MONAI, beşinci yıl dönümünü kutlarken, açık tıbbi yapay zeka vizyonumuz ile üretime hazır kurumsal çözümlerin bir araya geldiğine tanık oluyoruz.
Bu duyuru ile birlikte, iki heyecan verici gelişme yaşanıyor: Açık kaynak yeteneklerini genişleten MONAI Core v1.4 sürümünün çıkışı ve VISTA-3D ile MAISI‘nin NVIDIA NIM mikro hizmetleri olarak genel kullanılabilirliğinin sağlanması. Bu çift duyuru, hem araştırma camiasına hem de klinik uygulamalara olan bağlılığımızı yansıtıyor.
Beş Yılda Topluluk İnovasyonu
MONAI yolculuğu etkileyici oldu; 3.5 milyondan fazla indirme ve 1,000’den fazla yayımlanan makale ile tıbbi yapay zeka araştırmalarındaki etkisini gösteriyor.
NVIDIA ve King’s College London arasında başlayan bu iş birliği, dünya çapındaki önde gelen kuruluşlar tarafından desteklenen canlı bir ekosisteme dönüştü. GSK, DKFZ, Bristol Myers Squibb, Alara, Quantiphi, Dataiku ve Newton’s Tree gibi kuruluşlar, MONAI’nın tıbbi görüntüleme yapay zeka alanındaki standart platform haline gelmesine katkıda bulundu.
MONAI Core v1.4: Açık Tıbbi Yapay Zekanızı İleriye Taşıyın
MONAI Core’un son sürümü, yeni algoritmik yeteneklerin yanı sıra MONAI çerçevesinin çok yönlülüğünü ve gücünü gösteren üç temel model içeriyor.
Temel Modeller: VISTA-3D, VISTA-2D ve MAISI
VISTA-3D, 3D BT görüntülerinden insan anatomilerini etiketleme konusunda uzmanlaşmış bir etkileşimli temel modeldir. İki ana özelliği, 126’dan fazla anatomik sınıfı kapsayan doğru bir başlangıç performansı ve kullanıcı etkileşimi ile yeni yapıları segment öğrenme yeteneğidir.
Model ve uygulama detayları VISTA3D: A Unified Segmentation Foundation Model For 3D Medical Imaging makalesinde mevcuttur. Modeli MONAI Model Zoo aracılığıyla erişebilir, etkileşimli yeteneklerini NVIDIA API Catalog üzerinden deneyimleyebilir veya taşınabilir, ölçeklenebilir bir NVIDIA NIM mikro hizmeti olarak dağıtabilirsiniz.
VISTA-2D, hücre biyolojisi araştırmacıları için mikroskop analizi sunar. Meta’nın Segment Anything Model (SAM) mimarisini temel alan yaklaşık 100 milyon parametreye sahip bir transformör ağı kullanır. Çoklu hücre tipleri ve görüntüleme modları ile yüksek doğruluk oranına sahiptir.
Hücre segmentasyonu ve morfoloji analizi üzerindeki performansı TissueNet, LIVECell ve Cellpose gibi veri setlerinde kapsamlı bir şekilde doğrulandı. Daha fazla bilgi için MONAI Model Zoo‘yu ziyaret edebilirsiniz.
MAISI (Synthetic Imaging için Tıbbi Yapay Zeka), sağlık alanında 3D üretken yapay zekaya yönelik bir girişimdir. Bu model, 512 × 512 × 768 boyutlarında yüksek çözünürlüklü 3D BT görüntüleri üretebilir, 0.5 mm ile 5.0 mm arasında değişen voxel boyutları ile birlikte 10 vücut tip sınıfının kullanıcı kontrolü ile segmentasyon maskelerine sahiptir.
MAISI’nin geliştirilmesinde, MONAI Generative kütüphanesinde başlangıçta geliştirilen temel modüller MONAI Core kod tabanına entegre edildi. Daha fazla bilgi için MAISI: Medical AI for Synthetic Imaging başlıklı makaleyi okuyabilir veya modeli MONAI Model Zoo üzerinden erişebilirsiniz.
Kurumsal Uygulama: VISTA-3D ve MAISI NIM Mikro Hizmetleri
Bu açık kaynaklı modellerin başarısının üzerine, VISTA-3D ve MAISI‘nin NVIDIA NIM mikro hizmetleri olarak genel kullanılabilirliğini duyurmaktan heyecan duyuyoruz.
Bu üretime hazır çözümler, NVIDIA AI Enterprise’in bir parçası olarak, tek bir komut ile bulutlar, veri merkezleri ve iş istasyonları arasında dağıtılabilen konteynerize, GPU hızlandırmalı çıkarım yetenekleri sağlıyor.
VISTA-3D ve MAISI’nin NIM mikro hizmet uygulamaları, kurumsal uygulamalar için birkaç önemli avantaj sunuyor:
- NVIDIA TensorRT kullanarak optimize edilmiş çıkarım motorları
- Mevcut tıbbi görüntüleme iş akışları ile sorunsuz entegrasyon için endüstri standartı API’ler
- GPU sistemi temelinde yanıt gecikmesi ve verimliliğin optimize edilmesi
- Farklı altyapı ortamlarında esnek dağıtım seçenekleri
- Kurumsal düzeyde güvenlik ve ölçeklenebilirlik özellikleri
Tıbbi yapay zeka modelleri, NIM mimarisinden faydalanır. Kuruluşlar, NVIDIA’nın performans optimizasyon uzmanlığından yararlanarak uygulamalarının ve verilerinin kontrolünü tam olarak sürdürebilirler.
Bu yetenekleri entegre etmek isteyen geliştiriciler ve sağlık kuruluşları için, kapsamlı belgeler, dağıtım rehberleri ve destek kaynakları sağlıyoruz. Gelişmiş tıbbi iş akışları için bu modellerin araştırma ortamında uygulanması veya ölçeklendirilmesi gereken altyapı temeli, NIM mikro hizmetleri ile oluşturulmuştur.
M3: Tıbbi Görsel Dil Modellerinin Geleceği
Temel geliştirmelerin yanı sıra, M3 (MONAI çok modlu modeli) ile tıbbi yapay zekanın geleceğini araştıran bir girişimi paylaşmaktan heyecan duyuyoruz. Bu çerçeve, görsel anlama ile doğal dil işleme arasındaki boşluğu kapatıyor, temel modellerin uzman modellerle nasıl birlikte çalışabileceğini gösteriyor.
VILA-M3 aracılığıyla, AI sistemlerinin tıbbi görüntüleri analiz ederken birden fazla uzmanlığı nasıl kullanabileceğini gözler önüne seriyoruz. Örneğin, bir MRI taramasında tümörler hakkında sorgulama yapıldığında, sistem ilgili segmentasyon modellerini otomatik olarak tetikler. VILA-M3, Huggingface‘de çeşitli model parametre boyutlarıyla bulunmaktadır.
MONAI v1.4’ün özelliklerinin tamamen görünümü için v1.4 sürüm notlarına göz atabilirsiniz. Bu yetenekleri MONAI Days 2024 sunumlarımızla da izleyebilirsiniz.
MONAI Days 2024: Topluluk Faaliyette
Bu yılki MONAI Days, MICCAI Society ile ortaklıkta düzenlendi ve topluluğumuzun canlı ruhunu sergiledi. Sunum konuları açık kaynak Holoscan SDK’yı da kapsayacak şekilde genişletildi.
Birinci günde, 300 kayıtlı katılımcıyla Holoscan SDK, MONAI Deploy için açık kaynak temeli olarak sunuldu. Holoscan SDK, MONAI modellerinin radyolojik iş akışlarına ve gerçek zamanlı cerrahi rehberlik sistemlerine kolayca entegre edilmesini sağlar.
İkinci günde, 500’ün üzerinde katılımcı, araştırmacıların MONAI’ye yaptıkları en son katkılar, doğrulama performansını ölçme yöntemleri ve MONAI Core v1.4 sürümünde duyurulan üretken yapay zeka ve M3 yetenekleri hakkında dinledi.
Bu iki günlük etkinlikte, katılımcıların çoğu sorularını birbirlerine sordu ve MONAI topluluğu, yalnızca en son yöntemlerin kod tabanına katkıda bulunmakla kalmayıp, aynı zamanda yeni kullanıcı ve geliştiricilere destek olma konusunda kendini sürdürebilir hale geldi.
Tüm sunumlar MONAI YouTube kanalı‘nda mevcuttur. Deneyimli topluluk üyelerinin yeni katılanların sorularını yanıtlamak için adıma geçtiği samimi bir işbirliği ortamı oluşturmuş olduk.
Tıbbi AI’nın Geleceğini Şekillendirmek
MONAI’nın geleceğine baktığımızda, inovasyonu yönlendiren birkaç önemli bölgenin öne çıktığını görüyoruz. Her biri mevcut ivmeyi bilgisayarlaştıra basamaklar oluşturarak tıbbi AI’nın ilerlemesi için kritik önemdeki yeni alanlara genişlemektedir.
Klinik Etkiyi Genişletmek
ARAŞTIRMALDAN KLİNİK UYGULAMAYA GEÇİŞ üzerinde yoğunlaşıyoruz ve MONAI yeteneklerini günlük tıbbi iş akışlarına entegre etme konusunda MedTech ortaklarıyla yakın iş birliği yapıyoruz. Bu, kurumsal çözümlerimizi genişletmeyi ve geliştirme süreçlerini dağıtım sürecine hızlandırmayı içeriyor.
Çok Modlu Entegrasyon
Tıbbi AI’nın geleceği, tıbbi görüntüleme, elektronik sağlık kayıtları ve gerçek zamanlı sensör verileri gibi çoklu veri akışlarının birleştirilmesindedir.
M3 gibi girişimlere dayanarak, farklı tıbbi veri türlerini anlama ve entegre edebilen kapsamlı sistemler oluşturmayı hedefliyoruz.
Gerçek Zamanlı İşleme Gelişimi
Holoscan SDK gibi teknolojilerle entegrasyon sayesinde, cerrahi rehberlikten anında tanı yardımına kadar tıbbi yapay zeka işlemlerinde sınırları zorluyoruz.
Bizimle Geleceği İnşa Edin
Birlikte sadece yazılım geliştirmekle kalmıyor, tıbbi AI inovasyonunun gelişip büyüdüğü bir ekosistem inşa ediyoruz ki bu da dünyadaki araştırmacılar, klinisyenler ve hastalar için fayda sağlıyor. Daha fazla bilgi için ve bu yolculuğa katılmak için MONAI’yı ziyaret edin.
