Исследователи Северо-Западного университета используют серверы искусственного интеллекта Inspur для улучшения обработки радиологических данных

Северо-Западный университет разработал рабочий процесс с использованием ИИ, чтобы ускорить процесс чтения и выявления рентгенологических отчетов, требующих последующих действий.

Inspur Information и Медицинская школа Фейнберга в Северо-Западном университете объявили о результатах 13-месячного испытания пользовательского рабочего процесса ИИ, который был создан для ускорения обработки рентгенологических отчетов и сокращения задержек с последующими рекомендациями.

Из-за сложности этих радиологических отчетов примерно 33 процента рекомендаций по последующему наблюдению либо задерживаются, либо вообще не учитываются из-за человеческого фактора.

Команда Northwestern разработала рабочий процесс с использованием серверов искусственного интеллекта Inspur и графических процессоров Nvidia, которые с помощью обработки естественного языка (NLP) могли идентифицировать рентгенологические отчеты с последующими рекомендациями.

«Мы использовали искусственный интеллект и имеющиеся в нашем распоряжении инструменты, в том числе сервер графического процессора Inspur NF5488M5-D с графическим процессором NVIDIA A100 Tensor Core, — сказал д-р Моззияр Этемади. «Настраиваемый рабочий процесс ИИ считывает почти каждый радиологический отчет и, благодаря глубокой интеграции с нашей системой медицинской документации, предоставляет предупреждения и уведомления лечащему врачу, пациенту и специальной группе последующего наблюдения, чтобы гарантировать, что важные детали не будут упущены. трещины».

Рабочий процесс ИИ проверил 570 000 исследований изображений и обнаружил, что 29 000 имеют рекомендации. Было создано более 5000 взаимодействий с врачами и завершено 2400 последующих наблюдений. Команда обнаружила, что рабочий процесс повысил надежность определения рекомендаций, а также сократил количество человеческого времени, необходимого для сканирования рентгенологических отчетов.

«Удивительно работать с доктором Этемади, видеть, как он привносит новые технологии в исследования на основе ИИ в Northwestern и превращает их в реальные улучшения в здравоохранении», — сказала вице-президент Strategic Alliance и Inspur Systems Ронда Ляо. «Inspur гордится тем, что является частью этого пути, и мы ценим отличное сотрудничество и поддержку NVIDIA в этом начинании».

Команда Northwestern выпустила открытый исходный код рабочего процесса ИИ с пошаговыми руководствами для других участников отрасли.

«Искусственный интеллект позволяет исследователям-медикам привносить в клинику столь необходимые инструменты, обеспечивая результаты как для врачей, так и для пациентов, — сказала д-р Мона Флорес, глобальный руководитель медицинского ИИ в NVIDIA. «Оптимизируя рабочие процессы с помощью ИИ, можно уменьшить количество незавершенных работ, а врачи могут расставить приоритеты при последующем наблюдении пациентов, которые больше всего в этом нуждаются».