Se ha establecido una iniciativa entre el mayor proveedor de servicios de radiología de los EUA, un instituto de tecnología de los Estados Unidos y una facultad de medicina líder con el fin de desarrollar un motor de rayos X con Inteligencia Artificial (IA), que puede hacer una pre-lectura de los exámenes digitales de rayos X y encontrar posibles lesiones y enfermedades.

 

El equipo de investigación planea integrar el sistema en la tecnología de enrutamiento de exámenes del proveedor, basada en la nube, y aplicar un algoritmo de IA a todas las imágenes de rayos X, antes de que sean entregadas a un radiólogo. El sistema utilizará el aprendizaje de máquinas para mejorar continuamente los resultados. El sistema utilizará la base de datos de imágenes del proveedor, en la nube, que cuenta con 7 mil millones de imágenes.

 

La iniciativa Singularidad en Salud (Singularity Healthcare) será lanzado en el segundo trimestre de 2016 por Imaging Advantage (IA; Santa Mónica, California, EUA), e incluye a investigadores líderes del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT; Boston, MA, EUA) y la Facultad de Medicina de Harvard/Hospital General de Massachusetts (HMS/MGH; Boston, MA, EUA). Más de 500 radiólogos y 450 instalaciones en los EUA y en todo el mundo, están conectados a la nube de Imaging Advantage.

 

Los exámenes de rayos X siguen representando el 50% de las pruebas de radiología en medicina, en los EUA, y esto las convierte en un factor limitante significativo en los servicios de urgencias de los hospitales. La iniciativa Singularidad tiene como objetivo hacer que el flujo de trabajo de los pacientes, sea más eficiente y que se puedan mejorar los tratamientos.

 

SP Kothari, PhD, de la Facultad de Administración MIT Sloan, dijo: “Tenemos un gran número de oportunidades para la investigación y la innovación en el MIT, pero estábamos particularmente intrigados por la audaz iniciativa propuesta por Imaging Advantage. Dado el método de plataforma de IA para la prestación de asistencia sanitaria a escala nacional y el conjunto de datos significativo de imágenes, y la contribución del Dr. Saini del MGH, una de las principales instituciones de enseñanza global de radiología y de investigación, el proyecto no sólo es posible, sino que también tiene el potencial para tocar a casi todas las personas en el mundo. Esta es la forma en que pensamos que la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo deben ser desarrollados y desplegados. Teniendo en cuenta los avances en el campo de la inteligencia artificial que han tenido lugar en el MIT y en otros lugares, y la escala de Imaging Advantage, no sólo somos optimistas acerca de un resultado exitoso, sino que esperamos que sea realizado con un cronograma acelerado”.

 

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