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La tecnología hospitalaria inteligente mejora la eficiencia y la sostenibilidad de la medicina

La tecnología hospitalaria inteligente mejora la eficiencia y la sostenibilidad de la medicina

NVIDIA está colaborando con organizaciones clínicas de toda Europa para llevar la IA al punto de atención, potenciando los viajes clínicos con eficiencias y nuevas dimensiones de datos que se pueden incluir en los procesos de toma de decisiones médicas.

El Hospital Universitario de Essen, en el noroeste de Alemania, es una de esas organizaciones que lleva el aprendizaje automático de los bits a la cabecera, utilizando la tecnología NVIDIA y la IA para construir los hospitales inteligentes del futuro.

Jens Kleesiek y Felix Nensa, profesores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Duisburg Essen, forman parte de un equipo de cuatro personas que lidera los grupos de investigación que crearon el Instituto de Inteligencia Synthetic en Medicina (IKIM). La tecnología desarrollada por IKIM está integrada en la infraestructura informática del Hospital Universitario de Essen.

IKIM alberga un laboratorio de anotación de datos, supervisado por un equipo de radiólogos certificados por la junta, que acelera el etiquetado de estructuras anatómicas en imágenes médicas usando MONAI, un marco de código abierto basado en PyTorch para construir, entrenar, etiquetar e implementar modelos de IA para imagenes medicas.

MONAI fue creado por NVIDIA en colaboración con más de una docena de organizaciones clínicas y de investigación líderes, incluido King’s Faculty London.

Los investigadores de IKIM también están utilizando el aprendizaje autosupervisado para entrenar previamente modelos de IA que generan etiquetas de alta calidad para tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y más en hospitales.

Además, el equipo de IKIM desarrolló una plataforma de información hospitalaria inteligente, o SHIP, una plataforma central de integración de datos de atención médica basada en inteligencia synthetic y un motor de implementación. La plataforma es utilizada por investigadores y médicos para realizar análisis en tiempo actual de la gran cantidad de datos en hospitales universitarios, incluidas imágenes médicas, informes de radiología, notas clínicas y entrevistas con pacientes.

SHIP puede, por ejemplo, marcar una anomalía en un informe de rayos X y notificar a los médicos a través de notificaciones automáticas en tiempo actual, lo que permite diagnósticos y tratamientos más rápidos para los pacientes. La IA también puede identificar asociaciones basadas en datos entre parámetros de salud, como rasgos genéticos y resultados del paciente.

«Queremos resolver problemas del mundo actual y llevar las soluciones directamente a las clínicas», dijo Kleesiek. «El marco SHIP es capaz de ofrecer algoritmos de aprendizaje profundo que analizan los datos directamente a los médicos en el punto de atención».

Además, una mayor eficiencia del flujo de trabajo, habilitada por IA, significa una mayor sostenibilidad dentro de los hospitales.

Hacer que los hospitales sean más inteligentes

Nensa cube que su hospital cuenta actualmente con cerca de 500 sistemas informáticos, incluidos los de información hospitalaria, laboratorios y radiología. Cada uno consiste en información crítica del paciente que está interrelacionada, pero los datos de sistemas dispares pueden ser difíciles de conectar o extraer información basada en el aprendizaje automático.

SHIP conecta los datos de todos estos sistemas traduciéndolos automáticamente a un estándar descriptivo llamado Speedy Healthcare Interoperability Assets, o FHIR, que se usa comúnmente en medicina para intercambiar registros de salud electrónicos. SHIP actualmente abarca más de 1.200 millones de FHIR.

Una vez convertida a FHIR, los científicos de datos, investigadores y médicos pueden acceder fácilmente a la información para el entrenamiento y análisis de IA en tiempo actual basados ​​en GPU NVIDIA y sistemas DGX A100. Esto permite que tareas que requieren mucha mano de obra, como la volumetría hepática previa al trasplante de hígado de donante vivo o la estimación de la edad ósea en niños, se realicen de forma totalmente automática en segundo plano, en lugar de requerir media hora de trabajo handbook por parte de un radiólogo.

“Mientras más inteligencia synthetic esté trabajando en un hospital, más pacientes pueden beneficiarse de la inteligencia humana”, dijo Nensa. “Si bien la IA libera a los médicos y enfermeras de tareas repetitivas como la recuperación y anotación de datos, los profesionales de la salud pueden concentrarse en lo que realmente quieren hacer, es decir, estar allí y cuidar a sus pacientes”.

Los sistemas NVIDIA DGX A100 potencian el entrenamiento y la inferencia de IA de IKIM. NVIDIA Triton Inference Server permite un servicio simultáneo rápido y escalable de modelos de IA dentro de la clínica.

El equipo de IKIM también utiliza NVIDIA FLARE, una plataforma de código abierto para el aprendizaje federado, que permite a los científicos de datos desarrollar modelos de IA robustos y generalizables mientras se mantiene la privacidad del paciente.

Más inteligente es igual a más verde

Además de reducir la carga de trabajo de los médicos y aumentar el tiempo dedicado a la atención de los pacientes, la IA en los hospitales está impulsando los esfuerzos de sostenibilidad.

Como centro médico altamente especializado, el Hospital Universitario de Essen debe estar disponible todo el año para un tratamiento confiable del paciente, con un horario de atención las 24 horas. Por lo tanto, la medicina de vanguardia centrada en el paciente se asocia tradicionalmente con alta energía. consumo.

SHIP ayuda a los hospitales a aumentar la eficiencia, automatizar tareas y optimizar procesos para reducir la fricción en el flujo de trabajo, lo que ahorra energía. Según Kleesiek, IKIM reutiliza la energía emitida por las GPU en el centro de datos, lo que también ayuda a que el Hospital Universitario de Essen sea más ecológico.

“NVIDIA nos brinda todas las capas para aprovechar al máximo la tecnología, desde software program y {hardware} hasta capacitación dirigida por ingenieros expertos”, dijo Nensa.

En abril, los expertos de NVIDIA organizaron un taller en IKIM, brindando conferencias y capacitación práctica sobre aprendizaje profundo acelerado por GPU, ciencia de datos e IA en medicina. El taller llevó a IKIM a lanzar otros proyectos que usan IA para la medicina, incluida una contribución de investigación para MONAI.

Además, IKIM está desarrollando la tecnología SmartWard para brindar una experiencia de paciente integral impulsada por IA en hospitales, desde robots de servicio en áreas de espera hasta informes de alta automatizados.

Para el proyecto SmartWard, el equipo de IKIM planea integrar la plataforma NVIDIA Clara Holoscan para la computación AI de dispositivos médicos.

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Imagen cortesía de la Universidad de Duisburg-Essen.

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