MONAI

MONAI: Medical Open Network for AI

MONAI란 무엇인가요? MONAI는 PyTorch 기반의 오픈 소스 프레임워크로, 의료 영상 분야에서 AI 솔루션의 개발 및 배포를 가속화하도록 설계되었습니다. 표준화되고 고품질의 도구와 워크플로를 제공하여 연구와 임상 구현 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.

MONAI는 어떻게 작동하나요? MONAI는 다음을 포함하여 전체 의료 AI 수명주기를 포괄하는 포괄적인 도구 생태계를 제공합니다.

• MONAI Core: 최첨단 의료 영상 AI 모델을 훈련하기 위한 도메인별 프레임워크입니다. 의료 관련 변환, UNETR 아키텍처, 사전 훈련된 모델 동물원 및 자동화된 ML 파이프라인을 제공합니다.
• MONAI Label: AI 지원으로 구동되는 지능형 이미지 주석 도구입니다. 효율적인 데이터 선택, 다중 뷰어 통합, AI 지원 주석 및 다중 사용자 협업을 위한 활성 학습을 지원합니다.
• MONAI Deploy: 임상 워크플로 통합, DICOM 및 FHIR 지원, MAP를 사용한 컨테이너화된 배포, 추론 최적화 기능을 갖춘 임상 환경에서 AI 모델을 배포하기 위한 강력한 프레임워크입니다.

주요 기능 및 이점

• PyTorch Native: PyTorch 생태계와의 원활한 통합 및 유연성.
• Research Ready: 의료 AI 연구를 위한 고급 도구.
• Standardized: 의료 AI 개발 및 연구를 위한 모범 사례.
• Community Driven: 글로벌 의료 전문가의 지원.
• Innovation Focused: 최첨단 AI 아키텍처 및 방법.
• Open Source Design: 최대 유연성 및 협업을 위한 Apache 2.0 라이선스.

MONAI의 엔드 투 엔드 의료 AI 수명 주기

MONAI는 데이터 주석에서 임상 배포에 이르기까지 의료 AI 개발의 모든 단계에서 품질과 일관성을 보장합니다.

1. 데이터 주석: AI 지원 효율적인 주석을 위해 MONAI Label 사용.
2. 모델 훈련: 의료 관련 변환을 사용하여 최첨단 모델을 훈련하기 위해 MONAI Core 활용.
3. 배포: 임상 워크플로에 원활하게 통합하기 위해 MONAI Deploy 활용.

사용 사례

• 임상 영상에서 AI 통합: Mayo Clinic Florida는 MONAI를 사용하여 AI 모델을 방사선 워크플로에 통합하여 운영 효율성을 높이고 환자 결과를 개선합니다.
• Mercure DICOM을 통한 빠른 배포: MONAI Application Packages(MAP)는 Mercure DICOM Orchestrator와 통합되어 임상 환경에서 원활한 DICOM 통합 및 유연한 라우팅을 제공합니다.
• 디지털 마켓플레이스 통합: Siemens Healthineers는 디지털 마켓플레이스에 MONAI Deploy를 사용하여 전 세계적으로 표준화된 AI 배포 솔루션을 제공합니다.

커뮤니티 및 지원

MONAI는 연구원, 개발자 및 의료 전문가로 구성된 활기차고 성장하는 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 지원 리소스는 다음과 같습니다.

• 토론 포럼: 기술 토론 및 커뮤니티 지원을 위한 GitHub Discussions.
• Slack Channel: 실시간 채팅 및 협업.
• YouTube Channel: 튜토리얼, 데모 및 프레젠테이션.
• Tutorials Repository: 노트북 및 학습 자료.

참여 방법

다음을 통해 MONAI에 기여할 수 있습니다.

• Contribution Guide 따르기
• Issue Tracker를 통해 버그를 보고하고 기능 요청하기

MONAI가 중요한 이유는 무엇인가요? MONAI는 의료 영상 분야에서 AI 개발 및 배포를 가속화하여 진단 개선, 워크플로 효율성 향상 및 환자 결과 개선으로 이어지기 때문에 중요합니다.