INNOVAZIONI ALL'AVANGUARDIA NEL SETTORE SANITARIO E DELLE BIOSCIENZE

Progressi in medicina e ricerca con l'IA

Il settore sanitario richiede nuovi paradigmi di elaborazione per soddisfare la necessità di medicina personalizzata, ambulatori di nuova generazione, maggiore qualità di assistenza e innovazioni nella ricerca biomedica per curare le malattie. Con NVIDIA, gli istituti sanitari possono sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale e del calcolo ad alte prestazioni (HPC) per definire il futuro della medicina.

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Conferenza e formazione 21 - 24 marzo|

L'IA sta creando nuove possibilità nel settore sanitario. I progressi nella biologia computazionale stanno accelerando ogni fase della ricerca farmacologica, una nuova generazione di dispositivi medicali software-defined sta consentendo il rilevamento in tempo reale, gli ospedali intelligenti stanno migliorando l'esperienza clinica e il computing accelerato sta sbloccando il genoma umano per migliorare la medicina di precisione. Scopri le ultime innovazioni nel settore sanitario alla GTC22.

  • Accelerare l'innovazione nel settore sanitario con l'IA

    • Kimberly Powell, Vice Presidente del settore sanitario, NVIDIA

    Ospedali, sale operatorie, centri di sequenziamento genomico e aziende farmaceutiche generano enormi quantità di dati, creando l'opportunità di sviluppare modelli di IA, piattaforme e sistemi robotici in grado di prevedere, comprendere, imparare e agire. Scopri le ultime novità su come ricercatori, sviluppatori e produttori di dispositivi medicali usano NVIDIA Clara™ per innovare l'assistenza sanitaria e la ricerca farmacologica.

  • Accelerare lo sviluppo farmacologico con l'IA

    • Ola Engkvist, Direttore dell'IA molecolare, AstraZeneca

    Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale ha esercitato un enorme impatto nella chimica e nelle scienze biologiche, spingendo oltre i confini scientifici, come dimostra il recente successo di AlphaFold2. In questa presentazione, fornirò una panoramica dell'impatto dell'IA sullo sviluppo farmacologico negli ultimi anni, spiegherò a che punto siamo adesso e quali progressi possiamo ragionevolmente aspettarci nei prossimi anni. La presentazione si concentrerà sul design molecolare de novo basato su deep learning; saranno trattati inoltre gli aspetti della previsione della sintesi, delle previsioni delle proprietà molecolari e dell'automazione chimica.

  • Capitalizzare sul metaverso dei dati di diagnostica per immagini per migliorare le prestazioni IA

    • Caroline Chung, Direttore dei dati, MD Anderson Cancer Center

    Con la crescita esponenziale del volume di dati di immagini diagnostiche, è evidente la crescente necessità dell'IA per aiutare i team clinici a gestire e utilizzare in modo ottimale tutte le immagini disponibili. Tuttavia, lo sviluppo di strumenti IA tradotti con successo nell'ambiente clinico è stato relativamente lento e prudente. Le sfide affrontate nello sviluppo e nell'adozione clinica possono trovare soluzioni che risiedono nei metadati associati alle immagini, poiché l'impatto di fattori come la qualità dell'immagine e la standardizzabilità dei modelli IA può riflettersi nelle ricche informazioni contestuali insite in ogni esame diagnostico.

  • Quando ogni secondo conta: sequenziamento accelerato del genoma per le cure essenziali

    • Euan Ashley, Professore di medicina e genetica, Stanford University

    In questa sessione vedremo come un team collaborativo ha recentemente stabilito il Guinness World Record per la tecnica di sequenziamento del DNA più veloce, effettuando diagnosi in meno di otto ore dal sequenziamento dell'intero genoma, in pazienti critici negli ospedali di Stanford. Esploreremo come qualcosa che prima richiedeva anni e costava milioni di dollari può ora essere realizzata in poche ore, in ambienti ospedalieri moderni e illustreremo l'infrastruttura computazionale e algoritmica a supporto di tali progressi.

  • OpenFold: democratizzare l'accesso alla previsione e alla modellazione delle strutture proteiche

    • Mohammed AlQuraishi, Professore, Columbia University

    I metodi di deep learning che prevedono strutture con una precisione in grado di competere con i metodi sperimentali hanno rivoluzionato l'intero ambito delle previsioni della struttura proteica. Tali metodi richiedono tuttavia una notevole densità di calcolo da addestrare e un'infrastruttura di codice e dati per apprendere nuovi modelli progettati su misura per nuove attività.

    In questa sessione, scopri OpenFold, una nuova piattaforma open source per addestrare i principali modelli di previsione delle strutture proteiche. OpenFold fornisce il codice e i dati necessari per addestrare nuovi modelli da zero, nonché modelli pr-addestrati con una licenza permissiva per un ampio utilizzo da parte del mondo accademico e del settore.

Luminari della sanità alla GTC 22

Novità dal settore sanitario

Clara Holoscan MGX
Immagine: Tim Ainsworth/UK Biobank

NVIDIA lancia la piattaforma per dispositivi medicali e sistemi di rilevamento computazionale

NVIDIA Clara Holoscan MGX espande la piattaforma Clara Holoscan per fornire un'architettura di riferimento completa e di livello medico e un supporto software a lungo termine per accelerare l'innovazione nel settore dei dispositivi medicali.

Innovazioni nella biologia digitale su Cambridge-1

Le start-up sfruttano Cambridge-1 per alimentare le innovazioni nella biologia digitale

Alcuni membri di NVIDIA Inception stanno lavorando a importanti progressi nella ricerca farmacologica grazie, in particolare nell'ambito della ricerca sulla risposta anticorpale, creando sistemi decisionali basati su IA per lo sviluppo di vaccini e mappando le cause delle malattie con i sistemi recommender.

UF Health e NVIDIA costruiscono il generatore di linguaggio clinico più grande del mondo

UF Health e NVIDIA costruiscono il generatore di linguaggio clinico più grande del mondo

Addestrato con un decennio di dati che rappresentano circa 3 milioni di pazienti, SynGatorTron è un modello linguistico in grado di creare profili sintetici dei pazienti. I ricercatori prevedono di utilizzare SynGatorTron per sviluppare applicazioni IA migliori per la ricerca sulle malattie rare e gli studi clinici, nonché per ridurre il bias nei dataset.

Potenziare le soluzioni sanitarie con il computing accelerato

Ricerca farmacologica

Con il computing accelerato, i ricercatori possono modellare virtualmente milioni di molecole e analizzare centinaia di potenziali farmaci contemporaneamente, riducendo i costi e accelerando i tempi di soluzione.

Genomica

L'uso dell'HPC per accelerare l'analisi del genoma negli studi su popolazione e cancro può aiutare a identificare le malattie rare e introdurre terapie su misura più velocemente, accelerando il percorso verso la medicina di precisione.

Diagnostica per immagini

Gli strumenti basati su IA possono diventare come un secondo paio d'occhi che aiutano i medici a leggere rapidamente le immagini, a calcolare le misurazioni, a monitorare le modifiche e a identificare i risultati urgenti per ottimizzare i flussi di lavoro e migliorare la cura dei pazienti.

Ospedali intelligenti e strumenti medicali

Dai sensori intelligenti agli strumenti medicali che supportano l'elaborazione di immagini avanzata in tempo reale, l'IA sui sistemi periferici è in grado di fornire informazioni immediate, ottimizzare le cure dei pazienti e realizzare le promesse degli ospedali intelligenti.

Cambridge-1: accelerare la ricerca sanitaria

Cambridge-1 è il primo supercomputer che NVIDIA ha dedicato ai progressi della biologia digitale, della genomica, del calcolo quantistico e della ricerca sull'intelligenza artificiale nel Regno Unito, consentendo a scienziati e ricercatori di collaborare su una scienza innovativa.

Start-up sanitarie di successo basate su IA

Le start-up orientate a una sanità intelligente sono fondamentali per superare i confini dell'innovazione per la salute. NVIDIA Inception supporta oltre 1.000 start-up sanitarie che sviluppano strumenti all'avanguardia basati su GPU per ottimizzare le operazioni, migliorare la diagnostica e migliorare la cura dei pazienti. Scopri di più sulla tecnologia rivoluzionaria sviluppata dalle start-up sanitarie facendo clic sui loghi qui sotto.

Portare l'IA sul mercato

Portare l'IA sul mercato

Con altri 28 milioni di dollari di finanziamenti recenti, Arterys svilupperà ulteriormente il proprio ecosistema di partner e soluzioni IA di livello clinico sulla piattaforma web IA, Arterys Marketplace, colmando il divario tra ricercatori e medici.

I sensori della start-up mettono gli ospedali al sicuro

I sensori della start-up mettono gli ospedali al sicuro

Con 800 videocamere basate su GPU distribuite nei 10 ospedali di del Northwestern, Artisight aiuta il personale ospedaliero con lo screening della temperatura da remoto, limitando l'esposizione del personale al COVID-19.

L'IA aiuta il triage dei pazienti con sintomi da COVID-19

L'IA aiuta il triage dei pazienti con sintomi da COVID-19

La soluzione approvata dalla CE, Lunit INSIGHT CXR, usa l'IA per rilevare rapidamente 10 diversi risultati diagnostici da radiografie toraciche, inclusa la polmonite, spesso presente nei pazienti COVID-19, e i noduli polmonari potenzialmente cancerogeni, in pochi secondi.

Computing nel settore sanitario dal data center, all'Edge al cloud

Calcolo potente per data center

Calcolo potente per data center

Basato su GPU NVIDIA A100 Tensor core, NVIDIA DGX™ A100 offre prestazioni di calcolo senza precedenti per favorire la scoperta di nuovi farmaci, individuare mutazioni genetiche per combattere meglio le malattie e favorire l'innovazione nel settore sanitario. In combinazione con l'accesso a esperti e l'infrastruttura IA di facile implementazione, NVIDIA DGX A100 è il primo passo nella creazione del tuo data center IA.

 Guarda il webinar: DGX A100, il sistema IA universale per i carichi di lavoro sanitari

IA in tempo reale sui sistemi periferici

IA in tempo reale sui sistemi periferici

Le soluzioni NVIDIA Edge sono progettate per raccogliere e calcolare flussi continui di dati a livello di rete. Con l'elaborazione avanzata di immagini, video e segnali, gli strumenti medicali integrati con IA possono aiutare i chirurghi a eseguire interventi meno invasivi e più mirati, i radiologi nel determinare le diagnosi e i sonografi nell'eseguire ecocardiogrammi veloci e accurati. Sanità all'avanguardia con la piattaforma NVIDIA EGX.

Data center ospedaliero IA

Data center ospedaliero IA

La piattaforma IA aziendale di NVIDIA e VMware offre un'architettura full-stack per le soluzioni convergenti di oggi. Progettata per la resilienza e la scalabilità, fornisce un'unica piattaforma sia per le applicazioni ospedaliere di base che per gli strumenti di intelligenza artificiale, contribuendo a offrire un'esperienza migliore ai medici e ai loro pazienti.

 Leggi la sintesi della soluzione: NVIDIA AI Enterprise per il settore sanitario

Cloud computing on demand

Cloud computing on demand

Le più recenti GPU NVIDIA sono disponibili in tutte le principali piattaforme cloud di tutto il mondo. Con la gestione IT semplificata, l'elaborazione scalabile secondo necessità e l'accesso a NGC™, un hub di software ottimizzato da GPU per deep learning, machine learning e HPC, le aziende possono concentrarsi sulle soluzioni, raccogliere informazioni utili e generare valore.

Aggiornati con le ultime notizie sul settore sanitario di NVIDIA.