隨著技術的不斷發展，人工智能不斷深入場景，在各行各業廣泛落地應用。在醫療行業中，利用人工智能技術輔助醫生進行醫學影像閱片，能夠大幅提升效率，降低醫生的工作強度和病患的等待時間。

為了讓人工智能更好的服務于醫療行業，NVIDIA 推出了MONAI和Clara Holoscan兩個關鍵組件。NVIDIA 醫療業務發展總監 David Niewolny表示，醫學成像是醫療保健行業中最重要的工具之一，占到醫療保健數據中的 90% 以上。因此，在醫療保健的醫學成像系統中采用人工智能是非常重要的應用場景。根據介紹，目前已經有很多醫療保健行業正在快速采用人工智能技術，NVIDIA研究的數據則高達75%。 

在本次媒體溝通會上，David Niewolny針對MONAI技術以及在各大醫院的落地實踐，重點進行了分享。 

MONAI于2019年正式推出，是一個開源醫療特定的人工智能框架，用于在人工智能應用程序中大規模開發和部署模型。借助 MONAI，開發者能夠輕松構建和部署 AI 應用，創建出可用于臨床整合的模型，并更輕松地解讀醫學檢查結果，更深入地了解患者病情。 

據David Niewolny介紹，MONAI專為放射學，病理學和手術數據而設計，旨在加速人工智能的臨床轉化，特別是在醫學成像領域。因此，MONAI被稱為醫療保健的Pytorch。David Niewolny表示，AI 生命周期帶有預先訓練模型、AI 輔助標簽工具、最先進培訓技術（如聯邦學習和自監督學習）。 

為了使得MONAI能夠更加輕松地將模型集成到臨床工作流中，NVIDIA還提供了MONAI應用包（MAP），其規格由MONAI Deploy工作組制定，該工作組由來自十幾家醫學影像機構的專家組成，目標是支持AI應用開發者以及運行AI應用的臨床和基礎設施平臺。 

對于開發者來說，MAP可以幫助研究者在臨床環境中輕松打包和測試模型，從而加速AI模型的演進。這使他們能夠采集真實世界的反饋，進而對AI進行完善和改進。除此之外，MAP能夠還能夠簡化部署流程。如果開發者使用MONAI Deploy應用軟件開發工具包來打包一個應用，醫院就可以輕松地在本地或云端運行這一應用。最后，MAP規格還整合了醫療IT標準，比如醫學影像互操作性標準DICOM等。 

對于云服務商來說，對（使用云原生技術設計的） MAP的支持能夠助力采用MONAI Deploy的研究者和企業通過容器或原生應用集成，在自己的平臺上運行AI應用。 

由于MONAI 標準化了醫療保健 IT 基礎架構中的應用程序開發、打包和部署，為此在研發界被廣泛采用，下載量超過 650，000 次，GitHub 項目超過 450 個，發表論文 160 篇，贏得 11 次 Kaggle 競賽。 

溝通會上，David Niewolny還通過辛辛那提兒童醫院醫療中心的合作，詳細介紹了MONAI在醫療行業的落地案例。據介紹，在心臟移值的手術中，由于人類心臟只能在大約 4 小時內存活時間，因此每一分鐘都非常重要。其中，一個重要的決策點是與捐助者的匹配，醫學成像數據和人體分割用于測量潛在供體心臟的大小。由于此過程容易出錯且耗時，需要 20 多分鐘才能完成。為此，辛辛那提兒童醫院研究小組開發了一種深度學習模型，使這一關鍵步驟自動化，只需幾秒鐘即可估計總心肌容量，大大提高了潛在匹配的機會。 

David Niewolny表示，需要心臟或肺移植的兒科患者往往遭受不必要的高死亡率，即使在有大量捐助者未被利用的情況下，也要在等候上花費大量的時間。辛辛那提兒童醫院醫療中心使用MONAI來擴展深度學習總心體積模型，該模型挽救許多兒童的生命。

除了辛辛那提兒童醫院之外，很多知名的醫療機構也在將MONAI運用到不同的應用中。例如英國國家醫療服務體系信托基金已在四家醫院部署了基于MONAI的AI部署引擎平臺——AIDE（AI Deployment Engine），致力于為專業醫務人員提供AI疾病檢測工具。

NVIDIA初創加速計劃成員Qure.ai使用MAP來打包需要部署的解決方案，開發了用于肺癌、腦外傷和肺結核等用例的醫學影像AI模型。芝加哥NVIDIA初創加速計劃成員企業建立了患者腫瘤的3D虛擬表征，并將MAP用于有助預測患者對特定治療會作何反應的精準醫療AI應用。加州大學舊金山分校正在為幾個AI模型開發MAP，包括髖部骨折檢測、肝臟和腦腫瘤分割、膝關節和乳腺癌分類等應用。

據David Niewolny介紹，除了大量的醫療行業案例之外，很多云廠商也在采用MONAI Deploy的研究者和企業通過容器或原生應用集成，在自己的平臺上運行AI應用。 

例如，MAP接口已被整合進HealthLake影像服務，使臨床醫生能夠實時查看、處理和分割醫學影像。Google Cloud的醫學影像套件使醫學影像數據變得更易于獲取、更具互操作性且更加實用。該套件已將MONAI整合到其平臺中，使臨床醫生能夠部署AI輔助注釋工具，助力實現人工和重復性醫學影像標記任務的自動化。

Microsoft Azure驅動的Nuance精準成像網絡將MONAI和Nuance精準成像網絡相結合。Oracle和NVIDIA最近宣布展開合作，將包括MONAI Deploy在內的醫療行業加速計算解決方案引入Oracle Cloud Infrastructure。即日起，開發者可使用Oracle Cloud Marketplace上的NVIDIA容器，通過MONAI Deploy來構建MAP。

正如David Niewolny所述，當前，大部分AI模型都處于研發階段，主要是由于缺乏一個專有標準。MONAI Deploy將有助于推動研發成果落地，實現更具影響力的臨床AI。?