Programa de implantação rápida para cenários médicos
O plano de implementação passo a passo a seguir é recomendado para organizações de saúde com recursos de TI limitados:
Programa de configuração de hardware
- Configuração mínima: GPU NVIDIA T4 (16G de memória de vídeo)
- Configuração ideal: A100 40GB (ao processar imagens 3D)
Principais etapas de implementação
- Instalação em contêineres (para evitar conflitos ambientais)
docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3
- Implementação do serviço de API:
- Inicie o serviço:
python dam_server.py --model-path nvidia/DAM-3B
- Configuração do módulo de conversão de gateway DICOM (é necessário desenvolvimento personalizado)
- Inicie o serviço:
- Configuração de modelo específico de radiologia:
- Tesauro predefinido para doenças comuns, como nódulos pulmonares/fraturas/sangramento
- Descrição estruturada de saída: "Localização: pulmão inferior direito; tamanho: 1,2 cm; características: sinal lobar + sinal de depressão pleural"
Programa de processamento em lote
Usando o parâmetro -batch_size=8 para obter 8 processamentos paralelos, as sequências de TC podem ser processadas em até 15 segundos/caso.
Essa resposta foi extraída do artigoDescribe Anything: uma ferramenta de código aberto para gerar descrições detalhadas de imagens e áreas de vídeoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como conseguir a rápida implementação de sistemas automáticos de anotação e descrição de imagens médicas?
