Un hospital estándar genera cada año 50 petabytes de datos
50 petabytes es más del doble de los datos que procesa Google en un día (20 petabytes).
27/11/2017
GE Healthcare y NVIDIA han anunciado durante el Congreso de la Sociedad Norteamericana de radiología (RSNA) en Chicago que ampliarán su colaboración de 10 años para aplicar la inteligencia artificial (IA) a los más de 500,000 equipos de imagen de GE Healthcare en todo el mundo y acelerar la velocidad ...
GE Healthcare y NVIDIA han anunciado durante el Congreso de la Sociedad Norteamericana de radiología (RSNA) en Chicago que ampliarán su colaboración de 10 años para aplicar la inteligencia artificial (IA) a los más de 500,000 equipos de imagen de GE Healthcare en todo el mundo y acelerar la velocidad a la que se pueden procesar los datos en el ámbito de la atención médica.
Según los datos que manejan ambas compañías un hospital medio genera anualmente 50 petabytes de datos a partir de imágenes médicas, cuadros clínicos y sensores, así como datos operativos y financieros. Esta cifra supone más del doble de los datos de los que procesa Google en un día (20 petabytes, según datos de 2008).
Sin embargo, menos del 3 por ciento de esa información es procesada, etiquetada o analizada. GE Healthcare y NVIDIA emplearán esta información combinando potentes aplicaciones creadas en colaboración centros hospitalarios de referencia, utilizando equipos médicos de primera línea y Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) de alta velocidad.
Los avances anunciados en el Congreso de la RSNA se centran en aplicaciones en la tomografía computarizada (TC) y en los ultrasonidos (ecografía). En el primer apartado, ambas compañías han anunciado la incorporación de la Plataforma de Computación de Inteligencia Artificial (IA) de NVIDIA en equipos de tomografía computarizada, que permitirá poder procesar las imágenes el doble de rápido que sus predecesoras. Se prevé que este sistema, aprobado por la FDA, pueda proporcionar mejores resultados clínicos en la detección de lesiones hepáticas y la caracterización de lesiones renales debido a su velocidad, reduciendo potencialmente la necesidad de seguimientos innecesarios.
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