MONAI

MONAI: Rede Médica Aberta para IA (Medical Open Network for AI)

O que é MONAI? MONAI é uma estrutura de código aberto baseada em PyTorch projetada para acelerar o desenvolvimento e a implantação de soluções de IA em imagens de saúde. Visa preencher a lacuna entre a pesquisa e a implementação clínica, fornecendo ferramentas e fluxos de trabalho padronizados e de alta qualidade.

Como funciona o MONAI? MONAI oferece um ecossistema abrangente de ferramentas que cobrem todo o ciclo de vida da IA médica, incluindo:

• MONAI Core: Uma estrutura específica de domínio para treinar modelos de IA de imagem médica de última geração. Ele fornece transformações específicas para a área médica, arquitetura UNETR, um zoológico de modelos pré-treinados e pipelines de ML automatizados.
• MONAI Label: Uma ferramenta inteligente de anotação de imagem alimentada por assistência de IA. Ele suporta aprendizado ativo para seleção eficiente de dados, múltiplas integrações de visualizadores, anotação assistida por IA e colaboração multiusuário.
• MONAI Deploy: Uma estrutura robusta para implantar modelos de IA em ambientes clínicos, apresentando integração de fluxo de trabalho clínico, suporte DICOM e FHIR, implantação em contêiner com MAP e otimização de inferência.

Principais recursos e benefícios

• PyTorch Nativo: Integração e flexibilidade perfeitas com o ecossistema PyTorch.
• Pronto para Pesquisa: Ferramentas avançadas para pesquisa de IA médica.
• Padronizado: Melhores práticas para desenvolvimento e pesquisa de IA em saúde.
• Orientado pela Comunidade: Apoiado por especialistas globais em saúde.
• Focado em Inovação: Arquiteturas e métodos de IA de ponta.
• Design de Código Aberto: Licenciado sob Apache 2.0 para máxima flexibilidade e colaboração.

Ciclo de Vida Médico de IA de Ponta a Ponta do MONAI

MONAI garante qualidade e consistência em cada estágio do desenvolvimento de IA médica, desde a anotação de dados até a implantação clínica:

1. Anotação de Dados: Usando MONAI Label para anotação eficiente e assistida por IA.
2. Treinamento de Modelo: Aproveitando o MONAI Core para treinar modelos de última geração com transformações específicas para a área médica.
3. Implantação: Utilizando o MONAI Deploy para integração perfeita em fluxos de trabalho clínicos.

Casos de Uso

• Integração de IA em Imagens Clínicas: A Mayo Clinic Florida usa MONAI para integrar modelos de IA em fluxos de trabalho de radiologia, aumentando a eficiência operacional e melhorando os resultados dos pacientes.
• Implantação Rápida com Mercure DICOM: Os Pacotes de Aplicativos MONAI (MAPs) se integram com o Mercure DICOM Orchestrator para integração DICOM perfeita e roteamento flexível em ambientes clínicos.
• Integração de Marketplace Digital: A Siemens Healthineers usa MONAI Deploy para seu Marketplace Digital, fornecendo soluções de implantação de IA padronizadas globalmente.

Comunidade e Suporte

MONAI tem uma comunidade vibrante e crescente de pesquisadores, desenvolvedores e profissionais de saúde. Os recursos de suporte incluem:

• Fóruns de Discussão: Discussões do GitHub para discussões técnicas e suporte da comunidade.
• Canal Slack: Bate-papo e colaboração em tempo real.
• Canal do YouTube: Tutoriais, demonstrações e apresentações.
• Repositório de Tutoriais: Notebooks e materiais de aprendizado.

Como se envolver

Você pode contribuir para MONAI:

• Seguindo o Guia de Contribuição
• Reportando bugs e solicitando recursos por meio do Issue Tracker

Por que MONAI é importante? MONAI é importante porque acelera o desenvolvimento e a implantação de IA em imagens de saúde, levando a diagnósticos aprimorados, fluxos de trabalho mais eficientes e melhores resultados para os pacientes.