這些年，醫(yī)療人工智能迎來快速發(fā)展，影像AI、新藥研發(fā)AI、機器人AI、智慧醫(yī)院等細分場景不斷涌現。AI加速的醫(yī)療服務可以推動人體生理學、所有疾病，甚至醫(yī)院運營等方方面面的相關工作。

在RSNA大會上，NVIDIA分享了助力構建AI醫(yī)學影像生態(tài)系統的實踐。其中，MONAI是一個采用NVIDIA技術加速的開源醫(yī)學影像AI框架，其下載量目前已超65萬次。借助MONAI應用包（MAP），MONAI就能更輕松地將模型集成到臨床工作流中。

將醫(yī)學影像AI部署到MAP

當前，醫(yī)院如果想要在影像部門部署幾個AI模型來幫助專家識別十幾種不同的病癥或實現醫(yī)學影像報告的半自動化創(chuàng)建，需要耗費大量時間和資源來為每個模型尋求合適的硬件和軟件基礎設施。

MAP通過MONAI Deploy提供，其作為一種AI模型的打包方式，能夠更輕松地在現有醫(yī)療生態(tài)系統中進行部署。

MAP規(guī)格由MONAI Deploy工作組制定。該工作組由來自十幾家醫(yī)學影像機構的專家組成，目標是支持AI應用開發(fā)者以及運行AI應用的臨床和基礎設施平臺。

如果開發(fā)者使用MONAI Deploy應用軟件開發(fā)工具包來打包一個應用，醫(yī)院就可以輕松地在本地或云端運行這一應用。MAP規(guī)格還整合了醫(yī)療IT標準，比如醫(yī)學影像互操作性標準DICOM等。

對于開發(fā)者來說，MAP可以幫助研究者在臨床環(huán)境中輕松打包和測試模型，從而加速AI模型的演進。這使他們能夠采集真實世界的反饋，進而對AI進行完善和改進。

對于云服務商來說，對（使用云原生技術設計的） MAP的支持能夠助力采用MONAI Deploy的研究者和企業(yè)通過容器或原生應用集成，在自己的平臺上運行AI應用。整合MONAI Deploy和MAP的云平臺包括：

Amazon HealthLake Imaging：MAP接口已被整合進HealthLake影像服務，使臨床醫(yī)生能夠實時查看、處理和分割醫(yī)學影像。

Google Cloud：Google Cloud的醫(yī)學影像套件使醫(yī)學影像數據變得更易于獲取、更具互操作性且更加實用。該套件已將MONAI整合到其平臺中，使臨床醫(yī)生能夠部署AI輔助注釋工具，助力實現人工和重復性醫(yī)學影像標記任務的自動化。

Microsoft Azure驅動的Nuance精準成像網絡：Nuance和NVIDIA最近宣布展開合作，將MONAI和Nuance精準成像網絡相結合。Nuance精準成像網絡是一個為12000多家醫(yī)療機構提供AI工具和洞察的云平臺。

Oracle Cloud Infrastructure：Oracle和NVIDIA最近宣布展開合作，將包括MONAI Deploy在內的醫(yī)療行業(yè)加速計算解決方案引入Oracle Cloud Infrastructure。即日起，開發(fā)者可使用Oracle Cloud Marketplace上的NVIDIA容器，通過MONAI Deploy來構建MAP。

MONAI Deploy得到醫(yī)院和醫(yī)療初創(chuàng)企業(yè)的采用

世界各地的醫(yī)療機構、學術醫(yī)療中心和AI軟件開發(fā)商正在采用MONAI Deploy，包括：

辛辛那提兒童醫(yī)院：該學術醫(yī)療中心正在為一個能夠在CT影像中自動分割整體心臟容積的AI模型創(chuàng)建MAP，進而通過美國國立衛(wèi)生研究院資助的一個項目，為小兒心臟移植患者提供援助。

英國國家醫(yī)療服務體系（NHS）：NHS信托基金已在四家醫(yī)院部署了基于MONAI的AI部署引擎平臺——AIDE（AI Deployment Engine），致力于為專業(yè)醫(yī)務人員提供AI疾病檢測工具。這些醫(yī)務人員每年為500萬名患者提供服務。

AIDE的全稱是 AI Deployment Engine，即 “AI部署引擎” ，預計將于明年推廣到11家NHS醫(yī)院，屆時將為1800萬患者提供服務，為臨床醫(yī)生提供AI功能。AIDE基于MONAI構建。MONAI是由NVIDIA和AI Centre共同開發(fā)的開源醫(yī)學影像AI框架，可用于對接AI應用與醫(yī)院系統。

通過MONAI和AIDE的結合，就能對醫(yī)學影像AI模型進行安全且有效的驗證、部署與評估。這些模型將被NHS用于診斷和治療癌癥、腦卒中、失智癥等疾病。目前，蓋伊和圣托馬斯醫(yī)院、國王學院醫(yī)院、東肯特醫(yī)院大學和倫敦大學學院醫(yī)院NHS信托基金等機構正在部署該平臺。

Qure.ai：NVIDIA初創(chuàng)加速計劃成員Qure.ai開發(fā)了用于肺癌、腦外傷和肺結核等用例的醫(yī)學影像AI模型。該公司正在使用MAP來打包需要部署的解決方案，推動這些解決方案更快速地在臨床發(fā)揮影響力。

SimBioSys：這家位于芝加哥的NVIDIA初創(chuàng)加速計劃成員企業(yè)建立了患者腫瘤的3D虛擬表征，并將MAP用于有助預測患者對特定治療會作何反應的精準醫(yī)療AI應用。

加州大學舊金山分校：加州大學舊金山分校正在為幾個AI模型開發(fā)MAP，包括髖部骨折檢測、肝臟和腦腫瘤分割、膝關節(jié)和乳腺癌分類等應用。

結語

2019年推出的MONAI降低了從研發(fā)到臨床醫(yī)療工作流的復雜性。借助MONAI，開發(fā)者能夠輕松構建和部署AI應用，創(chuàng)建出可用于臨床整合的模型，并更輕松地解讀醫(yī)學檢查結果，更深入地了解患者病情。

隨著AI技術在醫(yī)療行業(yè)的普及落地，MONAI提供專為醫(yī)學影像優(yōu)化的深度學習基礎設施和工作流，能夠充分發(fā)揮醫(yī)學影像數據的作用和潛力，簡化AI模型的構建流程。