工作组

MONAI 工作组是专门的团队，负责推动医学影像 AI 特定领域的创新和进步。每个小组汇集了来自不同背景的专家，以解决各自领域的关键挑战和机遇。

这些小组专注于开发解决方案、制定标准和创建资源，以造福整个医学影像 AI 社区。从技术实施到临床应用，我们的工作组确保 MONAI 始终处于医疗保健 AI 创新的最前沿。

工作组成员通过会议、研讨会和联合项目定期协作，促进知识交流，并推动其专业领域的持续改进。

快速链接

部署工作组

使命

该工作组旨在通过将 AI 模型引入医疗应用和临床工作流程，弥合从研究开发到临床生产环境之间的现有差距，最终目标是帮助改善患者护理。重点包括定义开放的高级功能架构，并确定所需的组件和标准 API。通过与 MONAI 开发者协作，该小组将从需求转化为已实现的解决方案。

小组负责人

Barbaros Selnur Erdal

梅奥诊所
David Bericat

NVIDIA
Haris Shuaib

盖伊和圣托马斯国民健康服务基金会信托

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开发者委员会工作组

使命

该工作组旨在通过协调开发工作并确保高代码质量标准，在 MONAI Core 中建立和维护技术卓越性。重点包括监督架构决策、制定开发指南以及维护技术文档，最终目标是为医学影像 AI 研究和开发创建一个强大且可持续的框架。通过促进贡献者之间的协作，该小组确保在整个代码库中一致地实施最佳实践。

小组负责人

Nic Ma

NVIDIA
Eric Kerfoot

伦敦国王学院
Yun Liu

NVIDIA

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教育工作组

使命

该工作组旨在通过全面的教育资源和培训材料，加速 AI 在医学影像领域的应用。重点包括开发结构化的学习路径、实践教程和实际练习，最终目标是使研究人员和临床医生能够有效地在其工作中使用 MONAI。通过创建适合各种技能水平的可访问内容，该小组有助于弥合医学影像 AI 领域的知识差距。

小组负责人

Eric Kerfoot

伦敦国王学院
Marc Modat

伦敦国王学院

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评估与基准测试工作组

使命

评估与基准测试 MONAI 工作组旨在提供医学图像分析方法评估和基准测试的指南、基础设施和实用工具。它专注于引导社区识别和采用评估与基准测试的最佳实践，并确定提高可重复性的实用解决方案。

小组负责人

Annika Reinke

DKFZ
Carole Sudre

UCL

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数据质量与联邦学习工作组

使命

该工作组旨在通过安全高效的联邦学习实现，推动协作式医学 AI 研究。重点包括开发标准化工作流程、确保数据兼容性以及创建模块化组件，最终目标是在保护数据隐私的同时，实现跨机构的分布式学习。通过建立联邦学习的最佳实践，该小组促进了医学 AI 研究领域的多机构协作。

小组负责人

Holger Roth

NVIDIA
Sai Praneeth Karimireddy

USC

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人机交互工作组

使命

该工作组旨在通过清晰定义的接口和社区驱动的开发，推进、标准化并支持人机交互循环。重点包括开发用于 AI 提示、不确定性通信和标注反馈过程的标准化 API，最终目标是创建强大、可重用、交互式的 AI 工作流程。通过促进包括放射学、病理学和外科学在内的各个领域由社区驱动的规范和实现，该小组支持在云、本地和 HPC 环境中高效部署 AI。