MONAI、または医療オープンネットワークAIは、医療画像における深層学習のために設計されたオープンソースフレームワークです。これは、医療専門家がAI駆動のソリューションを迅速かつ効率的に開発、トレーニング、展開できるようにするための強力なツールとライブラリを提供します。そのモジュール式アーキテクチャにより、ユーザーは既存のコンポーネントを活用しつつ、ワークフローをカスタマイズできます。これにより、より効率的な研究と臨床当局間のコラボレーションが促進されます。MONAIを使用すると、開発者は多様な医療データセットを扱うことができ、医療画像技術の進展を促進します。

Syncora FQ Assistantは、Vite、React、およびTypescriptで開発されました。この拡張機能は、前臨床試験プロセスを簡素化し、効率化することでサイトのワークフローを変革します。主な機能には、特定の治療領域や以前の入力に基づくAI駆動の提案を使用して実現可能性アンケートを自動入力することや、シングルプラットフォームから前臨床試験タスクを追跡することでワークフロー管理を行うことが含まれます。データの正確性が向上し、堅牢なプライバシー対策が確保されます。この拡張機能はマルチプラットフォーム機能をサポートし、データセキュリティのための二要素認証を組み込んでいます。Syncora FQ Assistantは、データ管理を一貫して維持するために高度な提案アルゴリズムも提供します。

CoGymは、AI駆動の適応アルゴリズムを活用したウェブベースのプラットフォームで、記憶、注意、執行機能をターゲットとした個別の認知エクササイズを提供します。ユーザーはゲームのようなタスクに参加し、パフォーマンスに基づいて難易度がリアルタイムに自動調整されます。研究者や臨床医は、カスタムプロトコルを設計し、個人またはグループの進捗を追跡し、包括的な分析ダッシュボードからデータをエクスポートして詳細な分析を行えます。プラットフォームはマルチユーザー管理、リモートアクセスをサポートし、既存の評価ツールとの統合も可能です。臨床介入、教育プログラム、認知研究に適した多用途なツールです。直感的なインターフェースにより、証拠に基づく認知トレーニングの大規模展開を容易にします。強化学習を用いてセッション間のタスク選択を最適化し、継続的なエンゲージメントと測定可能な改善を実現します。