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Los modelos de inteligencia artificial de NVIDIA unidos a los NIH podrían ayudar a frenar el COVID-19 en el otoño de 2020

Los modelos de inteligencia artificial de NVIDIA unidos a los NIH podrían ayudar a frenar el COVID-19 en el otoño de 2020


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Los nuevos modelos de inteligencia artificial de NVIDIA y los Institutos Nacionales de Salud (NIH) podrían ayudar a los investigadores a analizar COVID-19 en tomografías computarizadas intensivas en el pecho para desarrollar herramientas novedosas en la lucha para medir y detectar las infecciones por COVID-19 este otoño, según un nuevo artículo publicado enComunicaciones de la naturaleza.

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Los nuevos modelos de IA de NVIDIA podrían ayudar a frenar el COVID-19

En el documento, los NIH y NVIDIA mostraron cómo desarrollaron modelos de IA para ayudar a los científicos a aprender cómo progresa el COVID-19 a través de tomografías computarizadas en el pecho. Esta investigación, que se puede ver públicamente en NVIDIA NGC, ayudará a los investigadores en la lucha global para frenar la crisis del COVID-19.

El nuevo modelo de clasificación del dúo para diferenciar la neumonía de COVID-19 de otras causas de neumonía podría resultar extremadamente útil en la temporada de resfriados y gripe de otoño, para ayudar a distinguir COVID-19 de otros tipos de neumonía viral, fúngica o bacteriana contraída en una comunidad.

El nuevo modelo es sólido porque se entrenó con un conjunto de datos diverso y multinacional compuesto por más de 1.200 pacientes. Las tomografías computarizadas COVID-19 se adquirieron en cuatro hospitales, ubicados en Italia, China y Japón, donde se encontraba disponible un amplio espectro de tiempos clínicos y prácticas para el uso de la tomografía computarizada en aplicaciones de brotes.

Este modelo mostró potencial para la generalización a escala una vez que se probó en un grupo demográfico independiente y nunca antes visto, según una publicación de blog en el sitio web de NVIDIA.

Dos modelos de clasificación de IA para combatir COVID-19

En total, se utilizaron 2.724 exploraciones tomadas de 2.619 pacientes en el nuevo estudio, que consta de 1.029 exploraciones de 922 pacientes con COVID-19 confirmado por RT-CPR y lesiones pulmonares asociadas con neumonía infligida por COVID-19. De las exploraciones, 1.387 de 1.280 pacientes ayudaron a avanzar en el desarrollo del algoritmo, con 1.337 pacientes utilizados para pruebas, análisis y evaluación de algoritmos.

Dos modelos cayeron dentro del ámbito de este trabajo y ambos se utilizaron en una serie para desarrollar el modelo de clasificación final COVID-19. El primero fue segmentado, utilizado para definir regiones pulmonares que luego se utilizaron en el modelo de clasificación.

Al principio, desarrollaron dos modelos de clasificación: uno para utilizar toda la región pulmonar con un tamaño de entrada fijo (3D completo) y otro que utiliza la puntuación media de varias regiones dentro de cada pulmón con una resolución de imagen fija.

Las tomografías computarizadas pueden ayudar a diferenciar la neumonía COVID-19 de otras enfermedades, disponibilidad inmediata

Desarrollado con el marco de aplicación NVIDIA Clara utilizado para imágenes médicas, que incluye herramientas de flujo de trabajo de implementación y capacitación de inteligencia artificial específicas del dominio que ayudaron a NIH y NVIDIA a crear los modelos en menos de tres semanas.

La IA puede asumir un nuevo papel para el diagnóstico mejorado por TC como resultado de la capacidad de estos modelos para diferenciar entre la neumonía por COVID-19 y la neumonía asociada con otras causas. Cabe destacar que podría estar disponible de inmediato.

Otros modelos podrían incluir la detección en el punto de atención para el aislamiento de pacientes asintomáticos, la asignación de recursos, el pronóstico o el monitoreo del desarrollo de infecciones en respuesta a ensayos clínicos de contramedidas médicas, como medicamentos antivirales, anticuerpos monoclonales o la gravedad de la enfermedad en medio de los ensayos de la vacuna COVID-19.

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Comentarios:

  1. Kazimuro

    Este tema es simplemente increíble :), muy interesante para mí)))

  2. Benoni

    No puedo participar en la discusión en este momento, no hay tiempo libre. Pero seré libre, definitivamente escribiré lo que pienso sobre este tema.

  3. Stoke

    Yo, lo siento, pero ciertamente no soy todo. ¿Hay otras variaciones?

  4. Voodookree

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    Usted tenía razón. Gracias por elegir consejos, ¿cómo puedo agradecerle?



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