MONAI

MONAI : Réseau médical ouvert pour l’IA (Medical Open Network for AI)

Qu’est-ce que MONAI ? MONAI est un framework open source basé sur PyTorch, conçu pour accélérer le développement et le déploiement de solutions d’IA dans l’imagerie médicale. Il vise à combler le fossé entre la recherche et la mise en œuvre clinique en fournissant des outils et des workflows standardisés de haute qualité.

Comment fonctionne MONAI ? MONAI offre un écosystème complet d’outils couvrant l’ensemble du cycle de vie de l’IA médicale, notamment :

• MONAI Core: Un framework spécifique au domaine pour la formation de modèles d’IA d’imagerie médicale de pointe. Il fournit des transformations spécifiques au domaine médical, l’architecture UNETR, une bibliothèque de modèles pré-entraînés et des pipelines de ML automatisés.
• MONAI Label: Un outil d’annotation d’images intelligent optimisé par l’assistance de l’IA. Il prend en charge l’apprentissage actif pour la sélection efficace des données, les intégrations de visionneuses multiples, l’annotation assistée par l’IA et la collaboration multi-utilisateurs.
• MONAI Deploy: Un framework robuste pour le déploiement de modèles d’IA dans les environnements cliniques, avec l’intégration du workflow clinique, la prise en charge de DICOM et FHIR, le déploiement conteneurisé avec MAP et l’optimisation de l’inférence.

Principales caractéristiques et avantages

• Natif de PyTorch: Intégration et flexibilité parfaites avec l’écosystème PyTorch.
• Prêt pour la recherche: Outils avancés pour la recherche en IA médicale.
• Normalisé: Bonnes pratiques pour le développement et la recherche en IA dans le domaine de la santé.
• Axé sur la communauté: Pris en charge par des experts mondiaux en soins de santé.
• Axé sur l’innovation: Architectures et méthodes d’IA de pointe.
• Conception open source: Licence Apache 2.0 pour une flexibilité et une collaboration maximales.

Le cycle de vie de l’IA médicale de bout en bout de MONAI

MONAI garantit la qualité et la cohérence à chaque étape du développement de l’IA médicale, de l’annotation des données au déploiement clinique :

1. Annotation des données: Utilisation de MONAI Label pour une annotation efficace assistée par l’IA.
2. Formation de modèles: Exploitation de MONAI Core pour la formation de modèles de pointe avec des transformations spécifiques au domaine médical.
3. Déploiement: Utilisation de MONAI Deploy pour une intégration transparente dans les workflows cliniques.

Cas d’utilisation

• Intégration de l’IA dans l’imagerie clinique: Mayo Clinic Florida utilise MONAI pour intégrer des modèles d’IA dans les workflows de radiologie, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et améliorant les résultats pour les patients.
• Déploiement rapide avec Mercure DICOM: Les packages d’applications MONAI (MAP) s’intègrent à Mercure DICOM Orchestrator pour une intégration DICOM transparente et un routage flexible dans les environnements cliniques.
• Intégration de la place de marché numérique: Siemens Healthineers utilise MONAI Deploy pour sa place de marché numérique, fournissant des solutions de déploiement d’IA normalisées à l’échelle mondiale.

Communauté et assistance

MONAI possède une communauté dynamique et croissante de chercheurs, de développeurs et de professionnels de la santé. Les ressources d’assistance comprennent :

• Forums de discussion: Discussions GitHub pour les discussions techniques et le soutien de la communauté.
• Chaîne Slack: Chat et collaboration en temps réel.
• Chaîne YouTube: Tutoriels, démonstrations et présentations.
• Référentiel de tutoriels: Cahiers et matériel d’apprentissage.

Comment s’impliquer

Vous pouvez contribuer à MONAI en :

• suivant le Guide de contribution
• signalant les bogues et en demandant des fonctionnalités via le Suivi des problèmes

Pourquoi MONAI est-il important ? MONAI est important, car il accélère le développement et le déploiement de l’IA dans l’imagerie médicale, ce qui se traduit par une amélioration des diagnostics, des workflows plus efficaces et de meilleurs résultats pour les patients.