這項創新服務具有用于交互式 AI 標注和訓練的強大 API，可以加速醫學影像解決方案發展。

NVIDIA 推出醫學影像 AI 云服務，通過全托管的云端應用程序編程接口（API），進一步簡化和加速真值數據（ground-truth data）的創建以及專用 AI 模型的訓練。

NVIDIA MONAI 云 API 于日前在芝加哥舉行的北美放射學會年會（RSNA）上正式公布，它為開發者和平臺提供商提供了一條快速通道，使用預訓練的基礎模型和企業 AI 工作流，將 AI 集成至其醫學影像產品中。這些 API 基于 NVIDIA 和倫敦國王學院創建的開源 MONAI 項目。

醫學影像在整個醫療領域至關重要，約占醫療數據總量的 90%。借助醫學影像，放射科醫生和臨床醫生得以進行篩查、診斷和干預，生物制藥研究人員能夠評估臨床試驗患者對新藥的反應，醫療設備制造商則可以獲得實時決策支持。

上述每項工作的規模都極其龐大，因此需要一個特別針對醫學影像的 AI 工廠，即一個企業級平臺來提供大規模數據管理、創建基準真相標注、加速模型開發并建立無縫的 AI 應用部署。

借助 NVIDIA MONAI 云 API，解決方案提供商可以更容易地將 AI 集成至其醫學影像平臺中，從而為放射科醫生、研究人員和臨床試驗團隊提供強大的工具，以建立針對具體領域的 AI 工廠。這些 API 可以通過 NVIDIA DGX 云 AI 超級計算服務進行早期訪問。

NVIDIA MONAI 云 API 現已集成至領先的醫學影像數據和 AI 平臺 Flywheel 中，該平臺支持端到端的 AI 開發工作流。RedBrick AI 等醫學影像標注公司和 Dataiku 等機器學習運營（MLOps）平臺提供商的開發人員都會將 NVIDIA MONAI 云 API 集成到他們的產品中。

即時可用的醫學影像標注和訓練

構建高效且具成本效益的 AI 解決方案，需要針對具體領域的強大開發基礎，其中包括軟件的全棧優化、可擴展的多節點系統和前沿研究。此外，它還需要高質量的真值數據，而收集這些數據可能既耗時又費力，特別是 3D 醫學影像，這項工作需要較高水平專業知識才能進行標注。

NVIDIA MONAI 云 API 擁有基于 VISTA-3D（視覺影像分割和標注）基礎模型的交互式標注功能。它專為持續學習而構建，可以根據用戶反饋和新數據來提高 AI 模型的性能。

VISTA-3D 使用了來自 4,000 多名患者的 3D CT 掃描圖像注釋數據集進行訓練，涵蓋各種疾病和身體部位，可以加速創建用于醫學圖像分析的 3D 分割掩模。通過持續學習，AI 模型的注釋質量會隨著時間的推移而不斷提高。

為了進一步加速 AI 訓練，本版本包括的 API 支持基于 MONAI 預訓練模型無縫構建自定義模型。NVIDIA MONAI 云 API 還包括 Auto3DSeg，它通過為特定的 3D 分割任務自動調整超參數和 AI 模型選擇來簡化 3D 分割過程。

NVIDIA 的研究人員最近在 MICCAI 醫學影像會議上使用 Auto3DSeg 在四項挑戰中獲得了勝利。其中包括分析腎臟和心臟 3D CT 掃描、大腦核磁共振成像和心臟 3D 超聲的 AI 模型。

解決方案提供商、平臺開發商

加速采用 NVIDIA MONAI 云 API

醫學影像解決方案提供商和機器學習平臺正在使用 NVIDIA MONAI 云 API 來提供至關重要的 AI 洞察，以加快其客戶工作。

Flywheel 已通過 NVIDIA AI Enterprise 集成了 MONAI，目前正在提供 NVIDIA MONAI 云 API，以加速醫學影像管理、標簽分析和訓練。這家總部位于明尼阿波利斯的公司提供集中式云平臺，支持生物制藥公司、生命科學機構、醫療機構和學術醫療中心能夠識別、管理和訓練醫學影像數據，進而開發值得信賴的 AI。

Flywheel 公司首席科學官 Dan Marcus 表示：“NVIDIA MONAI 云 API 降低了為放射學、疾病研究和臨床試驗數據評估構建高質量 AI 模型的成本。通過添加用于交互式標注和自動分割的云 API，我們醫學影像 AI 平臺的客戶可以加快開發 AI 模型，從而更快地提供創新解決方案?！?/p>

Redbrick AI、Radical Imaging、V7 Labs 和 Centaur Labs 等標注和查看器解決方案提供商也將使用 NVIDIA MONAI 云 API，以更快地將 AI 輔助標注和訓練功能推向市場，并且無需自行托管和管理 AI 基礎架構。

RedBrick AI 正在集成通過 NVIDIA MONAI 云 API 提供的 VISTA-3D 模型，為其支持分布式臨床醫生團隊的醫療設備客戶提供交互式云標注。

RedBrick AI 公司首席執行官 Shivam Sharma 表示：“VISTA-3D 支持我們的客戶能夠在不同的模式和條件下快速構建模型?；A模型是通用的，可以輕松地針對各種臨床應用進行微調，從而獲得準確可靠的分割結果?！?/p>

為了簡化企業 AI 模型的開發，Dataiku、ClearML 和 Weight&Biases 等機器學習運營平臺開發商也在研究使用 NVIDIA MONAI 云 API。

Dataiku 計劃集成 NVIDIA MONAI 云 API，以進一步為醫學影像應用簡化 AI 模型的創建。

Dataiku 公司的 AI 健康與生命科學解決方案全球主管 Kelci Miclaus 表示：“借助 NVIDIA MONAI 云 API，Dataiku 用戶能夠通過連接到 NVIDIA 托管的 GPU 加速服務的 Dataiku 網絡接口，輕松使用 Auto3DSeg。Auto3DSeg 是一種低代碼選項，用于加速最先進的分割模型的開發。這使得數據和領域專家也能夠創建和使用 AI 驅動的工作流，有助于在生物醫學影像領域加速普及 AI。”

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