Akıllı Hastane Teknolojisi Tıpta Verimliliği ve Sürdürülebilirliği Artırıyor

Akıllı Hastane Teknolojisi Tıpta Verimliliği ve Sürdürülebilirliği Artırıyor



NVIDIA, AI’yı bakım noktasına getirmek için Avrupa çapında klinik kuruluşlarla işbirliği yapıyor, verimlilik kazanımları ve tıbbi karar verme süreçlerine dahil edilebilecek yeni veri boyutlarıyla klinik yolları destekliyor.

Almanya’nın kuzeybatısındaki Essen Üniversite Hastanesi, geleceğin akıllı hastanelerini inşa etmek için NVIDIA teknolojisini ve yapay zekayı kullanarak makine öğrenimini en başından başucuna taşıyan böyle bir kuruluştur.

Duisburg Essen Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde profesör olan Jens Kleesiek ve Felix Nensa, araştırma gruplarını yöneten dört kişilik bir ekibin parçası. Tıpta Yapay Zeka Enstitüsü (İKİM). İKİM’in geliştirdiği teknoloji, Üniversite Hastanesi Essen’in bilişim altyapısı ile entegre edilmiştir.

IKIM ev sahipliği yapıyor veri açıklama laboratuvarıkullanarak tıbbi görüntülerde anatomik yapıların etiketlenmesini hızlandıran, kurul onaylı radyologlardan oluşan bir ekip tarafından denetlenir. MONAIsağlık hizmetleri görüntüleme için yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek, etiketlemek ve dağıtmak için açık kaynaklı, PyTorch tabanlı bir çerçeve.

MONAI, NVIDIA tarafından King’s College London dahil olmak üzere bir düzineden fazla önde gelen klinik ve araştırma kuruluşu ile işbirliği içinde oluşturulmuştur.

IKIM araştırmacıları ayrıca hastanenin BT taramaları, MRI’ları ve daha fazlası için yüksek kaliteli etiketler oluşturan AI modellerini önceden eğitmek için kendi kendine denetimli öğrenmeyi kullanır.

Ek olarak, IKIM ekibi akıllı bir hastane bilgi platformu veya AI tabanlı bir merkezi sağlık veri entegrasyon platformu ve dağıtım motoru olan SHIP geliştirdi. Platform, araştırmacılar ve klinisyenler tarafından, üniversite hastanelerindeki tıbbi görüntüleme, radyoloji raporları, klinik notlar ve hasta görüşmeleri dahil olmak üzere çok sayıda verinin gerçek zamanlı analizini yapmak için kullanılıyor.

SHIP, örneğin bir radyoloji raporunda bir anormalliği işaretleyebilir ve gerçek zamanlı anlık bildirimler yoluyla hekimleri bilgilendirerek hastalar için daha hızlı teşhis ve tedaviler sağlayabilir. AI ayrıca genetik özellikler ve hasta sonuçları gibi sağlık hizmetleri ölçümleri arasındaki veriye dayalı ilişkileri saptayabilir.

Kleesiek, “Gerçek dünyadaki sorunları çözmek ve çözümleri doğrudan kliniklere getirmek istiyoruz” dedi. “SHIP çerçevesi, verileri doğrudan bakım noktasında olan klinisyenlere analiz eden derin öğrenme algoritmaları sunma yeteneğine sahiptir.”

Ayrıca, AI tarafından sağlanan artan iş akışı verimliliği, hastanelerde daha fazla sürdürülebilirlik anlamına gelir.

Hastaneleri Daha Akıllı Hale Getirmek

Nensa, hastanesinin şu anda hastane bilgileri, laboratuvarlar ve radyoloji için olanlar da dahil olmak üzere 500’e yakın BT sistemine sahip olduğunu söylüyor. Her biri birbiriyle ilişkili kritik hasta bilgilerinden oluşur – ancak farklı sistemlerden gelen verilerin birbirine bağlanması veya makine öğrenimi tabanlı içgörüler elde edilmesi zor olabilir.

SHIP, bu tür tüm sistemlerden gelen verileri, otomatik olarak hızlı sağlık birlikte çalışabilirlik kaynakları adı verilen bir açıklama standardına çevirerek bağlar veya FHIRelektronik sağlık kayıtlarını değiştirmek için tıpta yaygın olarak kullanılan . SHIP şu anda 1,2 milyardan fazla FHIR’yi kapsamaktadır.

FHIR’e dönüştürüldükten sonra, bilgilere NVIDIA GPU’lara dayalı gerçek zamanlı AI eğitimi ve analizi için veri bilimcileri, araştırmacılar ve klinisyenler tarafından kolayca erişilebilir ve DGX A100 sistemleri. Bu, canlı donör karaciğer nakli öncesi karaciğer hacim ölçümü veya çocuklarda kemik yaşı tahmini gibi emek yoğun görevlerin, bir radyolog tarafından yarım saatlik manuel çalışma gerektirmeden arka planda tam otomatik olarak gerçekleştirilmesini mümkün kılar.

Nensa, “Bir hastanede ne kadar çok yapay zeka iş başındaysa, hasta insan zekasından o kadar çok faydalanabilir” dedi. “AI, doktorlara ve hemşirelere veri alma ve açıklama ekleme gibi tekrarlayan görevlerden kurtulma sağladığından, tıp uzmanları gerçekten yapmak istedikleri şeye, yani orada olmaya ve hastalarıyla ilgilenmeye odaklanabilirler.”

NVIDIA DGX A100 sistemleri IKIM’lere güç sağlar AI eğitimi ve çıkarım. NVIDIA Triton Çıkarım Sunucusu AI modellerinin klinik içinde hızlı ve ölçeklenebilir eşzamanlı olarak sunulmasını sağlar.

IKIM ekibi ayrıca NVIDIA PARLAMASIveri bilimcilerinin hasta gizliliğini korurken genelleştirilebilir ve sağlam AI modelleri geliştirmesine olanak tanıyan birleşik öğrenme için açık kaynaklı bir platform.

Daha Akıllı Eşittir Daha Yeşil

Hastanelerdeki yapay zeka, doktorların iş yükünü azaltmanın ve hasta bakım süresini artırmanın yanı sıra sürdürülebilirlik çabalarını da artırıyor.

Son derece uzmanlaşmış bir tıp merkezi olarak, Essen Üniversite Hastanesi, 24 saatlik çalışma süreleri ile güvenilir hasta tedavisi için yıl boyunca mevcut olmalıdır. Bu şekilde, hasta odaklı, son teknoloji tıp, geleneksel olarak yüksek enerji tüketimi ile ilişkilendirilir.

SHIP, hastanelerin verimliliği artırmasına, görevleri otomatikleştirmesine ve iş akışındaki sürtünmeyi azaltmak için süreçleri optimize etmesine yardımcı olur ve bu da enerji tasarrufu sağlar. Kleesiek’e göre IKIM, veri merkezindeki GPU’ların yaydığı enerjiyi yeniden kullanıyor ve bu da Üniversite Hastanesi Essen’in daha yeşil olmasına yardımcı oluyor.

Nensa, “NVIDIA, yazılım ve donanımdan uzman mühendisler tarafından yönetilen eğitime kadar teknolojiden en iyi şekilde yararlanmamız için tüm katmanları sağlıyor” dedi.

Nisan ayında NVIDIA uzmanları, IKIM’de GPU ile hızlandırılmış derin öğrenme, veri bilimi ve tıpta yapay zeka üzerine dersler ve uygulamalı eğitimler içeren bir atölyeye ev sahipliği yaptı. Çalıştay, IKIM’i tıp için yapay zeka kullanarak ek projeler başlatmaya yönlendirdi. MONAI’ye araştırma katkısı.

Ayrıca IKIM, bekleme alanlarındaki servis robotlarından otomatik taburcu raporlarına kadar hastanelerde uçtan uca yapay zeka destekli hasta deneyimi sağlamak için SmartWard teknolojisini geliştiriyor.

SmartWard projesi için IKIM ekibi, NVIDIA Clara Holoscan tıbbi cihaz AI bilgi işlem platformu.

Abone olmak NVIDIA sağlık hizmetleri haberleri ve IKIM’in NVIDIA GTC oturumunu izleyin Talep üzerine.

Özellik resmi, Duisburg-Essen Üniversitesi’nin izniyle.


Kaynak : https://blogs.nvidia.com/blog/2022/06/10/smart-hospital-tech-university-essen/

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

SMM Panel