣托马斯病院、邦王学院病院、东肯特病院大学和伦敦大学学院病院NHS相信基金等机构正正在安置该平台。

邦王学院病院NHS精神病学和数据科学教化 James Teo以为，这项管事令人期望，“通过安置这一临床AI器材根基步骤，咱们能够将AI整合到医疗任职中。通过这些平台，临床大夫或许扩展医疗AI器材的安置，进而有助于其制订或许进步患者看护速率与精度的肯定。”

“全体医疗卫生生态体例中的切磋者、病院和首创企业仍旧出手认识到正在管事中引入简化的 AI 流程或许带来的利益。”AI Centre人工智能转型交易控制人Haris Shuaib说，“开源MONAI生态体例正尽力于通过将数百种AI算法程序化，竣工互操作性和影响的最大化，同时将本来3~6个月的安置年光缩短到仅有几周。”

AI Centre for Value Based Healthcare是一个由众家大学、病院和行业协作伙伴构成的同盟，由伦敦邦王学院与盖伊和圣托马斯病院NHS相信基金指挥。与AI Centre for Value Based Healthcare协同修筑的AIDE或许为临床大夫供应各式AI效力。通过该处理计划，临床大夫或许控制更众合于患者的新闻，使医疗数据更易于获取且更具互操作性，进而进步患者的看护质料。

AI Centre已开采出可进步COVID-19、乳腺癌、脑肿瘤、脑卒中和失智症危急等疾病诊断确实率的算法。AIDE或许竣工获批AI算法与患者病例的无缝安闲结合，使数据无需脱节病院相信基金。

临床数据的领悟结果将被送回电子病例，以助力制订临床决议。这为临床众学科团队的病情会诊又供应了颇具代价的数据源泉。病院生机AIDE或许助助加疾这一流程，使患者受益。

伦敦医学影像与AI核心Value-Based Healthcare项目首席技艺官Jorge Cardoso以为：“目前，众人半AI模子不绝处于研发阶段，很少或许真正用于患者看护。MONAI Deploy将有助于激动研发劳绩落地，竣工更具影响力的临床AI。”

医学影像是医疗矫健中最要紧的器材之一，并正在近年来火速而遍及地引入AI技艺。据统计，90%以上的医疗数据都是影像数据。但受临床管事流程的杂乱性、缺乏AI使用开采和安置程序等身分的控制，医疗成像界限中绝众人半AI使用并未竣工大范畴的临床安置。

英伟达正出力激动更众AI进入医疗矫健市集，跟着MONAI正在更众主流医疗机构普及，这也将拉动其GPU及贸易软件正在该市集的采用率。个中MONAI明白是个或许让临床大夫和患者获益的器材，通过供应专为医学影像优化的深度进修根基步骤和管事流，简化AI模子的修筑流程，下降了从研发到临床医疗管事流的杂乱性，从而进步临床大夫的操作效力，并最终革新患者体验。