AI 驅動型醫學影像

深度學習架構的出現，大幅改善了醫學成像 AI 的開發與部署。然而，缺乏簡單且流程順暢的開發流程來訓練與建構最先進的深度學習模型，限制了 AI 在臨床應用上的可擴展性。

開源醫療 AI 架構 MONAI 可讓開發和研究人員建立及訓練多模式演算法與模型。 它提供先進工具，用於訓練 AI 模型並將其部署至臨床應用中，促進快速創新並縮短產品上市時間。MONAI 支援在生產環境中建立標準答案、模型開發和管理機制。其精選函式庫 Model Zoo 提供生成式 AI 模型，可生成高品質的合成資料，用於訓練深度學習模型，從而加速 AI 開發的起步。

MONAI 開源工具套件包含基礎模型、參考工作流程和可互通的建置模塊，讓研究和開發人員實現下列目標：

• 利用預先訓練的模型、標準化介面與專用元件加速開發，並整合自訂模型。
• 快速高效地開發並部署 AI 模型，實現卓越的準確度與結果。
• 透過 Model Zoo 取得預先訓練的模型，加速訓練與部署，大幅縮短 AI 解決方案上市的時間。
• 打造針對臨床使用最佳化的強大 AI 解決方案。

模擬腹部電腦斷層掃描的 2D 與 3D 視覺化圖像。

AI 的快速發展徹底革新醫學影像領域，使即時分析、增強判讀、精確分割與高效能推論成為可能。這些功能對於提升診斷準確性、加速臨床工作流程，並最終改善病患照護能力至關重要。

NVIDIA 的 AI 成像分析與推論解決方案，可協助開發和研究人員執行即時影像分析、強化影像解讀，以及精確的影像分割與量化作業。這些解決方案運用 NVIDIA 的先進工具與平台，包括 GPU 與 SDK，提供高效能推論功能，加速醫學成像流程。為了縮小 AI 開發與生產之間的差距，NVIDIA 提供預先最佳化的模型與業界標準 API，打造強大的醫療 AI 應用。

透過 NVIDIA AI 成像分析和推論解決方案，研究與開發人員可實現下列目標：

• 分析來自不同影像模態的影像資料，包括超音波影片、電腦斷層 (CT) 與磁振造影 (MRI)，以辨識潛在的疾病風險生物標記。
• 執行即時影像分析，快速準確地處理醫學影像，藉此提升診斷速度與準確性。
• 利用先進的 AI 模型強化影像解讀與分割，實現更深入的洞察與精確測量，進而提升臨床決策能力。
• 利用高效能推論最佳化 AI 模型，實現更快速高效的處理，縮短採用 AI 技術的醫學成像應用上市時間。

對全身電腦斷層中 104 個解剖結構進行分割。(連結)

醫療代理將對話式 AI 與醫療資料分析結合，從放射學報告生成到手術機器人系統的互動式控制，再到醫學生訓練，幾乎涵蓋醫療照護的各個環節。

NVIDIA MONAI 在醫學影像分析 AI 領域具有成熟的實績，從用於 COVID 肺部 X 光影像分類，到電腦斷層掃描影像中的腹動脈分割、病理影像中的細胞標記，以及機器人輔助腹腔鏡影片中的儀器追蹤技術，皆涵蓋其中。

VILA-M3 是 NVIDIA 的多模態放射科代理框架，訓練有素的醫學影像分析模型可為 Llama3 等大型視覺與語言模型的對話脈絡提供註釋或分類功能。VILA-M3 作為開源 MONAI 平台的一部分，已被用於強化 VILA 大型語言模型，使其作為腦瘤 MRI 影像解讀的預先訓練基礎模型。VILA-M3 為醫療輔助系統的準確度與微調便利性樹立新標竿。

將 VILA-M3 與 NVIDIA 邊緣與雲端加速運算平台 (如 Holoscan 和 NVAIE) 結合使用，可讓研究人員和應用程式開發人員實現下列目標：

• 將醫學成像 AI 專家作為資源，為大型視覺語言模型 (VLM) 對話提供情境資源，來評估其準確性的提升效果訊。
• 透過微調基礎模型 VILA 或新增由 MONAI 訓練的醫學成像 AI 模型成為其他專家，以涵蓋更多影像模態或疾病領域，來精進或擴展 VILA-M3 功能。
• 探索替代性的大型語言模型與專家協作範例，持續推動視覺語言模型在醫學影像輔助領域的發展。

適用於放射學流程分析的 MONAI 多模態 AI 助理。