O Netherlands Cancer Institute (NKI), centro de pesquisa e tratamento de câncer localizado nos Países Baixos (também chamado de Holanda), está utilizando o pacote de software Nvidia AI Enterprise para testar cargas de dados para inteligência artificial (IA). A ideia é que a solução ajude em varreduras 3D de câncer de alta precisão, melhorando os diagnósticos que se tem hoje.
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O modelo de IA da NKI foi previamente treinado em imagens de baixa resolução e, com a maior capacidade de memória oferecida pela Nvidia AI Enterprise, os pesquisadores usam imagens de alta resolução para treinamento. Essa melhoria ajuda os médicos a definir melhor o tamanho e a localização de um tumor sempre que um paciente recebe o tratamento.
Seja facilitando os exames de câncer, reduzindo falsos positivos ou melhorando a identificação do tumor e o planejamento do tratamento, a IA é um agente poderoso para a inovação e aceleração da saúde. No entanto, apesar dos benefícios, a integração de IA em soluções reais pode desafiar muitas organizações de TI.
No caso da NKI, o software foi produzido para otimizar o desenvolvimento e a implantação de IA e o projeto começou com o Nvidia LaunchPad. Ele é um programa que fornece acesso a software em execução em uma melhor infraestrutura que pode ajudar os clientes a criar protótipos e testar dados de pesquisas e cargas de dados com inteligência artificial.
Além do software Nvidia AI Enterprise, os pesquisadores da NKI utilizaram um sistema de software da Hewlett Packard Enterprise (HPE) para construir modelos de aprendizado profundo (deep learning). A intenção era combinar as enormes fontes de dados 2D e 3D dos exames com a inteligência artificial para apontar a localização do câncer antes de cada sessão de tratamento de radioterapia.
A NKI explica que os médicos podem usar esta solução como uma alternativa às tomografias computadorizadas no dia do tratamento para otimizar o plano de tratamento e validar o plano de radioterapia.
O centro de pesquisas levou cerca de três meses para montar toda a infraestrutura e treinar a inteligência artificial com cerca de 300 tomografias clínicas computadorizadas de pulmão, que foram reconstruídas e generalizadas para dados de cabeça e pescoço.
No futuro, os pesquisadores do NKI também esperam traduzir este trabalho em casos de uso em potencial em radiologia intervencionista para reparar artérias em cirurgias cardíacas e implantes de cirurgia dentária.
A Nvidia explica que sua solução Nvidia AI Enterprise simplifica a experiência de implementação de IA para organizações que hospedam uma variedade de aplicações de saúde e operações em infraestrutura virtualizada (na nuvem). Ela permite que os administradores de TI executem aplicações de IA juntamente com os principais aplicativos hospitalares, otimizando o fluxo de trabalho em um ambiente com o qual já estão familiarizados.
A Vyasa, fornecedora de ferramentas de análise de deep learning para saúde e ciências da vida, por exemplo, utiliza a solução para construir aplicações que podem pesquisar dados não estruturados, que são arquivos que não estão catalogados, como registros de atendimento ao paciente.
Com o software, Vyasa pode desenvolver as aplicações de deep learning mais rapidamente e ajudar a mergulhar em dados não estruturados e PDFs para avaliar quais pacientes estão em maior risco. Ele identifica aqueles que não fazem um check-up há mais de um ano e pode refinar para fatores de risco adicionais, como idade e etnia.
Uma série de outros fabricantes de software, como o AI LAB do American College of Radiology e a Rhino Health, começaram a validar suas tecnologias no Nvidia AI Enterprise para facilitar a implantação integrando-se a uma infraestrutura de TI de saúde comum.
A Nvidia ainda pretende trazer a tecnologia para a América Latina em breve para que o setor de saúde local também possa desenvolver projetos de inteligência artificial para combater o câncer.