Северозападный университет ускоряет радиологическую отчетность с серверами ИИ Inspur

Северозападный университет создал рабочий процесс ИИ для ускорения чтения и выявления радиологических отчетов, требующих последующего наблюдения.

Inspur Information и Медицинская школа Фейнберга Северозападного университета объявили результаты 13-месячного испытания пользовательского рабочего процесса ИИ, созданного для ускорения времени обработки радиологических отчетов и сокращения задержек в рекомендациях по дальнейшему наблюдению.

Из-за сложности этих радиологических отчетов примерно 33 процента рекомендаций по последующему наблюдению либо задерживаются, либо упускаются полностью из-за человеческой ошибки.

Команда Северозападного университета разработала рабочий процесс, используя серверы ИИ Inspur и GPU Nvidia, которые с помощью обработки естественного языка (NLP) могли идентифицировать радиологические отчеты с рекомендациями по дальнейшему наблюдению.

«Мы использовали ИИ и инструменты в нашем распоряжении, включая GPU-сервер Inspur NF5488M5-D с тензорными ядрами GPU NVIDIA A100», — сказал д-р Моззияр Этемади. «Пользовательский рабочий процесс ИИ читает почти каждый радиологический отчет и, благодаря глубокой интеграции с нашей системой медицинских записей, предоставляет оповещения и уведомления лечащему врачу, пациенту и выделенной команде наблюдения, чтобы важные детали не упускались».

Рабочий процесс ИИ проанализировал 570 000 исследований визуализации и обнаружил, что в 29 000 были рекомендации. Было сгенерировано более 5000 взаимодействий с врачами и завершено 2400 последующих наблюдений. Команда обнаружила, что рабочий процесс повысил надежность выявления рекомендаций и сократил человеческое время, необходимое для просмотра радиологических отчетов.

«Потрясающе работать с д-ром Этемади, видеть, как он привнесен новые технологии в ИИ-исследования Северозападного университета и превратил их в реальные улучшения здравоохранения», — сказала вице-президент по стратегическим альянсам и системам Inspur, Ронда Ляо. «Inspur гордится участием в этом пути и ценит отличное сотрудничество и поддержку NVIDIA в этом начинании».

Команда Северозападного университета опубликовала открытый исходный код рабочего процесса ИИ с руководящими учебными пособиями для других в отрасли.

«ИИ позволяет медицинским исследователям внедрять необходимые инструменты в клиническую практику, доставляя результаты для врачей и пациентов», — сказала д-р Мона Флорес, глобальный руководитель медицинского ИИ в NVIDIA. «Оптимизируя рабочие процессы с помощью ИИ, можно устранить задержки, а врачи могут приоритизировать последующие наблюдения с пациентами, которым это нужно больше всего».