多模态生成式 AI 涉及使用机器学习技术从多个来源和模式 (例如 CT、MRI 和超声波扫描) 生成高质量的医学影像。通过利用每种模式的优势，这种方法可以提高医学成像的准确性，并使诊断和治疗规划更加准确。
AI 驱动的医疗设备
借助 AI 增强型医学影像改善诊断、治疗和研究
AI 正在迅速崛起，成为医疗保健领域的一项变革性技术。尤其是在医学成像方面，研究人员正在使用计算机视觉进行准确的早期检测、医学分类以及先进的自动化 3D 分割。这些模型正在帮助临床医生和研究人员简化成像工作流程，以发现隐藏的见解、提高工作效率，并连接多模态患者信息，以便更深入地了解病情。
用例
了解 AI 如何革新医学影像
多模态生成式 AI
放射学中的 AI
数字病理学中的 AI
解决方案
适用于医疗健康研究的开源 AI 框架
在使用 AI 驱动的医学成像时，拥有涵盖端到端工作流程的工具非常重要。作为一个基于 PyTorch 的开源框架，MONAI 是一个单一的医疗 AI 平台，汇集了智能数据标记和注释、训练和推理、临床部署规范以及 AI 和医学研究社区的最佳实践，以确保 AI 结果转化为有效的临床决策支持。因此，MONAI 可帮助医疗健康系统更轻松地实施医疗 AI，获得医疗健康数据的情景意识，并为一线临床医生提供统一的体验。
资源
深入研究医学成像领域的人工智能
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精选
使用生成式 AI 创建无限的医学影像数据
用于医学成像的生成式 AI 可以创建大量人体解剖合成图像。这些大型合成数据集用于训练通用 AI 模型，这些模型可以从不断发展的患者数据中学习，同时保护患者隐私。了解用于构建和部署医疗 AI 的框架 MONAI 以及伦敦国王学院、西奈山和东河成像等合作伙伴如何使用生成式 AI 研究疾病，并使 AI 决策和预测更加准确、可靠和安全。
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了解 NVIDIA 医疗健康合作伙伴
我们为医疗健康行业提供的解决方案不仅限于产品。我们的合作伙伴随时准备在各个层面协助您的组织构建和执行变革性的 AI 策略、产品和服务。
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NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 提供 AI、加速计算和加速数据科学方面的实操培训。
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NVIDIA 提供对数百个 GPU 加速容器、模型和 SDK 的访问权限，这些都是使用 NVIDIA 技术成功构建应用程序所需的工具。
