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Search Results for: NVIDIA

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University of Florida participates in the development of the largest clinical language generator in the world

El Centro Académico de Salud de la Universidad de Florida (UF Health), se encuentra colaborando con NVIDIA para la creación de la red natural de datos clínicos sintéticos más grande del mundo. En una asociación con NVIDIA, UF Health, se encuentra desarrollando una red neuronal para la generación de datos clínicos sintéticos, un avance importante para el entrenamiento de modelos de IA en salud. Este modelo de lenguaje llamado SynGatorTron, es capaz de crear perfiles de pacientes sintéticos a través de datos de registros de salud. Este modelo ha sido entrado con datos que representan información de más de 2 millones de pacientes, de esta forma cuenta con más de 5 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en el generador de lenguaje clínico más grande del mundo. “Los datos sintéticos en realidad no están vinculados a un ser humano real, pero tienen características similares a las de los pacientes reales. SynGatorTron puede, por ejemplo, crear registros de salud de pacientes con diabetes digitales que tienen características como una población real”, explicó Duane Mitchell, vicepresidenta asistente de investigación y directora del Instituto de Ciencias Clínicas y Traslacionales de la UF. Este modelo facilitará la creación de modelos de IA (aprendizaje automático y profundo), algoritmos, y otras herramientas, ya que la utilización de datos sintéticos elimina los problemas de privacidad con los pacientes. Asimismo, facilita la colaboración entre instituciones de investigación y de salud y promueve la utilización de este tipo de datos para atender problemas específicos de salud, como enfermedades no convencionales. “La síntesis de diferentes tipos de registros clínicos democratizará la capacidad de crear todo tipo de aplicaciones que dependan de dichos datos al abordar la escasez de datos y la privacidad”, explicó Mona Flores, directora global de IA médica de NVIDIA. De igual forma, SynGatorTron, también resuelve ciertos problemas de subrepresentación, al generar datos específicos sobre grupos de población, características de enfermedades y más. “Cuando tienes la capacidad de imitar las características de la población sin estar atado a pacientes reales, se abre la imaginación para ver si podemos generar conjuntos de datos realistas que nos permitan responder preguntas que de otro modo no podríamos, debido a restricciones en el acceso a los datos o acceso limitado, información sobre pacientes de interés”, dijo Mitchell. Otras aplicaciones de esta solución incluyen ensayos clínicos, desarrollo de modelos de aprendizaje profundo para conocer efectos de un medicamento y sus efectos en grupos de población. BIBLIOGRAFÍA AI MED https://ai-med.io/more-news/uf-health-and-nvidia-build-worlds-largest-clinical-language-generator/

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Computer Company Releases Open Source Artificial Intelligence Software for Healthcare

NVIDIA, compañía de origen estadounidense, especializada en computación y desarrollo de procesadores gráficos, lanzó el software de código abierto NVIDIA FLARE, que permite desarrollar modelos de Inteligencia Artificial (IA) para la atención médica. NVIDIA FLARE (Federated Learning Application Runtime Environment), cuenta con otro software llamado NVIDIA Clara Train, que ha sido utilizado para desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas, análisis genético, oncología e investigación de COVID-19. Este desarrollo brinda más herramientas para investigadores y científicos que desarrollen plataformas de IA, puedan personalizar sus soluciones. Esta iniciativa utiliza una técnica llamada aprendizaje federado, la cual tiene como propósito la preservación de la privacidad y la confidencialidad de los datos. NVIDIA FLARE, ha sido aplicado en diversos proyectos de IA, como MONAI, un software de código abierto diseñado para el análisis de imágenes médicas. “El código abierto de NVIDIA FLARE para acelerar la investigación del aprendizaje federado es especialmente importante en el sector de la salud, donde el acceso a conjuntos de datos multiinstitucionales es crucial, pero las preocupaciones sobre la privacidad del paciente pueden limitar la capacidad de compartir datos”, explicó el Dr. Jayashree Kalapathy, profesor asociado de radiología en la Escuela de Medicina de Harvard, y líder de trabajo de MONAI. El proyecto de NVIDIA contempla impulsar soluciones de aprendizaje en IA en el American College of Radiology (ACR). Donde ya han trabajado estudios de aprendizaje federado basados en IA para el estudio de imágenes radiológicas de cáncer de mama. Por otra parte, también será aplicado en Rhino Health, compañía especializada en aplicaciones de la IA en salud y que participa en un proyecto con el Hospital General de Massachusetts sobre diagnóstico de aneurismas cerebrales. “Para colaborar de manera eficaz y eficiente, los investigadores de la salud necesitan una plataforma común para el desarrollo de la inteligencia artificial sin el riesgo de violar la privacidad del paciente”, explicó su fundador, el Dr. Ittai Dayan. Además, reconoció la utilización de técnicas de aprendizaje federado como una herramienta útil para acelerar el impacto de la IA en la atención médica. BIBLIOGRAFÍA AIMED https://ai-med.io/more-news/nvidia-brings-collaborative-ai-to-healthcare/

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