L'Université Northwestern accélère les rapports radiologiques grâce aux serveurs IA d'Inspur

L'Université Northwestern a conçu un flux de travail IA pour accélérer le processus de lecture et d'identification des rapports radiologiques nécessitant un suivi.

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

En raison de la complexité de ces rapports radiologiques, environ 33 % des recommandations de suivi sont soit retardées, soit manquées complètement, en raison d'erreurs humaines.

L'équipe de Northwestern a développé le flux de travail, en utilisant les serveurs IA d'Inspur et les GPU Nvidia, qui, grâce au traitement du langage naturel (NLP), pouvaient identifier les rapports radiologiques contenant des recommandations de suivi.

« Nous avons utilisé l'IA et les outils à notre disposition, notamment le serveur GPU Inspur NF5488M5-D doté du GPU NVIDIA A100 Tensor Core », a déclaré le Dr Mozziyar Etemadi. « Le flux de travail IA personnalisé lit presque chaque rapport radiologique et, grâce à une intégration profonde avec notre système de dossiers médicaux, fournit des alertes et des notifications au médecin traitant, au patient et à l'équipe de suivi dédiée, pour garantir que les détails importants ne passent pas entre les mailles du filet. »

Le flux de travail IA a examiné 570 000 études d'imagerie et en a trouvé 29 000 avec des recommandations. Plus de 5 000 interactions avec des médecins ont été générées et 2 400 suivis ont été 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 radiologiques.

« C'est incroyable de travailler avec le Dr Etemadi, de voir comment il apporte de nouvelles technologies à la recherche basée sur l'IA à Northwestern et les convertit en améliorations réelles dans les soins de santé », a déclaré Rhonda Liao, vice-présidente de l'Alliance stratégique et d'Inspur Systems. « Inspur est fier de faire partie de ce parcours, 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 IA avec des tutoriels guidés pour que d'autres dans l'industrie puissent l'utiliser.

« L'IA permet aux chercheurs médicaux d'apporter des outils indispensables en 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 résorbés et les cliniciens peuvent prioriser les suivis avec les patients qui en ont le plus besoin. »