La Universidad Northwestern acelera los informes radiológicos con servidores IA de Inspur

La Universidad Northwestern ha creado un diseño de flujo de trabajo 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 IA personalizado diseñado para acelerar el tiempo de procesamiento de informes radiológicos y reducir demoras en recomendaciones de seguimiento.

Debido a la complejidad de estos informes radiológicos, aproximadamente el 33 % de las recomendaciones de seguimiento se retrasan o se pierden por completo debido a error humano.

El equipo de Northwestern desarrolló el flujo de trabajo, utilizando servidores IA de Inspur y GPUs de Nvidia, que mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP) podían identificar informes radiológicos con recomendaciones de seguimiento.

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

El flujo de trabajo IA examinó 570.000 estudios de imagen y encontró 29.000 con recomendaciones. Se generaron más de 5.000 interacciones con médicos y se completaron 2.400 seguimientos. El equipo descubrió que el flujo de trabajo mejoró la fiabilidad en la identificación de recomendaciones, junto con la reducción del tiempo humano necesario para revisar informes radiológicos.

«Es asombroso trabajar con el Dr. Etemadi, ver cómo lleva nueva tecnología a la investigación basada en IA en Northwestern y la convierte en mejoras reales en la atención médica», dijo Rhonda Liao, VP de Alianzas Estratégicas de Inspur Systems. «Inspur se enorgullece de ser parte de este viaje y aprecia la gran colaboración y apoyo de NVIDIA en este esfuerzo».

El equipo de Northwestern ha publicado el código abierto del flujo de trabajo IA con tutoriales guiados para que otros en la industria lo utilicen.

«La IA permite a los investigadores médicos llevar herramientas muy necesarias a la clínica, entregando resultados para médicos y pacientes por igual», dijo la Dra. Mona Flores, Directora Global de IA Médica en NVIDIA. «Al optimizar flujos de trabajo con IA, se pueden aliviar los atrasos y los clínicos pueden priorizar seguimientos con los pacientes que más lo necesitan».