醫學成像是世界各地醫療保健、篩查、診斷和治療工作流程的重要工具。計算機視覺領域的創新和突破正在通過新的 SDK 加速醫療保健領域的復興。
MONAI ，人工智能醫療開放網絡，在其開源套件中容納了許多這些 SDK ，旨在驅動醫療人工智能工作流。要了解有關 MONAI 的更多信息，請參見 Open-Source Healthcare AI Innovation Continues to Expand with MONAI v1.0 。
要在云中運行這些 SDK 并將其連接到醫療成像生態系統，需要可訪問、安全且戰略性地集成到存儲和網絡等基礎設施中的平臺。
最近宣布， Google Cloud Medical Imaging Suite 就是這樣一個平臺，它能夠開發用于成像的 AI ，以支持更快、更準確的圖像診斷，提高醫護人員的生產力，并改善患者獲得更好護理和結果的機會。 Google Cloud 已將 MONAI 納入其醫學成像套件，為放射科醫生和病理學家提供了關鍵且令人信服的工具，以簡化 AI 在臨床實踐中的開發和應用。
醫學成像工作流的數據互操作性
Google Cloud Imaging Suite 解決了組織在開發人工智能和機器學習（ ML ）模型時面臨的常見痛點，并使用 AI 和 ML 實現數據互操作性。它包括使用 Cloud Healthcare API 進行圖像存儲的服務，允許使用 DICOMweb 輕松安全地進行數據交換。企業級開發環境是完全管理的、高度可擴展的，并且包括用于取消標識的服務。
醫學成像套件還包括成像實驗室，幫助自動化使用 MONAI 的 AI 輔助注釋工具標記醫學圖像的高度手動和重復任務。谷歌云醫療成像實驗室是基本 Jupyter 環境的擴展，它與谷歌云深度學習虛擬機（ DLVM ）產品一起打包。
此擴展是通過向基本 DLVM 映像添加附加軟件包來實現的，這些軟件包為 Jupyter 環境添加了圖形功能。這使得開發與多種醫學成像應用交互的 Python 筆記本成為可能。該圖形環境包括流行的圖像分析應用程序 3DSlicer ，該應用程序預裝有 MONAILabel 插件。
基于 Jupyter 的體系結構允許數據科學家利用 Python 語言的強大功能，包括 PyTorch 模型，并使用 3DSlicer 等圖形應用程序快速可視化結果。 MONAILabel 服務器被配置為可以安全訪問 Google Cloud Healthcare API ，從而可以以 DICOM 格式存儲圖像和圖像注釋結果。
Google Cloud Medical Imaging Suite 還包括構建隊列和圖像數據集的服務，使組織能夠查看和搜索數 PB 的圖像數據，以執行高級分析，并使用 BigQuery 和 Looker 以零運營開銷創建培訓數據集。
成像 AI 管道有助于加速可擴展 AI 模型的開發，成像部署為云、預部署或邊緣部署提供了靈活的選擇。這些服務都包含在套件中，允許組織滿足不同的主權、數據安全和隱私要求，同時提供集中管理和策略實施。
轉變端到端醫療 AI 生命周期
MONAI 提供了一套開源工具，用于培訓、標記醫學模型，并將其部署到成像生態系統中。通過定期更新和功能發布， MONAI 繼續添加關鍵和令人信服的組件，以簡化人工智能在臨床實踐中的開發和應用。
MONAI 將關鍵路徑服務添加到 Google Cloud Medical Imaging Suite 中，并使醫學成像套件上的數據科學家和開發人員能夠使用以下服務：
- MONAI 標簽：集成到 OHIF 和 3D 切片器等醫學成像級查看器中，并支持病理學和企業成像查看器。用戶可以快速創建一個主動學習注釋框架，在幾秒鐘內分割器官和病理。這建立了可以推動模型訓練的基本事實。
- MONAI 核心： PyTorch 驅動的深度學習任務庫，包括數據科學家和研究人員開發醫學成像培訓工作流所需的領域優化功能。使用 MONAI 捆綁包，一個包含預訓練權重和訓練腳本的獨立模型包，可以快速開始微調模型。
- MONAI 部署：提供一種快速、簡單、標準化的方法，使用稱為 MONAI 部署應用程序包（ MAP ）的行業標準來定義模型規范。將模型轉化為應用程序，并在真實的臨床環境中運行應用程序。
- MONAI 模型動物園：一個共享預訓練模型的中心，使數據科學家和臨床研究人員能夠快速啟動他們的人工智能開發。瀏覽模型動物園，尋找一個可以支持您培訓的模型，或提交您的模型，以幫助 MONAI 實現可復制研究和合作的共同標準的目標。
MONAI 集成在 GoogleCloudMedicalImagingSuite 中，有望改變端到端的醫療 AI 生命周期。從對訓練模型進行數據標記并大規模運行開始，醫療成像套件上的 MONAI 正在使用可互操作的行業標準與云中的硬件和軟件服務集成到醫療生態系統中，以實現規模化。
訪問 Google Medical Imaging Suite 開始。
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