Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Los datos de imágenes representan aproximadamente el 90 % de todos los datos de atención médica1 y, hasta ahora, la lectura de estas imágenes complejas ha dependido en gran medida de los humanos. Además, la cantidad de imágenes sigue creciendo, lo que aumenta la carga de trabajo de los radiólogos y otros profesionales de la salud encargados de interpretar estas imágenes para médicos y pacientes. Ahora, una nueva solución de la industria hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles.

Google Cloud (Sunnyvale, CA, EUA) permite el desarrollo de IA para imágenes para respaldar un diagnóstico de imágenes más rápido y preciso, una mayor productividad para los trabajadores de la salud y un mejor acceso a la atención y resultados para los pacientes. Google Cloud ha anunciado su nueva Medical Imaging Suite que aborda los puntos débiles comunes que enfrentan las organizaciones al desarrollar modelos de IA y aprendizaje automático, y utiliza esto para permitir la interoperabilidad de datos. Los componentes de Medical Imaging Suite incluyen:

Almacenamiento de imágenes : Cloud Healthcare API, parte de Medical Imaging Suite, permite el intercambio de datos fácil y seguro utilizando el estándar internacional DICOMweb para imágenes. Cloud Healthcare API proporciona un entorno de desarrollo de nivel empresarial altamente escalable y completamente administrado e incluye desidentificación DICOM automatizada. Los socios de tecnología de imágenes incluyen NetApp para una gestión de datos de on-prem a la nube sin interrupciones, y Change Healthcare, un PACS empresarial de imágenes nativo en la nube para uso clínico por radiólogos.

Laboratorio de imágenes: las herramientas de anotación asistidas por IA de NVIDIA y MONAI ayudan a automatizar la tarea altamente manual y repetitiva de etiquetar imágenes médicas, y Google Cloud también ofrece integración nativa con cualquier visor DICOMweb.

Tableros y conjuntos de datos de imágenes : las organizaciones pueden usar BigQuery y Looker para ver y buscar petabytes de datos de imágenes para realizar análisis avanzados y crear conjuntos de datos de entrenamiento sin gastos generales operativos.

Líneas de IA para imágenes: el uso de Vertex AI en Google Cloud puede acelerar el desarrollo de líneas de IA para crear modelos escalables de aprendizaje automático, con un 80 % menos de líneas de código necesarias para el modelado personalizado.

Implementación de imágenes: finalmente, Medical Imaging Suite ofrece opciones flexibles para la implementación en la nube, on-prem o perimetrales para permitir que las organizaciones cumplan con diversos requisitos de soberanía, seguridad de datos y privacidad, al tiempo que brinda administración centralizada y cumplimiento de políticas con Google Distributed Cloud, habilitado por Anthos.

La privacidad y la seguridad son de suma importancia en todos los aspectos de Medical Imaging Suite de Google Cloud. A través de la implementación de la infraestructura confiable y el almacenamiento seguro de datos de Google Cloud que respaldan el cumplimiento de HIPAA, junto con las capas de seguridad, los controles de privacidad y los procesos de cada cliente, los clientes pueden proteger el acceso y el uso de los datos del paciente. El ecosistema de socios de entrega de Google Cloud proporciona una implementación experta de servicios para Medical Imaging Suite para ayudar a las organizaciones de salud y ciencias de la vida a implementar a escala.

Hackensack Meridian Health (Edison, NJ, EUA), una red de proveedores de atención médica, está comenzando a usar Medical Imaging Suite para desidentificar petabytes de imágenes con planes futuros para construir algoritmos de IA para predecir metástasis en pacientes con cáncer de próstata, un resultado amenazante que afecta desproporcionadamente a los hombres negros en los EUA.

"Estamos trabajando para desarrollar capacidades de inteligencia artificial que respalden el diagnóstico clínico basado en imágenes en una variedad de imágenes y sean una parte integral de nuestro flujo de trabajo clínico", dijo Sameer Sethi, vicepresidente sénior y director de datos y análisis de Hackensack Meridian Health. "Las capacidades de imágenes de Google Cloud, incluido el almacenamiento estandarizado y la desidentificación, nos están ayudando a desbloquear el valor de nuestros datos de imágenes para que los médicos e investigadores estén equipados con un soporte de decisiones digitalizado que se adapta a su flujo de trabajo clínico. Medical Image Suite de Google también es fundamental para que nosotros apliquemos IA y aprendizaje automático a estos datos para predecir y prevenir enfermedades, ayudando a salvar más vidas".

Hologic, Inc. (Marlborough, MA, EUA) ha desarrollado la primera plataforma de citología digital con marca CE para laboratorios, que combina un nuevo algoritmo de IA para la detección del cáncer de cuello uterino con tecnología de imágenes volumétricas avanzada. La plataforma ayuda a los citólogos y patólogos a identificar lesiones precancerosas y células de cáncer de cuello uterino en mujeres. Luego, Hologic planea expandir las capacidades de la plataforma utilizando Medical Imaging Suite.

"Nos hemos asociado con Google Cloud para usar Medical Imaging Suite para mejorar nuestro sistema de diagnóstico digital Genius actual", dijo Michael Quick, vicepresidente de Investigación y Desarrollo, Innovación en Hologic. "Al complementar nuestra experiencia en diagnóstico e IA con la experiencia de Google Cloud en inteligencia artificial, aprendizaje profundo y sus tecnologías basadas en la nube para el almacenamiento de imágenes, estamos evolucionando nuestras tecnologías líderes en el mercado para mejorar el rendimiento del laboratorio, la toma de decisiones de los proveedores de atención médica y la atencion al paciente."

Enlaces relacionados:
Google Cloud  
Hackensack Meridian Health
Hologic, Inc.