방사선과 의사들 및 병리학자들은 큰 책임을 안고 있습니다. 하지만 눈의 피로, 방사선과 의사의 부족 또는 과도한 업무는 실수로 이어질 수 있으며, 결국 결과 및 진단을 놓칠 수 있습니다. AI 기반의 도구는 스캔을 읽는 데 도움을 주어 선입견을 줄이고 워크플로우를 가속화할 수 있습니다. 병변을 세분화하고, 혈류를 계산하고, 결절을 감지하고, 조직 검사를 분류하는 것은 AI가 메디컬 이미징에 제공하는 일부 이점입니다.
NVIDIA DGX™ A100을 사용하여 AI 모델 트레이닝을 가속화하는 Mass General’s Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging의 연구원들은 폐 질환 심각도를 계산하기 위해 여러 흉부 스캔을 세분화하고 정렬하는 모델을 구축하고 있습니다.
King's College London과 NVIDIA에서 메디컬 이미징용 오픈 소스, PyTorch 기반, 도메인 최적화된 AI 프레임워크인 MONAI를 소개하며, 헬스케어 분야의 딥 러닝을 위한 모범 사례도 함께 제공합니다
Qure.AI는 2016년부터 폐 스캔에서 질병의 징후를 발견하기 위한 AI 도구를 개발해 왔습니다. 코로나19가 확산되기 시작할 때, Qure AI에서는 의사의 긴급한 필요를 해결하도록 솔루션을 재정비하기 위한 노력에 빠르게 착수했습니다.
인도는 매년 1천만 건의 결핵 사례 중 25% 이상을 차지합니다. DeepTech에서는 질병 발견에 도움을 주기 위해 인도에서 지금까지 70,000건 이상의 흉부 엑스레이에 사용되어 온 AI 도구를 개발했습니다.
Sydney Neuroimaging Analysis Centre(SNAC)는 인공 지능을 사용하여 세분화 작업의 속도를 15배 향상했습니다. 이전에는 MRI 영상에서 뇌 전체를 추출하는 데 20~30분이 걸렸지만, 이제는 2~3분 안에 완료됩니다.
GTC에서 온디맨드 메디컬 이미징 세션을 둘러보고 메디컬 이미징에 AI를 적용하는 전 세계 개발자들 및 학술 의료 연구 센터로부터 최신 정보를 알아보세요.
XNAT 및 NVIDIA Clara™ 이미징이 어떻게 데이터, AI 모델 및 배포 워크플로우의 엔드 투 엔드 수명 주기 관리를 간소화하여 AI 채택의 진입 장벽을 낮추는지 알아보세요.
메디컬 이미징 AI 마켓플레이스와의 통합에 따른 혜택과 이에 필요한 단계, 그리고 AI 알고리즘을 위한 승인을 획득하는 절차를 알아보세요.
NVIDIA Clara 이미징을 사용하여 AI 지원 기기 및 AI 향상 메디컬 이미징 워크플로우를 지원하세요. 개발자들은 도메인별 애플리케이션 프레임워크로 시작하여 AI 애플리케이션 생성을 빠르게 시작하고 이를 임상 워크플로우에 대규모로 원활하게 통합할 수 있습니다.
컴퓨팅 집약적인 워크로드를 지원하기 위해 엣지 또는 AI 인프라에서 임베디드 디바이스를 구축 및 관리하는 경우 모두, NVIDIA에서는 AI 트레이닝, 이미지 재구성 및 이미지 처리를 포함하는 메디컬 이미징 워크플로우에 대해 확장 가능한 최적화된 애플리케이션을 개발 및 배포할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
NVIDIA 뉴스레터를 구독하고 최신 메디컬 이미징 분야의 뉴스를 받아보세요.
최신 메디컬 이미징 뉴스를 받아가세요