Universidade Northwestern Acelera Relatórios Radiológicos com Servidores IA da Inspur

A Universidade Northwestern construiu um fluxo de trabalho de IA para acelerar o processo de leitura e identificação de relatórios radiológicos que requerem acompanhamento.

A Inspur Information e a Feinberg School of Medicine da Universidade Northwestern anunciaram os resultados de um teste de 13 meses de um fluxo de trabalho de IA personalizado, construído para acelerar o tempo de processamento de relatórios radiológicos e reduzir atrasos em recomendações de acompanhamento.

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

A equipe da Northwestern desenvolveu o fluxo de trabalho, usando servidores de IA da Inspur e GPUs da Nvidia, que, por meio de processamento de linguagem natural (PLN), conseguem identificar relatórios radiológicos com recomendações de acompanhamento.

"Usamos IA e as ferramentas à nossa disposição, incluindo o servidor GPU Inspur NF5488M5-D com GPU NVIDIA A100 Tensor Core", disse Dr. Mozziyar Etemadi. "O fluxo de trabalho personalizado lê praticamente todos os relatórios radiológicos e, através de integração profunda com nosso sistema de prontuário médico, fornece alertas e notificações ao médico de atenção primária, paciente e equipe dedicada de acompanhamento, garantindo que detalhes importantes não passem despercebidos."

O fluxo de trabalho de IA analisou 570.000 estudos de imagem e encontrou 29.000 com recomendações. Mais de 5.000 interações com médicos foram geradas e 2.400 acompanhamentos concluídos. A equipe constatou que o fluxo de trabalho melhorou a confiabilidade na identificação de recomendações, além de reduzir o tempo humano necessário para analisar relatórios radiológicos.

"É incrível trabalhar com o Dr. Etemadi, ver como ele traz nova tecnologia para pesquisa baseada em IA na Northwestern e a converte em melhorias reais na saúde", disse Rhonda Liao, VP de Aliança Estratégica e Inspur Systems. "A Inspur tem orgulho de fazer parte desta jornada e aprecia a grande colaboração e suporte da NVIDIA neste empreendimento."

A equipe da Northwestern liberou o código aberto do fluxo de trabalho de IA com tutoriais guiados para outros da indústria utilizarem.

"A IA permite que pesquisadores médicos tragam ferramentas muito necessárias para a clínica, entregando resultados para médicos e pacientes", disse Dr. Mona Flores, Chefe Global de IA Médica na NVIDIA. "Ao otimizar fluxos de trabalho usando IA, backlogs podem ser aliviados e clínicos podem priorizar acompanhamentos com pacientes que mais precisam."