該系統(tǒng)面向放射科醫(yī)師，可提供AI輔助注釋，根據(jù)患者對AI進(jìn)行調(diào)整，并可在醫(yī)院內(nèi)部署。
AI已準(zhǔn)備就緒，將釋放醫(yī)療系統(tǒng)的巨大潛力，特別是在深度學(xué)習(xí)最具發(fā)展?jié)摿Φ念I(lǐng)域之一的——醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域。
而這也正是NVIDIA推出Clara AI的原因。Clara AI是一個工具包，包含13個最先進(jìn)的分類和分割A(yù)I，以及為放射科醫(yī)生構(gòu)建的軟件工具。
眾多全球領(lǐng)先的醫(yī)療機(jī)構(gòu)現(xiàn)已開始使用Clara平臺，為放射科醫(yī)生賦予AI的力量，并充分利用持續(xù)成長的研究員和初創(chuàng)公司生態(tài)系統(tǒng)。
NVIDIA Clara如何降低AI門檻
標(biāo)記數(shù)據(jù)對于構(gòu)建安全可靠的AI至關(guān)重要，但放射科醫(yī)師時間寶貴，無法花費(fèi)數(shù)小時來標(biāo)記數(shù)據(jù)集。而Clara AI輔助注釋功能可以加速結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建，從而在幾分鐘內(nèi)完成注釋，無需耗費(fèi)數(shù)小時。
事實(shí)上，來自德國癌癥研究中心（DKFZ）的MITK（醫(yī)學(xué)影像交互工具包）開發(fā)者已將Clara AI集成至其開源查閱覽器中，供全球數(shù)千人使用。
Clara AI工具包還具有遷移學(xué)習(xí)的功能，能夠?qū)σ延心Ｐ瓦M(jìn)行調(diào)整，從而適應(yīng)本地變量。它能夠使用包含本地人口統(tǒng)計的數(shù)據(jù)和本地影像設(shè)備對深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行定制，且無需移動或共享患者數(shù)據(jù)。因此，醫(yī)生可為自己的患者創(chuàng)建模型，而無需使用10倍的數(shù)據(jù)量從頭開始。
將AI模型和應(yīng)用程序集成到醫(yī)院IT系統(tǒng)中需要大量的技術(shù)專業(yè)知識。該工具包使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如DICOM），以助力將AI模型集成至當(dāng)前放射工作流程中。
主流醫(yī)療機(jī)構(gòu)采用NVIDIA Clara AI
俄亥俄州立大學(xué)（OSU）
借助Clara AI，俄亥俄州立大學(xué)的放射科醫(yī)師們能夠很快地采用另一個機(jī)構(gòu)開發(fā)的模型，對其進(jìn)行驗(yàn)證，并對本地數(shù)據(jù)集進(jìn)行注釋，使該模型能夠適應(yīng)OSU的患者。這樣就能夠更快速地開發(fā)AI有效算法，為臨床護(hù)理提供支持。
美國國立衛(wèi)生研究院
美國國立衛(wèi)生研究院臨床中心是美國最大的醫(yī)療研究機(jī)構(gòu)，其與NVIDIA科學(xué)家們合作，使用Clara AI開發(fā)了一種域泛化方法，可在MRI上將前列腺從周圍組織中分割出來。該本地化模型的表現(xiàn)堪比放射科醫(yī)師，且優(yōu)于其它基于同一域的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并評估的算法。
加州大學(xué)舊金山分校
加州大學(xué)舊金山分校的放射科住院醫(yī)師計劃為全美排名第一，借助一種基于Clara AI的可擴(kuò)展型基礎(chǔ)設(shè)施，他們能夠在放射學(xué)領(lǐng)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)多種AI算法的無縫創(chuàng)建、測試和部署，讓未來醫(yī)生能夠采用這一系統(tǒng)。
加州大學(xué)舊金山分校放射學(xué)科主任Christopher Hess表示：“我們擁有一群極具創(chuàng)新精神的研究人員，他們正在構(gòu)建各種具有臨床價值的AI工具，同時需要一種統(tǒng)一的方法在臨床工作流程中對這些工具進(jìn)行驗(yàn)證和部署。NVIDIA Clara將成為醫(yī)療成像AI生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，使我們即能夠開發(fā)部署自己的AI模型，也可以開發(fā)部署外部的AI模型。”
Clara AI現(xiàn)已可供醫(yī)院、研究機(jī)構(gòu)和整個醫(yī)學(xué)影像行業(yè)使用。該工具包包括兩個軟件開發(fā)工具包：Clara Train SDK和Clara Deploy SDK，均可通過NGC獲取，并在適用于醫(yī)院的基礎(chǔ)設(shè)施中進(jìn)行部署：NVIDIA T4 server和NVIDIA DGX POD。
