NVIDIA-tehnoloogial põhinev tehisintellekt parandab patsiendihooldust, lihtsustades kliiniliste andmete analüüsi

Pilt: NVIDIA · Allikas

NVIDIA-tuginedes tehisintellektipõhised tööriistad aitavad tervishoiutöötajatel muuta mahukad patsiendiandmed teostatavateks teadmisteks, võimaldades kiirem ja isikupärastatud hooldus, hoides andmed turvaliselt haigla süsteemides.

Tervishoiuteenuse osutajad kasutavad üha enam tehisintellekti, et parandada patsiendihooldust, keskendudes sellele, et kliinikud veedaksid vähem aega rutiinse andmete ülevaatamisele ja rohkem aega otseseks patsiendikohtlemiseks. NVIDIA tehnoloogiad toetavad mitmeid AI-lahendusi, mis aitavad hooldusmeeskondi alates lasteuuringutest kuni haiglate juhtimiseni.

Üheks tähelepanuväärseks näiteks on Dyania Health, New Jerseys asuv kliinilise AI ettevõte, mis on välja töötanud Synapsis AI. See kliinilise mõtlemise mootor skaneerib aastakümnete pikkuseid patsiendiandmeid — sealhulgas arsti märkmeid, pildiuuringute tulemusi, patoloogiaaruandeid ja väljakirjutamise kokkuvõtteid — tuvastades seoseid pikkade ajajoone ulatuses, mida spetsialist võiks avastada. Süsteem annab kliinilisi signaale patsientide kohta, kes vajavad tähelepanu, olles iga leidu puhul jälgitav algdokumendini. Kuid kliinikud jäävad keskseks; nemad hindavad AI väljundit ja teevad lõplikud hooldusotsused.

Synapsis AI olulise omadusena töötab see täielikult haigla enda turvalises arvutuskeskkonnas, kasutades NVIDIA kiirendusega riistvara. See tagab, et tundlikud patsiendiandmed ei lahku haigla tulemüürist, lahendades privaatsus- ja turvalisusküsimused. AI mudelid on arendatud NVIDIA NeMo avatud raamatukogude abil ning optimeeritud haigla GPU-serveritele NVIDIA TensorRT ja TensorRT-LLM kaudu, võimaldades suures ulatuses andmekogumeid kohapeal tõhusalt töödelda.

Praktiliselt kasutas Cleveland Clinic Synapsis AI-d üle 7800 aordiklapi asenduse patsiendi juhtumi analüüsimiseks, keda raviti aastatel 2005 kuni 2021. AI vaatas üle põhjalikud patsiendi arvestused, sealhulgas aastaid pärast operatsiooni tehtud ehhokardiogrammid, et luua ennustavaid mudeleid, mis hindavad klapi halvenemise riski ja vajaduse kordusoperatsiooniks 3, 5 ja 10 aasta jooksul. Tööülesanded, mis oleksid käsitsi kliinikutel võtnud aastaid, olid platvormi abil kiiresti tehtud.

Dr Lars Svensson, Cleveland Clinic südame, veresoonte ja rindkere instituudi juht, tõstis esile selle tehnoloogia potentsiaali isikupärastatud patsienditulemuste saavutamisel. Peale kardioloogia on lähenemine rakendatav patsientide leidmiseks kliinilisteks uuringuteks, hoolduslünkade sulgemiseks sellistes erialades nagu onkoloogia ning kliiniliste registrite rikastamiseks.

Kokkuvõttes võimaldavad NVIDIA-toega AI tööriistad tervishoiu meeskondadel turvaliselt ja tõhusalt kasutada tohutul hulgal struktureerimata meditsiinilisi andmeid, kiirendades täpse ja õigeaegse patsiendihoolduse osutamist säilitades samal ajal inimjuhtimise.