MONAI(의료 오픈 네트워크 AI)는 의료 영상에서의 딥 러닝을 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 이는 의료 전문가들이 AI 기반 솔루션을 빠르고 효율적으로 개발, 훈련 및 배포할 수 있도록 강력한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 모듈형 구조로 인해 사용자들은 기존 구성 요소를 활용하면서 그들의 워크플로우를 사용자화할 수 있어, 보다 효율적인 연구 및 임상 협업을 이끌어냅니다. MONAI를 사용하면 개발자들이 다양한 의료 데이터 세트를 관리할 수 있어, 의료 영상 기술의 발전을 촉진합니다.

Syncora FQ Assistant는 Vite, React 및 Typescript로 개발되었습니다. 이 확장은 전임상 시험 프로세스를 간소화하고 효율화하여 현장 작업 흐름을 변환합니다. 주요 기능으로는 이전 입력 및 특정 치료 영역에 기반한 AI 기반 제안을 사용하여 실현 가능성 질문지를 자동으로 작성하는 것과 단일 플랫폼에서 전임상 시험 작업을 추적하는 작업 관리가 포함됩니다. 데이터 정확성을 향상시키고 강력한 개인 정보 보호 조치를 보장합니다. 이 확장은 다중 플랫폼 기능을 지원하며 데이터 보안을 위한 이중 인증을 포함합니다. Syncora FQ Assistant는 일관된 데이터 관리를 유지하기 위해 고급 제안 알고리즘도 제공합니다.

CoGym은 AI 기반 적응 알고리즘을 활용하는 웹 기반 플랫폼으로, 기억력, 집중력, 실행 기능을 목표로 하는 개인화된 인지 연습을 제공합니다. 사용자는 게임과 유사한 과제에 참여하며, 수행 성과에 따라 난이도가 실시간으로 자동 조정됩니다. 연구원과 임상의는 맞춤형 프로토콜을 설계하고, 개인 또는 그룹의 진행 상황을 추적하며, 종합 분석 대시보드에서 데이터를 내보내어 상세한 분석을 할 수 있습니다. 이 플랫폼은 다중 사용자 관리, 원격 접속, 기존 평가 도구와의 통합을 지원하여 임상 개입, 교육 프로그램, 인지 연구에 적합합니다. 직관적인 인터페이스를 갖추고 있어, 증거 기반의 인지 훈련을 대규모로 쉽게 배포할 수 있게 합니다. 강화 학습을 활용하여 세션 간 작업 선택을 최적화하며, 지속적인 참여와 측정 가능한 개선을 보장합니다.