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。
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。
#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。
以上是NVIDIA MONAI協助推動研發成果落地，賦能醫療產業AI創新應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
