El futuro de la IA y las imágenes médicas, de Nvidia a Harvard

Eche un vistazo a las sesiones bajo demanda de Low-Code/No-Code Summit para aprender cómo innovar con éxito y obtener eficiencias al mejorar y escalar a los desarrolladores ciudadanos. Ver ahora.

Han pasado seis años desde que Geoffrey Hinton dijo: "Necesitamos dejar de capacitar a los radiólogos ahora", insistiendo en que "es bastante obvio que dentro de cinco años, el aprendizaje profundo será mejor que los radiólogos". En cambio, el futuro de las imágenes médicas, al parecer, permanece firmemente en manos de los radiólogos, quienes han adoptado la inteligencia artificial (IA) como una herramienta colaborativa para impulsar las imágenes médicas, una de las áreas más esenciales de la atención médica que se utiliza en todo el mundo. paciente. viaje.

Lo que está evolucionando, sin embargo, son importantes esfuerzos de código abierto para integrar modelos de IA relacionados con imágenes médicas en entornos clínicos a gran escala, así como para garantizar que los datos de imágenes médicas que entrenan estos modelos de IA sean sólidos, diversos y estén disponibles. por nada.

Integración de modelos de IA en flujos de trabajo clínicos

Para abordar el primer objetivo, Nvidia anunció hoy en la reunión anual de la Sociedad de Radiología de América del Norte (RSNA) que MONAI, un marco de IA de imágenes médicas de código abierto acelerado por Nvidia, facilita la integración de modelos de IA en estudios clínicos. flujos de trabajo con MONAI Application Packages (MAP), entregados a través de MONAI Deploy.

Nvidia y King's College London lanzaron MONAI en abril de 2020 para simplificar los flujos de trabajo de imágenes médicas de IA. Esto hace posible transformar los datos de imágenes sin procesar en gemelos digitales interactivos para mejorar el análisis o el diagnóstico, o guiar los instrumentos quirúrgicos. El desarrollo y adopción de la plataforma ahora cuenta con más de 600.000 descargas, la mitad de ellas en los últimos seis meses.

Evento

Cumbre de Seguridad Inteligente

Obtenga más información sobre el papel esencial de la IA y el ML en la ciberseguridad y los estudios de casos específicos de la industria el 8 de diciembre. Regístrese para obtener su pase gratis hoy.

Regístrate ahora

Líderes en imágenes médicas, incluidos UCSF, Cincinnati Children's Hospital y la startup Qure AI, están adoptando MONAI Deploy para convertir los avances de la investigación en un impacto clínico, dijo Nvidia en un comunicado de prensa. Además, todos los principales proveedores de la nube, incluidos Amazon, Google, Microsoft y Oracle, admiten MAP, lo que permite a los investigadores y empresas que utilizan MONAI Deploy ejecutar aplicaciones de IA en su plataforma, ya sea mediante contenedores o con la integración de aplicaciones nativas.

"MONAI realmente se ha establecido en la comunidad de investigación y desarrollo como la PyTorch de la atención médica", dijo David Niewolny, director de desarrollo comercial de atención médica en Nvidia, durante una rueda de prensa antes de los anuncios. "Está diseñado específicamente para radiología, pero ahora se extiende a patología y cirugía digital, y realmente aborda todo el ciclo de vida de la IA, cerrando la brecha entre esa comunidad de investigación y la implementación".

Por ejemplo, el Cincinnati Children's Hospital está creando un MAP para un modelo de IA que automatiza la segmentación del volumen total del corazón a partir de imágenes de TC, lo que ayuda a los pacientes pediátricos con trasplante de corazón en un proyecto financiado por los Institutos Nacionales de Salud. "Acelera el tiempo de toma de decisiones para los pacientes pediátricos trasplantados", dijo. "Realmente tiene el potencial de salvar la vida de varios niños".

Extienda la IA y las imágenes médicas a un público más amplio

La integración de MONAI por parte de todos los hiperescaladores de la nube permite que esta investigación se extienda más allá de un hospital a un público mucho más amplio, agregó Niewolny. Por ejemplo, el MAP con...