NVIDIA darbināmais mākslīgais intelekts uzlabo pacientu aprūpi, vienkāršojot klīnisko datu analīzi

Attēls: NVIDIA · Avots

NVIDIA atbalstītas AI rīki palīdz veselības aprūpes komandām pārvērst plašas pacientu datu krātuves darbā izmantojamās atziņās, ļaujot ātrāku un personalizētu aprūpi, vienlaikus saglabājot datu drošību slimnīcu sistēmās.

Veselības aprūpes sniedzēji arvien vairāk izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu pacientu aprūpi, koncentrējoties uz to, lai samazinātu klīnisko speciālistu laiku rutīnas datu pārskatīšanai un palielinātu tiešu mijiedarbību ar pacientiem. NVIDIA tehnoloģijas atbalsta dažādas AI lietojumprogrammas, kas palīdz aprūpes komandām — sākot no pediatrijas pētījumiem līdz slimnīcu vadībai.

Viens ievērojams piemērs ir Dyania Health, Ņūdžersijā bāzēta klīniskās AI kompānija, kas izstrādājusi Synapsis AI. Šis klīniskās domāšanas dzinējs skenē desmitiem gadu pacientu ierakstus — tostarp ārstu piezīmes, attēlu rezultātus, patoloģijas ziņojumus un izrakstu kopsavilkumus — atklājot saiknes plašos laika periodos, ko speciālists varētu atklāt. Sistēma sniedz klīniskus signālus par pacientiem, kuriem nepieciešama uzmanība, un katrs atklājums ir izsekojams līdz tā avota dokumentam. Tomēr klīniskie speciālisti paliek centrālie; tie novērtē AI rezultātus un pieņem galējos aprūpes lēmumus.

Svarīga Synapsis AI īpašība ir tā darbība pilnībā slimnīcas drošajā skaitļošanas vidē ar NVIDIA paātrinātu aparatūru. Tas nodrošina, ka sensitīvi pacientu dati nekad neizej ārpus slimnīcas ugunsmūra, risinot privātuma un drošības jautājumus. AI modeļi tiek izstrādāti, izmantojot NVIDIA NeMo atvērtās bibliotēkas, un optimizēti slimnīcu GPU serveriem caur NVIDIA TensorRT un TensorRT-LLM, ļaujot efektīvi apstrādāt lielus datu apjomus uz vietas.

Praktiski Klīvlendas klīnika pielietoja Synapsis AI, lai analizētu vairāk nekā 7800 aortas vārstuļa nomaiņas pacientu gadījumus, kas ārstēti laikā no 2005. līdz 2021. gadam. AI izskatīja visaptverošus pacientu ierakstus, tostarp ehokardiogrammas, kas veikti gadiem pēc operācijas, lai izveidotu prognozējošus modeļus, kas novērtē vārstuļa bojājumu risku un atkārtotas iejaukšanās nepieciešamību 3, 5 un 10 gadu periodā. Uzdevumi, kuri manuāli būtu prasījuši klīniķiem gadus, tika ātri izpildīti ar platformas palīdzību.

Dr Lars Svensson, Klīvlendas klīnikas Sirds, asinsvadu un krūšu institūta vadītājs, uzsvēra šīs tehnoloģijas potenciālu personalizēt pacientu rezultātus. Papildus kardioloģijai šī pieeja ir pielietojama pacientu identificēšanai klīniskajiem pētījumiem, aprūpes trūkumu aizpildīšanai tādās specialitātēs kā onkoloģija un klīnisko reģistru pilnveidošanai.

Kopumā NVIDIA darbināmi AI rīki ļauj veselības aprūpes komandām droši un efektīvi izmantot milzīgu apjomu nestrukturētu medicīnisko datu, paātrinot precīzas un savlaicīgas pacientu aprūpes nodrošināšanu, saglabājot cilvēka uzraudzību.