Как NVidia запускает облачные API для ускорения внедрения ИИ в медицине?

Компания Nvidia, специализирующаяся на разработке ИИ, запускает новый набор облачных интерфейсов прикладного программирования (API), призванных ускорить создание и развертывание специализированных моделей ИИ в области медицинской визуализации. Компания объявила об этом на этой неделе на RSNA 2023, ежегодной конференции по радиологии и медицинской визуализации в Чикаго.

Новое предложение Nvidia - это облачное нативное расширение фреймворка Monai. Monai, что расшифровывается как Medical Open Network for AI, - это разработанный компанией фреймворк с открытым исходным кодом для искусственного интеллекта в области медицинской визуализации.

Главная цель Monai - облегчить разработчикам и поставщикам платформ интеграцию ИИ в их предложения по медицинской визуализации с помощью предварительно обученных базовых моделей и специфических для здравоохранения рабочих процессов ИИ. За последние несколько лет поставщики столкнулись с некоторыми трудностями при развертывании инструментов ИИ и облачных вычислений - интеграция ИИ в здравоохранении в масштабе требует сотрудничества тысяч нейронных сетей, и отрасль показала, что не совсем готова к этому.

В центре новых облачных API лежит базовая модель VISTA-3D (Vision Imaging Segmentation and Annotation) от Nvidia. Эта модель была обучена на наборе данных аннотированных изображений, полученных с помощью трехмерных компьютерных томографов более чем 4 000 пациентов с различными заболеваниями и частями тела. VISTA-3D призвана ускорить создание 3D-масок сегментации для анализа медицинских изображений, а также позволить разработчикам дорабатывать свои модели ИИ на основе новых данных и отзывов пользователей.

Дэвид Ниволни, директор по развитию бизнеса Nvidia в области здравоохранения, сказал в интервью, что эти новые API имеют многообещающий потенциал для ускорения работы разработчиков ИИ в области визуализации. Отвечая на вопрос о том, какие именно инструменты ИИ могут помочь Nvidia вывести на рынок новые API, он сказал, что разработчики, вероятно, начнут создавать модели для таких вещей, как сегментация изображений, прежде чем погрузятся в создание решений для поддержки принятия клинических решений.

Сегментация подразумевает разделение изображения на значимые области, что особенно полезно в медицинской визуализации для выявления и очерчивания структур или аномалий. Разработчики могут использовать новые API Nvidia для создания моделей искусственного интеллекта для сегментации органов, опухолей и других структур на медицинских изображениях, что может помочь врачам в диагностике, планировании лечения и мониторинге заболеваний.

В дальнейшем разработчики смогут использовать API для наиболее сложных задач, таких как классификация заболеваний. Например, разработчики ИИ могут использовать API для создания моделей классификации, позволяющих выявлять конкретные заболевания или состояния на медицинских изображениях - например, классифицировать рентгеновские снимки для выявления пневмонии или маммограммы для скрининга рака груди.

Создание эффективных и экономически выгодных инструментов ИИ для медицинской визуализации требует создания базы для разработки с учетом специфики конкретной области, отметил Ниволни.

"В итоге эти новые API предоставляют сообществу разработчиков в сфере здравоохранения очень мощный набор инструментов - на базе сообщества Monai - для создания, развертывания и масштабирования этих приложений ИИ непосредственно в облаке. Эта часть облачных данных - действительно ключевой основополагающий элемент. Теперь все находится в облаке, даже эти инструменты для разработки ИИ", - сказал он.

Flywheel, платформа для обработки данных медицинских изображений и искусственного интеллекта, уже начала использовать новые облачные API Nvidia. Другие компании, включая компанию RedBrick AI, занимающуюся аннотацией медицинских изображений, и платформу машинного обучения Dataiku, планируют перейти на новые предложения в ближайшее время.

Nvidia была не единственной компанией, объявившей на RSNA 2023 о новом предложении, призванном ускорить внедрение генеративных ИИ-решений в области медицинской визуализации. ИИ-стартап Hoppr объявил о сотрудничестве с AWS для запуска Grace, B2B-модели, помогающей разработчикам приложений создавать лучшие ИИ-решения для медицинских изображений.