KI für Gesundheitswesen und Biowissenschaften

NVIDIA BioNeMo™ ist die Entwicklungsplattform für KI-gestützte Biologie und Medikamentenentwicklung.

Die Plattform umfasst offene Modelle, Bibliotheken, Datensätze und NVIDIA NIM™-Microservices für den gesamten KI-Lebenszyklus, sodass Forscher und Entwickler KI-Anwendungen erstellen, anpassen und bereitstellen können, die das nächste Experiment vorantreiben.

Anwendungsfälle: Entwicklung von biofundamentalen Modellen, molekulares Design, virtuelles Screening, Proteinstrukturvorhersage, Proteinbinderdesign

• 2-mal schnelleres Biofoundation-Modelltraining
• 6-mal schnellere Modellinferenz
• Drei Rezepte für die Modellbeschleunigung

NVIDIA Nemotron™ ist die Grundlage für KI im Bereich Digital Health.

Nemotron bietet optimierte offene Modelle mit offenen Gewichten, Trainingsdaten und Rezepten für fortschrittliches Reasoning, Programmierung, visuelles Verständnis, agentische Aufgaben, Sicherheit, Sprache und Informationsabruf und liefert so führende Effizienz und Genauigkeit für die Entwicklung spezialisierter KI-Agenten.

Anwendungsfälle: Umgebungs-Healthcare-Agenten für das Umfeld, Agenten für tiefgehende klinische Forschung

• Offene Modelle für visuelles Verständnis, Informationsabruf, Sprache und Sicherheit
• Fünf Anwendungsfallbeispiele
• 16 Anleitungen zur Bereitstellung und Verwendung der Modelle

NVIDIA Isaac™ ist eine Robotik- und Simulationsplattform.

Diese Entwicklerplattform für Robotik im Gesundheitswesen basiert auf Simulationen und synthetischen Daten und ermöglicht Design, Validierung und Laufzeitbereitstellung. Es basiert auf der Trainings-Simulations-Laufzeitarchitektur von NVIDIA und verbindet die KI-Entwicklung direkt mit der Bereitstellung auf Edge-Robotersystemen.

Anwendungsfälle: Krankenhausautomatisierung, Teleoperation, autonomer Ultraschall, chirurgische Autonomie

• Pipelines zur Generierung synthetischer Daten für Anatomie, Verfahrensvariationen, Krankenhausumgebungen und Patienteninteraktion
• Sensorsimulationspipelines für Endoskopie, Ultraschall, CT-Bildgebung und multimodale Sensorfusion

MONAI ist das offene KI-Framework für die medizinische Bildgebung.

Dieses auf PyTorch basierende Open-Source-KI-Framework für die medizinische Bildgebung vereint domänenoptimierte Datenloader, umfangreiche Transformers und über 50 hochwertige vortrainierte Modelle, um alles von der 2D- und 3D-Segmentierung und Registrierung bis hin zur Berichterstattung und multimodalen Workflows zu optimieren.

Anwendungsfälle: Training medizinischer Bildgebungsmodelle, Segmentierung und Annotation medizinischer Bildgebung

• Über 8 Millionen Downloads und über 4.000 Projekte
• Multimodal, Integration von Bildgebung, Text und agentischer KI für Radiologie, Chirurgie und Pathologie-Workflows über Bilder und klinische Dokumentation hinweg
• 20 Herausforderungen in der medizinischen Bildgebung erfolgreich gemeistert

Das NVIDIA Holoscan SDK ist eine Laufzeitumgebung für physische KI und Sensorverarbeitung.

Holoscan ist eine Echtzeit-Laufzeitumgebung für die Entwicklung GPU-beschleunigter Systeme, die multimodale Sensordaten mit hoher Bandbreite und mehreren Übertragungsraten erfassen, KI-Reasoning durchführen und deterministische Aktionen in der realen Welt steuern. Mit einer graphbasierten Ausführungs-Engine und beschleunigter Eingabe und Ausgabe (IO) skaliert Holoscan von NVIDIA Jetson Nano™ auf DGX™.

Anwendungsfälle: Echtzeit-Robotik und autonome Maschinen, KI-gestützte Gewinnung von Erkenntnissen aus Rohdaten für medizinische Geräte, deterministische Edge-KI-Bereitstellung

• Skalierung auf Dutzende oder Hunderte von Gigabit pro Sekunde (Gbit/s) ohne umfangreiche Systemoptimierungen
• Beschleunigte IO direkt in den GPU-Speicher mit gebrauchsfertigen, fortschrittlichen Netzwerkoperatoren, NVIDIA Rivermax® und der Holoscan Sensor Bridge
• 10 Minuten bis zur Inferenz mit Beispielen für Domänenbeschleuniger

NVIDIA Parabricks® ermöglicht GPU-beschleunigte Genomik.

Diese skalierbare Genomik-Softwaresuite für die Sekundäranalyse bietet GPU-beschleunigte Implementierungen von BWA-MEM, GATK und DeepVariant für Gesamtgenom- und Exom-Workflows.

Anwendungsfälle: Krebs und seltene Krankheiten, Neonatale Intensivstation und Intensivversorgung, Bevölkerungsstudien, Forschung

• Über 100-mal schnellere Analyse der Sequenzierung des gesamten Genoms (WGS)
• 50 Prozent geringere Rechenkosten für WGS
• 23 beschleunigte Tools und sechs Pipelines