Créer un écosystème d'imagerie médicale IA NVIDIA MONAI accélère la mise en œuvre de l'intelligence artificielle médicale

Ces dernières années, l'intelligence artificielle médicale a marqué le début d'un développement rapide et des scénarios subdivisés tels que l'IA en imagerie, l'IA en recherche et développement de nouveaux médicaments, l'IA robot et les hôpitaux intelligents ont continué à émerger. Les services médicaux accélérés par l’IA peuvent tout faire progresser, de la physiologie humaine à toutes les maladies, voire même aux opérations hospitalières.

Lors de la conférence RSNA, NVIDIA a partagé ses pratiques pour contribuer à la construction d'un écosystème d'imagerie médicale IA. Parmi eux, MONAI est un framework d'IA d'imagerie médicale open source accéléré par la technologie NVIDIA, et ses téléchargements ont dépassé 650 000 fois. Avec le MONAI Application Package (MAP), MONAI peut intégrer plus facilement des modèles dans les flux de travail cliniques.

Déployer l'IA d'imagerie médicale sur MAP

Actuellement, si un hôpital souhaite déployer plusieurs modèles d'IA dans le service d'imagerie pour aider les experts à identifier une douzaine de conditions différentes ou réaliser une création semi-automatisée de rapports d'imagerie médicale, cela coûtera un beaucoup de temps et de ressources pour rechercher une infrastructure matérielle et logicielle appropriée pour chaque modèle.

MAP est fourni via MONAI Deploy en tant que méthode de packaging de modèles d'IA qui peuvent être déployés plus facilement dans l'écosystème médical existant.

Les spécifications MAP sont développées par le groupe de travail MONAI Deploy. Le groupe de travail se compose d'experts de plus d'une douzaine d'institutions d'imagerie médicale et vise à soutenir les développeurs d'applications d'IA ainsi que les plateformes cliniques et d'infrastructure qui exécutent des applications d'IA.

Si les développeurs utilisent le kit de développement logiciel d'application MONAI Deploy pour empaqueter une application, l'hôpital peut facilement exécuter l'application localement ou dans le cloud. La spécification MAP intègre également des normes informatiques médicales, telles que la norme d'interopérabilité de l'imagerie médicale DICOM.

Pour les développeurs, MAP peut aider les chercheurs à conditionner et tester facilement des modèles dans des environnements cliniques, accélérant ainsi l'évolution des modèles d'IA. Cela leur permet de recueillir des commentaires concrets pour affiner et améliorer l’IA.

Pour les fournisseurs de services cloud, la prise en charge de MAP (conçu à l'aide de la technologie cloud native) peut aider les chercheurs et les entreprises utilisant MONAI Deploy à exécuter des applications d'IA sur leurs propres plates-formes via l'intégration de conteneurs ou d'applications natives. Les plateformes cloud intégrant MONAI Deploy et MAP incluent :

Amazon HealthLake Imaging : L'interface MAP a été intégrée au service d'imagerie HealthLake, permettant aux cliniciens de visualiser, traiter et segmenter des images médicales en temps réel.

Google Cloud : La suite d'imagerie médicale de Google Cloud rend les données d'imagerie médicale plus accessibles, plus interopérables et plus utiles. La suite a intégré MONAI dans sa plateforme, permettant aux cliniciens de déployer des outils d'annotation assistés par l'IA pour aider à automatiser les tâches manuelles et répétitives d'étiquetage d'images médicales.

Réseau d'imagerie de précision Nuance alimenté par Microsoft Azure : Nuance et NVIDIA ont récemment annoncé une collaboration visant à combiner MONAI avec le réseau d'imagerie de précision Nuance. Nuance Precision Imaging Network est une plateforme cloud qui fournit des outils et des informations d'IA à plus de 12 000 établissements médicaux.

Oracle Cloud Infrastructure : Oracle et NVIDIA ont récemment annoncé une collaboration visant à apporter des solutions informatiques accélérées pour le secteur de la santé, notamment MONAI Deploy, à Oracle Cloud Infrastructure. À partir d'aujourd'hui, les développeurs peuvent utiliser les conteneurs NVIDIA sur Oracle Cloud Marketplace pour créer MAP via MONAI Deploy.

MONAI Deploy est adopté par les hôpitaux et les startups du secteur de la santé

Les établissements de santé, les centres médicaux universitaires et les développeurs de logiciels d'IA du monde entier adoptent MONAI Deploy, notamment :

Hôpital pour enfants de Cincinnati : Ce centre médical universitaire adopte Create un MAP pour un modèle d'IA capable de segmenter automatiquement des volumes cardiaques entiers dans des images tomodensitométriques pour aider les patients pédiatriques transplantés cardiaques grâce à un projet financé par les National Institutes of Health.

UK National Health Service (NHS) : NHS Trust Fund a déployé une plateforme de moteur de déploiement d'IA basée sur MONAI - AIDE (AI Deployment Engine) dans quatre hôpitaux, s'engageant à fournir des outils de détection des maladies par l'IA au personnel médical professionnel. Ce personnel médical soigne 5 millions de patients chaque année.

Le nom complet d’AIDE est AI Deployment Engine, qui signifie « AI Deployment Engine ». Il devrait être déployé dans 11 hôpitaux du NHS l’année prochaine et fournira des services à 18 millions de patients et fournira des capacités d’IA aux cliniciens. AIDE est construit sur MONAI. MONAI est un framework d'IA d'imagerie médicale open source développé conjointement par NVIDIA et AI Center, qui peut être utilisé pour connecter des applications d'IA et des systèmes hospitaliers.

Grâce à la combinaison de MONAI et d'AIDE, les modèles d'IA d'imagerie médicale peuvent être vérifiés, déployés et évalués de manière sûre et efficace. Ces modèles seront utilisés par le NHS pour diagnostiquer et traiter des maladies telles que le cancer, les accidents vasculaires cérébraux et la démence. La plateforme est actuellement déployée aux hôpitaux Guy's et St Thomas, au King's College Hospital, aux hôpitaux de l'Université d'East Kent et au University College London Hospitals NHS Foundation Trust.

Qure.ai : Qure.ai, membre du programme NVIDIA Startup Accelerator, développe des modèles d'IA d'imagerie médicale pour des cas d'utilisation tels que le cancer du poumon, les traumatismes crâniens et la tuberculose. La société utilise MAP pour regrouper des solutions à déployer et les amener plus rapidement à un impact clinique.

SimBioSys : Ce membre du programme NVIDIA Startup Accelerator, basé à Chicago, crée des représentations virtuelles 3D des tumeurs des patients et utilise MAP pour des applications d'IA de médecine de précision qui aident à prédire comment les patients répondront à des traitements spécifiques.

UC San Francisco : L'UCSF développe MAP pour plusieurs modèles d'IA, y compris des applications telles que la détection des fractures de la hanche, la segmentation des tumeurs du foie et du cerveau, la classification des cancers du genou et du sein.

Conclusion

Lancé en 2019, MONAI réduit la complexité des flux de travail médicaux, de la R&D à la pratique clinique. Avec MONAI, les développeurs peuvent facilement créer et déployer des applications d'IA, créer des modèles pouvant être utilisés pour l'intégration clinique et interpréter plus facilement les résultats des examens médicaux pour mieux comprendre l'état des patients.

Avec la popularisation de la technologie de l'IA dans l'industrie médicale, MONAI fournit une infrastructure d'apprentissage en profondeur et des flux de travail optimisés pour l'imagerie médicale, qui peuvent pleinement exploiter le rôle et le potentiel des données d'imagerie médicale et simplifier le processus de construction de modèles d'IA.

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