KI-gestützte medizinische Bildgebung

Das Aufkommen von Deep-Learning-Frameworks hat die Entwicklung und Bereitstellung von KI für die medizinische Bildgebung erheblich verbessert. Das Fehlen von einfachen, optimierten Entwicklungsabläufen für das Training und die Entwicklung von hochmodernen Deep-Learning-Modellen begrenzt jedoch die KI-Skalierbarkeit für die klinische Produktion.

MONAI, ein medizinisches Open-Source-KI-Framework, ermöglicht es Entwicklern und Forschern, multimodale Algorithmen und Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Es bietet fortschrittliche Tools für das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen in der klinischen Produktion, was schnelle Innovationen fördert und die Markteinführungszeit verkürzt. MONAI unterstützt die Erstellung von Referenzdaten, die Modellentwicklung und das Management in Produktivumgebungen. Die kuratierte Bibliothek Model Zoo bietet generative KI-Modelle, die synthetische hochwertige Daten für das Training von Deep-Learning-Modellen generieren und einen schnellen Start in die KI-Entwicklung ermöglichen.

Das MONAI Open-Source-Toolkit aus Foundation-Modellen, Referenz-Workflows und interoperablen Bausteinen ermöglicht Forscher:innen und Entwickler:innen Folgendes:

• die Entwicklung mit vortrainierten Modellen (PTM), standardisierten Schnittstellen und spezialisierten Komponenten zu beschleunigen, die die Integration von maßgeschneiderten Modellen ermöglichen.
• KI-Modelle schnell und effizient zu entwickeln und zu implementieren um überlegene Genauigkeit und Ergebnisse zu erzielen.
• über Model Zoo für das beschleunigte Training und die Bereitstellung auf vortrainierte Modelle zuzugreifen, um die Zeit für die Markteinführung von KI-Lösungen erheblich zu verkürzen.
• robuste KI-Lösungen zu entwickeln, die für den klinischen Einsatz optimiert sind.

2D- und 3D-Visualisierungen eines simulierten Bauch-CT-Scans.

Die schnellen Fortschritte in der KI haben die medizinische Bildgebung transformiert und Echtzeitanalysen, verbesserte Interpretation, präzise Segmentierung und leistungsstarke Inferenz ermöglicht. Diese Funktionen sind entscheidend für die Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit, die Beschleunigung klinischer Workflows und letztendlich die Verbesserung der Patientenversorgung.

Die KI-Bildanalyse- und Inferenzlösungen von NVIDIA ermöglichen es Entwickler:innen und Forscher:innen, Echtzeit-Bildanalysen, eine verbesserte Bildinterpretation sowie eine präzise Bildsegmentierung und Quantifizierung durchzuführen. Diese Lösungen nutzen die fortschrittlichen Tools und Plattformen von NVIDIA, einschließlich GPUs und SDKs, um hochleistungsfähige Inferenzfunktionen zu bieten, die die Workflows für medizinische Bildgebung beschleunigen. Um die Lücke zwischen KI-Entwicklung und Produktion zu schließen, bietet NVIDIA voroptimierte Modelle und Branchenstandard-APIs für die Entwicklung leistungsstarker medizinischer KI-Anwendungen.

Mit den KI-Bildanalyse- und Inferenzlösungen von NVIDIA können Forscher:innen und Entwickler:innen Folgendes tun:

• Bilder von verschiedenen Bildmodalitäten analysieren, einschließlich Ultraschallvideos, CTs und MRIs, um potenzielle Biomarker für das Krankheitsrisiko zu identifizieren.
• Echtzeit-Bildanalysen durchführen, um medizinische Bilder schnell und genau zu verarbeiten und die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Diagnostik zu verbessern.
• die Bildinterpretation und -segmentierung mit fortschrittlichen KI-Modellen verbessern – für tiefere Erkenntnisse und präzise Messungen, für bessere klinische Entscheidungen.
• leistungsstarke Inferenz nutzen, um KI-Modelle für eine schnellere und effizientere Verarbeitung zu optimieren und die Markteinführungszeit für KI-gestützte medizinische Bildgebungsanwendungen zu verkürzen.

Segmentierung von 104 anatomischen Strukturen im Ganzkörper-CT-Scan. (Link)

Medizinische Agenten kombinieren Gesprächs-KI-Technologien mit der Analyse medizinischer Daten und finden Anwendungsfälle in fast allen Aspekten des Gesundheitswesens – von der Generierung radiologischer Berichte über die interaktive Kontrolle von chirurgischen Robotersystemen bis hin zur Ausbildung von Medizinstudierenden.

NVIDIA MONAI kann auf eine nachgewiesene Erfolgsbilanz in der KI für die medizinische Bildanalyse zurückblicken, von der Klassifizierung von Lungen-Röntgenbildern für COVID bis hin zur Bewältigung von Herausforderungen bei der Bauch-Aortensegmentierung in CT-Bildern, der Zellkennzeichnung in Pathologie-Bildern und der Instrumentenverfolgung in robotergestützten laparoskopischen Videos.

Mit VILA-M3, dem multimodalen Radiologie-Agentenframework von NVIDIA, tragen trainierte Modelle zur medizinischen Bildanalyse Annotationen oder Klassifizierungen zum Gesprächskontext großer Modelle für Bild- und Sprachverarbeitung wie Llama3 bei. VILA-M3 ist als Teil der Open-Source-Plattform MONAI verfügbar und wurde verwendet, um das VILA LLM als vortrainiertes grundlegendes Modell für die MRT-Bildinterpretation von Gehirntumoren zu verbessern. VILA-M3 setzt neue Standards für Genauigkeit und einfache Feinabstimmung unter medizinischen Assistenzsystemen.

Durch die Kombination von VILA-M3 mit den Edge- und Cloud-Computing-Plattformen von NVIDIA wie Holoscan und NVAIE können Forscher und Anwendungsentwickler:

• die verbesserte Genauigkeit bewerten, indem KI-Expert:innen für medizinische Bildgebung als Ressourcen für zusätzlichen Kontext in VLM-Gesprächen integriert werden.
• die VILA-M3-Funktionen verbessern oder erweitern, indem das grundlegende VILA verfeinert oder neue MONAI-trainierte KI-Modelle für die medizinische Bildgebung als zusätzliche Experten für andere Modalitäten oder Krankheiten hinzugefügt werden.
• Erkunde alternative LLM+Expert-Paradigmen für die kontinuierliche Weiterentwicklung von VLMs als Co-Piloten für die medizinische Bildgebung.

MONAI Multimodaler KI-Assistent für die Analyse von Radiologie-Workflows.