Schnell einsetzbare Lösung für Einrichtungen im Gesundheitswesen
Angesichts der begrenzten IT-Ressourcen, die Gesundheitseinrichtungen zur Verfügung stehen, wird der folgende schrittweise Implementierungsansatz empfohlen:
Programm zur Konfiguration der Hardware
- Mindestanforderungen: NVIDIA T4 GPU (16 GB dedizierter Videospeicher)
- Optimale Konfiguration: A100 40 GB (bei der Verarbeitung von 3D-Bildern)
Wichtigste Schritte bei der Einführung
- Containerisierte Installation (um Umweltkonflikte zu vermeiden):
docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3
- API-Service-Bereitstellung:
- Starten Sie den Dienst:
python dam_server.py --model-path nvidia/DAM-3B
- Konfigurieren Sie das DICOM-Gateway-Konvertierungsmodul (erfordert eine kundenspezifische Entwicklung).
- Starten Sie den Dienst:
- Radiologieabteilung Spezielle Vorlagenkonfiguration:
- Voreingestellte Prompt-Bibliothek für häufige Erkrankungen wie Lungenknoten, Frakturen und Blutungen
- Strukturierte Beschreibung: Lage: Rechter unterer Lappen Größe: 1,2 cm Merkmale: Lobulierung + Pleuraeindellung”
Stapelverarbeitungsprogramm
Durch Verwendung des Parameters –batch_size=8 wird eine 8-fache Parallelverarbeitung aktiviert, wodurch eine CT-Sequenzverarbeitungsgeschwindigkeit von 15 Sekunden pro Fall erreicht wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDescribe Anything: ein Open-Source-Tool zur Erstellung detaillierter Beschreibungen von Bildern und VideobereichenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich automatische Systeme zur Kommentierung und Beschreibung medizinischer Bilder schnell einführen?
