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.
