英伟达今天推出了一项用于医学影像人工智能的云服务，通过完全托管的基于云的应用程序编程接口，进一步简化和加速地创建基准数据和训练专门的人工智能模型。
在芝加哥举行的北美放射学学会年会上宣布的英伟达MONAI云API——提供了一条加速开发人员和平台提供商将人工智能整合到医学影像产品中的快速路径。这些API使用英伟达和伦敦国王学院创办的开源MONAI项目构建。
医学影像在整个医疗保健领域至关重要，约占约90%的医疗数据。放射科医师和临床医生用它进行筛查、诊断和干预，生物药物研究人员用它评估临床试验患者对新药物的反应，医疗设备制造商用它提供实时决策支持。
在这些领域的工作规模需要一个专门的医学影像人工智能工厂——一个企业级平台，提供大规模的数据管理、创建基准注释、加速模型开发和建立无缝的人工智能应用部署。
通过英伟达MONAI云API，解决方案提供商可以更轻松地将人工智能整合到他们的医学影像平台中，使他们能够为放射科医师、研究人员和临床试验团队提供强大的工具，构建专门领域的人工智能工厂。这些API可以通过英伟达DGX Cloud AI超级计算服务的早期访问模式使用。
英伟达MONAI云API已经集成到Flywheel中，这是一个支持端到端人工智能开发工作流程的领先医学影像数据和人工智能平台。医学图像注释公司RedBrick AI和机器学习运营平台提供商Dataiku的开发人员正准备将英伟达MONAI云API整合到他们的产品中。
医学影像的即时数据标注和训练
构建高效、具有成本效益的人工智能解决方案需要一个健壮的、专门领域的开发基础，其中包括针对软件的全栈优化、可扩展的多节点系统和最先进的研究。它还需要高质量的基准数据，对于需要高级专业技能进行标注的3D医学影像来说，这可能是艰难而耗时的。
英伟达MONAI云API具备由VISTA-3D（Vision Imaging Segmentation and Annotation）基础模型驱动的交互式标注功能。它专为连续学习而设计，这一功能可根据用户反馈和新数据提高人工智能模型的性能。
VISTA-3D是通过对来自超过4000名患者的3D CT扫描图像进行注释数据集训练而得到的，涵盖了各种疾病和身体部位，可加速用于医学影像分析的3D分割掩模的创建。随着连续学习，人工智能模型的注释质量会随时间提高。
为了进一步加速人工智能训练，该版本还包括使基于MONAI预训练模型构建自定义模型变得无缝的API。英伟达MONAI云API还包括Auto3DSeg，它自动化了给定的3D分割任务的超参数调优和人工智能模型选择，简化了模型开发过程。
英伟达研究人员最近在MICCAI医学影像会议上使用Auto3DSeg赢得了四项挑战。其中包括用于分析肾脏和心脏的3D CT扫描的人工智能模型，以及用于大脑MRI和心脏的3D超声。
解决方案提供商和平台构建者拥抱英伟达MONAI云API
医学影像解决方案提供商和机器学习平台正在使用英伟达MONAI云API向客户提供至关重要的人工智能洞见，加速他们的工作。
Flywheel通过NVIDIA AI Enterprise集成了MONAI，并现在提供英伟达MONAI云API以加速医学图像的筛查、标注分析和训练。总部位于明尼阿波利斯的Flywheel公司的集中、基于云的平台为生物制药公司、生命科学机构、医疗保健提供商和学术医疗中心提供动力，以识别、筛选和训练医学影像数据，开发可信赖的人工智能。
“NVIDIA MONAI云API降低了构建高质量AI模型用于放射学、疾病研究和临床试验数据评估的成本，”Flywheel的首席科学官丹·马库斯说道，“通过互动标注和自动分割的云API的添加，我们医学影像AI平台的客户可以加速AI模型的开发，更快地提供创新解决方案。”
注释和查看器解决方案提供商，包括Redbrick AI、Radical Imaging、V7 Labs和Centaur Labs，还将使用NVIDIA MONAI云API将AI辅助标注和训练能力更快地引入市场，而无需自行托管和管理AI基础设施。
RedBrick AI正在集成通过NVIDIA MONAI云API提供的VISTA-3D模型，为支持临床团队的分布式医疗设备客户提供云端交互标注。
RedBrick AI的首席执行官Shivam Sharma说：“VISTA-3D允许我们的客户在不同的模态和条件下快速构建模型。基础模型具有普遍性，易于在各种临床应用中进行精细调整，具有准确可靠的分割结果。”
为了简化企业AI模型开发，包括Dataiku、ClearML和Weight & Biases在内的MLOps平台构建者也在研究使用NVIDIA MONAI云API的可能性。
Dataiku计划集成NVIDIA MONAI云API，进一步简化医学影像应用的AI模型创建。
Dataiku的全球医疗与生命科学解决方案负责人Kelci Miclaus表示：“通过NVIDIA托管的加速GPU服务，Dataiku用户将能够轻松使用Auto3DSeg，这是一种低代码选项，加速最先进分割模型的开发，通过Dataiku的Web界面进行连接。”这将使AI在生物医学成像中民主化，将创造和应用AI驱动工作流的能力扩展到数据和领域专家。”
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