Plataforma nueva de IA analiza los exámenes radiológicos del servicio de salud del Reino Unido

Por lo tanto, la tecnología liberaría a los especialistas con exceso de trabajo y también podría conducir a avances en el panorama de la imagenología médica, desde la determinación de la causa raíz de varios tipos de cáncer hasta la clasificación de deficiencias neurológicas específicas y la identificación de planes de tratamiento óptimos.

En el núcleo de la primera etapa del proyecto se encuentra una supercomputadora Nvidia DGX-2 de dos petaflops y unidades de procesamiento de gráficos (GPU), que combina 16 GPU interconectadas, que Nvidia afirma es actualmente el sistema de inteligencia artificial más poderoso del mundo. El proyecto también empleará el kit de herramientas de IA Nvidia Clara, una red neuronal de análisis de imágenes, NiftyNet, de código abierto, y una serie de tecnologías de imágenes complementarias de los socios del NHS existentes, como Kheiron Medical (Londres, Reino Unido), Mirada (Londres, Reino Unido) y Scan.

“Junto con el King's College de Londres, trabajamos para impulsar el sobre de la IA para la atención médica”, dijo Jaap Zuiderveld, vicepresidente para Europa, Medio Oriente y África (EMEA) en Nvidia. “Los sistemas DGX-2 con la plataforma Nvidia Clara permitirán al proyecto escalar e impulsar avances en radiología [y] en última instancia, ayudarán a mejorar los resultados de los pacientes dentro del NHS”.

“Este centro marca un capítulo importante en el futuro de los hospitales del NHS con IA, y la infraestructura es una parte esencial de la construcción de nuevas herramientas de IA que beneficiarán a los pacientes y al sistema de salud en general”, dijo el profesor, Sebastien Ourselin, PhD, director de la Escuela de Ingeniería Biomédica y Ciencias de Imagenología en el KCL. “La gran memoria y la gran capacidad de cómputo del sistema Nvidia DGX-2 IA nos permiten abordar el entrenamiento de grandes conjuntos de datos en 3D en minutos en lugar de días, a la vez que mantenemos los datos seguros en las instalaciones del hospital”.

Como la seguridad y el gobierno de los datos en los entornos clínicos es de la mayor importancia, y dado que los modelos de IA dentro del proyecto se construirán a partir de datos de pacientes de todo el sistema de NHS en todo el Reino Unido, el centro ha decidido emplear el aprendizaje federado, que mantiene los datos dentro de su propio dominio seguro, al tiempo que permite que se desarrollen algoritmos en múltiples sitios utilizando datos ubicados en hospitales de todo el Reino Unido. El enfoque de aprendizaje federado está diseñado para garantizar un sistema robusto y seguro que cumpla con creces los requisitos gubernamentales de privacidad de datos.

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Nvidia
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