ИИ на базе NVIDIA улучшает уход за пациентами, оптимизируя анализ клинических данных

Image: NVIDIA · Source

ИИ-инструменты с поддержкой NVIDIA помогают медицинским командам превращать обширные записи пациентов в практически полезную информацию, обеспечивая более быструю, персонализированную помощь при сохранении безопасности данных в системах больниц.

Медицинские учреждения все активнее используют искусственный интеллект для улучшения ухода за пациентами, уделяя внимание сокращению времени, которое врачи тратят на рутинный просмотр данных, и увеличению прямого взаимодействия с пациентами. Технологии NVIDIA лежат в основе множества AI-приложений, помогающих медицинским командам – от педиатрических исследований до управления больницей.

Одним из примечательных примеров является компания Dyania Health, занимающаяся клиническим ИИ и базирующаяся в Нью-Джерси, которая разработала Synapsis AI. Этот движок клинического рассуждения анализирует десятилетия записей пациентов – включая заметки врачей, результаты визуализации, патологоанатомические отчеты и сводки выписок – выявляя взаимосвязи на длительной временной шкале, которые мог бы обнаружить специалист. Система выдает клинические сигналы, указывающие на пациентов, требующих внимания, при этом каждое обнаружение можно проследить до исходного документа. Однако главным звеном остаются врачи: они оценивают результаты ИИ и принимают окончательные решения о лечении.

Важной особенностью Synapsis AI является то, что он функционирует полностью внутри защищенной вычислительной среды самой больницы с использованием аппаратного обеспечения с ускорением NVIDIA. Это гарантирует, что конфиденциальные данные пациентов никогда не покидают межсетевой экран больницы, что решает вопросы конфиденциальности и безопасности. Модели ИИ разрабатываются с использованием открытых библиотек NVIDIA NeMo и оптимизированы для GPU-серверов больницы с помощью NVIDIA TensorRT и TensorRT-LLM, что позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных на месте.

На практике Cleveland Clinic применил Synapsis AI для анализа более 7800 случаев пациентов, перенесших замену аортального клапана в период с 2005 по 2021 год. ИИ проанализировал полные записи пациентов, включая эхокардиограммы, сделанные спустя годы после операции, чтобы построить предиктивные модели оценки риска ухудшения клапана и необходимости повторного вмешательства через 3, 5 и 10 лет. Задачи, которые вручную заняли бы у врачей годы, платформа выполнила быстро.

Доктор Ларс Свенссон, руководитель Института сердца, сосудов и торакальной хирургии Cleveland Clinic, подчеркнул потенциал этой технологии для персонализации результатов лечения пациентов. Помимо кардиологии, этот подход применим для отбора пациентов в клинические испытания, устранения пробелов в уходе в таких специальностях, как онкология, и обогащения клинических регистров.

В целом, ИИ-инструменты на базе NVIDIA позволяют медицинским командам безопасно и эффективно использовать огромные объемы неструктурированных медицинских данных, ускоряя предоставление точной и своевременной помощи пациентам при сохранении контроля человека.