Acelere el desarrollo de aplicaciones de IA para uso médico para optimizar los workflows clínicos e impulsar la innovación.
Desarrolle Aplicaciones de IA para Imágenes Médicas con Herramientas de Código Abierto
MONAI es un framework de código abierto y específico del dominio para desarrollar, entrenar e implementar modelos de deep learning para imágenes médicas.
Los investigadores, científicos de datos y desarrolladores de aplicaciones centrados en el avance de la IA para uso médico pueden usar MONAI para crear y refinar algoritmos y modelos multimodales para aplicaciones médicas.
MONAI simplifica la integración y la administración de workflows avanzados de IA y proporciona herramientas para el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos y el desarrollo y la implementación de aplicaciones, lo que estandariza eficazmente los ciclos de vida de la IA.
Optimice el Desarrollo de la IA para Imágenes Médicas con Modelos Avanzados
Los microservicios NVIDIA NIM™ para imágenes médicas son servicios de inferencia optimizados por GPU y fáciles de usar, que se diseñaron para agilizar el desarrollo de aplicaciones de IA médica.
Estos microservicios se diseñaron para achicar la brecha entre el desarrollo y la producción de IA, ya que ofrecen a los desarrolladores, investigadores y científicos de datos modelos preoptimizados y API estándar del sector para crear potentes aplicaciones de IA.
Los microservicios de NIM ayudan a acelerar la adopción de tecnologías avanzadas de IA en los sectores médico y biofarmacéutico, ya que proporcionan un enfoque de pila completa, y a la vez mantienen un alto desempeño y garantizan la seguridad y el cumplimiento de los datos.
El Kit de Herramientas MONAI de NVIDIA es un entorno de desarrollo experimental ofrecido como parte de NVIDIA AI Enterprise. Incluye un contenedor base y una biblioteca seleccionada de más de 15 modelos previamente entrenados, incluidos tomografía computarizada, resonancia magnética, patología y endoscopia, disponibles en NVIDIA NGC™, que les permiten a los especialistas en datos e investigadores clínicos acelerar el desarrollo de IA.
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