{"id":844,"date":"2022-12-08T13:00:00","date_gmt":"2022-12-08T19:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ciencianews.in\/?p=844"},"modified":"2022-12-08T22:52:50","modified_gmt":"2022-12-09T04:52:50","slug":"monai-presenta-el-framework-para-implementar-aplicaciones-con-ia-de-imagenes-medicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/2022\/12\/08\/monai-presenta-el-framework-para-implementar-aplicaciones-con-ia-de-imagenes-medicas\/","title":{"rendered":"<strong>MONAI presenta el Framework para implementar aplicaciones con IA de im\u00e1genes m\u00e9dicas<\/strong>"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ciudad de M\u00e9xico, M\u00e9xico, a 08 de diciembre de 2022\u2014&nbsp;<\/strong>Ofrecer atenci\u00f3n de la salud acelerada por IA a escala requerir\u00e1 miles de redes neuronales que trabajen juntas para cubrir la amplitud de la fisiolog\u00eda humana, las enfermedades y hasta las operaciones hospitalarias, un desaf\u00edo significativo en el entorno de los hospitales inteligentes de la actualidad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/monai.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">MONAI<\/a>, un framework de IA de generaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas de c\u00f3digo abierto que se descarg\u00f3 m\u00e1s de 650,000&nbsp;veces, est\u00e1 acelerado por NVIDIA y facilita la integraci\u00f3n de estos modelos a los workflows cl\u00ednicos con los paquetes de aplicaciones de MONAI, o MAP.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un MAP es una forma de empaquetar un modelo de IA que facilita la implementaci\u00f3n en un ecosistema de atenci\u00f3n de la salud existente. Se entrega mediante el&nbsp;<a href=\"https:\/\/monai.io\/deploy.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">kit de desarrollo de software (SDK) MONAI Deploy Application<\/a>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00abSi alguien quisiera implementar varios modelos de IA en un departamento de im\u00e1genes para ayudar a los expertos a identificar una docena de condiciones diferentes o a automatizar parcialmente la creaci\u00f3n de informes de im\u00e1genes m\u00e9dicas, tardar\u00eda una cantidad insostenible de tiempo y recursos para obtener la infraestructura de hardware y software adecuada para cada uno de ellos\u00bb, dijo el Dr. Ryan Moore del Cincinnati Children\u2019s Hospital. \u00abAntes era posible, pero no era factible\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los MAP simplifican el proceso. Cuando un desarrollador empaqueta una aplicaci\u00f3n con el SDK MONAI Deploy App, los hospitales pueden ejecutarla f\u00e1cilmente en las instalaciones o en el cloud. La especificaci\u00f3n de los MAP tambi\u00e9n se integra con los est\u00e1ndares de TI de atenci\u00f3n de la salud, como DICOM para la interoperabilidad de im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00abHasta ahora, la mayor\u00eda de los modelos de IA quedaban en un ciclo de I+D, que rara vez llegaba a la atenci\u00f3n al paciente\u00bb, dijo Jorge Cardoso, director de tecnolog\u00eda del Centro de IA e Im\u00e1genes M\u00e9dicas de Londres para la Atenci\u00f3n de la Salud Basada en el Valor. \u00abMONAI Deploy ayudar\u00e1 a romper ese bucle, lo que har\u00e1 que la IA cl\u00ednica impactante sea una realidad m\u00e1s frecuente\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Hospitales y Startups de Atenci\u00f3n de la Salud Adoptan MONAI Deploy<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas son algunas de las instituciones de salud, los centros m\u00e9dicos acad\u00e9micos y los desarrolladores de software de IA de todo el mundo que est\u00e1n adoptando MONAI Deploy:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Cincinnati Children&#8217;s Hospital<\/strong>: El centro m\u00e9dico acad\u00e9mico est\u00e1 creando un MAP para un modelo de IA que automatiza la segmentaci\u00f3n total de vol\u00famenes card\u00edacos a partir de im\u00e1genes de tomograf\u00edas computadas, lo que permite ayudar a los pacientes pedi\u00e1tricos con trasplante de coraz\u00f3n en un&nbsp;<a href=\"https:\/\/grantome.com\/grant\/NIH\/R01-HL147957-01\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">proyecto financiado por los Institutos Nacionales de Salud<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Servicio Nacional de Salud de Inglaterra<\/strong>: El NHS ha implementado su plataforma del Motor de Implementaci\u00f3n de IA basado en MONAI, conocida como AIDE, en cinco hospitales para proporcionar herramientas de detecci\u00f3n de enfermedades habilitadas por IA a los profesionales de la salud que brindan servicios a 5 millones de pacientes al a\u00f1o.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Qure.ai<\/strong>: Es un miembro del programa&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/startups\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA Inception<\/a>&nbsp;para startups que desarrolla modelos de IA de im\u00e1genes m\u00e9dicas para casos de uso como c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, lesiones cerebrales traum\u00e1ticas y tuberculosis. La compa\u00f1\u00eda est\u00e1 utilizando los MAP para empaquetar sus soluciones para la implementaci\u00f3n, lo que acelera el tiempo de impacto cl\u00ednico.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>SimBioSys<\/strong>: La startup de Chicago que es miembro de Inception construye representaciones virtuales 3D de los tumores de los pacientes y est\u00e1 utilizando los MAP para aplicaciones de IA de medicina de precisi\u00f3n que pueden ayudar a predecir c\u00f3mo un paciente responder\u00e1 a un tratamiento espec\u00edfico.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Universidad de California, San Francisco:<\/strong>&nbsp;La UCSF est\u00e1 desarrollando MAP para varios modelos de IA, con aplicaciones que incluyen la detecci\u00f3n de fracturas de cadera, la segmentaci\u00f3n de tumores cerebrales y hep\u00e1ticos, y la clasificaci\u00f3n de c\u00e1ncer de rodilla y mama.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Implementar la IA de Im\u00e1genes M\u00e9dicas en el MAP<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La&nbsp;<a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/github.com\/Project-MONAI\/monai-deploy\/blob\/main\/guidelines\/monai-application-package.md\" target=\"_blank\">especificaci\u00f3n de MAP<\/a>&nbsp;fue desarrollada por el grupo de trabajo MONAI Deploy, un equipo de expertos de m\u00e1s de una docena de instituciones de im\u00e1genes m\u00e9dicas, para beneficiar a los desarrolladores de aplicaciones de IA, as\u00ed como las plataformas cl\u00ednicas y de infraestructura que ejecutan aplicaciones de IA.<br><br>Para los desarrolladores, los MAP pueden ayudar a acelerar la evoluci\u00f3n del modelo de IA, ya que ayudan a los investigadores a empaquetar y probar f\u00e1cilmente sus modelos en un entorno cl\u00ednico. Esto les permite recopilar comentarios del mundo real que ayudan a mejorar la IA.<br><br>Para los proveedores de servicios de cloud, la compatibilidad con los MAP, que se dise\u00f1aron utilizando tecnolog\u00edas nativas de cloud, permite a cualquier investigador y empresa que use MONAI Deploy ejecutar aplicaciones de IA en su plataforma, ya sea mediante contenedores o con integraci\u00f3n nativa de aplicaciones. Las plataformas de cloud que integran MONAI Deploy y los MAP incluyen las siguientes:&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><u>Im\u00e1genes de Amazon HealthLake<\/u><\/strong>: El conector de MAP se ha integrado con el servicio AWS HealthLake, lo que permite a los m\u00e9dicos ver, procesar y segmentar im\u00e1genes m\u00e9dicas en tiempo real.<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/blog\/monai-drives-medical-ai-on-google-cloud-with-medical-imaging-suite\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Google Cloud<\/strong><\/a>:&nbsp;<a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/medical-imaging\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">La Suite Medical Imaging de Google Cloud<\/a>, dise\u00f1ada para hacer que los datos de im\u00e1genes de atenci\u00f3n de la salud sean m\u00e1s accesibles, interoperables y \u00fatiles, ha integrado MONAI en su plataforma para permitir a los m\u00e9dicos implementar herramientas de anotaci\u00f3n asistidas por IA que ayudan a automatizar la tarea altamente manual y repetitiva de etiquetar im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/nvidianews.nvidia.com\/news\/nuance-nvidia-medical-imaging-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Nuance Precision Imaging Network, impulsado por Microsoft Azure<\/strong><\/a>: Nuance y NVIDIA recientemente anunciaron una sociedad que re\u00fane a MONAI y Nuance Precision Imaging Network, una plataforma de cloud que proporciona acceso a herramientas y conocimientos impulsados por IA para m\u00e1s de 12,000&nbsp;instalaciones de atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/2022\/10\/18\/oracle-catz-nvidia-huang\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Oracle Cloud Infrastructure<\/strong><\/a>: Oracle y NVIDIA recientemente anunciaron una colaboraci\u00f3n para incorporar soluciones de computaci\u00f3n acelerada para la atenci\u00f3n de la salud, incluida MONAI Deploy, en Oracle Cloud Infrastructure.<br><br>Obt\u00e9n m\u00e1s informaci\u00f3n sobre&nbsp;<a href=\"https:\/\/monai.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">MONAI<\/a>&nbsp;y descubre c\u00f3mo NVIDIA est\u00e1 ayudando a desarrollar ecosistemas de im\u00e1genes m\u00e9dicas impulsados por IA en el siguiente link:&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/events\/rsna\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">conferencia de RSNA<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;-<br>Contacto: <a href=\"mailto:samcarbajalreportera@gmail.com\">samcarbajalreportera@gmail.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ciudad de M\u00e9xico, M\u00e9xico, a 08 de diciembre de 2022\u2014&nbsp;Ofrecer atenci\u00f3n de la salud acelerada por IA a escala requerir\u00e1 miles de redes neuronales que trabajen juntas para cubrir la amplitud de la fisiolog\u00eda humana, las enfermedades y hasta las operaciones hospitalarias, un desaf\u00edo significativo en el entorno de los hospitales inteligentes de la actualidad. 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