NVIDIA Clara平台有助于加速典型成像工作流程的发展

如今，GPU几乎已全面渗透到医学影像诊断的每一个环节——无论是CT、MRI、X光还是超声波，无一例外。这意味着即使是边缘设备，也能拥有过去只有数据中心和云端才具备的计算能力。随着深度学习技术在医疗影像领域的广泛应用，开发者们正全力打造更高效、更成熟的AI辅助工作流，以加速疾病筛查与诊断。

要让AI真正发挥价值，首先需要准备好高质量的数据。NVIDIA Clara的AI辅助标注（AIAA）正是为此而生——它提供API和工具包，能将AI辅助的数据标注能力直接嵌入到任何医疗检视器中。数据准备就绪后，数据科学家和研究员需要构建一个可靠的AI模型。Clara训练模块（Clara Train）为此集成了AutoML、隐私保护联邦学习和迁移学习等一套技术组合。模型训练完成后，还需将其部署到合适的临床场景中——这时Clara Holoscan就派上了用场，它大幅降低了搭建高性能AI推理平台的工程门槛。

简而言之，NVIDIA Clara在医学影像领域的核心作用，就是加速整个典型的影像工作流：从标注数据开始，创建AI模型，再开发由单个或多个AI模型组成的应用，最后在单个机构或跨机构部署——每一步都紧密衔接，形成闭环。

举个具体例子：采用DeepGrow模型的AI辅助数据标注（AIAA），只需在CT或MRI影像上感兴趣的区域点击几下，就能快速完成标注。要知道，图像标注历来是耗时费力、且因人而异的繁琐任务，AIAA能让这一过程的速度大幅提升，显著降低人力负担。

再来看模型训练方面。NVIDIA Clara Train SDK提供了20多个预训练AI模型，专为放射学和数字病理学设计，下载后即可直接使用。如果希望根据自身机构的数据进行微调，迁移学习工具套件可以轻松实现；若想利用跨机构的数据训练模型，联邦学习框架也能便捷上手——借助联邦学习，预先训练好的本地模型仅共享权重子集，不涉及患者信息，从而能够利用来自不同地区、不同机构的多样化数据来提升模型的泛化能力和效果。

至于部署环节，NVIDIA Clara Holoscan是一个医疗设备混合计算平台，涵盖了在嵌入式设备、边缘和云端开发及运行端到端流式处理与成像应用所需的硬件系统、优化库、SDK以及核心微服务——基本上，你所需要的基础设施都已集成其中。

AI辅助医学影像标注

Clara Train AI辅助数据标注（AIAA）

NVIDIA AI辅助数据标注（AIAA）提供客户端API和数据标注服务器，能够使任何医疗检视器平滑地接入AI技术，加速生成高质量标注数据集，从而训练出稳健的AI算法。关键优势包括：

• 将数据标注工作流的效率提升最高达10倍
• 内置预训练模型和智能算法，只需点击几下即可开始标注
• 支持用户自定义推理逻辑，灵活配置标注流程
• 提供可靠的服务器-客户端架构，方便开发者扩展检视器应用，快速集成AI辅助标注能力

AI模型训练

Clara Train SDK

NVIDIA Clara Train SDK提供了一个训练框架，专为加速医学影像场景下的深度学习训练和推理而设计。医学影像研究人员和开发者能够利用高级、直观的API快速实现新模型，降低开发门槛。

Clara Train基于MONAI Core（PyTorch生态中的医疗健康影像深度学习框架）构建，将MONAI中的领域专用基础模块提取为MMAR（医学模型存档）格式，复用了大量专业积累，便于模型复用与共享。

• 提供先进的预训练模型，帮助开发者快速上手
• 针对3D成像模型进行特定领域的GPU优化，训练性能提升最高可达50倍
• 内建AutoML等技术，自动调参、加速迭代实验，提升模型开发效率
• 联邦学习能力由NVIDIA独立Python库NVFlare提供支持，可方便地配置分布式客户端，助力多机构协作与数据隐私保护

AI推理与部署

Clara Holoscan SDK

超声波、内窥镜、手术机器人、数字病理学、放射治疗、患者监护（CT、MRI、X光）、基因组学、显微镜——这些场景下的计算医疗设备，都能借助Clara Holoscan SDK获得医疗健康领域专用的加速库、预训练AI模型和参考应用，加速AI落地。

需要注意的是，针对传统医学影像推理（如诊断、质量保证和研究验证）的Clara Holoscan功能仍在持续完善，最新信息可查阅Holoscan SDK页面。如果想要立即动手体验，不妨先了解MONAI Deploy——这是由Project MONAI社区打造的开源SDK、参考应用和微服务合集，入门门槛相对较低，适合快速验证。

MONAI Deploy：医疗AI应用部署方案

MONAI Deploy的目标，是成为医疗AI应用从开发到临床生产环境的标准方案——覆盖开发、打包、测试、部署和运行全流程。它重点聚焦于应用从科研创新阶段走向医院实际生产环境的过渡。指导原则包括：

• 产出切实可用的成果：工具、应用、演示/原型
• 先从放射学领域切入，再逐步扩展到病理学等其他影像模态
• 与临床系统具备互操作性——从DICOM标准起步，未来拓展到FHIR

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