Augmented Intelligence Assistant

for Medical Bioanalysis refert Management

In che modo l’assistente AI sta cambiando la cura del paziente.

Fornire assistenza al paziente consiste in una serie di scelte critiche e la sfida è ottenere i trattamenti giusti per i pazienti nel modo più rapido ed efficiente possibile. Nelle unità di terapia intensiva o nei laboratori di bioanalisi, questi fattori si uniscono in quella che potremo definire una tempesta perfetta:

• Pazienti che hanno bisogno di attenzione 24 ore su 24
• Flussi enormi e continui di dati da interpretare
• Necessità di decisioni cruciali rapide e accurate

Una diagnosi accurata è la chiave per il trattamento di una malattia ed è qui che l’AI può venire in aiuto. Per Medici e Biologi è normale dover esaminare ed interpretare dozzine di vetrini anche per un singolo caso di cancro, alla ricerca di indizi che puntano a una diagnosi di cancro, si pensi che ci possono essere più di 60 vetrini per un singolo caso di cancro al seno e tra questi, solitamente, solo una piccola quantità contiene risultati importanti.

L’AI può aiutare i patologi a diventare più produttivi accelerando e migliorando il loro flusso di lavoro mentre esaminano queste enormi quantità di dati. L’AI è capace infatti di fornire ai patologi gli strumenti per analizzare le immagini, procurare informazioni sulle casistiche precedenti, aiutare a diagnosticare più rapidamente individuando le anomalie presente sui vetrini.

L’AI-Refert-Assistant è una “tecnolologia” che applica l’AI alla patologia per aumentare l’accuratezza diagnostica e fornire migliori risultati per il paziente. Per migliorare la diagnosi del cancro l’AI-Refert-Assistant può accedere a milioni di diapositive di patologia, fornendo il volume di dati necessari per addestrare e sviluppare algoritmi AI all’avanguardia.

I Supercomputer che usano l’AI-Refert-Assistant possono diventare un importante strumento di ricerca per molti medici e biologi. Per dare un senso all’enorme numero di dati aquisiti, l’AI-Refert-Assistant utilizza un supercomputer AI che ha una potenza di calcolo di oltre 30 Teraflop, adeguati per sviluppare un modello clinico della patologia e, in questo modo, capace di colmare il divario tra ricerca e contesto clinico, tutto a beneficio dei futuri pazienti.

Esaminiamo un esempio concreto di come la nostra tecnologia lavora per addestrare reti neurali su un nuovo set di dati per rilevare il cancro alla prostata. Il set di dati consisteva di 12160 diapositive, due ordini di grandezza più grandi dei precedenti set di dati in patologia. I ricercatori hanno raggiunto una notevole precisione su un set di prova costituito da 1824 diapositive del mondo reale senza alcuna annotazione manuale delle immagini.

Riducendo al minimo il tempo impiegato dai patologi per elaborare i dati, l’AI può aiutarli a focalizzare il loro prezioso tempo sull’analisi, questo è particolarmente importante data la scarsità di patologi.

L’AI è in grado di fornire un grande impulso alla patologia computazionale, consentendo l’analisi quantitativa dello studio delle strutture viste al microscopio e alla biologia cellulare. Questo progresso è reso possibile grazie alla combinazione di nuove analisi dell’immagine, dalla visione artificiale e dalle tecniche di apprendimento automatico.

Con l’aiuto della tecnologia GPU e FPGA, l’AI-Refert-Assistant è in grado di addestrare reti neurali profonde, usando decine di migliaia di immagini, ciascuna formata da diversi giga di pixel. Il risultato è un’intelligenza artificiale capace di fornire al patologo un aiuto a livello clinico. La nostra visione è quella di aiutare i patologi a migliorare l’efficienza del loro lavoro, i ricercatori a generare nuove conoscenze e i medici a migliorare l’assistenza ai pazienti.