放射師和病理學家身負重任。不過,眼睛疲勞、放射師數量太少或工作負載過重都可能會導致錯誤發生,最終造成檢查結果和診斷的誤差。人工智慧工具可協助解讀掃描、加速工作流程,並減少偏差值。切割傷口圖像、計算血流量、檢測結節和分診活體組織切片都是人工智慧在醫學影像的絕佳應用。
Mass General 的 Athinoula A 的研究人員使用 NVIDIA DGX™ A100 加速人工智慧模型訓練。研究生物醫學影像的 Martinos Center 使用模型來切割及對齊多個胸腔掃描,以計算肺部疾病的嚴重性。
MONAI 是專門用於醫療影像領域基於 PyTorch 的開源人工智慧框架,配備有 20 個以上頂尖醫療研究機構採用的預訓練模型。
Qure.AI 自 2016 年以來,不斷開發可在肺部掃描中檢測疾病跡象的人工智慧工具。當 COVID-19 開始擴散時,他們快速改造了解決方案,以解決臨床醫師的緊急需求。
每年有超過 1000 萬個結核病例,其中印度病例的佔比超過 25%。為了協助檢測疾病,DeepTek 開發出了一款人工智慧工具,至今已在印度應用於超過 70,000 張胸腔 X 光照片。
透過人工智慧技術,Sydney Neuroimaging Analysis Centre (SNAC) 在分割作業中的速度提升了 15 倍。從 MRI 影像擷取整個大腦以往要耗費 20 到 30 分鐘,現在只需 2 到 3 分鐘內就能完成。
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瞭解 XNAT 和 NVIDIA Clara™ 影像如何藉由簡化資料、人工智慧模型和部署工作流程的端對端生命週期管理,降低採用人工智慧的門檻。
瞭解與醫學影像人工智慧市場整合的優點和需要採取的步驟,以及取得人工智慧演算法核准的過程。
使用 NVIDIA Clara 醫療影像強化人工智慧支援的儀器和醫學影像工作流程。開發人員可以開始使用特定領域的應用程式框架,著手打造人工智慧應用程式,並無縫整合到大規模的臨床工作流程中。
無論是在邊緣或人工智慧基礎架構上建立和管理嵌入式裝置,以支援運算密集的工作負載,NVIDIA 都能為醫學影像工作流程開發和部署最佳化且可擴充的應用程式,包括人工智慧訓練、影像重建和影像處理。
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