의료 AI 개발 가속화

NVIDIA 솔루션은 의료 이미징 재구성을 발전시키는 데 중추적인 역할을 합니다.  선도적인 컴퓨터 제공업체 NVIDIA는 Siemens, GE Healthcare, Philips, United Imaging Healthcare와 같은 주요 기업의 운영에 필수적인 기술을 제공합니다. 

이러한 기업들은 NVIDIA® CUDA®, TensorRT™, Triton™ 등 NVIDIA의 강력한 GPU와 소프트웨어 툴킷을 활용하여 MRI, CT, 초음파 시스템의 성능을 향상시키고 있습니다. NVIDIA의 AI 및 가속 컴퓨팅 솔루션은 이미지 재구성에 필요한 시간을 크게 단축하여 임상 효율성과 이미지 품질을 향상시킵니다. 예를 들어, United Imaging Healthcare는 NVIDIA 기술을 활용하여 MR 머신에서 환자가 시간을 단축하고 MR 절차에 대한 접근성을 높이는 AI 지원 MR 스캐너를 개발했습니다. 이를 통해 MR 이미지 재구성을 위한 연산 속도를 10배 가속화하고, MR 이미지 재구성 시간을 95% 단축할 수 있었습니다. 

MONAI(Medical Open Network for AI)는 NVIDIA가 King's College London 및 기타 주요 학술 의료 센터와 협력하여 구축한 오픈 소스 프레임워크입니다. MONAI는 의료 이미징 분야에서 AI를 위한 모범 사례를 개발하고 교환하기 위해 AI 연구원들의 포괄적인 커뮤니티를 구축하는 것을 목표로 합니다. 파이토치를 기반으로 구축된 MONAI는 이미지 세분화, 분류, 등록과 같은 의료 이미징 애플리케이션에서 AI 모델을 개발, 훈련 및 배포하기 위한 도메인에 최적화된 툴과 라이브러리를 제공합니다.

MONAI 내의 라이브러리, 툴 및 SDK 제품군에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다. 

• MONAI Core: 헬스케어 이미징을 위한 AI 모델 훈련을 위한 도메인별 프레임워크
• MONAI Label: 새로운 데이터세트에 빠르게 주석을 추가하는 지능형 이미지 레이블 지정 및 학습 툴
• MONAI 배포 앱 SDK: 개발자가 AI 모델을 AI 애플리케이션으로 배포할 수 있도록 지원하는 프레임워크 및 관련 툴
• MONAI Model Zoo: MONAI 번들 형식의 의료 이미징 모델 모음

MONAI는 AI 모델의 개발과 배포를 가속화하는 포괄적인 툴 세트를 제공하여 의료 이미징 연구에 이점을 제공합니다. 여기에는 고급 데이터 전처리, 신경망 아키텍처, 의료 이미징에 맞는 평가 지표 등이 포함됩니다. MONAI는 연구 워크플로우에 AI를 통합하는 작업을 간소화하여 기관 전반의 더 빠른 프로토타이핑, 재현 가능한 연구, 협업을 가능하게 합니다. 이를 통해 의료 이미징 작업의 정확도와 효율성이 향상됩니다.

MONAI 멀티모달은 CT 및 MRI부터 EHR 및 임상 문서에 이르기까지 다양한 헬스케어 데이터의 멀티모달 분석을 가능하게 하기 위해 파운데이션 모델, 참조 워크플로우, 상호 운용 가능한 구성 요소로 구성된 오픈 소스 툴킷입니다. 특수 에이전틱 아키텍처를 통해 고급 추론 기능을 제공하고, 맞춤 모델과 Hugging Face 구성 요소를 통합할 수 있습니다. MONAI 멀티모달을 통해 개발자는 의료 데이터 통합의 고유한 과제를 해결하면서 혁신과 연구에 집중할 수 있습니다.

연구원과 개발자는 여러 가지 방법으로 MONAI에 기여할 수 있습니다. 그들은 자체 모델이나 도구를 MONAI 프레임워크에 직접 통합하거나, MONAI Model Zoo에 기여하거나, GitHub를 통해 협업할 수 있습니다. 또한 기여자는 Hugging Face와 같은 플랫폼을 통해 사전 훈련된 모델을 공유하거나 주요 커뮤니티 프로젝트로 리포지토리에 링크할 수 있습니다. MONAI는 다양한 협업 스타일을 환영하여 파트너가 자신의 전문 지식과 목표에 맞는 방식으로 에코시스템을 손쉽게 지원하고 확장할 수 있도록 지원합니다.  

지금 MONAI 커뮤니티에 참여하세요. 주요 협력 그룹을 만나보세요.

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