据统计目前全球每年为了诊断、监测及治疗各种病症，而进行的医学影像检测数量约有36亿件，为了加快所有这些X光、CT扫描、MRI（核磁共振）和超音波检查影像的处理和评估，对於帮助医生管理工作量和改善治疗成果而言至关重要。

现由NVIDIA推出MONAI开源研发平台，即可藉此结合医师与资料科学家，为医疗AI工作流程建立深度学习模型，并投入部署医疗影像和其他领域AI应用。

现由NVIDIA推出MONAI开源研发平台，即可藉此结合医师与资料科学家，发挥医疗数据的力量，为医疗AI工作流程建立深度学习模型，并投入部署医疗影像和其他领域的人工智慧（AI）应用。在今年北美放射学会（RSNA）的年会上，宣布西门子医疗（Siemens Healthineers）已采用由MONAI所提供MONAI Deploy模组。

进而拉近从研究到临床生产的差距，以提升医疗影像AI工作流程，整合至临床部署的速度与效率。目前全球各地共有超过15,000台医疗设备，安装西门子医疗的Syngo Carbon及syngo.via企业影像平台，可协助临床医师容易读取多种来源的医疗影像，并从中获得见解。

西门子医疗数位科技与研究部门主管 Axel Heitland 表示：「经由加快部署AI模型，医疗机构可以用比过去更快的速度，从AI医疗影像领域的最新进展获益。包括研究人员可使用MONAI Deploy快速自订AI 模型，以及将创新成果从实验室搬到临床实务环境里，让全球数千名临床研究人员，接在其 syngo.via和Syngo Carbon影像平台上，获得AI驱动的成果。」

此外，当开发人员在建立AI应用时，通常会使用各种框架，使得将应用部署到临床环境里成为挑战。於西门子医疗平台上的MONAI Deploy，就能简化开发医疗影像AI应用，显着加快了整合AI的流程。现在则只需要几行程式码，让使用者点几下滑鼠，便能把过去需要耗费数月时间训练好的AI模型，移植到现实的临床环境。

进而建构一款可在临床工作流程中的任何地方，开发、打包、测试、部署和运行的医疗AI应用工具，有助於研究人员、企业和新创公司，更快将其应用交给放射科医师使用。在由 MONAI 开发出的应用程式加持下，这些平台将能大幅简化 AI 整合工作；以及经过西门子医疗旗下的Digital Marketplace上，轻松提供和使用，浏览、选择与自己的临床工作流程无缝整合。