借助使用面向医疗设备的 NVIDIA Clara™ 平台构建的可扩展软件定义设备，实时处理流式传输数据。
借助软件即医疗设备 (SaMD) 解决方案，以更低的成本快速开发新一代医疗设备并简化复杂的流程，从而以极具竞争力的方式实现创新。
利用全栈平台探索 AI 赋能的新功能、加快产品上市速度、降低开发成本，并减少软件维护成本方面的开销。
构建高性能的流式传输 AI 应用程序，并安全快速地部署软件定义的医疗设备。
医疗设备工作流程涉及面极广，从患者护理和医疗健康供应商效率，到法规遵从性、成本控制和数据管理，都包含在内。这些工作流程旨在确保医疗设备得到安全而有效的使用，在提升患者疗效的同时，建立更高效的医疗健康系统。
通过使用 CT、核磁共振和超声等设备进行医疗影像重建，临床医生能够以 3D 方式深入观察身体内部情况，更好地做出诊断。不过，这种技术需要对来自多个传感器或 2D 图像的大量数据进行密集的计算处理。GPU 和加速计算可使重建得以快速进行，从而加快患者治疗速度。
实时临床 AI 推理利用视频和传感器数据为医生提供数据洞见，帮助其在手术期间快速做出决定。像这样将加速计算引入手术室，就能以较低延迟提供由数据驱动的可靠预测，让医疗专业人员更好地洞悉看不到的身体情况。这种技术有助于提升状况感知能力，促进做出更好的决定，进而改善患者治疗效果。
要构建新一代医疗影像 AI 应用程序，就需要借助集数据管理、实况调查、训练、验证和部署于一身的综合解决方案。此外，模型性能和执行时间也是需要关注的重要因素，关系着能否满足高效模型开发的延迟时间目标，加快产品上市速度。
NVIDIA Holoscan 提供经过加速的全栈基础架构，用于在临床边缘以可扩展、软件定义的方式实时处理流式传输的医学数据。借助 Holoscan，开发者可以构建专门的医疗设备，将 AI 应用程序直接运用于手术室。通过处理从传感器流式传入的数据，这类设备可以进行 AI 推理，帮助临床团队针对具体患者做出决定并提出建议。
NVIDIA MONAI 是一套全面的企业级容器、AI 模型和云 API，专为加速医学成像工作流程而设计。它依托于开源项目 MONAI，为开发者提供安全、NVIDIA 支持、先进且特定领域的 AI 工作流程。
NVIDIA® CUDA® 是一个并行计算平台和 API，可让开发者在各种各样的应用程序中充分利用 NVIDIA GPU 的计算能力，其中也包括医疗设备应用程序。CUDA 有助于实现 GPU 加速，为图像分析、机器学习和仿真等任务中实时处理医学数据提供强力支持。
NVIDIA Triton™ 是一个推理服务平台，用于在生产环境中部署和管理机器学习模型。它采用统一的界面和可扩展的架构，可简化 AI 模型的部署。Triton 可用于医疗设备应用程序，以针对医疗影像、诊断和监测等用例部署及加速机器学习模型。
NVIDIA TensorRT™ 是用于高性能深度学习推理的 SDK。它包含深度学习推理优化器和运行时环境，有助于推理应用程序降低延迟并提高吞吐量。TensorRT 可以通过 Triton 进行部署、运行和扩展。
不妨详细了解一下 NVIDIA Holoscan！它是一个面向医疗设备开发者的加速计算和 AI 平台，可提供经过加速的全栈基础架构，用于在临床边缘以可扩展、软件定义的方式实时处理流式传输的数据。
图片由 Siemens Healthineers 提供