Pesquisadores da Northwestern University usam servidores Inspur AI para melhorar o processamento de radiologia

A Northwestern University criou um design de fluxo de trabalho de IA para acelerar o processo de leitura e identificação de relatórios de radiologia que exigem acompanhamento.

A Inspur Information e a Feinberg School of Medicine da Northwestern University anunciaram os resultados de um teste de 13 meses de um fluxo de trabalho de IA personalizado que foi criado para acelerar o tempo de processamento de relatórios de radiologia e reduzir atrasos nas recomendações de acompanhamento.

Devido à complexidade desses relatórios de radiologia, aproximadamente 33% das recomendações de acompanhamento são atrasadas ou perdidas por completo, devido a erro humano.

A equipe da Northwestern desenvolveu o fluxo de trabalho, usando os servidores de IA do Inspur e as GPUs da Nvidia, que, por meio do uso de processamento de linguagem natural (NLP), podem identificar relatórios de radiologia com recomendações de acompanhamento.

“Usamos IA e as ferramentas à nossa disposição, incluindo o servidor GPU Inspur NF5488M5-D com a GPU NVIDIA A100 Tensor Core”, disse o Dr. Mozziyar Etemadi. “O fluxo de trabalho de IA personalizado lê quase todos os relatórios de radiologia e, por meio de profunda integração com nosso sistema de registro médico, fornece alertas e notificações ao médico de cuidados primários, ao paciente e à equipe de acompanhamento dedicada, para garantir que detalhes importantes não sejam esquecidos. as rachaduras.”

O fluxo de trabalho de IA examinou 570.000 estudos de imagem e descobriu que 29.000 tinham recomendações. Mais de 5.000 interações com médicos foram geradas e 2.400 acompanhamentos concluídos. A equipe descobriu que o fluxo de trabalho melhorou a confiabilidade da identificação de recomendações, além de reduzir a quantidade de tempo humano necessário para examinar os relatórios de radiologia.

“É incrível trabalhar com o Dr. Etemadi, ver como ele traz novas tecnologias para a pesquisa baseada em IA na Northwestern e as converte em melhorias reais na área da saúde”, disse Rhonda Liao, vice-presidente de Aliança Estratégica e Sistemas Inspur. “O Inspur tem orgulho de fazer parte desta jornada e agradecemos a grande colaboração e apoio da NVIDIA nesta empreitada.”

A equipe da Northwestern lançou o código-fonte aberto do fluxo de trabalho de IA com tutoriais guiados para outras pessoas do setor inserirem.

“A IA permite que os pesquisadores médicos tragam ferramentas muito necessárias para a clínica, fornecendo resultados para médicos e pacientes”, disse Mona Flores, chefe global de IA médica da NVIDIA. “Ao otimizar os fluxos de trabalho usando a IA, os atrasos podem ser aliviados e os médicos podem priorizar o acompanhamento dos pacientes que mais precisam.”