NVIDIA CLARA IMAGING

Inteligencia artificial para aplicaciones de imágenes médicas

NVIDIA Clara Imaging es un marco de trabajo de aplicaciones que acelera el desarrollo y la implementación de IA para imágenes médicas. Diseñado para científicos de datos e investigadores, Clara Imaging ofrece herramientas optimizadas para dominios y fáciles de usar con las que crear conjuntos de datos etiquetados de alta calidad, técnicas de colaboración para entrenar modelos de IA sólidos y software completo para implementaciones de IA escalables y modulares.

Entrenar la inteligencia artificial para imágenes médicas

Creación y colaboración en modelos de IA con Clara Train

Marco de aplicación de Clara Train

Clara Train es el punto de partida de la creación de aplicaciones compatibles con IA para imágenes médicas con API. Es posible añadir anotación asistida por IA a cualquier visor médico, así como un conjunto de modelos precapacitados especializados en el dominio. También incluye técnicas como AutoML y aprendizaje federado, que protege la privacidad para maximizar el rendimiento de los investigadores, lo que permite que múltiples instituciones colaboren y creen modelos de IA seguros sin compartir datos privados.

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Acelera el entrenamiento de modelos de IA con DGX

El entrenamiento de modelos de IA con conjuntos de datos grandes requiere una gran capacidad de procesamiento. Los sistemas NVIDIA DGX™ están diseñados especialmente para acelerar los tiempos de aprendizaje de la inteligencia artificial y optimizar el tiempo de solución.

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Acelera el entrenamiento de modelos de IA con DGX

Implementar flujos de trabajo clínicos

Clara Deploy

Marco de aplicación de Clara Deploy

Clara Deploy convierte fácilmente los modelos de IA en flujos de trabajo clínicos con tecnología de inteligencia artificial. Su marco nativo de la nube de referencia acelera el desarrollo y la implementación de cargas de trabajo de imágenes escalables de multi-IA, e incluye compatibilidad integrada con la comunicación DICOM y la posibilidad de integrarla con la infraestructura hospitalaria existente.

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Implementación sencilla de IA con EGX

Con la plataforma de computación perimetral NVIDIA EGX™, las flotas de dispositivos médicos en varias ubicaciones físicas se pueden gestionar de forma fácil y segura, de manera que se satisfagan las necesidades de seguridad de los datos y de inteligencia en tiempo real.

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Implementación sencilla de IA con EGX

¿Por qué usar Clara Imaging?

Anotación de IA acelerada por NVIDIA Clara con Fovia

Anotación de IA acelerada por NVIDIA Clara con Fovia

La anotación asistida por IA de Clara con DeepGrow 3D potencia la próxima generación de anotación de imagen médica de uso general en tres dimensiones. Integrada en Fovia, la anotación rápida de todo el cuerpo se puede lograr con solo unos pocos clics y visualizarse en tiempo real.

Adoptada por instituciones líderes

Adoptada por instituciones líderes

Desde la creación de herramientas de inteligencia artificial que aceleran el diagnóstico y el tratamiento hasta el aprendizaje profundo escalable para la implementación clínica, las organizaciones utilizan Clara Imaging para crear, implementar y gestionar imágenes médicas mejoradas por IA.

Construcción de IA sin necesidad de escribir código

Construcción de IA sin necesidad de escribir código

Con NVIDIA Clara Studio, es posible crear e implementar modelos de IA para la atención sanitaria de alto rendimiento en unos sencillos pasos. Incluye todas las herramientas que necesitas para empezar a entrenar un modelo de deep learning para la atención sanitaria.

Usuarios de Clara Imaging

Formación de aprendizaje profundo para la creación de imágenes médicas

Obtén formación práctica en inteligencia artificial para la sanidad a través de NVIDIA Deep Learning Institute (DLI). Realiza cursos en línea como Clasificación de imágenes médicas usando conjuntos de datos de MedNIST para obtener una introducción a aprendizaje profundo para radiología, o para aprender a usar las redes generativas antagónicas (GAN) en Aumento y segmentación de los datos con las redes generativas antagónicas para la creación de imágenes médicas.

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