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NVIDIA は、医用画像処理における AI アプリケーションの強化を目的としたオープンソース プラットフォーム、MONAI を発表しました。このイノベーションにより、毎年世界中で実施される数十億件の医用画像処理テストの分析効率が向上します。医師とデータ サイエンティストのコラボレーションを促進することで、MONAI はディープラーニング モデルと展開可能なアプリケーションの開発を最適化し、医療 AI ワークフローを強化します。

RSNA 年次総会で、 Siemens Healthineers が MONAI Deploy を同社のエンタープライズ イメージング プラットフォーム Syngo Carbonおよび syngo.via に統合したことが発表されました。この導入により、これまでは数か月かかっていた AI ワークフローの臨床現場への統合が迅速化されると期待されています。MONAI Deploy により、AI モデルを実際の臨床使用に迅速に移行できるようになり、医療用イメージング AI アプリケーションの開発と統合が効率化されます。

MONAI エコシステムは 5 周年を迎え、350 万回を超えるダウンロードと世界中のコミュニティからの貢献を誇っています。最新のアップデートである MONAI v1.4 では、カスタマイズして NVIDIA NIM マイクロサービスとして展開できる医療用画像処理の新しい基盤モデルが導入されています。これらの進歩により、 Siemens Healthineers の画像プラットフォームとデジタル マーケットプレイスの機能がさらに強化される予定です。

MONAI の影響は、世界中の医療機関、スタートアップ、研究センターに及んでいます。さまざまな組織が、がん研究から眼科まで、さまざまな用途に MONAI を活用しています。このプラットフォームは、MathWorks の Medical Imaging Toolbox などの他のソフトウェア ツールと統合されているため、アクセス性が高まっています。さらに、企業はさまざまなクラウド サービス プラットフォームで MONAI を利用しており、医療 AI の分野での拡張性と汎用性を実証しています。