От педиатрических исследований до «умных» больниц — ИИ помогает медицинским бригадам тратить меньше времени на рутинные задачи и уделять больше времени пациентам.
Медицинские учреждения и стартапы внедряют его по всей сфере здравоохранения: от подбора пациентов для клинических испытаний до поддержки радиологов, больничных бригад и пациентов на дому. В центре внимания остаются врачи, которые проверяют результаты работы ИИ и принимают решения, в то время как технологии NVIDIA обеспечивают вычислительную мощность для этих приложений.
Читайте далее, чтобы узнать, как медицинские бригады используют ИИ для улучшения и ускорения ухода за пациентами.
Пятница, 13 нояб., 5:00 по тихоокеанскому времени 🔗
Dyania Health использует ИИ, чтобы превратить десятилетия записей о пациентах в более качественную медицинскую помощь
В больницах хранятся данные об истории болезни пациентов за несколько десятилетий, причем большая часть их написана в виде неструктурированного текста: в виде заметок врачей, оперативных отчетов, результатов визуализации и патологоанатомических исследований, а также выписных эпикризов. Чтобы понять полную историю болезни одного пациента, клиницисту потребуется изучить медицинские карты за много лет.
Компания Dyania Health, занимающаяся разработкой медицинского ИИ из Нью-Джерси, создала Synapsis AI именно для этой цели. Synapsis AI — это механизм клинического рассуждения: он работает со всеми заметками, отчетами и результатами анализов в медицинской карте пациента, связывая выводы, сделанные с разницей в несколько лет, чтобы отвечать на клинические вопросы так, как это сделал бы специалист при изучении карты.
Результатом является набор клинических сигналов, каждый из которых можно проследить до его источника в медицинской карте. Они подсказывают медицинским бригадам, каким пациентам требуется внимание и почему. Врачи изучают полученные данные и принимают каждое решение.
Сохранение данных пациентов внутри больничных стен
Synapsis AI работает на базе вычислений с ускорением от NVIDIA внутри собственного брандмауэра медицинской организации. Записи пациентов всей системы здравоохранения могут обрабатываться на месте, поэтому данные пациентов никогда не передаются кому-либо еще и не покидают больницу.
Обработка записок таким образом избавляет клинические бригады от необходимости вручную изучать карты и позволяет им потратить это время на общение с пациентами. Тем не менее, для работы Synapsis AI по-прежнему требуется участие врача — это вспомогательный инструмент, который выявляет данные из медицинских карт, которые врач должен подтвердить и на основе которых должен принять меры.
Dyania создает и обучает свои клинические модели с помощью открытых библиотек NVIDIA NeMo, а затем использует NVIDIA TensorRT и TensorRT-LLM для их оптимизации с целью более быстрого и эффективного запуска на собственных графических серверах больницы.
Synapsis AI в реальном мире
Клиника Кливленда использовала Synapsis AI для поддержки исследования с участием более 7800 пациентов, перенесших операцию по замене аортального клапана в период с 2005 по 2021 год.
Synapsis AI проанализировал медицинские карты каждого пациента, включая каждую эхокардиограмму, добавленную за годы после операции, и использовал эту информацию для создания прогностической модели износа клапана и риска повторного вмешательства на отметке в три, пять и десять лет после прохождения пациентом процедуры замены аортального клапана. ИИ-платформа завершила изучение карт всей когорты пациентов, на которое у клиницистов ушли бы годы ручной работы.
«Использование технологий для сбора и анализа информации, которая может помочь нам спрогнозировать долговечность имплантированных сердечных клапанов, является многообещающим шагом к улучшению результатов и более персонализированному уходу за пациентами», — сказал д-р Ларс Свенссон (Lars Svensson), руководитель Института сердца, сосудов и грудной клетки в Клинике Кливленда.
Тот же подход применим к любой задаче здравоохранения, решение которой содержится в медицинской карте, такой как выявление пациентов, подходящих для клинических испытаний, устранение пробелов в лечении в кардиологии и онкологии, а также ведение клинических регистров.
Узнайте больше о Dyania Health.
