MedMLX：面向Apple Silicon的端侧医学影像AI工具集

据medRxiv预印本，Sandoval等开发了MedMLX，将21个成熟医学影像模型用苹果机器学习框架MLX重写，以在Apple Silicon电脑上本地运行，其中包括nnU-Net、TotalSegmentator、MedSAM2和SAM 3，覆盖器官与肿瘤分割、肺结节检测、合成图像生成及影像报告起草。研究团队用11个影像数据集的公开病例，将结果与在Intel CPU和NVIDIA GPU上运行的原始软件对比，212项比较中211项一致，唯一例外是一例脑MRI分割，而原始软件在该病例上于两台设备本身结果不同。在64GB内存的M1 Max上，启用省内存设置后21个模型中有19个占用低于16GB，内存占用中位数下降49%，处理时间中位数增加13%。作者称，该工具集使成熟影像模型可在Apple Silicon上端侧运行，无需专用NVIDIA硬件。