Investigadores de la Universidad de Northwestern utilizan servidores de IA de Inspur para mejorar el procesamiento de radiología

Northwestern University ha creado un diseño de flujo de trabajo de IA para acelerar el proceso de lectura e identificación de informes radiológicos que requieren seguimiento.

Inspur Information y la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern anunciaron los resultados de una prueba de 13 meses de un flujo de trabajo de IA personalizado que se creó para acelerar el tiempo de procesamiento de los informes de radiología y reducir los retrasos en las recomendaciones de seguimiento.

Debido a la complejidad de estos informes de radiología, aproximadamente el 33 por ciento de las recomendaciones de seguimiento se retrasan o se pasan por alto debido a un error humano.

El equipo de Northwestern desarrolló el flujo de trabajo utilizando los servidores de IA de Inspur y las GPU de Nvidia, que mediante el uso del procesamiento de lenguaje natural (NLP) pudieron identificar informes de radiología que tienen recomendaciones de seguimiento.

“Utilizamos IA y las herramientas a nuestra disposición, incluido el servidor de GPU Inspur NF5488M5-D con GPU NVIDIA A100 Tensor Core”, dijo el Dr. Mozziyar Etemadi. “El flujo de trabajo de IA personalizado lee casi todos los informes de radiología y, a través de una integración profunda con nuestro sistema de registros médicos, proporciona alertas y notificaciones al médico de atención primaria, al paciente y al equipo de seguimiento dedicado, para garantizar que los detalles importantes no se pierdan. las grietas.”

El flujo de trabajo de IA evaluó 570 000 estudios de imágenes y encontró que 29 000 tenían recomendaciones. Se generaron más de 5000 interacciones con médicos y se completaron 2400 seguimientos. El equipo descubrió que el flujo de trabajo mejoró la confiabilidad de identificar recomendaciones, además de reducir la cantidad de tiempo humano necesario para escanear los informes de radiología.

“Es increíble trabajar con el Dr. Etemadi, ver cómo aporta nueva tecnología a la investigación basada en IA en Northwestern y la convierte en mejoras reales en el cuidado de la salud”, dijo Rhonda Liao, vicepresidenta de Alianza Estratégica e Inspur Systems. “Inspur se enorgullece de ser parte de este viaje y apreciamos la gran colaboración y el apoyo de NVIDIA en este esfuerzo”.

El equipo de Northwestern ha lanzado un código de código abierto del flujo de trabajo de IA con tutoriales guiados para que otros en la industria puedan ingresar.

“La IA permite a los investigadores médicos traer herramientas muy necesarias a la clínica, brindando resultados tanto para médicos como para pacientes”, dijo la Dra. Mona Flores, directora global de IA médica en NVIDIA. "Al optimizar los flujos de trabajo con IA, se pueden aliviar los retrasos y los médicos pueden priorizar los seguimientos con los pacientes que más lo necesitan".