ACR expande un programa piloto enfocado en la IA y la radiología

El Colegio Americano de Radiología (ACR, Reston, VA, EE.UU.) pone a disposición el ACR IA-LAB como un servicio, que proporciona un marco neutral para el proveedor con el fin de facilitar el desarrollo, el modelado y la validación de las herramientas de IA. Basado en la arquitectura de referencia, el ACR IA-LAB recientemente anunciado, este piloto representa un hito importante en el esfuerzo por permitir que las instituciones desarrollen algoritmos de alta calidad que aborden las necesidades clínicas locales, algunas de las cuales se pueden poner a disposición comercialmente. Además de las siete instituciones, hay dos contribuyentes importantes de tecnología; NVIDIA proporciona software e infraestructura avanzada, y Nuance proporciona integración de última milla al radiólogo participante.

El piloto, que originalmente incluía el Hospital General de Massachusetts y la Universidad Estatal de Ohio, ahora también incluye el Hospital y Centro Médico Lahey, la Universidad Emory, la Universidad de Washington, la Universidad de California en San Francisco y el Hospital Brigham y de Mujeres. NVIDIA proporcionará sus juegos de herramientas de software NVIDIA Clara IA, sin costo para las instituciones, con el fin de realizar la creación de anotaciones, el aprendizaje por transferencia y la integración de los productos en desarrollo. Además, Nuance proporcionará la tecnología de última milla necesaria para integrar la IA para el radiólogo participante. Una vez que se complete la prueba piloto, se anticipa que la iniciativa se extenderá progresivamente a todas las instituciones interesadas en participar.

El intercambio de modelos de IA locales a partir de datos de imágenes entre instituciones para el ajuste fino-- mientras que la información del paciente permanece segura en el lugar de la institución de origen--no se había realizado previamente con éxito en radiología a esta escala. Esto se debe, en parte, a la variabilidad en la forma en que se crean las imágenes médicas, incluidos el equipo, el software y los protocolos utilizados. Los sitios piloto utilizarán el ACR IA-LAB para evaluar la IA desarrollada en otros lugares, modificando los algoritmos de investigación para mejorar el desempeño en función de las pruebas y evaluándolos en los datos locales del paciente. La creación de modelos de IA locales no requerirá que los usuarios de ACR IA-LAB tengan habilidades de programación. ACR IA-LAB permite a los usuarios ajustar y cambiar los modelos de IA sin tener que realizar cambios línea a línea en el código subyacente.

Una vez que se complete la prueba piloto, se anticipa que el consorcio se expandirá progresivamente a más instituciones y proveedores interesados en participar. Los algoritmos de investigación resultantes de este proyecto se someterán a una mayor evaluación y refinamiento por parte de los sitios en caso de que procuren su comercialización, incluida la obtención de aprobaciones o aprobaciones reglamentarias apropiadas, según corresponda.

“Hoy se marca un paso importante para acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial para la imagenología médica. Sabemos que los algoritmos pueden tener un desempeño inferior cuando se implementan en sitios donde no fueron capacitados. Ahora, los radiólogos en el programa piloto tendrán acceso a algoritmos de inteligencia artificial desarrollados fuera de sus instituciones para evaluar el desempeño de un modelo usando sus propios datos y, según sea necesario, volver a entrenar el algoritmo usando sus datos locales para mejorar su desempeño”, dijo Bibb Allen Jr. , MD, FACR, director médico del Instituto de Ciencias de Datos de la ACR (ACR DSI).

“La tecnología de IA entra en la siguiente fase en la que el software escribe software y se requiere menos experiencia en informática”, dijo Abdul Hamid Halabi, director de atención médica de NVIDIA. “Los radiólogos siempre han sido pioneros de la tecnología. Trabajando con ACR IA-LAB para llevar la capacidad de computación de IA de NVIDIA al lugar donde residen los radiólogos y sus datos, demostramos que las herramientas de IA en investigación pueden estar disponibles para cualquier institución de imagenología”.

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