Imágenes médicas con IA

La llegada de los marcos de deep learning ha mejorado significativamente el desarrollo y la implementación de IA de imágenes médicas. Sin embargo, la falta de flujos de trabajo de desarrollo simples y agilizados para entrenar y crear modelos de deep learning de vanguardia limita la escalabilidad de la IA a la producción clínica.

MONAI, un marco de IA médica de código abierto, permite a los desarrolladores e investigadores crear y entrenar algoritmos y modelos multimodales. Proporciona herramientas avanzadas para entrenar e implementar modelos de IA en la producción clínica, fomenta la innovación rápida y acelera el tiempo de llegada al mercado. MONAI admite la creación de validación en el terreno, el desarrollo de modelos y la gestión en entornos de producción. Su biblioteca organizada, Model Zoo, ofrece modelos de IA generativa que generan datos sintéticos de alta calidad para entrenar modelos de deep learning, lo que permite un inicio rápido para el desarrollo de la IA.

Con el kit de herramientas de código abierto de MONAI de modelos de base, flujos de trabajo de referencia y bloques de construcción interoperables, los investigadores y desarrolladores pueden:

• Acelerar el desarrollo con modelos preentrenados, interfaces estandarizadas y componentes especializados que permiten la integración de modelos personalizados.
• Desarrollar e implementar modelos de IA de forma rápida y eficiente, logrando una precisión y resultados superiores.
• Acceder a modelos preentrenados a través de Model Zoo para acelerar el entrenamiento y la implementación, lo que reduce significativamente el tiempo necesario para llevar soluciones de IA al mercado.
• Crear soluciones de IA robustas optimizadas para el uso clínico.

Visualizaciones 2D y 3D de una TC abdominal simulada.

Los rápidos avances en la IA han transformado las imágenes médicas, permitiendo el análisis en tiempo real, la interpretación mejorada, la segmentación precisa y la inferencia de alto rendimiento. Estas capacidades son cruciales para mejorar la precisión de diagnóstico, acelerar los flujos de trabajo clínicos y, en última instancia, mejorar la atención al paciente.

Las soluciones de análisis e inferencia de imágenes de IA de NVIDIA permiten a los desarrolladores e investigadores realizar análisis de imágenes en tiempo real, interpretación de imágenes mejorada y segmentación y cuantificación de imágenes precisas. Estas soluciones aprovechan las herramientas y plataformas avanzadas de NVIDIA, incluidas las GPU y los SDK, para ofrecer capacidades de inferencia de alto rendimiento que aceleran los flujos de trabajo de imágenes médicas. Para cerrar la brecha entre el desarrollo y la producción de IA, NVIDIA ofrece modelos preoptimizados y API estándar del sector para crear potentes aplicaciones de IA médica.

Con las soluciones de análisis e inferencia de imágenes de IA de NVIDIA, los investigadores y desarrolladores pueden:

• Analizar imágenes de diferentes modalidades, incluidos los vídeos de ultrasonidos, las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas, identificando posibles biomarcadores de riesgo de enfermedad.
• Realizar análisis de imágenes en tiempo real para procesar imágenes médicas de forma rápida y precisa, mejorando la velocidad y la precisión de diagnóstico.
• Mejorar la interpretación y la segmentación de imágenes utilizando modelos de IA avanzados para obtener información más profunda y mediciones precisas, apoyando mejores decisiones clínicas.
• Aprovechar la inferencia de alto rendimiento para optimizar los modelos de IA para un procesamiento más rápido y eficiente, reduciendo el tiempo de lanzamiento al mercado de las aplicaciones de imágenes médicas con IA.

Segmentación de 104 estructuras anatómicas en la exploración por TC de cuerpo completo. (Enlace)

Los agentes médicos combinan tecnologías de IA conversacional con el análisis de datos médicos y encuentran casos de uso en casi todos los aspectos de la atención sanitaria, desde la generación de informes radiológicos hasta el control interactivo de sistemas robóticos quirúrgicos y la formación de estudiantes de medicina.

NVIDIA MONAI tiene una trayectoria probada en la IA de análisis de imágenes médicas, desde la clasificación de imágenes de rayos X de pulmón para la COVID hasta la victoria de desafíos en la segmentación de aorta abdominal en imágenes de TC, el etiquetado de células en imágenes de patología y el seguimiento de instrumentos en vídeos de laparoscopia asistida por robots.

Con VILA-M3, el marco de agentes de radiología multimodal de NVIDIA, los modelos de análisis de imágenes médicas entrenados contribuyen con anotaciones o clasificaciones al contexto de conversación de modelos de visión y lenguaje de gran tamaño como Llama3. VILA-M3 está disponible como parte de la plataforma MONAI de código abierto y se ha utilizado para mejorar el LLM VILA como un modelo de base preentrenado para la interpretación de imágenes de IRM de tumores cerebrales. VILA-M3 establece nuevos estándares de precisión y facilidad de ajuste entre los copilotos médicos.

Al combinar VILA-M3 con las plataformas de computación acelerada en la nube y el perímetro de NVIDIA, como Holoscan y NVAIE, los investigadores y desarrolladores de aplicaciones pueden:

• Evalúe la precisión mejorada integrando expertos en IA de imágenes médicas como recursos para un contexto adicional en las conversaciones de VLM.
• Refine o amplíe las capacidades de VILA-M3 ajustando VILA de base o añadiendo nuevos modelos de IA de imagen médica entrenados con MONAI como expertos adicionales que cubren otras modalidades o enfermedades.
• Explore paradigmas alternativos de LLM+expertos para el avance continuo de los VLM como copilotos de imágenes médicas.

Asistente de IA multimodal de MONAI para análisis de flujos de trabajo de radiología.