Microsoft impulsa con IA mejoras como clasificar enfermedades mediante alianzas

 25-07-2024
Noelia Acuña
   
Portada | Argentina
Foto: Sergio F Cara (NotiPress)

Foto: Sergio F Cara (NotiPress)

Microsoft dio un paso en el uso de inteligencia artificial (IA) para mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Recientemente, la compañía anunció colaboraciones con los sistemas médicos Mass General Brigham y la Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin (UW), junto con UW Health. Estas alianzas buscan abordar algunos de los desafíos más complejos en radiología, utilizando la IA para mejorar la eficiencia de los médicos y lograr mejores resultados de salud.

El uso de inteligencia artificial en imágenes médicas puede transformar la atención sanitaria. Anualmente, los sistemas de salud gastan alrededor de 65 mil millones de dólares en imágenes médicas. Asimismo, el 80% de las visitas a hospitales incluyen al menos un examen de imágenes relacionado con más de 23 mil afecciones.

La IA generativa tiene el potencial de reducir la carga de trabajo, mejorar la precisión y la consistencia del análisis de imágenes. Asimismo, facilitará la atención médica, el reclutamiento para ensayos clínicos y el descubrimiento de nuevos medicamentos. Por ello, la colaboración entre Microsoft y estas instituciones médicas tiene como objetivo avanzar en modelos de IA multimodal de alto rendimiento.

Estos modelos permitirán que el ecosistema de radiología se base en la plataforma segura de Microsoft Azure y ampliará las aplicaciones de Nuance, una empresa de Microsoft. Estas aplicaciones incluyen herramientas de copiloto de imágenes médicas que ayudarán a los radiólogos y otros médicos a interpretar imágenes, generar informes, clasificar enfermedades y analizar datos estructurados.

Asimismo, las instituciones involucradas en estas colaboraciones son reconocidas por su liderazgo en innovación técnica y científica. Investigadores y médicos de Mass General Brigham y la Facultad de Medicina y Salud Pública de UW trabajarán con Microsoft para desarrollar, probar y validar tecnologías avanzadas en flujos de trabajo clínicos. Estas tecnologías se implementarán a través de la plataforma de informes de radiología PowerScribe de Nuance, ampliamente utilizada por radiólogos en Estados Unidos.

También, la Nuance Precision Imaging Network, automatiza y escala el uso de modelos de IA de imágenes médicas para diversas especialidades. Keith Dreyer, director de ciencia de datos y director de imágenes en Mass General Brigham, señalo el potencial transformador de la IA generativa para superar barreras en el desarrollo de productos y acelerar el impacto en la atención clínica.

Dreyer señaló que los modelos básicos perfeccionados en los datos multimodales de Mass General Brigham pueden permitir un desarrollo más rápido de software basado en IA y aumentar la eficiencia y consistencia de los radiólogos. Por su parte, Scott Reeder, presidente del Departamento de Radiología de la Facultad de Medicina y Salud Pública de UW, expresó su entusiasmo por colaborar con Microsoft en la investigación y desarrollo de la IA generativa en imágenes médicas.

Reeder afirmó que esta colaboración tiene como objetivo cerrar la brecha entre la innovación y la atención al paciente, mejorando los resultados y haciendo la atención más accesible. De la misma forma, Peter Durlach, vicepresidente corporativo de Microsoft Health and Life Sciences, afirmó que la expansión de las colaboraciones con instituciones líderes como Mass General Brigham y UW busca aprovechar los modelos básicos de imágenes para mejorar la eficiencia del flujo de trabajo en radiología.

Finalmente, la industria de la salud continúa viendo rápidos avances en la IA generativa en radiología y otras especialidades de diagnóstico por imágenes. Microsoft se comprometió a desarrollar IA de manera responsable, priorizando la privacidad del paciente y creando sistemas confiables y transparentes. Las colaboraciones con Mass General Brigham, UW Health y otros socios de la industria buscan acelerar el desarrollo de modelos básicos de alto rendimiento que respalden el ecosistema de atención médica, adheridos a los principios de IA responsable de Microsoft.




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