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NTT DATA introduce solución de diagnóstico de imágenes de IA

[19/10/2020] NTT DATA anunció una solución para ayudar a la industria de la salud a entrenar la inteligencia artificial (IA) para detectar COVID-19. "Esto permite acelerar la clasificación de la atención mediante IA para soporte de diagnóstico de imágenes. Esta solución es gratuita para los clientes de NTT DATA e investigadores registrados, aquellos que utilicen imágenes de tórax para ayudar a identificar a los pacientes asintomáticos y realizar un seguimiento de la progresión de la enfermedad, comentó Mary Edwards, presidenta de Servicios de Salud de NTT DATA.

El ejecutivo indicó que el Núcleo de Arquitectura Clínica Unificada (UCA, por sus siglas en inglés) de NTT DATA permite a los proveedores de todo el mundo contribuir con estudios COVID-19 anonimizados para promover la investigación y el desarrollo de tecnologías de diagnóstico de imágenes con el uso de IA. "Este esfuerzo de recopilación de datos es un paso importante para eliminar el sesgo en el entrenamiento de IA y la evaluación de algoritmos para aumentar la precisión, detectar anomalías de COVID-19 y comprender las propiedades patológicas.

Este repositorio de imágenes se basa en la oferta Advocate AI de UCA, agregó, una solución diseñada para acelerar el descubrimiento científico para desarrolladores y proveedores para que puedan evaluar la IA en todo tipo de imágenes clínicas. Los proveedores de atención médica se benefician de esta solución que reúne a usuarios registrados para la capacitación y evaluación de herramientas de inteligencia artificial a través de estudios de imágenes públicas curados de alta calidad y estudios anónimos con licencia.

"Este esfuerzo público en torno a la recopilación de datos y la IA es otra de nuestras soluciones que ayudan en la lucha contra COVID-19 y en la reducción de la presión sobre nuestro sistema de salud, que es una de las principales prioridades de NTT DATA. Al integrar la IA en el flujo de trabajo de imagenología, estamos disminuyendo la carga de compartir información y permitiendo que el apoyo a la decisión aumente la velocidad de los diagnósticos", anotó Edwards.

"Al integrar la IA en el flujo de trabajo de imágenes, estamos reduciendo la carga de compartir información y permitiendo el apoyo a las decisiones para aumentar la velocidad de los diagnósticos", finalizó.