Microsoft colabora con sistemas médicos académicos líderes para avanzar en la IA en imágenes médicas

La imagen médica es un componente crítico de la atención sanitaria, con los sistemas de salud gastando aproximadamente 65 mil millones de dólares anuales solo en imágenes, y alrededor del 80 % de todas las visitas a hospitales y sistemas de salud involucran al menos un examen de imagen relacionado con más de 23,000 condiciones. Debido a los desafíos actuales, como el agotamiento de los médicos y la escasez de personal, las organizaciones de atención médica recurren cada vez más a la inteligencia artificial (IA) generativa para aliviar las cargas de trabajo, mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y mejorar la precisión y coherencia del análisis de imágenes médicas en la prestación de atención, el reclutamiento de ensayos clínicos y y descubrimiento de fármacos. Además, la IA generativa en radiología podría mejorar la experiencia de los pacientes al reducir los tiempos de espera para obtener los resultados de las imágenes, ampliando así el acceso a la atención y mejorando la calidad de la misma. Ahora, nuevas colaboraciones están preparadas para impulsar el desarrollo de aplicaciones copiloto de imágenes médicas que enriquecerán la experiencia de los radiólogos y conducirán a mejores resultados para los pacientes.

Microsoft Corp. (Redmond, WA, EUA) ha establecido colaboraciones con los principales sistemas médicos académicos de Mass General Brigham (Boston, MA, EUA) y la Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin (Madison, WI, EUA) junto con sus sistema de salud asociado, UW Health (Madison, WI, EUA). Estas asociaciones tienen como objetivo abordar los principales desafíos de la radiología y promover el avance de la IA en imágenes médicas para mejorar la eficiencia de los clínicos y respaldar resultados de salud superiores. Estas colaboraciones se centrarán en el desarrollo de modelos básicos de IA multimodal de alto rendimiento, aprovechando la plataforma segura de IA de Microsoft Azure y basándose en el conjunto de aplicaciones de radiología de Nuance (una empresa de Microsoft) para ofrecer una variedad de aplicaciones de copiloto de imágenes médicas de alto valor.

Al utilizar modelos básicos de imágenes médicas enriquecidos con datos multimodales apropiados, Microsoft y sus socios planean investigar cómo los algoritmos y aplicaciones avanzados pueden ayudar a los radiólogos y otros médicos a interpretar imágenes médicas, facilitando la generación de informes, la clasificación de enfermedades y el análisis de datos estructurados. Microsoft tiene un compromiso de larga data con la exploración de modelos básicos avanzados de alto rendimiento y experiencias de copiloto para mejorar las capacidades globales. Además, Microsoft ha estado a la vanguardia en la investigación de imágenes médicas y en el procesamiento de lenguaje natural biomédico, colaborando con expertos médicos para hacer que la IA sea más accesible y capacitar a investigadores, hospitales, organizaciones de ciencias biológicas y proveedores de atención médica para desarrollar modelos y sistemas innovadores.

A través de estos esfuerzos de colaboración, los investigadores y médicos de Mass General Brigham, la Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin y UW Health trabajarán junto con Microsoft para ampliar los límites de los modelos básicos multimodales de última generación. Se centrarán en desarrollar, probar y validar tecnologías de vanguardia, integrando aplicaciones del mundo real en flujos de trabajo clínicos, incluso a través de la plataforma de informes de radiología PowerScribe de Nuance, ampliamente utilizada por radiólogos de EUA, y Nuance Precision Imaging Network, que facilita la automatización y Uso escalable de modelos de IA de imágenes médicas de terceros en diversas modalidades y especialidades.

“La IA generativa tiene un potencial transformador para superar las barreras tradicionales en el desarrollo de productos de IA y acelerar el impacto de estas tecnologías en la atención clínica. Como líderes en el cuidado de la salud, necesitamos desarrollar y evaluar estas herramientas de manera cuidadosa y responsable para garantizar que la atención de alta calidad no se vea comprometida”, dijo Keith J. Dreyer, DO, Ph.D., director de ciencia de datos y director de imágenes de Mass General Brigham y líder del negocio de IA de Mass General Brigham. “Los modelos de base ajustados a los vastos activos de datos longitudinales multimodales del Mass General Brigham pueden permitir un ciclo de desarrollo más corto de software basado en IA/ML como dispositivo médico y otras aplicaciones clínicas, por ejemplo, para automatizar la segmentación de órganos y anomalías en medicina. imágenes y aumentar la eficiencia y consistencia de los radiólogos”.

"Nuestras instituciones tienen la reputación de adoptar innovaciones técnicas como oportunidades para liderar la transformación de nuestro campo con nuevos descubrimientos científicos y mejoras en la atención clínica", dijo Scott Reeder, MD, Ph.D., presidente del Departamento de Radiología de la Escuela de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin y radiólogo en UW Health. “Estamos entusiasmados de colaborar con Microsoft en el desarrollo, la validación y la investigación clínica detallada de la IA generativa en el espacio de las imágenes médicas. Nuestro objetivo es cerrar la brecha dentro de las imágenes médicas, desde la innovación hasta la atención al paciente, de manera que mejoren los resultados y hagan que la atención innovadora sea más accesible”.

“Nos enorgullece anunciar nuestras colaboraciones ampliadas con instituciones líderes como Mass General Brigham y la Universidad de Wisconisn. Junto con otros socios de la industria, nuestros esfuerzos conjuntos tienen como objetivo aprovechar el poder de los modelos básicos de imágenes para mejorar las experiencias y la eficiencia del flujo de trabajo en todo el ecosistema de radiología de una manera confiable, transparente y segura”, afirmó Peter Durlach, vicepresidente corporativo de Microsoft Health. y Life Sciences. "Juntos, no sólo estamos avanzando en el campo de las imágenes médicas, sino que también ayudamos a brindar una atención al paciente más accesible y de mejor calidad en un entorno con recursos muy limitados".