Noticia La inteligencia artificial de Nvidia: del coche autónomo a salvar vidas en los hospitales

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La misma tecnología que usan los coches autónomos se usa para mejorar el diagnóstico médico y abaratar las pruebas radiológicas.


La inteligencia artificial está desplegando sus encanto por más sectores que los coches autónomos, sectores incluso mucho más importantes que el reconocimiento de objetos en la carretera. Y estamos hablando de reconocimiento de órganos humanos, unos de los campos en los que tanto Intel como Nvidia están poniendo toda la carne el asador.

Y es que la nueva tecnología, fruto del acuerdo entre ambas compañías, va a permitir a los hospitales abaratar enormemente los costes de radiología permitiendo escaneos médicos a razón de un dólar por imagen, un precio irrisorio comparado con los costes que existen a día de hoy a la hora de aplicar técnicas radiológicas, puesto que el coste a día de hoy por radiografía, dependiendo de la zona del cuerpo, es de entre 160 y 250 dólares.


Ahora es GE Healthcare, una de las compañías más importantes en el desarrollo y fabricación de material diagnóstico para hospitales de todo el mundo, la que va a integrar esta tecnología de Intel y Nvidia en sus nuevas máquinas y actualizará, además, 500,000 de sus dispositivos médicos en todo el mundo para incluir tecnología de Nvidia IA.

La inclusión de esta tecnología permitirá mejores resultados clínicos en la detección de lesiones hepáticas y la caracterización de lesiones renales debido a su velocidad. Además, La inclusión de Nvidia IA también permite a los dispositivos avanzados de imagenología por ultrasonidos proporcionar visualización y cuantificación de datos mucho más preciso y más de forma más económica que las soluciones actuales.

"Las GPU de NVIDIA aceleran la reconstrucción y visualización del flujo sanguíneo y mejoran las imágenes 2D y 4D para implementaciones intervencionales"


Además, esta tecnología permitirá con el tiempo y con la agregación de datos mejoras en los tiempos y en los diagnósticos, por lo que no solo se trata de mejorar a día de hoy la tecnología de diagnósticos, si no convertirla en una cuestión transparente que ayude a salvar vidas hoy a la vez que, recíprocamente, lo haga en el futuro.

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