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NVIDIA MONAI協助推動研發成果落地,賦能醫療產業AI創新應用

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2023-04-18 20:49:011471瀏覽

隨著科技的不斷發展,人工智慧不斷深入場景,在各行各業廣泛落地應用。在醫療產業中,利用人工智慧技術輔助醫師進行醫學影像閱片,能夠大幅提升效率,降低醫師的工作強度和病患的等待時間。

 

NVIDIA MONAI協助推動研發成果落地,賦能醫療產業AI創新應用

為了讓人工智慧更好的服務醫療產業,NVIDIA 推出了MONAI和Clara Holoscan兩個關鍵元件。 NVIDIA 醫療業務發展總監 David Niewolny表示,醫學影像是醫療保健產業中最重要的工具之一,佔醫療保健資料中的 90% 以上。因此,在醫療保健的醫學影像系統中採用人工智慧是非常重要的應用情境。根據介紹,目前已經有許多醫療保健產業正在快速採用人工智慧技術,NVIDIA研究的數據則高達75%。 

在本次媒體溝通會上,David Niewolny針對MONAI技術以及在各大醫院的落地實踐,重點進行了分享。 

MONAI於2019年正式推出,是一個開源醫療特定的人工智慧框架,用於在人工智慧應用中大規模開發和部署模型。透過 MONAI,開發者能夠輕鬆建立和部署 AI 應用,創建可用於臨床整合的模型,並更輕鬆地解讀醫學檢查結果,更深入地了解患者病情。 

根據David Niewolny介紹,MONAI專為放射學,病理學和手術資料而設計,旨在加速人工智慧的臨床轉化,特別是在醫學影像領域。因此,MONAI被稱為醫療保健的Pytorch。 David Niewolny表示,AI 生命週期附有預先訓練模型、AI 輔助標籤工具、最先進訓練技術(如聯邦學習和自我監督學習)。

為了使得MONAI能夠更輕鬆地將模型整合到臨床工作流程中,NVIDIA還提供了MONAI應用套件(MAP),其規格由MONAI Deploy工作小組制定,該工作組由來自十幾家醫學影像機構的專家組成,目標是支援AI應用開發者以及運行AI應用的臨床和基礎設施平台。 

對開發者來說,MAP可以幫助研究者在臨床環境中輕鬆打包和測試模型,從而加速AI模型的演進。這使他們能夠採集真實世界的回饋,進而對AI進行完善和改進。除此之外,MAP能夠也能夠簡化部署流程。如果開發者使用MONAI Deploy應用軟體開發工具包來打包一個應用,醫院就可以輕鬆地在本地或雲端運行這項應用。最後,MAP規格也整合了醫療IT標準,例如醫學影像互通性標準DICOM等。

對於雲端服務商來說,對(使用雲端原生技術設計的) MAP的支援能夠協助採用MONAI Deploy的研究者和企業透過容器或原生應用集成,在自己的平台上運行AI應用。

由於MONAI 標準化了醫療保健IT 基礎架構中的應用程式開發、打包和部署,為此在研發界被廣泛採用,下載量超過650,000 次,GitHub 專案超過450 個,發表論文160 篇,贏得11 次Kaggle 競賽。 

溝通會上,David Niewolny也透過辛辛那提兒童醫院醫療中心的合作,詳細介紹了MONAI在醫療產業的落地案例。根據介紹,在心臟移值的手術中,由於人類心臟只能在大約 4 小時內存活時間,因此每一分鐘都非常重要。其中,一個重要的決策點是與捐贈者的匹配,醫學影像資料和人體分割用於測量潛在捐贈者心臟的大小。由於此過程容易出錯且耗時,需要 20 分鐘以上才能完成。為此,辛辛那提兒童醫院研究小組開發了一種深度學習模型,使這一關鍵步驟自動化,只需幾秒鐘即可估計總心肌容量,大大提高了潛在匹配的機會。 

David Niewolny表示,需要心臟或肺移植的兒科患者往往遭受不必要的高死亡率,即使在有大量捐贈者未被利用的情況下,也要在等候上花費大量的時間。辛辛那提兒童醫院醫療中心使用MONAI來擴展深度學習總心體積模型,該模型挽救許多兒童的生命。

除了辛辛那提兒童醫院之外,許多知名的醫療機構也在將MONAI運用到不同的應用中。例如英國國家醫療服務體系信託基金已在四家醫院部署了基於MONAI的AI部署引擎平台-AIDE(AI Deployment Engine),致力於為專業醫護人員提供AI疾病檢測工具。

NVIDIA新創加速計畫成員Qure.ai使用MAP來打包需要部署的解決方案,開發了用於肺癌、腦外傷和結核病等用例的醫學影像AI模型。芝加哥NVIDIA新創加速計畫成員企業建立了病患腫瘤的3D虛擬表徵,並將MAP用於有助預測病患對特定治療會作何反應的精準醫療AI應用。加州大學舊金山分校正在為幾個AI模型開發MAP,包括髖部骨折檢測、肝臟和腦腫瘤分割、膝關節和乳癌分類等應用。

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根據DavidNiewolny介紹,除了大量的醫療行業案例之外,許多雲端廠商也在採用MONAI Deploy的研究者和企業透過容器或原生應用集成,在自己的平台上運行AI應用。 

例如,MAP介面已整合進HealthLake影像服務,使臨床醫生能夠即時檢視、處理和分割醫學影像。 Google Cloud的醫學影像套件使醫學影像資料更容易取得、更具互通性且更加實用。該套件已將MONAI整合到其平台中,使臨床醫生能夠部署AI輔助註釋工具,協助實現人工和重複性醫學影像標記任務的自動化。

MicrosoftAzure驅動的Nuance精準成像網路將MONAI和Nuance精準成像網路結合。 Oracle和NVIDIA最近宣布展開合作,將包括MONAIDeploy在內的醫療產業加速運算解決方案引進Oracle Cloud Infrastructure。即日起,開發者可使用Oracle CloudMarketplace上的NVIDIA容器,透過MONAI Deploy來建置MAP。

如David Niewolny所述,目前,大部分AI模型都處於研發階段,主要是由於缺乏一個專有標準。 MONAI Deploy將有助於推動研發成果落地,實現更具影響力的臨床AI。

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