A NVIDIA está colaborando com organizações clínicas na Europa para levar a AI ao local de atendimento, reforçando mapas assistenciais com ganhos de eficiência e novas dimensões de dados que podem ser incluídos nos processos de tomada de decisões médicas.
O University Hospital Essen, no noroeste da Alemanha, é uma dessas organizações que leva o machine learning dos bits para o leito hospitalar, usando a tecnologia da NVIDIA e a AI para construir os hospitais inteligentes do futuro.
Jens Kleesiek e Felix Nensa, professores da Faculdade de Medicina da Universidade de Duisburg-Essen, fazem parte de uma equipe de quatro pessoas que lidera os grupos de pesquisa que estabeleceram o Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM). A tecnologia desenvolvida pelo IKIM é integrada à infraestrutura de TI do University Hospital Essen.
O IKIM possui um laboratório de anotação de dados, supervisionado por uma equipe de radiologistas certificados que acelera a rotulagem de estruturas anatômicas em diagnósticos por imagens usando o MONAI, um framework baseado em PyTorch de código aberto para criação, treinamento, rotulagem e implantação de modelos de AI para imagens da área da saúde.
O MONAI foi criado pela NVIDIA em colaboração com mais de uma dúzia das principais organizações clínicas e de pesquisa, incluindo a King’s College London.
Os pesquisadores do IKIM também usam o aprendizado autossupervisionado para pré-treinar modelos de AI que geram rótulos de alta qualidade para tomografias, ressonâncias magnéticas e muito mais.
Além disso, a equipe do IKIM desenvolveu uma plataforma de informações para hospitais inteligentes (SHIP – Smart Hospital Information Platform), um mecanismo de implantação e plataforma de integração de dados centrais da área da saúde baseada em AI. A plataforma é usada por pesquisadores e médicos para realizar análises em tempo real da quantidade de dados em hospitais universitários, incluindo diagnósticos por imagens, relatórios de radiologia, anotações clínicas e entrevistas com pacientes.
O SHIP pode, por exemplo, sinalizar uma anormalidade em um relatório de radiologia e avisar os médicos por meio de notificações por push em tempo real, possibilitando diagnósticos e tratamentos mais rápidos para os pacientes. A AI também pode identificar associações orientadas por dados entre métricas da área da saúde, como traços genéticos e resultados de pacientes.
“Queremos resolver problemas do mundo real e trazer as soluções diretamente para as clínicas”, disse Kleesiek. “O framework SHIP é capaz de fornecer algoritmos de deep learning que analisam dados diretamente para os médicos que estão no local de atendimento.”
Além disso, o aumento da eficiência do workflow, possibilitado pela AI, significa maior sustentabilidade nos hospitais.
Tornando os Hospitais Mais Inteligentes
Nensa conta que seu hospital atualmente tem cerca de 500 sistemas de TI, incluindo os de informações hospitalares, laboratórios e radiologia. Cada um consiste em informações críticas de pacientes correlacionadas, porém, dados de sistemas diferentes podem ser difíceis de conectar ou extrair informações baseadas em machine learning.
O SHIP conecta os dados de todos esses sistemas ao traduzi-los automaticamente em um padrão de descrição chamado de recursos rápidos de interoperabilidade de assistência médica (FHIR – Fast Healthcare Interoperability Resources), que é comumente usado na medicina para trocar registros eletrônicos de saúde. Atualmente, o SHIP abrange mais de 1,2 bilhão de FHIR.
Depois de convertidas para FHIR, as informações podem ser facilmente acessadas por cientistas de dados, pesquisadores e médicos para treinamento e análise de AI em tempo real baseados em GPUs NVIDIA e sistemas DGX A100. Isso possibilita que trabalhos demorados, como volumetria hepática antes de transplante de fígado de doador vivo ou estimativa da idade óssea em crianças, sejam realizados de forma totalmente automática em segundo plano, em vez de exigir meia hora de trabalho manual de um radiologista.
“Quanto mais inteligência artificial estiver em funcionamento em um hospital, mais os pacientes poderão aproveitar a inteligência humana”, disse Nensa. “À medida que a AI libera a equipe médica e de enfermagem de tarefas repetitivas, como recuperação e anotação de dados, os médicos podem se concentrar no que realmente querem fazer, que é estar presente para cuidar dos seus pacientes.”
Os sistemas NVIDIA DGX A100 impulsionam o treinamento e a inferência de AI do IKIM. O Servidor de Inferência NVIDIA Triton possibilita o fornecimento simultâneo rápido e dimensionável de modelos de AI dentro da clínica.
A equipe do IKIM também usa o NVIDIA FLARE, uma plataforma de código aberto para aprendizagem federada, que permite que os cientistas de dados desenvolvam modelos de AI generalizáveis e robustos, mantendo a privacidade dos pacientes.
Mais Inteligente Significa Mais Sustentável
Além de reduzir a carga de trabalho dos médicos e aumentar o tempo de atendimento ao paciente, a AI nos hospitais impulsiona os esforços de sustentabilidade.
Como um centro médico altamente especializado, o University Hospital Essen precisa estar disponível durante todo o ano para tratamentos confiáveis aos pacientes, com tempo de operação de 24 horas. Dessa forma, a medicina de ponta orientada ao paciente é tradicionalmente associada a um alto consumo de energia.
O SHIP ajuda os hospitais a aumentar a eficiência, automatizando tarefas e otimizando processos para reduzir o atrito no workflow, o que economiza energia. De acordo com Kleesiek, o IKIM reutiliza a energia emitida pelas GPUs no data center, o que também ajuda a tornar o University Hospital Essen mais sustentável.
“A NVIDIA está fornecendo todas as camadas para aproveitarmos ao máximo a tecnologia, desde software e hardware até treinamentos liderados por engenheiros especializados”, disse Nensa.
Em abril, especialistas da NVIDIA realizaram um workshop no IKIM, com palestras e treinamentos práticos sobre deep learning acelerado por GPU, ciência de dados e AI na medicina. O workshop levou o IKIM a iniciar mais projetos usando a AI para medicina, incluindo uma contribuição de pesquisa para o MONAI.
Além disso, o IKIM está desenvolvendo uma tecnologia SmartWard para oferecer uma experiência de ponta a ponta com tecnologia fornecida por AI aos pacientes em hospitais, desde robôs de serviço em salas de espera até relatórios automatizados de liberação de pacientes.
Para o projeto SmartWard, a equipe do IKIM está considerando integrar a plataforma NVIDIA Clara Holoscan para dispositivos médicos de computação de AI.
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Imagem em destaque cortesia da Universidade de Duisburg-Essen.