NVIDIA Clara™ for Medical Imaging プラットフォームでは、画像データを活用して医療 AI アプリケーションを構築できます。
コンセプトから運用まで、医用画像のユース ケースに AI イニシアティブを提供し、より迅速に 、総所有コストを削減し、規制要件を満たします。
AI ワークフローを合理化し、医用画像処理の研究開発を加速します。同時に AI の成果をデータ サイエンス チームに速やかに伝達します。
医用画像モダリティを最適化し、堅牢で再現可能なディープラーニングベースのモデルとアプリケーションを迅速に構築します。
ディープラーニング フレームワークはこれまで医用画像処理 AI の開発とデプロイを大幅に改善しています。研究者はコンピューター ビジョンを利用し、医用画像処理分析で精確な早期検出、医療分類、高度な自動 3D セグメンテーションを実行できます。こうしたモデルが臨床環境に取り入れられると、画像処理ワークフローが合理化され、隠れたインサイトが明らかになることにより医師の生産性が向上します。また、マルチモーダルな患者情報をつなげることで、患者を深く理解するのに役立っています。
医用画像向けの次世代 AI アプリケーションを構築するには、データ、トレーニング、コラボレーション、検証、パッケージ化、デプロイを AI ファクトリーに組み入れるソリューションが必要です。
NVIDIA MONAI は、ヘルスケア画像処理でディープラーニングの利用を加速することを目的とした、SDK とリファレンス AI モデルからなるエンタープライズ向けディストリビューションです。開発者や研究者は、ツールキットを使用して開発や研究をすぐに始めたり、NVIDIA DGX™ Cloud でサービスとしての API を活用したりできます。
NVIDIA FLARE™ は連合学習のための SDK で、ドメイン非依存、オープンソース、拡張可能といった特徴があります。研究者やデータ サイエンティストは既存の機械学習とディープラーニングのワークフローをフェデレーテッド パラダイムに合わせて調整することが、プラットフォーム開発者は分散型のマルチパーティ コラボレーションのためにプライバシーを保護する安全なサービスを構築することができます。
インフラストラクチャとサポートから構築済みの最先端モデルと AI ワークフローまで、さまざまな機能を提供する NVIDIA MONAI API と MONAI Cloud API の詳細をご覧ください。
Image courtesy of United Imaging Healthcare
AI 対応 MR スキャナーを起動する NVIDIA アクセラレーションを導入
AI による放射線医学ワークフロー加速
NVIDIA AI Enterprise でがん研究が前進
Image courtesy of King's College of London
AI の特長を臨床現場にもたらす