Yapay zeka geliştirme merkezi Nvidia, tıbbi görüntüleme alanında özel yapay zeka modellerinin oluşturulmasını ve konuşlandırılmasını hızlandırmak için tasarlanmış yeni bir dizi bulut tabanlı uygulama programlama arayüzünü (API) piyasaya sürüyor. Şirket duyuruyu bu hafta Chicago’daki yıllık radyoloji ve tıbbi görüntüleme konferansı olan RSNA 2023’te yaptı.
Nvidia’nın yeni ürünü, Monai çerçevesinin bulut tabanlı bir uzantısı. Yapay Zeka için Tıbbi Açık Ağ anlamına gelen Monai, şirketin tıbbi görüntüleme yapay zekasına yönelik açık kaynaklı çerçevesi.
Monai’nin ardındaki genel amaç, geliştiricilerin ve platform sağlayıcıların, önceden eğitilmiş temel modelleri ve sağlık hizmetlerine özel yapay zeka iş akışlarını kullanarak yapay zekayı tıbbi görüntüleme tekliflerine entegre etmelerini kolaylaştırmak. Geçtiğimiz birkaç yılda sağlayıcılar, yapay zeka araçlarını ve bulutu dağıtırken bazı sorunlarla karşılaştı; sağlık hizmetlerinde yapay zekanın geniş ölçekte entegre edilmesi, binlerce sinir ağının işbirliğini gerektiriyor ve sektör buna tam olarak hazırlıklı olmadığını gösterdi.
Yeni bulut tabanlı API’lerin merkezinde Nvidia’nın VISTA-3D (Vision Imaging Segmentation and Annotation) temel modeli yer alıyor. Bu model, çeşitli hastalıkları ve vücut kısımlarını kapsayan 4.000’den fazla hastadan alınan 3D CT taramalarından elde edilen açıklamalı görüntülerden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitildi. VISTA-3D, tıbbi görüntü analizi için 3D segmentasyon maskelerinin oluşturulmasını hızlandırmanın yanı sıra geliştiricilerin yeni verilere ve kullanıcı geri bildirimlerine göre yapay zeka modellerinde ince ayar yapmalarına olanak sağlamak üzere tasarlandı.
Nvidia’nın sağlık hizmetlerine yönelik iş geliştirme direktörü David Niewolny, bir röportajda bu yeni API’lerin yapay zeka geliştiricilerinin görüntüleme alanındaki çalışmalarını hızlandırma konusunda umut verici bir potansiyele sahip olduğunu söyledi. Nvidia’nın yeni API’lerinin ne tür AI araçlarının pazara sunulmasına yardımcı olabileceği sorulduğunda, geliştiricilerin klinik karar desteği için çözümler oluşturmaya derinlemesine dalmadan önce muhtemelen görüntü bölümleme gibi şeyler için modeller oluşturmaya başlayacaklarını söyledi.
Segmentasyon, bir görüntünün anlamlı bölgelere bölünmesini içerir; bu, özellikle tıbbi görüntülemede yapıları veya anormallikleri tanımlamak ve tasvir etmek için faydalı. Geliştiriciler, tıbbi görüntülerdeki organları, tümörleri veya diğer yapıları segmentlere ayırmaya yönelik AI modelleri oluşturmak için Nvidia’nın yeni API’lerini kullanabilir; bu, klinisyenlere teşhis, tedavi planlaması ve hastalık izleme konularında yardımcı olabilir.
Sonuçta geliştiriciler API’leri hastalık sınıflandırması gibi çoğu karmaşık kullanım durumu için kullanabilirler. Örneğin yapay zeka geliştiricileri, tıbbi görüntülerdeki belirli hastalıkları veya durumları tanımlamak için sınıflandırma modelleri oluşturmak amacıyla API’leri kullanabilir (örneğin, pnömoni tespiti için X-ışını görüntülerinin veya meme kanseri taraması için mamogramların sınıflandırılması gibi).
Niewolny, hem verimli hem de uygun maliyetli tıbbi görüntüleme yapay zeka araçları oluşturmanın, alana özgü bir geliştirme temeli gerektirdiğini belirtti.
Niewolny, “Bu yeni API’lerin yaptığı şey, sağlık hizmetleri geliştirme topluluğuna, bu yapay zeka uygulamalarını doğrudan bulutta oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek için topluluk tabanlı Monai’yi temel alan çok güçlü bir araç seti sağlamak. Bu bulut veri parçası gerçekten önemli bir temel unsurdur. Artık her şey bulutta, hatta bu yapay zeka geliştirme araçları bile” dedi.
Tıbbi görüntüleme verileri ve yapay zeka platformu Flywheel , Nvidia’nın yeni bulut API’lerini kullanmaya başladı. Tıbbi görüntü açıklama şirketi RedBrick AI ve makine öğrenimi platformu Dataiku da dahil olmak üzere diğer şirketlerin de yeni teklifleri yakında benimsemesi planlanıyor.
Ancak Nvidia, RSNA 2023’te tıbbi görüntüleme alanında üretken yapay zeka çözümlerinin benimsenmesini hızlandırmak isteyen yeni bir teklif açıklayan tek şirket değildi. Yapay zeka girişimi Hoppr, uygulama geliştiricilerin tıbbi görüntüler için daha iyi yapay zeka çözümleri oluşturmasına yardımcı olacak bir B2B modeli olan Grace’i başlatmak üzere AWS ile iş birliği yaptığını duyurdu .
Kaynak: Med City News
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn ve Instagram‘da takip edin.
