Las radiografías, tomografías y resonancias magnéticas son hoy día una de las herramientas clave para detectar diversas lesiones y enfermedades, sin embargo, su uso aún está lejos de ser accesible para todo el mundo. Hoy Nvidia busca dar un salto importante en este segmento, que por cierto se trata de su primera intervención en el campo médico.
Nvidia se está aliando con GE Healthcare con el objetivo de proporcionar sus GPUs Quadro GP100 y su plataforma de inteligencia artificial y deep learning para el escaneo médico de pacientes. Dicha tecnología está actualmente presente en diversos proyectos de coches autónomos y ahora está por estrenarse en los hospitales.
El verdadero cambio es el precio
GE Healthcare está informando que en los próximos días estarán actualizando más de 500.000 de sus dispositivos médicos para incorporar la plataforma de IA de Nvidia, que van desde escáneres, MRI, CTs y más. Con esto será posible tener mejores resultados clínicos en la detección de lesiones hepáticas, renales e incluso cerebrales, ya que la velocidad de la información permitirá tener un diagnóstico casi inmediato.
Otro punto importante es que cada uno de estos escaneos tendrá un coste aproximado de un dólar por imagen, es decir, un cambio radical ya que a día de hoy un escaneo de este tipo está entre los 150 y 250 dólares. Con esto se busca tener una mayor alcance y así poder llegar a zonas de bajos recursos.
Sin embargo no todo son buenas noticias, ya que el uso de inteligencia artificial en estos dispositivos tiene el inconveniente de que cada hospital generará más de 50.000 TB de datos cada día, por lo que necesitarán una plataforma de almacenamiento robusta y veloz, por lo algunos hospitales están optando por soluciones en la nube. Lo curioso de esto, es que de todos los datos generados, sólo el 3% es usado en los diagnósticos, ya que el resto son detalles a fondo captados por los dispositivos y procesados por la IA, los cuales podrían servir para realizar análisis más concretos.
Junto a Nvidia, GE Healthcare también se está apoyando en Intel, quien se encargará de proporcionar servidores Xeon que ayudarán al procesamiento de imágenes y potencia de computo, con lo que los radiólogos podrán tener la información de forma rápida y eficaz.
Más información | Nvidia
Ver 9 comentarios
9 comentarios
eufrasio
¿50.000TB al día cada hospital? No creo que ningún servicio en la nube aguante eso.
ilwp
Desconozco este mundillo y por lo tanto no se donde se engrosan los costes, por lo que agradecería que alguien explicara un poco mas a fondo como logran el abaratamiento de las pruebas.
Yo tenia entendido que el coste mayor esta en el hardware necesario para realizar las pruebas, por lo que no lo entiendo.
Si hay alguien ducho en el tema que pueda explicar a fondo lo diferentes actores y los costes de cada uno se lo agradecería.
jubete
¡50 petabytes de datos al dia!
ferninfa
50.000 TB diarios es imposible.
buscaminas
No se que cantidad de datos se generan al día, pero te puedo asegurar que con las actuales máquinas de Tac y Resonancia, se generan infinidad de imágenes al día. Solo por ponerte un ejemplo: Un TAC Helicoidal actual adquiere un volumen de una parte del cuerpo (por ejemplo: tórax) y a partir de ese volumen completo mediante los datos en bruto (raw datas) tu puedes generar cortes (imágenes) de 1 m.m. de grosor, o menos, con un solapamiento entre ellas de 0.5 m.m. Calcula la cantidad de imágenes generadas. Además añádele reconstrucciones en 3D, reconstrucciones en diferentes ventanas (parénquima pulmonar y mediastino), proyecciones especiales, etc. para un solo estudio, te puede salir perfectamente del orden entre 3000-5000 imágenes en formato DICOM, ¡solo para un tórax de un paciente!, Nosotros en nuestro hospital, hacemos reconstrucciones de bajo número de imágenes para enviar al RIS (sistema de información radiológica), principalmente por temas de espacio, ya que podríamos fundirnos el servidor en un pocos meses.