AI 기반 메디컬 이미징

딥 러닝 프레임워크의 출현으로 의료 이미징 AI 개발 및 배포가 크게 개선되었습니다. 그러나 최첨단 딥 러닝 모델 훈련 및 구축을 위한 간단하고 간소화된 개발 워크플로우가 부족하여 임상 생산에 대한 AI의 확장성이 제한됩니다.

오픈소스 의료 AI 프레임워크인 MONAI는 개발자와 연구자가 멀티모달 알고리즘과 모델을 구축하고 훈련할 수 있도록 지원합니다. 이 모델을 임상 생산에 훈련하고 배포하기 위한 고급 도구를 제공하여 신속한 혁신을 촉진하고 시장 출시 시간을 단축합니다. MONAI는 프로덕션 환경에서 지상 실제 구축, 모델 개발 및 관리를 지원합니다. 선별된 라이브러리인 Model Zoo는 딥러닝 모델 학습에 활용할 수 있는 고품질 합성 데이터를 생성하는 생성형 AI 모델을 제공해, AI 개발을 신속하게 시작할 수 있도록 합니다.

파운데이션 모델, 레퍼런스 워크플로우, 상호운용 가능한 구성 요소로 구성된 오픈소스 툴킷 MONAI를 활용하면 연구자와 개발자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 사전 훈련된 모델, 표준화된 인터페이스, 맞춤형 모델 통합을 가능하게 하는 특수 구성 요소로 개발을 가속화하세요.
• AI 모델을 빠르고 효율적으로 개발 및 배포하여 탁월한 정확도와 결과를 달성하세요.
• Model Zoo를 통해 사전 훈련된 모델에 액세스하여 훈련 및 배포를 가속화하여 AI 솔루션을 시장에 출시하는 데 필요한 시간을 크게 단축하세요.
• 임상 사용에 최적화된 강력한 AI 솔루션을 구축하세요.

시뮬레이션된 복부 CT 스캔의 2D 및 3D 시각화.

AI의 급속한 발전은 의료 이미징을 혁신하여 실시간 분석, 개선된 해석, 정밀한 세분화 및 고성능 추론을 가능하게 했습니다. 이러한 기능은 진단 정확도를 개선하고, 임상 워크플로우를 가속화하며, 궁극적으로 환자 치료를 개선하는 데 중요합니다.

NVIDIA의 AI 이미징 분석 및 추론 솔루션은 개발자와 연구원이 실시간 이미지 분석, 향상된 이미지 해석, 정밀한 이미지 세그먼트 및 정량화를 수행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 솔루션은 GPU 및 SDK를 포함한 NVIDIA의 고급 도구 및 플랫폼을 활용하여 의료 이미징 워크플로우를 가속화하는 고성능 추론 기능을 제공합니다. AI 개발과 프로덕션 간의 격차를 해소하기 위해 NVIDIA는 강력한 의료 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 사전 최적화된 모델과 산업 표준 API를 제공합니다.

NVIDIA의 AI 이미징 분석 및 추론 솔루션으로 연구자와 개발자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 초음파 영상, CT, MRI를 포함한 다양한 이미지 형식의 이미지를 분석하여 잠재적인 질병 위험 바이오마커를 식별하세요.
• 실시간 이미지 분석을 수행하여 의료 이미지를 빠르고 정확하게 처리하여 진단 속도와 정확도를 개선하세요.
• 고급 AI 모델을 사용하여 이미지 해석 및 분할 기능을 개선하여 더 심층적인 인사이트와 정밀한 측정을 지원하고, 더 나은 임상 결정을 지원하세요.
• 고성능 추론을 활용하여 AI 모델을 최적화하여 더 빠르고 효율적인 처리를 실현하고, AI 기반 의료 이미징 애플리케이션의 시장 출시 시간을 단축하세요.

전체 몸 CT 스캔에서 104개의 해부학 구조 세그먼트화 (링크)

의료 에이전트는 대화형 AI 기술을 의료 데이터 분석과 결합하여 방사선 보고서 생성부터 수술 로봇 시스템의 인터랙티브 제어, 의료 학생 훈련에 이르기까지 의료 분야의 거의 모든 측면에서 활용 사례를 찾고 있습니다.

NVIDIA MONAI는 의료 영상 분석 AI 분야에서 입증된 성과를 보유하고 있습니다. 코로나 폐 엑스레이 분류부터 CT 영상의 복부 대동맥 분할, 병리 이미지의 세포 라벨링, 로봇 보조 복강경 수술 영상의 기구 추적까지 다양한 과제에서 뛰어난 성과를 거두었습니다.

NVIDIA의 멀티모달 방사선학 에이전트 프레임워크인 VILA-M3를 통해 훈련된 의료 이미지 분석 모델은 Llama3과 같은 거대 비전 및 언어 모델의 대화형 컨텍스트에 주석 또는 분류를 제공합니다. VILA-M3는 오픈소스 MONAI 플랫폼의 일부로 사용할 수 있으며, VILA LLM을 뇌종양 MRI 이미지 해석을 위한 사전 훈련된 파운데이션 모델로 개선하는 데 사용되었습니다. VILA-M3는 의료 보조 파일럿 간의 정확도와 파인튜닝 용이성에 대한 새로운 기준을 제시합니다.

VILA-M3를 Holoscan 및 NVAIE와 같은 NVIDIA의 엣지 및 클라우드 가속 컴퓨팅 플랫폼과 결합하여 연구자와 애플리케이션 개발자는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• VLM 대화에서 추가 컨텍스트의 리소스로 의료 이미징 AI 전문가를 통합하여 향상된 정확도를 평가하세요.
• 기본 VILA를 개선하거나 새로운 MONAI 훈련 의료 이미징 AI 모델을 다른 형태 또는 질병을 다루는 추가 전문가로 추가하여 VILA-M3의 기능을 개선하거나 확장하세요.
• 의료 영상 코파일럿으로서 VLM(시각-언어 모델)의 지속적인 발전을 위한 거대 언어 모델과 전문가 결합 패러다임의 대안을 탐색하세요.

방사선 워크플로우 분석을 위한 MONAI 멀티모달 AI 어시스턴트.