Nvidia insegna come superare le barriere nel settore sanitario presentando nuovi modelli di AI generativa e imaging cellulare.
Guidando il futuro dell’imaging sanitario, i microservizi NVIDIA MONAI stanno creando modelli unici e all’avanguardia e modalità ampliate per soddisfare le esigenze del settore sanitario e biofarmaceutico. L’ultimo aggiornamento introduce una suite di nuove funzionalità progettate per migliorare ulteriormente le capacità e l’efficienza dei flussi di lavoro dell’imaging medico. Questo post esplora le seguenti nuove funzionalità:
- Inferenza batch
- Formazione personalizzata con i pacchetti MONAI
- Un nuovo modello di intelligenza artificiale generativa per immagini TC
- Aggiornamenti significativi ai modelli VISTA
- Inferenza batch e formazione personalizzata
L’inferenza in tempo reale nella piattaforma NVIDIA MONAI è stata determinante per semplificare il flusso di lavoro delle annotazioni interattive. Ora, con l’introduzione dell’inferenza batch, gli utenti possono elaborare simultaneamente grandi volumi di immagini mediche. Consentendo un’analisi più rapida ed efficiente senza compromettere l’accuratezza, questa capacità è fondamentale per le istituzioni e i ricercatori che lavorano con set di dati estesi.
Inoltre, la formazione personalizzata con i pacchetti MONAI consente agli utenti di personalizzare i modelli di intelligenza artificiale in base alle loro esigenze specifiche. La formazione personalizzata sfrutta la specifica del pacchetto MONAI per migliorare la capacità della piattaforma di soddisfare le esigenze di imaging specifiche con maggiore flessibilità.
AI generativa per la generazione di immagini TC sintetiche
Un nuovo modello di intelligenza artificiale generativa, MAISI (Medical AI for Synthetic Imaging), è ora disponibile in NVIDIA MONAI, in grado di produrre immagini CT ad alta risoluzione (512 × 512 × 512) con un massimo di 132 classi anatomiche. Questo modello migliora l’aumento dei dati generando set di dati diversi e realistici in cui le immagini reali sono limitate. Semplifica il processo di annotazione generando automaticamente coppie dettagliate (immagine, etichetta). Il modello offre un’alternativa etica per l’utilizzo dei dati sensibili dei pazienti. Entro la fine dell’anno, NVIDIA svelerà un flusso di lavoro di messa a punto per la personalizzazione, consentendo agli utenti di perfezionare questo modello per attività specifiche.
VISTA-3D e VISTA-2D per l’imaging avanzato
Il modello VISTA-3D (Versatile Imaging SegmenTation and Annotation) è una pietra angolare della piattaforma, nota per la sua accuratezza, generalizzabilità e interattività. E’ previsto un aggiornamento a VISTA-3D, che ora include 130 classi. È stato addestrato sia sui dati etichettati che su quelli senza etichetta. Le prestazioni del modello sono state aumentate attraverso la formazione continua e valutazioni approfondite su set di dati aggiuntivi.
Migliorato attraverso l’uso strategico di pseudo etichette, questo aggiornamento non solo affina la precisione del modello ma sposta anche la distribuzione probabilistica verso l’alto, riducendo i casi di prestazioni inferiori. Questo miglioramento estende significativamente le sue capacità di apprendimento “low-shot” e “zero-shot”, rendendolo ancora più potente per diverse attività di imaging medico. È anche più potente per adattarsi a compiti unici con l’apprendimento continuo.
Inoltre, questo aggiornamento introduce il modello VISTA-2D, specificamente progettato per l’imaging cellulare. Disponibile per l’inferenza e la formazione, VISTA-2D consente agli utenti di sviluppare modelli personalizzati ottimizzati per i loro set di dati specifici. Anche se potrebbe non includere pesi preaddestrati, i benchmark interni hanno dimostrato che i modelli addestrati con VISTA-2D possono superare le prestazioni dei principali modelli all’avanguardia come CellPose, anche con dati di addestramento limitati. Queste prestazioni sottolineano la forza di VISTA-2D come punto di partenza per una soluzione di imaging su misura per l’imaging cellulare.
NIM NVIDIA per l’imaging medico
La nuova suite di microservizi sanitari include NVIDIA NIM, un set di microservizi che fornisce inferenza ottimizzata per un’ampia raccolta di modelli. VISTA-3D è ora disponibile. Un NIM è un microservizio self-hosting facile da usare, progettato per semplificare lo sviluppo di applicazioni aziendali basate sull’intelligenza artificiale e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale in produzione.
Considerazioni finali
I microservizi NVIDIA MONAI continuano ad evolversi, guidati dall’impegno di NVIDIA nel far progredire l’imaging medico attraverso l’intelligenza artificiale. L’introduzione dell’inferenza batch, della formazione personalizzata e della generazione di dati sintetici, insieme agli aggiornamenti a VISTA-3D e al nuovo VISTA-2D, aiutano a soddisfare le esigenze della comunità dell’imaging medico. Questi progressi continuano a supportare soluzioni all’avanguardia che consentono a ricercatori, annotatori e sviluppatori di ottenere di più con i loro progetti di imaging medico e semplificare l’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale avanzate nei settori medico e biofarmaceutico.
Per sperimentare tutte le funzionalità dei microservizi NVIDIA MONAI ed esplorare queste nuove funzionalità, è possibile iscriversi al programma di accesso anticipato.
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Luigi_Morelli
Definire ciò che si è non risulta mai semplice o intuitivo, in specie quando nella vita si cerca costantemente di migliorarsi, di crescere tanto professionalmente quanto emotivamente. Lavoro per contribuire al mutamento dei settori cardine della computer science e per offrire sintesi ragionate e consulenza ad aziende e pubblicazioni ICT, ma anche perche’ ciò che riesco a portare a termine mi dà soddisfazione, piacere. Così come mi piace suonare (sax, tastiere, chitarra), cantare, scrivere (ho pubblicato 350 articoli scientfici e 3 libri sinora, ma non ho concluso ciò che ho da dire), leggere, Adoro la matematica, la logica, la filosofia, la scienza e la tecnologia, ed inseguo quel concetto di homo novus rinascimentale, cercando di completare quelle sezioni della mia vita che ancora appaiono poco ricche.