MONAI

MONAI: Red Médica Abierta para la IA (Medical Open Network for AI)

¿Qué es MONAI? MONAI es un framework de código abierto basado en PyTorch diseñado para acelerar el desarrollo e implementación de soluciones de IA en el campo de las imágenes médicas. Su objetivo es cerrar la brecha entre la investigación y la implementación clínica proporcionando herramientas y flujos de trabajo estandarizados y de alta calidad.

¿Cómo funciona MONAI? MONAI ofrece un ecosistema completo de herramientas que cubren todo el ciclo de vida de la IA médica, incluyendo:

• MONAI Core: Un framework específico del dominio para entrenar modelos de IA de imágenes médicas de última generación. Proporciona transformaciones específicas para el campo médico, arquitectura UNETR, un catálogo de modelos pre-entrenados y pipelines de ML automatizados.
• MONAI Label: Una herramienta inteligente de anotación de imágenes impulsada por asistencia de IA. Admite el aprendizaje activo para la selección eficiente de datos, integraciones de múltiples visores, anotación asistida por IA y colaboración multiusuario.
• MONAI Deploy: Un framework robusto para implementar modelos de IA en entornos clínicos, que ofrece integración de flujos de trabajo clínicos, soporte DICOM y FHIR, implementación en contenedores con MAP e inferencia optimizada.

Características y Beneficios Clave

• Nativo de PyTorch: Integración y flexibilidad perfectas con el ecosistema PyTorch.
• Listo para la Investigación: Herramientas avanzadas para la investigación de la IA médica.
• Estandarizado: Mejores prácticas para el desarrollo y la investigación de la IA en el ámbito de la salud.
• Impulsado por la Comunidad: Apoyado por expertos mundiales en el cuidado de la salud.
• Centrado en la Innovación: Arquitecturas y métodos de IA de vanguardia.
• Diseño de Código Abierto: Licencia Apache 2.0 para máxima flexibilidad y colaboración.

El Ciclo de Vida Médico de la IA de Extremo a Extremo de MONAI

MONAI garantiza la calidad y la consistencia en cada etapa del desarrollo de la IA médica, desde la anotación de datos hasta la implementación clínica:

1. Anotación de Datos: Uso de MONAI Label para una anotación eficiente y asistida por IA.
2. Entrenamiento del Modelo: Aprovechamiento de MONAI Core para entrenar modelos de última generación con transformaciones específicas para el campo médico.
3. Implementación: Utilización de MONAI Deploy para una integración perfecta en los flujos de trabajo clínicos.

Casos de Uso

• Integración de la IA en las Imágenes Clínicas: Mayo Clinic Florida utiliza MONAI para integrar modelos de IA en los flujos de trabajo de radiología, mejorando la eficiencia operativa y mejorando los resultados de los pacientes.
• Implementación Rápida con Mercure DICOM: Los Paquetes de Aplicaciones MONAI (MAPs) se integran con Mercure DICOM Orchestrator para una integración DICOM perfecta y un enrutamiento flexible en entornos clínicos.
• Integración del Mercado Digital: Siemens Healthineers utiliza MONAI Deploy para su Mercado Digital, proporcionando soluciones de implementación de IA estandarizadas a nivel mundial.

Comunidad y Soporte

MONAI tiene una comunidad vibrante y creciente de investigadores, desarrolladores y profesionales de la salud. Los recursos de soporte incluyen:

• Foros de Discusión: Discusiones de GitHub para debates técnicos y soporte de la comunidad.
• Canal de Slack: Chat y colaboración en tiempo real.
• Canal de YouTube: Tutoriales, demostraciones y presentaciones.
• Repositorio de Tutoriales: Notebooks y materiales de aprendizaje.

Cómo Participar

Puede contribuir a MONAI:

• Siguiendo la Guía de Contribución
• Reportando errores y solicitando funciones a través del Rastreador de Problemas

¿Por qué es importante MONAI? MONAI es importante porque acelera el desarrollo y la implementación de la IA en las imágenes médicas, lo que lleva a un mejor diagnóstico, flujos de trabajo más eficientes y mejores resultados para los pacientes.