Des chercheurs de la Northwestern University utilisent les serveurs Inspur AI pour améliorer le traitement de la radiologie

La Northwestern University a conçu une conception de flux de travail d'IA pour accélérer le processus de lecture et d'identification des rapports de radiologie nécessitant des suivis.

Inspur Information et la Feinberg School of Medicine de la Northwestern University ont annoncé les résultats d'un essai de 13 mois d'un flux de travail d'IA personnalisé conçu pour accélérer le temps de traitement des rapports de radiologie et réduire les retards dans les recommandations de suivi.

En raison de la complexité de ces rapports de radiologie, environ 33 % des recommandations de suivi sont soit retardées, soit complètement manquées, en raison d'une erreur humaine.

L'équipe de Northwestern a développé le flux de travail, en utilisant les serveurs d'intelligence artificielle d'Inspur et les GPU Nvidia, qui, grâce à l'utilisation du traitement du langage naturel (NLP), pourraient identifier les rapports de radiologie comportant des recommandations de suivi.

"Nous avons utilisé l'IA et les outils à notre disposition, y compris le serveur GPU Inspur NF5488M5-D avec le GPU NVIDIA A100 Tensor Core", a déclaré le Dr Mozziyar Etemadi. "Le flux de travail d'IA personnalisé lit presque tous les rapports de radiologie et, grâce à une intégration approfondie avec notre système de dossiers médicaux, fournit des alertes et des notifications au médecin de premier recours, au patient et à l'équipe de suivi dédiée, pour s'assurer que les détails importants ne passent pas à travers les fissures.”

Le flux de travail de l'IA a examiné 570 000 études d'imagerie et a trouvé que 29 000 avaient des recommandations. Plus de 5 000 interactions avec des médecins ont été générées et 2 400 suivis effectués. L'équipe a constaté que le flux de travail améliorait la fiabilité de l'identification des recommandations, tout en réduisant le temps humain nécessaire pour parcourir les rapports de radiologie.

"C'est incroyable de travailler avec le Dr Etemadi, de voir comment il apporte une nouvelle technologie à la recherche basée sur l'IA à Northwestern et la convertit en de réelles améliorations dans les soins de santé", a déclaré Rhonda Liao, vice-présidente de Strategic Alliance et Inspur Systems. "Inspur est fier de faire partie de cette aventure, et nous apprécions la grande collaboration et le soutien de NVIDIA dans cette entreprise."

L'équipe de Northwestern a publié le code open-source du flux de travail de l'IA avec des didacticiels guidés que d'autres acteurs de l'industrie peuvent saisir.

"L'IA permet aux chercheurs médicaux d'apporter des outils indispensables à la clinique, offrant des résultats pour les médecins et les patients", a déclaré le Dr Mona Flores, responsable mondiale de l'IA médicale chez NVIDIA. "En optimisant les flux de travail à l'aide de l'IA, les arriérés peuvent être réduits et les cliniciens peuvent prioriser les suivis avec les patients qui en ont le plus besoin."