I radiologi hanno una enorme responsabilità, specializzati in una branca della medicina fondamentale per fare una diagnosi accurata. Gli strumenti basati su IA consentono di semplificare la vita dei radiologi, accelerare i flussi di lavoro e fornire un secondo paio di occhi con meno condizionamenti.
Per creare solidi algoritmi IA, gli ospedali e le istituzioni sanitarie devono spesso collaborare per condividere e incrociare i dati di loro conoscenza. Tuttavia, si tratta di operazioni molto impegnative perché i dati dei pazienti sono riservati per loro natura. È fondamentale addestrare gli algoritmi senza compromettere la privacy. Scopri come il learning federato può essere implementato in diverse architetture distribuite.
Il King's College di Londra e NVIDIA introducono MONAI, un framework IA per immagini medicali ottimizzato per dominio, basato su PyTorch, che introduce le best practice per il deep learning nel settore sanitario.
Qure.AI sviluppa strumenti IA per rilevare i segnali diagnostici dalle TAC polmonari sin dal 2016. Quando il COVID-19 ha iniziato a diffondersi, l'azienda ha lavorato incessantemente per adattare la soluzione per soddisfare le esigenze di urgenza dei medici.
L'India detiene oltre il 25 percento dei 10 milioni di casi di tubercolosi ogni anno. Per aiutare a rilevare la malattia, DeepTek ha sviluppato uno strumento IA che è stato utilizzato su oltre 70.000 scansioni del torace in India fino ad oggi.
Con l'intelligenza artificiale, il centro di analisi SNAC (Sydney Neuroimaging Analysis Centre) ha registrato una velocità 15 volte superiore nelle attività di segmentazione. L'estrazione di tutto il cervello da immagini MRI una volta richiedeva 20-30 minuti e ora viene eseguita in 2-3 minuti.
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Scopri come XNAT e NVIDIA Clara™ Imaging abbattono le barriere all'adozione dell'IA, semplificando la gestione completa del ciclo di vita dei dati, dei modelli IA e dei flussi di lavoro di distribuzione.
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Strumenti basati su IA e flussi di lavoro di diagnostica per immagini potenziati dall'IA con NVIDIA Clara Imaging. Gli sviluppatori possono iniziare con framework applicativi specifici per avviare la creazione di applicazioni IA e integrarle facilmente in flussi di lavoro clinici scalabili.
Per creare e gestire dispositivi integrati nell'infrastruttura Edge o IA per supportare carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo, NVIDIA offre soluzioni per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni ottimizzate e scalabili per flussi di lavoro di diagnostica per immagini, tra cui training con IA, ricostruzione ed elaborazione di immagini.
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