MONAI

MONAI: Medical Open Network for AI

MONAIとは？ MONAIは、PyTorchをベースとしたオープンソースのフレームワークで、医療画像処理における AI ソリューションの開発と導入を加速するために設計されています。標準化された高品質なツールとワークフローを提供することで、研究と臨床実装の間のギャップを埋めることを目指しています。

MONAIの仕組み MONAIは、医療 AI のライフサイクル全体をカバーする包括的なツールエコシステムを提供します。

• MONAI Core: 最先端の医療画像処理 AI モデルをトレーニングするためのドメイン固有のフレームワーク。医療に特化した変換、UNETRアーキテクチャ、事前トレーニング済みのモデル動物園、自動化された ML パイプラインを提供します。
• MONAI Label: AI支援によるインテリジェントな画像アノテーションツール。効率的なデータ選択、複数のビューア統合、AI支援によるアノテーション、およびマルチユーザーコラボレーションのためのアクティブラーニングをサポートします。
• MONAI Deploy: 臨床ワークフローの統合、DICOM および FHIR のサポート、MAP を使用したコンテナ化されたデプロイメント、および推論の最適化を特徴とする、臨床環境での AI モデルのデプロイメントのための堅牢なフレームワーク。

主な機能と利点

• PyTorch Native: PyTorch エコシステムとのシームレスな統合と柔軟性。
• Research Ready: 医療 AI 研究のための高度なツール。
• Standardized: ヘルスケア AI の開発と研究のためのベストプラクティス。
• Community Driven: グローバルなヘルスケアの専門家によってサポートされています。
• Innovation Focused: 最先端の AI アーキテクチャと方法。
• Open Source Design: 最大限の柔軟性とコラボレーションのために Apache 2.0 ライセンスを取得しています。

MONAIのエンドツーエンドの医療 AI ライフサイクル

MONAIは、データアノテーションから臨床展開まで、医療 AI 開発のすべての段階で品質と一貫性を保証します。

1. データアノテーション: AI支援による効率的なアノテーションのために MONAI Label を使用。
2. モデルトレーニング: 医療に特化した変換を使用して、最先端のモデルをトレーニングするために MONAI Core を活用。
3. デプロイメント: 臨床ワークフローへのシームレスな統合のために MONAI Deploy を利用。

ユースケース

• 臨床画像処理における AI の統合: Mayo Clinic Florida は MONAI を使用して、AI モデルを放射線科ワークフローに統合し、業務効率を高め、患者の転帰を改善しています。
• Mercure DICOM による迅速なデプロイメント: MONAI Application Packages (MAP) は、Mercure DICOM Orchestrator と統合して、シームレスな DICOM 統合と臨床環境での柔軟なルーティングを実現します。
• デジタルマーケットプレイスの統合: Siemens Healthineers は MONAI Deploy をデジタルマーケットプレイスに使用し、グローバルに標準化された AI デプロイメントソリューションを提供しています。

コミュニティとサポート

MONAI には、研究者、開発者、医療専門家の活気に満ちた成長を続けるコミュニティがあります。サポートリソースには以下が含まれます。

• ディスカッションフォーラム: 技術的なディスカッションとコミュニティサポートのための GitHub Discussions。
• Slack Channel: リアルタイムチャットとコラボレーション。
• YouTube Channel: チュートリアル、デモ、プレゼンテーション。
• Tutorials Repository: ノートブックと学習資料。

参加方法

次の方法で MONAI に貢献できます。

• Contribution Guide に従う
• Issue Tracker を介してバグを報告し、機能をリクエストする

MONAIが重要な理由 MONAI は、医療画像処理における AI の開発と導入を加速し、診断の改善、ワークフローの効率化、患者の転帰の向上につながるため、重要です。