MONAI, или Медицинская открытая сеть ИИ, — это фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для глубокого обучения в области медицинской визуализации. Он предоставляет надежные инструменты и библиотеки для медицинских специалистов, позволяя им быстро и эффективно разрабатывать, обучать и развертывать решения на основе ИИ. Его модульная архитектура обеспечивает возможность настройки рабочих процессов пользователей с использованием существующих компонентов, что ведет к более эффективным исследованиям и клиническому сотрудничеству. С помощью MONAI разработчики могут обрабатывать различные медицинские наборы данных, способствуя прогрессу в технологиях медицинской визуализации.
Основные функции monai.io
Возможности глубокого обучения на основе PyTorch
Инструменты для обучения и валидации моделей
Настраиваемые рабочие процессы
Поддерживаемая ИИ разметка изображений
Варианты развертывания для клинических условий
Плюсы и минусы monai.io
Минусы
Сосредоточен специально на медицинской визуализации, что может ограничить применимость вне здравоохранения.
Для эффективного использования требуется экспертиза в области медицинской визуализации и ИИ.
На основном сайте нет публично доступной прямой информации о ценах или коммерческой поддержке.
Отсутствие мобильного приложения или присутствия в магазинах приложений ограничивает доступность для некоторых пользователей.
Плюсы
Комплексная сквозная экосистема медицинского ИИ от исследований до клинического внедрения.
Открытый исходный код с лицензией Apache 2.0, способствующий гибкости и сотрудничеству.
Построена на PyTorch для бесшовной интеграции и расширяемости.
Поддерживает клинические стандарты данных, такие как DICOM и FHIR, для реального применения в здравоохранении.
Включает модули для аннотирования, обучения моделей и развертывания.
Поддерживается сильным глобальным сообществом и множеством успешных клинических случаев.
Предобученные модели и автоматизированные ML-конвейеры ускоряют разработку.