lundi, 24 juin 2024

Les soins de santé peuvent-ils montrer la voie à suivre pour faire évoluer l’IA ?

La mise à l’échelle de l’intelligence artificielle (IA) est difficile sur tous les marchés. Et les soins de santé se classent parmi les plus difficiles, en raison d’applications très complexes, de réseaux étendus de parties prenantes, de licences et de réglementations rigides, de la confidentialité et de la sécurité des informations et de la nature mortelle de l’industrie.

« Si vous avez mal prévu un niveau de stock parce que votre IA ne fonctionne pas, ce n’est pas fantastique, mais vous récupérerez », déclare Peter Durlach, vice-président exécutif et directeur technique de Subtlety Communications, une entreprise d’IA conversationnelle spécialisée dans les soins de santé. « Si votre IA scientifique dérape, comme passer à côté d’une tache cancéreuse sur une radiographie, cela peut avoir des conséquences plus graves. »

Même avec la détermination actuelle de nombreuses entreprises à financer les efforts d’IA, beaucoup des entreprises de soins de santé ne disposent pas du personnel qualifié, du savoir-faire technique et de la bande passante nécessaires pour diffuser et intégrer l’IA dans les flux de travail scientifiques. En vérité, il est bien inférieur à la moyenne d’environ 54 % pour toutes les industries intégrées.

Malgré les problèmes, l’apprentissage par les fabricants (ML) et d’autres types d’IA ont eu un impact sur un large éventail de domaines scientifiques et cas d’utilisation dans les hôpitaux, les centres de R&D, les laboratoires et le diagnostic. En particulier, l’apprentissage en profondeur et la vision du système informatique ont contribué à améliorer la précision, à accélérer l’interprétation et à réduire les répétitions pour les radiologues pour les radiologies, la tomodensitométrie, l’IRM, l’échographie 3D et d’autres images. Avec les pénuries internationales de radiologues et de médecins qui se profilent, l’assistance par l’IA pourrait changer la donne.

Après un développement lent qui a mis en déroute presque tous les secteurs, de nombreux experts prévoient que l’IA dans le domaine de la santé se développera en 2023 et au-delà. Le marché mondial devrait dépasser les 187 milliards de dollars d’ici 2030, reflétant une demande en croissance rapide.

Pour bénéficier des investissements financiers, les entreprises et les fournisseurs de l’industrie doivent relever un certain nombre de défis techniques pour l’adoption de l’IA clinique. Principal d’entre eux : Absence de plates-formes standardisées et spécifiques aux soins de santé et d’environnements de développement et d’exécution intégrés (IDE et RTE).

En outre, les installations existantes ne disposent généralement pas des fonctionnalités, des flux de travail et de la gouvernance nécessaires pour produire, vérifier, publier, suivre et mettre à l’échelle rapidement. Cela rend difficile l’augmentation de la capacité pendant une clinique du matin, puis la réduction pendant la nuit lorsque la demande est plus faible. Ou pour étendre rapidement la diffusion de systèmes et de conceptions d’IA dans toutes les organisations.

Pourtant, indépendamment (et peut-être depuis) ​​de ces défis, certaines des approches les plus innovantes et les plus efficaces d’aujourd’hui pour faire passer l’IA en production proviennent du secteur de la santé.

Vous trouverez ci-dessous des conversations que VB a eues séparément avec deux leaders internationaux au sujet d’approches de pointe basées sur le cloud qui pourraient offrir des plans pour d’autres industries aux prises avec l’automatisation de la mise à l’échelle. 1

. Nuance :                                                                            » créer des conceptions d’IA, déclare Durlach. Cependant, la difficulté de déployer et de mettre à l’échelle des conceptions et des applications d’IA dans des conceptions de flux de travail de soins de santé continue de représenter un formidable défi.

« Environ 95 % de toutes les conceptions développées en interne ou par des fournisseurs industriels ne sont jamais publiées, car il est impossible de les intégrer dans le flux de travail scientifique », a déclaré Durlach. « Si je parraine la construction d’un modèle juste pour moi, c’est un ensemble de défis pour le déployer dans ma propre entreprise. Si je suis un fournisseur industriel qui tente de se déployer dans plusieurs contextes, c’est un casse-tête à intégrer de l’extérieur. »

Rendre beaucoup plus facile pour les hôpitaux, les développeurs d’IA et autres de se débarrasser de ces défis est l’objectif d’une toute nouvelle collaboration entre Nuance, Nvidia et Microsoft. L’objectif est de rationaliser et d’accélérer la traduction de conceptions d’imagerie d’IA qualifiées en applications scientifiques déployables à grande échelle en combinant le réseau national d’imagerie Nuance Accuracy, une plate-forme cloud Azure alimentée par l’IA, et MONAI, une source ouverte et spécialisée dans le domaine. structure d’IA d’imagerie médicale cofondée et accélérée par Nvidia.

L’option actuelle s’appuie sur vingt ans de travail de Subtlety, basé à Burlington, dans le Massachusetts, pour déployer des applications d’IA à grande échelle. « Nous sommes une entreprise commerciale d’IA », explique Durlach. « S’il n’évolue pas, il n’a aucune valeur. » Dans ces points saillants de l’entretien, il explique la valeur d’un service d’avancement et de déploiement de l’IA et suggère ce qu’il faut rechercher chez un fournisseur de réseaux de distribution d’IA et d’installations cloud.

Sous-estimation de la complexité

« Les gens sous-estiment la complexité de fermer l’espace de l’avancement à la mise en œuvre jusqu’à l’endroit où les gens utilisent réellement l’application d’IA. Ils pensent, pas tellement. Les activités associées à la mise en œuvre une IA allant de la R&D à la mise en œuvre, en passant par le suivi et l’entretien après-vente. En sciences de la vie, on parle de faire passer un développement clinique du laboratoire au chevet du patient. C’est un problème comparable. »

Actions secrètes dans l’établissement et l’utilisation de l’IA pour l’imagerie médicale

La valeur du cloud spécialisé livraison et avancement basés sur l’IA

« Si je suis une entreprise de soins de santé, je souhaite utiliser l’IA pour obtenir des résultats très spécifiques. Je ne veux pas avoir besoin de construire quoi que ce soit. Je souhaite simplement déployer une application qui résout un problème métier particulier. La subtilité apporte des progrès de bout en bout, des installations de bas niveau et des outils d’IA jusqu’aux applications déployables particulières, de sorte que vous n’avez pas à assembler des pièces ou à développer quoi que ce soit par dessus.

« Le réseau Nuance Accuracy Imaging fonctionne sur Azure et est disponible dans plus de 12 000 centres reliés à travers le pays. Un système de santé ou un fournisseur commercial peut passer de l’avancement à l’exécution en un seul clic et être déjà intégré à 80 % des installations dans les systèmes d’établissements de santé américains aujourd’hui.

La toute nouvelle collaboration avec Nvidia apporte pour la première fois des structures d’avancement spécialisées en ML pour l’imagerie médicale dans les flux de travail de traduction scientifique, ce qui accélère réellement l’innovation et l’effet médical. Mass General Brigham est l’un des premiers grands centres médicaux à utiliser la toute nouvelle offre.Ils définissent un flux de travail spécial qui relie le développement de modèles d’imagerie médicale, le conditionnement d’applications, le déploiement et commentaires cliniques pour l’amélioration de la conception. »

Choisir un fournisseur d’installations cloud

« Lorsque Subtlety essayait de trouver le cloud et l’IA dans les soins de santé, l’un des Les premières choses que nous avons demandées étaient Qu’est-ce qu’ils vont finir avec l’information ? Les grandes entreprises du cloud sont toutes fantastiques. Si vous regardez attentivement, il y a de nombreuses questions sur ce qui va arriver à l’information. L’entreprise principale génère des revenus à partir d’informations de différentes manières. Une autre utilise généralement les données pour augmenter la pile et s’attaquer à ses partenaires et clients.

« Sur le plan technique, chaque entreprise de cloud a ses forces et ses points faibles. Si vous jetez un coup d’œil à l’étendue de la installations, Microsoft est essentiellement une société de plate-forme de développement qui fournit des outils et des ressources à des tiers pour créer des services. Ce n’est pas une entreprise de recherche. Ce n’est pas une pure entreprise d’installations ou une entreprise de vente au détail. Pour nous, ils ont tout un ensemble d’outils – Azure, Azure ML, un tas de modèles de gouvernance – et tous les environnements d’avancement autour de.NET, Visual Studio et toutes ces choses qui simplifient, et non sans importance, le développement et la publication d’éléments d’IA. Dès que vous exécutez, vous devez examiner attentivement l’évolutivité, la fiabilité et l’empreinte mondiale.

« Pour la sécurité des informations, la confidentialité personnelle et la commodité avec le modèle commercial, Microsoft s’est démarqué pour nous. C’étaient des différenciateurs majeurs.

« Subtlety a été racheté par Microsoft il y a environ 10 mois. Nous étions un client bien avant cela pour toutes ces raisons. Nous continuons à fonctionner et à construire sur Microsoft, à la fois sur site et dans Azure. , avec une grande variété d’installations GPU Nvidia pour une formation et une structure de conception améliorées. »

Concentrez-vous sur la valeur, pas sur l’innovation

« L’innovation en IA est aussi excellente que la valeur qu’elle crée. La valeur qu’il développe n’est liée qu’à l’impact qu’il génère. L’impact ne se produit que s’il est déployé et adopté par les utilisateurs. Des experts techniques examinent le flux de travail de bout en bout et les métriques.

« Ne vous perdez pas dans les mauvaises herbes technologiques. Ne vous contentez pas de jeter un coup d’œil à un ensemble d’outils ou à un outil d’annotation ou à une chose d’inférence. Au lieu de cela, demandez à W ? Devenir incroyablement étendu autour de cela et ne pas sous-évaluer et tomber amoureux de la construction du modèle. Cela n’a presque aucune valeur s’il ne se retrouve pas dans le flux de travail et ne génère pas d’effet. »

Résultat : tirer parti d’un réseau d’expédition d’entreprise établi et d’un écosystème cloud vous permet concentrez-vous sur l’établissement et le raffinement de modèles et d’applications d’IA qui offrent une valeur claire et contribuent à atteindre les objectifs organisationnels essentiels Lors de la sélection d’un fournisseur de services de réseau et de cloud, examinez attentivement 3 domaines essentiels : comment leurs conceptions commerciales affectent la confidentialité des informations personnelles, l’efficacité de leur IA environnement d’avancement et d’expédition, et leur capacité à évoluer rapidement aussi largement que vous le souhaitez.

2. Elekta : Collaborez pour « rêver plus grand » et accélérer le développement d’articles et d’IA

En 2017, Rui Lopes s’est rendu à une grande conférence de radiologie et a découvert une énorme modification. la majeure partie de la surface au sol, pratiquement la moitié de la convention commerciale était désormais consacrée à l’IA . Pour Lopes, la valeur possible de l’IA pour le diagnostic médical du cancer et pour le traitement du cancer était sans aucun doute claire.

« Pour les cliniciens, l’IA offre une chance d’investir plus de temps avec un patient, d’être plutôt centré sur les soins d’être simplement la personne dans la chambre noire qui regarde une radiographie et tente de découvrir s’il y a une maladie ou non », déclare Lopes, directeur de l’évaluation des nouvelles technologies pour Elekta, un innovateur international de gadgets de radiothérapie de précision. « Cependant, lorsque vous reconnaissez qu’un système informatique peut finalement faire mieux à l’échelle du pixel, le médecin commence à s’inquiéter, quelle est ma véritable valeur dans cette opération? »

Aujourd’hui, l’ouverture croissante des spécialistes de la santé du monde entier à poser cette question et à accueillir la possibilité de soins contre le cancer grâce à l’IA est due en grande partie à Elekta. Fondée en 1972 par un neurochirurgien suédois, l’entreprise s’est fait connaître dans le monde entier pour son Gamma Knife avancé utilisé en radiochirurgie non invasive pour les troubles cérébraux et le cancer, et plus récemment pour son gadget révolutionnaire Unity incorporant la MR et l’accélérateur linéaire.

Pendant une grande partie de la dernière décennie, Elekta a mis en place et commercialisé des systèmes alimentés par ML pour la radiologie et la radiothérapie. Récemment, la société basée à Stockholm a même développé un centre d’IA dédié à la radiothérapie à Amsterdam appelé le laboratoire POP-AART. La société se concentre sur l’utilisation de la puissance de l’IA pour fournir des traitements de radiothérapie plus innovants et individualisés qui peuvent être rapidement adaptés pour s’adapter à tout changement chez le patient pendant les traitements contre le cancer.

Au même moment, Elekta vient de publier son effort « Access 2025 » qui vise à augmenter l’accès à la radiothérapie de 20 % dans le monde, notamment dans les régions mal desservies. Elekta espère qu’en intégrant plus d’intelligence dans ses systèmes, elle pourra aider à surmonter les embouteillages courants liés aux traitements, tels que le manque de temps, d’équipement et d’opérateurs qualifiés, et, par conséquent, à réduire le stress des clients et du médecin.

Au cours du processus, Elekta a en fait découvert des leçons importantes sur l’IA et la mise à l’échelle, déclare Lopes, alors même que le savoir-faire et les pratiques commerciales continuent de progresser. Dans ces entretiens, Lopes partage son expérience et ses découvertes essentielles sur la migration vers des installations et des services cloud à la demande.

Recherché : partenariat et partage d’informations plus intelligents

« Nous sommes un entreprise mondiale, 4 700 travailleurs dans plus de 120 pays, avec des centres de R&D répartis dans plus d’une douzaine de centres locaux. Chaque centre peut avoir une priorité différente pour améliorer un article ou une ligne de service particulière. Ces groupes disparates font tous un travail formidable, mais traditionnellement ils chacun l’a fait dans un peu d’isolement.

« Alors que nous réfléchissions à la manière d’augmenter la vitesse de nos innovations en matière d’IA, nous avons reconnu qu’une installation de données évolutive typique était essentielle pour accroître la coopération entre les groupes. Cela signifiait comprendre les pipelines d’informations et comment gérer les données dans un style sûr et dispersé. Nous devions également comprendre l’évolution et l’environnement fonctionnel des activités d’apprentissage automatique et d’IA, et comment les adapter. »

Serveurs sur site coûteux, « petites flaques d’informations »

« En tant qu’entreprise, nous nous sommes généralement basés sur la physique dans nos recherches en radiothérapie. Nos chercheurs en information et en recherche étaient tous très centrés sur le site pour la gestion de l’information et le calcul. Nous avons investi dans de gros serveurs grâce à d’importants achats de capitaux et avons effectué la préparation et le massage des informations et d’autres travaux sur ces appareils régionaux.

« L’IA a une soif vorace de données, mais en raison de problèmes de confidentialité, c’est un obstacle pour obtenir accès à de gros volumes de données médicales et de données sur les équipements médicaux nécessaires au développement de l’IA. Heureusement, nous avons de très bonnes et très précieuses relations de recherche avec des partenaires dans le monde entier, et nous utilisons diverses méthodes pour respecter et respecter des exigences strictes en matière de confidentialité. Cependant, ces étaient de petites flaques d’informations utilisées pour essayer de piloter des initiatives d’IA, ce qui n’est pas la formule idéale. quelques-unes de ces activités. Nous ne souhaitions pas la duplication de ce lac de données dans toute notre étude de recherche internationale dispersée. Cela suggérerait que les individus auraient différentes copies et diverses méthodes de traitement, d’accès et potentiellement même de sécurisation de ces informations, que nous souhaitions maintenir cohérentes dans toute l’entreprise. Sans oublier que nous dépenserions pour des installations de réplique sans aucun facteur. Ainsi, une très grande partie du puzzle de l’infrastructure d’IA pour nous était l’entreposage et la gestion des informations. nous avons plongé un nombre croissant de dans le ML et l’IA, nous avons évalué le passage du calcul sur site au calcul dans le cloud. Vous faites d’abord quelques estimations sommaires : où en êtes-vous au niveau régional ? Que payez-vous maintenant ? Quel type de GPU utilisez-vous ? Alors que vous commencez ce voyage, vous n’êtes pas sûr de ce que vous allez faire. Vous basez la décision sur votre capacité interne actuelle et sur ce qu’il en coûterait pour la dupliquer dans le cloud. Presque inévitablement, vous finissez par penser que le cloud est plus cher.

« Vous devez prendre du recul et changer votre point de vue sur le problème pour reconnaître que c’est juste plus cher si j’utilise [cloud] la méthode que j’utilise aujourd’hui avec ma capacité sur site. Si vous pensez plutôt sur les choses importantes que vous pouvez faire dans le cloud et que vous ne pouvez pas faire sur site, comme exécuter des expériences parallèles et plusieurs circonstances en même temps ou adapter la capacité du GPU, le calcul est différent. C’est vraiment un changement d’état d’esprit que vous devez faire.

« En pensant à la croissance, il devient évident que la migration vers des installations cloud peut être exceptionnellement avantageuse. Comme pour toute migration, vous avez une courbe de découverte pour devenir efficace et gérer correctement cette infrastructure. Nous avons peut-être oublié d’« éteindre les lumières » sur la capacité à plusieurs reprises. Vous apprenez également à automatiser une grande partie de la gestion. »

Aha minute : utilisez des partenaires avisés

« J’ai mentionné les défis liés à l’accès aux données médicales. Une autre partie de l’obstacle est que, souvent, les informations auxquelles vous devez accéder sont un mélange de types et de normes ou consistent en des formats propriétaires qui peuvent changer au fil du temps. Vous voulez que toutes les installations que vous construisez aient la flexibilité et les capacités de développement nécessaires pour s’adapter à cela.

« Lorsque nous avons regardé autour de nous, il n’y avait pas de produit prêt à l’emploi pour cela, ce qui était surprenant et une grande ‘aha minute’ pour nous. Nous avons rapidement reconnu que ce n’était pas une compétence de base pour nous– vous avez vraiment besoin de travailler avec des partenaires de confiance pour construire, styliser et évoluer au bon niveau.

« Nous avons eu la chance d’avoir une collaboration mondiale avec Microsoft, qui nous a vraiment aidés à comprendre comment créer au mieux une installation et stylisez-le pour une mise à l’échelle future. Celui qui nous permettrait de cataloguer les données en interne de la bonne manière, permettrait à nos scientifiques de parcourir et de choisir les informations dont ils avaient besoin pour établir des solutions basées sur l’IA – le tout d’une manière cohérente avec l’accès à la vitesse et à la latence que nous attendions, et la nature distribuée de nos groupes d’étude de recherche dans le monde entier et de nos politiques de sécurité. sur une tâche massive et enthousiaste, nous avons commencé petit. Nous avons poursuivi nos activités actuelles et notre méthode de travail avec les systèmes sur site et non évolutifs, en réservant un peu de capacité pour faire des expériences et des pilotes limités.

« La configuration d’un petit environnement Azure nous a également permis de produire du calcul virtuel et de faire une exécution redondante d’une expérience de plus petite taille et de demander ‘Quelle était cette expérience ?’ Cela impliquait d’obtenir de petits gains plus rapides et plus fréquents plutôt que de risquer de se lasser de grands projets sans avantages concrets à court terme. Ceux-ci, à leur tour, nous ont donné la confiance nécessaire pour déplacer un nombre croissant de nos activités d’IA vers le cloud.

« Avec COVID et tout le monde enfermé dans la maison, l’environnement Azure virtuel distribué était extrêmement utile avec un niveau de centre et de commodité que nous n’avions pas dans le passé. »

Apprendre de nouvelles façons et discipline

« Nous avons reconnu que nous avions besoin d’apprendre en tant qu’entreprise avant de vraiment nous plonger dans [l’IA basée sur le cloud]. En tirer des enseignements également, afin que des parties du groupe soient exposées, comprenne comment fonctionner dans l’environnement, comment utiliser et profiter correctement de la capacité de calcul virtuel. Il y a des inerties fonctionnelles et cognitives à conquérir. Les gens déclarent : « Voilà mon serveur. Ce sont mes données. Vous devez les amener à une toute nouvelle façon de faire les choses.

« Maintenant, nous restons dans un espace différent, où la chance est beaucoup plus grande. Vous pouvez rêver plus grand en termes d’échelle de l’expérience que vous voudrez peut-être faire. Vous pourriez être tenté d’essayer d’exécuter une découverte vraiment importante sur un énorme ensemble de données ou une conception plus complexe. Vous devez avoir un peu de discipline, vous promener avant de courir. »

Assistance souhaitée : créer de nouveaux produits, pas des modèles

« Au lieu de partir et d’embaucher un nombre considérable de professionnels de l’IA, de les envoyer là-dedans et d’attendre le meilleur, nous avons reconnu que nous avions besoin d’un mélange de des personnes ayant des connaissances dans le domaine de la physique et de la radiothérapie.

« Nous avons fait quelques expériences où nous avons généré de vrais passionnés d’IA. D’excellents individus, mais ils ont intérêt à établir la prochaine architecture de modèle formidable, alors que nous pensons plutôt à appliquer des architectures solides pour développer des éléments pour traiter les patients. Pour nous, l’application est plus cruciale que la nouveauté de la technologie. Au moins en attendant, nous pensons qu’il doit y avoir un développement organique, au lieu d’essayer de lancer une toute nouvelle entreprise ou un tout nouveau groupe d’étude de recherche sur le problème. C’est un défi; nous sommes toujours dans la procédure. »

L’IT comme partenaire et guide de confiance

« Je reste dans le département R&D, cependant nous nous connectons avec l’IT département de très près. Nous interagissons également très attentivement avec les ventes et le côté commercial. Notre responsable du cloud, Adam Moore, et moi-même avons un nombre croissant de conversations sur le partage des apprentissages entre les initiatives commerciales, consistant en la gestion de l’information et la méthode et le cloud. Ce sont des cheveux de l’ADN de l’entreprise qui vont être liés à mesure que nous avançons, qui resteront en phase.

« Si vous avez de la chance, l’informatique est un fil rouge qui peut vous aider à traverser tout cela. Ce n’est pas toujours le cas pour de nombreuses entreprises ou des départements informatiques entiers. Il y a un renforcement des compétences qui doit se produire au sein d’un organisation et un niveau de maturité au sein de l’informatique. Ils sont le sherpa de ce voyage qui, espérons-le, vous aidera à atteindre le sommet. Meilleur est le partenaire, meilleure est l’expérience.

Vers un traitement et un « ajustement » plus universels

« De plus en plus de centres et de médecins croient que (la radiologie assistée par IA) peut avoir un impact positif et leur permettre de se rapprocher de ce qui est essentiel – fournir les meilleurs soins individualisés aux patients, c’est plus que de simples soins à l’emporte-pièce, car ils n’ont pas le temps de faire quoi que ce soit.

« L’IA n’aide pas seulement à réduire le goulot d’étranglement de la productivité, mais avec ce que nous appelons l’ajustement. Même lorsque le client est sur la table, sur le point d’être traité, nous pouvons prendre des décisions cliniques et personnaliser dynamiquement les choses à la volée avec des algorithmes vraiment rapides. Il peut faire en sorte que ces procédures d’une heure ou d’une journée se déroulent en quelques minutes. C’est au-delà de la personnalisation, et c’est en fait intéressant. »

Conclusion : Concentrez-vous dès le début sur les canaux d’information et les installations. Commencez petit, avec des partenaires intelligents et une collaboration étroite entre l’informatique et les groupes établissant IA. Ne vous laissez pas distraire par les comparaisons de coûts « des pommes aux oranges » entre les environnements cloud et sur site. Élargissez plutôt votre vision pour inclure de nouvelles capacités telles que le traitement parallèle à la demande et le HPC. Et soyez prêt à conquérir patiemment l’inertie organisationnelle et développer de nouvelles compétences et mentalités envers le partage de données.

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