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Cadre d’imagerie MONAI accéléré pour la production

MONAI – le Medical Open Network for AI, un framework open-source optimisé pour le domaine de la santé – est maintenant prêt pour la production avec la prochaine version du framework d’application NVIDIA Clara pour la santé et les sciences de la vie basées sur l’IA.

Introduit en avril et déjà adopté par les principaux instituts de recherche en santé, MONAI est un cadre basé sur PyTorch qui permet le développement de l’IA pour l’imagerie médicale avec un traitement de données spécifique à l’industrie, des flux de travail de formation haute performance et des implémentations de référence reproductibles de l’état de la -art approches.

Dans le cadre de l’offre Clara mise à jour, MONAI sera livré avec plus de 20 modèles pré-entraînés, dont ceux récemment développés pour COVID-19, ainsi que les dernières optimisations de formation sur les GPU NVIDIA DGX A100 qui offrent une accélération jusqu’à six fois dans la rotation de la formation. temps.

«La MONAI est en train de devenir la PyTorch des soins de santé, ouvrant la voie à une collaboration plus étroite entre les scientifiques des données et les cliniciens», a déclaré le Dr Jayashree Kalpathy-Cramer, directeur du laboratoire QTIM au Centre Athinoula A. Martinos pour l’imagerie biomédicale à l’HGM. «L’adoption mondiale de MONAI favorise la collaboration à travers le monde, facilitée par l’apprentissage fédéré.»

L’adoption par l’écosystème de la santé de MONAI a été formidable. DKFZ, King’s College London, Mass General, Stanford et Vanderbilt font partie de ceux qui ont adopté le cadre IA pour l’imagerie. MONAI est utilisé dans tout, des compétitions d’imagerie de pointe au premier camp d’entraînement axé sur le cadre, organisé en septembre, qui a attiré plus de 550 inscrits de 40 pays, y compris des étudiants universitaires de premier cycle.

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«MONAI est en train de devenir le cadre d’apprentissage profond incontournable pour les soins de santé. Passer de la recherche à la production est essentiel pour l’intégration des applications de l’IA dans les soins cliniques », a déclaré le Dr Bennett Landman de l’Université Vanderbilt. «L’engagement de NVIDIA envers la science axée sur la communauté et le fait de permettre à la communauté universitaire de contribuer à un cadre prêt pour la production permettront de nouvelles innovations pour créer des fonctionnalités prêtes pour l’entreprise.»

Nouvelles fonctionnalités

NVIDIA Clara apporte à la communauté MONAI les dernières avancées en matière d’annotation assistée par IA, d’apprentissage fédéré et de déploiement de production.

La dernière version introduit un changement de jeu dans l’annotation assistée par l’IA qui permet aux radiologues d’étiqueter des données CT 3D complexes en un dixième des clics avec un nouveau modèle appelé DeepGrow 3D. Au lieu de la méthode traditionnelle fastidieuse de segmentation d’une image d’organe ou de lésion par image ou tranche par tranche, qui peut atteindre jusqu’à 250 clics pour un gros organe comme le foie, les utilisateurs peuvent segmenter avec beaucoup moins de clics.

Intégrés au logiciel d’annotation FAST AI de Fovia Ai, les outils d’annotation assistés par IA de NVIDIA Clara et la nouvelle fonction DeepGrow 3D peuvent être utilisés pour étiqueter les données d’entraînement et aider les radiologues lors de la lecture. Fovia propose la suite XStream HDVR SDK pour examiner les images DICOM qui sont intégrées dans les visionneuses PACS de pointe.

L’annotation assistée par l’IA est la clé pour débloquer de riches ensembles de données radiologiques et a récemment été utilisée pour étiqueter l’ensemble de données public COVID-19 CT publié par The Cancer Imaging Archive des National Institutes of Health des États-Unis. Cet ensemble de données étiqueté a ensuite été utilisé dans le défi de segmentation des lésions CT pulmonaire COVID-19 approuvé par MICCAI.

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Clara Federated Learning a rendu possible la récente collaboration de recherche de 20 hôpitaux à travers le monde pour développer un modèle d’IA généralisé pour les patients COVID-19. Le modèle EXAM prédit les besoins en oxygène chez les patients COVID-19, est disponible sur le registre du logiciel NGC et est en cours d’évaluation pour validation clinique au Mount Sinai Health System à New York, Diagnósticos da America SA au Brésil, NIHR Cambridge Biomedical Research Center dans le Royaume-Uni et NIH.

«Le framework logiciel MONAI fournit des composants clés pour la formation et l’évaluation des modèles d’apprentissage profond basés sur l’imagerie, et son approche open-source favorise une communauté grandissante qui contribue à des avancées passionnantes, telles que l’apprentissage fédéré», a déclaré le Dr Daniel Rubin, professeur de science des données biomédicales, radiologie et médecine à l’Université de Stanford.

NVIDIA étend également sa version de NVIDIA Clara aux applications de pathologie numérique, où la taille des images étoufferait les outils d’IA open source disponibles dans le commerce. Clara pour l’accès anticipé à la pathologie contient des pipelines de référence pour la formation et le déploiement d’applications d’IA.

«L’interopérabilité des données de santé, le déploiement de modèles et l’intégration des voies cliniques sont un sujet de plus en plus complexe et étroitement lié, avec une expertise spécifique au domaine», a déclaré Jorge Cardoso, directeur technique du London Medical Imaging and AI Center for Value-based Healthcare. «Le projet MONAI, conjointement avec le reste de l’écosystème NVIDIA Clara, contribuera à améliorer les soins aux patients et à optimiser les opérations hospitalières.»

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Written by Jérémie Duval

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