智能诊断成像

深度学习框架的出现显著改进了医疗影像 AI 的开发和部署。然而，缺乏用于训练和构建尖端深度学习模型的简单、高效开发流程，限制了 AI 在临床工作中的可扩展性。

MONAI 是一种开放源代码医疗 AI 框架，可帮助开发者和研究人员构建并训练多模态算法和模型。它提供先进的工具，可用于训练 AI 模型并将其部署到临床工作中，从而促进快速创新并缩短上市时间。MONAI 支持在生产环境中创建真值、模型开发和管理。其精选库 Model Zoo 提供生成式 AI 模型，可生成用于训练深度学习模型的高质量合成数据，助力 AI 开发快速启动。

借助 MONAI 开源工具包 (包含基础模组、参考工作流和可互操作的基础模组)，研究人员和开发者可以：

• 利用预训练模型、标准化接口和专用组件加速开发，这些组件支持自定义模型的集成。
• 快速、高效地开发和部署 AI 模型，实现卓越的模型精度和结果。
• 通过 Model Zoo 访问预训练模型，实现加速训练和部署，显著减少 AI 解决方案的上市时间。
• 构建专为临床使用进行优化的强大 AI 解决方案。

模拟腹部 CT 扫描的 2D 和 3D 可视化。

AI 的快速发展已彻底改变医疗影像领域，实现了实时分析、增强说明、精确分割和高性能推理。这些功能对于提高诊断准确性、加速临床工作流并最终提升患者护理水平至关重要。

NVIDIA 的 AI 图像分析和推理解决方案使开发者和研究人员能够执行实时图像分析、增强图像解读以及精确图像分割和定量分析。这些解决方案利用 NVIDIA 的先进工具和平台 (包括 GPU 和 SDK)，提供高性能推理功能，从而加速医疗影像工作流程。为了弥合 AI 开发与生产之间的差距，NVIDIA 提供预优化模型和行业标准 API，以构建强大的医疗 AI 应用。

借助 NVIDIA 的 AI 图像分析和推理解决方案，研究人员和开发者可以：

• 分析来自不同影像模态的图像，包括超声视频、CT 和 MRI，识别潜在的疾病风险生物标志物。
• 执行实时图像分析，快速准确地处理医疗影像，从而提升诊断速度和模型精度。
• 使用先进的 AI 模型增强图像说明和分割，以获得更深入的洞察和精确测量，为更好的临床决策提供支持。
• 利用高性能推理优化 AI 模型，实现更快速、更高效的处理，缩短 AI 驱动医疗影像应用的上市时间。

分割全身 CT 扫描中的 104 种解剖结构。(链接)

医疗智能体将对话式 AI 技术与医疗数据分析相结合，其应用场景几乎覆盖医疗健康的各个领域，从放射报告生成到手术机器人系统的交互式控制，再到医学生培训。

NVIDIA MONAI 在医学影像分析 AI 领域拥有良好的业绩记录，包括对新冠肺炎 X 射线光片进行分类，成功在 CT 图像腹主动脉分割、病理图像细胞标记以及机器人辅助腹腔镜视频仪器追踪。

借助 VILA-M3，NVIDIA 的多模态放射学智能体框架，经过训练的医疗影像分析模型为 Llama3 等大型视觉和语言模型提供注释或分类，从而丰富对话上下文。VILA-M3 是开放源代码 MONAI 平台的一部分，已用于增强 VILA LLM，作为用于脑肿瘤 MRI 图像解读的预训练基础模型。VILA-M3 为医疗辅助设备的精度和精细调校便捷性设立了新标准。

将 VILA-M3 与 Holoscan 和 NVAIE 等 NVIDIA 边缘和云加速计算平台相结合，研究人员和应用开发者可以：

• 通过将医疗影像 AI 专家整合为 VLM 对话中的补充上下文资源，评估模型精度的提升效果。
• 优化基础 VILA 或添加经 MONAI 训练的新医疗影像 AI 模型，以扩展其他模态或疾病领域的专家能力，从而提升或扩展 VILA-M3 的功能。
• 探索替代性 LLM+专家范例，以推动 VLM 作为医疗影像辅助设备的持续发展。

用于放射学工作流分析的 MONAI 多模态 AI 助手。