fbpx

חברת NVIDIA ו-King’s College London משיקות פלטפורמה חדשה למחקר בתחום הרפואה

מעולם לא היה כה חשוב לתת כלי בינה מלאכותית רבי עוצמה בידי החוקרים המובילים בעולם בתחום הרפואה. על מנת להאיץ את המחקרים סביב נגיף הקורונה שממשיך להתפשט בכל רחבי העולם, חברת NVIDIA משיקה את MONAI, היוזמה החדשה שלה בשיתוף עם King’s College London. ספריית הקוד הפתוח MONAI ממנפת את הטוב ממגוון כלים קיימים וביניהם NVIDIA Clara, NiftyNet, DLTK וגם DeepNeuro.

MONAI ידידותית למשתמש, מספקת תוצאות עקביות והיא מותאמת במיוחד לתחום הרפואה – תוכננה להתמודד עם הפורמטים הייחודיים, הרזולוציות והמידע המקצועי של התמונות הרפואיות. המהדורה הציבורית הראשונה של MONAI יכולות עיבוד מידע ייחודיות לתחום הרפואה, ארכיטקטורות בינה מלאכותית ושיטות הערכה למדידת איכות מודלים של הדמיה רפואית.

"בשותפות עם NVIDIA, פרויקט MONAI עומד בתקני התעשייה לפיתוח קוד פתוח ובניית קהילה עולמית ברחבי האקדמיה והתעשייה כדי ליצור Framework איכותי התומך בפיתוח מדעי בתחום ההדמיה הרפואית," אמר סיב אורסלין, ראש בית הספר ל הנדסה ביו-רפואית ומדעי הדמיה במכללת קינגס בלונדון.

NVIDIA ו-King’s College London מובילות יחד את היוזמה בשיתוף פעולה עם המועצה המייעצת האקדמית, האקדמית הסינית למדעים, המרכז לחקר הסרטן הגרמני, מרכז MGH ו-BWH למדעי נתונים קליניים, אוניברסיטת סטנפורד והאוניברסיטה הטכנית של מינכן.

"לפרויקט MONAI יש פוטנציאל יוצא דופן להאיץ את קצב מחקר הבינה המלאכותית להדמיה רפואית", אמר סטיבן איילארד, יו"ר המועצה המייעצת של MONAI ומנהל בכיר בחברת תוכנת הקוד הפתוח Kitware. "ספריית MONAI  מספקת בסיס איכותי ומקור פתוח המתמחה בהדמיה רפואית, שמזמין את כולם לבנות עליו, וכל אחד יכול להשתמש בו כדי לתקשר ולהשוות בין רעיונותיו."

זמין ב-GitHub, הקוד הפתוח של MONAI מבוסס על ספריות הלמידה העמוקה של Ignite ו-PyTorch, ומאגד ספריות עדכניות לעיבוד נתונים, סיווג דו מימדי, פילוח תלת ממדי ועוד. חוקרים יכולים להביא בקלות את MONAI לקוד הקיים שלהם, תוך שימוש בעיצוב הניתן להתאמה אישית כדי לשלב רכיבים מודולריים בתהליכי הבינה המלאכותית שלהם.

פלטפורמה פתוחה וגמישה

פתרונות מודולריים מבוססי קוד פתוח מעניקים לחוקרים את הגמישות להתאים אישית את פיתוח הבינה המלאכותית שלהם, מבלי שהם צריכים להחליף את זרימות העבודה הקיימות שלהם במערכת השונות. חוקר מתקדם יכול, למשל, לאמץ קוד MONAI לצורך עיבוד וטרנספורמציה של נתונים, ואז לעבור למנף את המידע עם מודל בינה מלאכותית קיים לצורך אימונים.

"חוקרים זקוקים ל-Framework גמיש ועוצמתי שיאפשר להם לבצע מחקר רפואי חדשני בעזרת בינה מלאכותית, תוך שהם מספקים את החוסן, הבדיקות והתיעוד הנחוצים לפריסה בטוחה בתוך בתי חולים", אמר חורחה קרדוסו, קצין הטכנולוגיה הראשי של המרכז הרפואי לונדון והדימוי הרפואי בלונדון.

מדריכים מפורטים לצד ממשק API ידידותי למשתמש מאפשרים לחוקרים מתחילים להגדיר זרימת עבודת אימונית מקצה לקצה בקלות, ביעילות ובמהירות. אחת המטרות המרכזיות של MONAI היא לאפשר חזרה ושחזור של ניסויים, כך שחוקרים יוכלו לשתף תוצאות ביניהם ולהתבסס אחד על העבודות של השני.

"ישנה חשיבות עליונה ליכולת שחזור והפקה מחדש של מחקרים המדעיים, במיוחד כשמדובר ביישום של בינה מלאכותית ברפואה", אמר ג'אשרי קלפתי-קרמר, מנהל מדעי במרכז למדעי נתונים קליניים של MGH & BWH, ופרופסור חבר לרדיולוגיה ב- MGH. / בית הספר לרפואה של הרווארד. "פרויקט MONAI מספק מסגרת בעזרתה הקהילה יכולה לאמת ולשכלל פיתוח בינה מלאכותית להדמיה רפואית באמצעות נתונים וטכניקות מכל העולם".

גרסאות עתידיות של NVIDIA Clara ימנפו גם את MONAI. חברת Nvidia מתכננת להפגיש בין מאמצי הפיתוח לכלי הדמיה רפואיים מבוססי Nvidia CLARA ל-MONAI על מנת להמשיך ולספק כלי תוכנה בעלי אופטימיזציה וחזקים עבור חוקרים בתחום ההדמיה הרפואית. עם תרומות מקהילה מעורבת ופעילה, הפרויקט יגדיל את היעילות ושיתוף הפעולה בין חוקרי אקדמיה ותעשייה.

למידע נוסף לחצו כאן.

טוני מלינקוביץ'
טוני הוא העורך הראשי שלנו כאן באתר, עם ידע רחב בחומרה ומקורות מהירים, טוני הוא גם הכתב המהיר ביותר שלנו, בנוסף לכתבות המעולות של טוני הוא גם אחראי על רוב הביקורות שלנו באתר וגם על המלל וחוות הדעת על חלק מסיקורי הוידאו שלנו.
דילוג לתוכן