Il settore sanitario sta sempre più cercando di implementare nelle proprie strutture l’AI, in quanto capace – meglio di altre tecnologie – di affrontare l’interoperabilità dei dati, soddisfare la necessità di medicina personalizzata, portare a una maggiore qualità di assistenza e innovazioni nella ricerca biomedica e sviluppare applicazioni intelligenti uniche per i flussi di lavoro.  

Premesse

Ad oggi ospedali, sale operatorie, centri di sequenziamento genomico e aziende farmaceutiche generano enormi quantità di dati.

Questa quantità di dati crea l’opportunità di sviluppare modelli di AI, come ad esempio piattaforme e sistemi robotici in grado di prevedere, comprendere, imparare e agire.

Tuttavia, a parte qualche eccezione, la gran parte del settore Healthcare continua a dover affrontare sfide infrastrutturali.

Man mano che ogni specialità medica continua a progredire aumentano anche le esigenze di elaborazione, larghezza di banda e archiviazione: pensiamo solo alla quantità di dati che una tomografia mammaria digitale genera e capiamo bene quanto la pressione di questa elaborazione e archiviazione pesi sugli ospedali.

Perché non si riesce (ancora) a investire in AI?

Le applicazioni di AI sono uno sviluppo relativamente recente che sfida molti dipartimenti IT: sono infatti ancorate a un codice open source in rapida evoluzione che manca di approcci comprovati capaci di soddisfare una produzione su larga scala.

Questo comporta che solo il 53% dei progetti di Intelligenza Artificiale passa dalla fase pilota alla produzione vera e propria, in quanto la complessa integrazione delle soluzioni AI con l’infrastruttura esistente è tra i primi ostacoli dell’implementazione.

Le organizzazioni sanitarie, quindi, hanno bisogno di un’infrastruttura in grado di comprendere non solo le applicazioni già esistenti, ma anche le applicazioni di AI in grado di supportare i pazienti e tutto il team clinico e operativo.

Quali sono i vantaggi dell’AI nell’healthcare?

Nell’ambito della ricerca farmacologica ad esempio, grazie al 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.

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

Gli strumenti basati su Intelligenza Artificiale possono anche diventare un secondo paio d’occhi nella diagnostica delle immagini, nel calcolo delle misurazioni, nel monitoraggio delle modifiche, nell’identificazione dei risultati urgenti per ottimizzare i flussi di lavoro e nel migliorare la cura dei pazienti.

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

Le soluzioni di NVIDIA

NVIDIA DGX™ A100 è il sistema universale per tutti i carichi di lavoro di AI: basato su GPU NVIDIA A100 Tensor core, offre densità di calcolo, prestazioni e flessibilità nel primo sistema AI a 5 petaFLOPS, ideale quindi per creare il proprio data center AI.

L’alta densità di calcolo e le elevate prestazioni consentono di favorire la scoperta di nuovi farmaci, individuare mutazioni genetiche per combattere meglio le malattie e favorire l’innovazione nel settore sanitario.

Le soluzioni NVIDIA Edge, invece, 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 AI possono aiutare i chirurghi a eseguire interventi meno invasivi e più mirati, i radiologi a determinare le diagnosi e i sonografi a eseguire ecocardiogrammi veloci e accurati.

Per fornire 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 – NVIDIA e VMware hanno realizzato un’architettura full-stack per soluzioni convergenti.

Questa piattaforma è in grado di distribuire con sicurezza soluzioni hardware e software scalabili che eseguono i carichi di lavoro AI in modo sicuro e ottimale, velocizzare significativamente i carichi di lavoro IA, accelerando l’inferenza e riducendo il training da settimane a ore, e migliorare la sicurezza nelle infrastrutture IT ospedaliera.

Dalla ricerca farmacologica alle operazioni vere e proprie, quindi, le soluzioni basate su NVIDIA permettono di migliorare l’analisi, l’efficienza e la scalabilità.

Infine, la suite NVIDIA AI Enterprise consente di condividere le risorse computazionali a disposizione del centro di ricerca tra diversi ricercatori in modo dinamico, semplice, versatile ed efficiente.

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