NVIDIA veröffentlicht quelloffenes GPU-beschleunigtes medizinisches Physik-Simulations-Framework

NVIDIA hat heute die Open-Source-Veröffentlichung seines Medical Physics Simulation Frameworks bekannt gegeben, einem GPU-beschleunigten Tool, das auf NVIDIA Isaac for Healthcare basiert. Das Framework hilft Entwicklern der medizinischen Robotik, die Interaktion zwischen Anatomie und Gerät zu modellieren, schwer zu erfassende Szenarien zu generieren, in silico zu testen und Roboterstrategien zu trainieren oder zu evaluieren, bevor kostspielige Hardwaretests durchgeführt werden. Es nutzt NVIDIA CUDA und basiert auf den Simulations- und generativen KI-Technologien Warp, Newton und Cosmos. Das Framework kann bis zu 8.192 parallele Trainingsumgebungen ausführen und die Trainingszeit von über fünf Stunden auf unter zwei Minuten verkürzen. Zu den frühen Anwendern gehören CMR Surgical, das klinische Daten seines Versius-Systems zum Open-H Embodiment Dataset beigetragen hat; Johnson & Johnson MedTech, das digitale Zwillinge seiner MONARCH-Plattform baut; XCath, das es für endovaskuläres Training nutzt; Inner Logic für synthetische Daten und regulatorische Unterstützung; sowie Medtronic Structural Heart für die Katheternavigationsforschung. Die Open-Source-Veröffentlichung ermöglicht Entwicklern, das Framework transparent zu inspizieren, anzupassen und darauf aufzubauen.