MONAI

MONAI: Medical Open Network for AI

Was ist MONAI? MONAI ist ein auf PyTorch basierendes Open-Source-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz von AI-Lösungen in der medizinischen Bildgebung beschleunigen soll. Es zielt darauf ab, die Kluft zwischen Forschung und klinischer Implementierung zu überbrücken, indem es standardisierte, hochwertige Tools und Workflows bereitstellt.

Wie funktioniert MONAI? MONAI bietet ein umfassendes Ökosystem von Tools, das den gesamten medizinischen AI-Lebenszyklus abdeckt, einschließlich:

• MONAI Core: Ein domänenspezifisches Framework für das Training hochmoderner medizinischer Bildgebungsmodelle. Es bietet medizinisch-spezifische Transformationen, UNETR-Architektur, einen vortrainierten Modellzoo und automatisierte ML-Pipelines.
• MONAI Label: Ein intelligentes Bildannotationswerkzeug, das durch AI-Unterstützung betrieben wird. Es unterstützt Active Learning für eine effiziente Datenauswahl, mehrere Viewer-Integrationen, AI-gestützte Annotation und Multi-User-Zusammenarbeit.
• MONAI Deploy: Ein robustes Framework für die Bereitstellung von AI-Modellen in klinischen Umgebungen mit klinischer Workflow-Integration, DICOM- und FHIR-Unterstützung, containerisierter Bereitstellung mit MAP und Inferenzoptimierung.

Hauptmerkmale und Vorteile

• PyTorch Native: Nahtlose Integration und Flexibilität mit dem PyTorch-Ökosystem.
• Forschungsbereit: Fortschrittliche Tools für die medizinische AI-Forschung.
• Standardisiert: Best Practices für die Entwicklung und Forschung von Healthcare AI.
• Community Driven: Unterstützt von globalen Healthcare-Experten.
• Innovationsfokussiert: Modernste AI-Architekturen und -Methoden.
• Open Source Design: Apache 2.0-Lizenz für maximale Flexibilität und Zusammenarbeit.

Der End-to-End Medical AI-Lebenszyklus von MONAI

MONAI gewährleistet Qualität und Konsistenz in jeder Phase der medizinischen AI-Entwicklung, von der Datenannotation bis zur klinischen Bereitstellung:

1. Datenannotation: Verwendung von MONAI Label für AI-gestützte, effiziente Annotation.
2. Modelltraining: Nutzung von MONAI Core für das Training hochmoderner Modelle mit medizinisch-spezifischen Transformationen.
3. Bereitstellung: Verwendung von MONAI Deploy für die nahtlose Integration in klinische Workflows.

Anwendungsfälle

• AI-Integration in die klinische Bildgebung: Mayo Clinic Florida verwendet MONAI, um AI-Modelle in radiologische Workflows zu integrieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Patientenergebnisse zu verbessern.
• Schnelle Bereitstellung mit Mercure DICOM: MONAI Application Packages (MAPs) lassen sich in den Mercure DICOM Orchestrator integrieren, um eine nahtlose DICOM-Integration und ein flexibles Routing in klinischen Umgebungen zu ermöglichen.
• Integration in den digitalen Marktplatz: Siemens Healthineers nutzt MONAI Deploy für seinen Digital Marketplace und bietet weltweit standardisierte AI-Bereitstellungslösungen.

Community und Support

MONAI verfügt über eine lebendige und wachsende Community von Forschern, Entwicklern und medizinischem Fachpersonal. Zu den Support-Ressourcen gehören:

• Diskussionsforen: GitHub-Diskussionen für technische Diskussionen und Community-Support.
• Slack-Kanal: Echtzeit-Chat und Zusammenarbeit.
• YouTube-Kanal: Tutorials, Demos und Präsentationen.
• Tutorials Repository: Notebooks und Lernmaterialien.

Wie man sich beteiligen kann

Sie können zu MONAI beitragen, indem Sie:

• Der Contribution Guide befolgen
• Fehler melden und Funktionen über den Issue Tracker anfordern

Warum ist MONAI wichtig? MONAI ist wichtig, weil es die Entwicklung und den Einsatz von AI in der medizinischen Bildgebung beschleunigt, was zu einer verbesserten Diagnostik, effizienteren Workflows und besseren Patientenergebnissen führt.