AI を活用した医用画像診断
医療用 AI の開発を高速化し、臨床ワークフローを効率化し、イノベーションを推進します。
ワークロード
アクセラレーテッド コンピューティング ツールと
手法 生成 AI / LLM
業種
ヘルスケアとライフ サイエンス
事業目標
投資収益率
革命
製品
NVIDIA DGX
NVIDIA AI Enterprise
ヘルスケア市場における AI は、技術の進歩と導入の増加を背景に急速に成長しています。 AI は、患者アウトカムの改善、業務の最適化、イノベーションの推進により、医療の提供を変革する可能性を秘めています。 AI を活用した画像診断ソリューションはこの成長の最前線にあり、画像分析の強化、診断の精度と効率の向上、医療従事者へのリアルタイムの意思決定の支援を提供しています。
NVIDIA の AI で医用画像の再構築を高速化
医用画像の再構築は、CT、MRI、PET などの装置から得られた生データを、診断と治療に不可欠な詳細な視覚表現に変換します。 従来の方法は、多くの場合、処理に時間がかかり計算負荷も高いため、診断の遅延やとコストの増加につながっていました。高解像度の画像診断は、高速かつ高品質な画像取得をさらに複雑化します。
NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングと AI プラットフォームは、画質の向上、ノイズの削減、リアルタイム処理の拡張により医用画像の再構築を強化し、医用画像診断の高速化と効率化を実現します。NVIDIA は、GPU、NVIDIA® CUDA®、TensorRT™ を活用することで、リアルタイム AI アルゴリズムを実現し、いくつかの重要な分野で複雑な画像データの可視化を向上し、処理を高速化します。
- AI を活用した画像再構築: NVIDIA GPU、CUDA、TensorRT は、AI を活用した画像再構築を大幅に高速化し、特に低線量画像シナリオにおいて画質の向上とノイズの削減を実現します。
- 4D 画像処理と動的な可視化: NVIDIA の GPU アーキテクチャは、複雑な 4D 画像データの処理に対応しており、動的な生理学的プロセスのリアルタイムの可視化を可能にします。
- クラウドベースの拡張性と AI のデプロイ: NVIDIA Triton™ Inference Server とクラウドベースの GPU ソリューションは、医用画像診断向け AI モデルのデプロイと拡張を容易にし、複数の拠点で迅速かつ一貫した診断を実現します。
腰神経叢の高解像度画像診断画像提供: United Imaging。
クイック リンク
オープンソース ツールと高度なモデルで医療用 AI のトレーニングを最適化
ディープラーニング フレームワークの登場により、医用画像診断用 AI の開発とデプロイが大幅に改善されました。 しかし、最先端のディープラーニング モデルのトレーニングと構築のためのシンプルかつ効率的な開発ワークフローが欠如しているため、AI の臨床現場への展開が限定的となっています。
オープンソースの医療用 AI フレームワークである MONAI を利用することで、開発者と研究者はマルチモーダル アルゴリズムとモデルを構築し、トレーニングすることができます。AI モデルをトレーニングし、臨床現場に展開するための高度なツールを提供し、迅速なイノベーションを促進し、市場投入までの時間を短縮します。MONAI は、グランド トゥルースの生成、モデル開発および本番環境での管理をサポートします。そのキュレーションされたライブラリである Model Zoo は、ディープラーニング モデルをトレーニングするための合成の高品質データを生成する生成 AI モデルを提供し、AI 開発の迅速な開始を可能にします。
MONAI オープンソース ツールキット (基盤モデル、リファレンス ワークフロー、相互運用可能なビルディング ブロックで構成) を活用することで、研究者と開発者は以下のことが可能になります。
- トレーニング済みモデル、標準化されたインターフェイス、カスタム モデルの統合を可能にする特殊なコンポーネントにより、開発を高速化します。
- AI モデルを迅速かつ効率的に開発してデプロイし、優れた精度と成果を実現します。
- Model Zoo を通じて事前トレーニング済みモデルにアクセスして、トレーニングとデプロイを高速化し、AI ソリューションを市場に投入するのに必要な時間を大幅に短縮します。
- 臨床用途向けに最適化された堅牢な AI ソリューションを構築します。
シミュレーションによる腹部 CT スキャンの 2D および 3D での視覚化。
AI を活用した分析と推論で医用画像診断を変革
AI の急速な進歩は医用画像診断を変革し、リアルタイム分析、強化された画像解析、正確なセグメンテーションおよび高性能な推論を可能にしました。 これらの機能は、診断精度の向上、臨床ワークフローの迅速化、そして最終的には患者ケアの向上にとって不可欠となります。
NVIDIA の AI 画像分析と推論ソリューションにより、開発者と研究者はリアルタイムの画像分析、強化された画像解析、正確な画像セグメンテーシおよび定量化を行うことが可能になります。 これらのソリューションは、GPU や SDK など NVIDIA の高度なツールとプラットフォームを活用し、医用画像診断のワークフローを高速化する高性能な推論機能を提供します。 NVIDIA は、AI の開発と臨床現場での利用までの時間のギャップを埋めるために、強力な医療 AI アプリケーションを構築するための最適化済みモデルと業界標準の API を提供しています。
NVIDIA の AI 画像分析と推論ソリューションにより、研究者と開発者は以下のことが可能になります。
- 超音波動画、CT、MRI などのさまざまな画像モダリティからの画像を分析し、疾患リスクの潜在的なバイオマーカーを特定します。
- リアルタイムの画像分析を実行し、医用画像を迅速かつ正確に処理し、診断のスピードと精度を向上させます。
- 高度な AI モデルを使用して画像解析とセグメンテーションを強化し、より深い洞察と正確な測定を実現し、より適切な臨床意思決定を支援します。
- 高性能な推論を活用して、AI モデルを最適化し、より高速かつ効率的な処理を実現し、AI 駆動型の医用画像診断アプリケーションの市場投入までの時間を短縮します。
全身 CT スキャンで 104 の解剖学的構造をセグメント化(リンク)
医用画像分析と対話型 AI を組み合わせた放射線医学エージェント
医療エージェントは、対話型 AI 技術と医療データ分析を組み合わせ、放射線診断報告書の生成から、手術ロボット システムのインタラクティブ制御、医学生のトレーニングに至るまで、ヘルスケアのほぼすべての分野で活用されています。
NVIDIA MONAI は、COVID の肺 X 線画像の分類から、CT 画像における腹部大動脈のセグメンテーション、病理画像における細胞ラベル付け、ロボット支援腹腔鏡手術動画における器具追跡における課題の克服まで、医用画像分析 AI の分野で確かな実績を有しています。
NVIDIA のマルチモーダル放射線医学エージェントのフレームワークである VILA-M3 を使用することで、トレーニング済みの医用画像分析モデルは、Llama3 などの大規模な視覚言語モデルの会話コンテキストに注釈や分類を提供します。 VILA-M3 は、オープンソースの MONAI プラットフォームの一部として利用可能で、脳腫瘍 MRI 画像解釈用の事前トレーニング済みの基盤モデルとして、VILA LLM を強化するために使用されています。 VILA-M3 は、医療コパイロットにおける精度とファインチューニングの容易さについて、新しい基準を確立します。
VILA-M3 を Holoscan や NVAIE など、NVIDIA のエッジおよびクラウド アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームと組み合わせることで、研究者やアプリケーション開発者は以下のことが可能になります。
- 医用画像診断用 AI のエキスパートを VLM 会話の追加コンテキストとしてリソースに統合することで、精度向上を評価できます。
- 基盤となる VILA を改良するか、MONAI でトレーニング済みの新しい医用画像診断 AI モデルを他のモダリティや疾患をカバーするエキスパートとして追加することで、VILA-M3 の機能を改良または拡張することができます。
- 医用画像診断コパイロットとして、VLM の継続的な進歩を実現するためのLLM + エキスパート代替パラダイムを探索できます。
放射線医学ワークフロー分析向け MONAI マルチモーダル AI アシスタント。
このユース ケースを構築する
強力な AI モデルを迅速かつ簡単に導入する NVIDIA NIM™ マイクロサービスをお試しください。