NVIDIA打造MONAI应用包、AIDE等产品，开发面向多种疾病的临床AI应用

随着数字技术与实体经济的深入融合，各行各业的数字化转型也在不断推进。加速从研发到临床医疗全过程的推进，为医务人员提供大规模智慧的疾病检测工具，将AI全方位地应用于医疗服务中，这是医疗行业正在探索和追求的数字化转型之路。

为了更好地实现这一发展目标，需要医疗界、学术界和相关技术行业的共同合作。在推进该目标的过程中，NVIDIA的产品和技术发挥了重要作用。

MONAI应用包：全新的AI模型打包方式

MONAI是一个开源的医学影像AI框架，由NVIDIA和AI Centre于2019年共同开发，可在医院系统和AI应用的对接上发挥作用，并能充分利用医学影像数据，降低AI模型开发的难度。

为了把AI模型快速地部署到临床医学的工作过程中，MONAI还需要借助一种打包方式，即由MONAI Deploy提供的MONAI应用包（MAP）。用MONAI Deploy应用软件开发工具包打包的AI模型，可以在医院的平台上得到稳定运行。

其中，需要说明的是，MAP规格由来自十几家医学影像机构的专家所组成的MONAI Deploy工作组制定，整合了包括医学影像互操作性标准DICOM等在内的医疗IT标准。

因此，MAP支持研究者在临床条件下完成模型的打包和测试工作，助力AI模型的加速完善和演进。同时，基于容器或原生应用集成，MAP还支持企业和研究者在自己的平台上运行AI应用。

开发者基于MONAI，可以快速开发并完成对AI应用的部署。这可以帮助医生更加清晰准确地分析医学检查结果，提高快速诊断病情的能力。目前，MONAI已实现了超过65万次的下载量。

另据悉，包括加州大学旧金山分校（UCSF）、美国辛辛那提儿童医院、初创企业Qure.ai等多家医学影像领域的领先企业和机构，已借助MONAI Deploy，将研究突破应用于临床上。

AI Centre人工智能转型业务负责人哈里斯·舒伊布（Haris Shuaib）表示：“整体医疗卫生生态系统中的研究者、医院和初创企业已经开始意识到在工作中引入简化的AI流程能够带来的益处。开源MONAI生态系统正致力于通过将数百种AI算法标准化，实现互操作性和影响的最大化，同时将原本三到六个月的部署时间缩短到仅有几周。”

伦敦医学影像与AI中心Value-Based Healthcare项目首席技术官豪尔赫·卡多佐（Jorge Cardoso）表示：“目前，大多数AI模型一直处于研发阶段，很少能够真正用于患者护理。MONAI Deploy将有助于推动研发成果落地，实现更具影响力的临床AI。”

AIDE平台：为医生提供AI疾病检测工具

基于MONAI，NVIDIA和AI Centre联合开发了AIDE平台，其全称为AI部署引擎（AI Deployment Engine），能为医生提供AI疾病检测等多种功能。

借助该平台，医生更容易获取想要的医疗数据，也能更好地了解患者的信息，并做出精准的病情诊断和治疗方案。目前，AIDE平台可以实现，在数据不离开医院的条件下，对AI算法和患者病例的有效连接。

结合MONAI框架和AIDE平台，开发者可以更好地验证、部署和评估所开发的那些医学影像AI模型，并帮助医生将其应用到癌症、脑卒中、失智症、心力衰竭等多种疾病的诊断中。

目前，NVIDIA正携手英国国家医疗服务体系（NHS，National Health Service）信托基金，为盖伊和圣托马斯医院、国王学院医院、东肯特大学医院等多家英国医院部署AI平台。

据介绍，英国公共医疗体系总共由10个NHS信托基金组成，其中有四家每年共服务500万名患者的下属医院，正在开展对AIDE平台的部署工作。预计到明年，将有11家NHS医院部署了AIDE平台，并为1800万名患者提供服务。

国王学院医院NHS神经病学和数据科学教授詹姆斯·特奥（James Teo）表示：“这是一项令人万分期待的工作。通过部署这一临床AI工具基础设施，我们可以将AI整合到医疗服务中。通过这些平台，临床医生能够扩展医疗AI工具的部署，进而有助于其制定能够提高患者护理速度与精度的决定。这将为数字化转型之旅的开启提供一个强大、安全、开放的基础。”

据悉，在美国芝加哥 McCormick Place会议中心的RSNA影像AI实践演示中，AIDE平台将进行展示，并将于12月7日在GitHub开源源代码。