Un equipo de investigadores de centros médicos y de investigación de renombre en los Estados Unidos está usando IA y aprendizaje federado impulsado por NVIDIA para mejorar la detección del cáncer. Están logrando avances significativos en la precisión y rapidez con la que los tumores pueden ser identificados y segmentados.
Colaboración de centros médicos y uso de IA para detección de cáncer
La colaboración entre diversas instituciones médicas es clave en este avance. Centros como Case Western, Mayo Clinic y Georgetown University, entre otros, están utilizando un enfoque de aprendizaje federado para entrenar modelos de inteligencia artificial especializados en la detección de tumores.
Este enfoque permite que múltiples organizaciones trabajen en conjunto, sin necesidad de intercambiar datos sensibles. Así, asegura el cumplimiento de las normativas de privacidad y la protección de la información del paciente.
A través de esta colaboración, se busca desarrollar modelos de IA más precisos y efectivos, capaces de analizar grandes cantidades de datos médicos para detectar cánceres de manera más eficiente.
Proyecto de detección de cáncer impulsado por NVIDIA
Este proyecto de detección de cáncer ha sido posible gracias al apoyo de NVIDIA, que ha proporcionado tanto hardware como software especializado. A través de su plataforma NVFlare, una herramienta de código abierto que garantiza seguridad y flexibilidad en la gestión de datos, los investigadores pueden entrenar sus modelos de IA en entornos seguros.
Además, se han distribuido GPUs NVIDIA RTX A5000 entre los distintos centros de investigación para mejorar la capacidad de procesamiento de las estaciones de trabajo locales. Esta infraestructura tecnológica ha permitido que el proyecto avance de manera eficiente, tanto en servidores locales como en la nube.
Funcionamiento del modelo de aprendizaje federado
El aprendizaje federado se basa en un modelo global que se distribuye a los servidores locales en cada una de las instituciones participantes. En lugar de compartir los datos, cada centro entrena una versión local del modelo utilizando su propio conjunto de datos. Luego, los resultados se envían de vuelta al modelo global, donde se agregan para mejorar la precisión.
Este proceso se repite varias veces hasta que las predicciones alcanzan un nivel de precisión óptimo. Al utilizar este enfoque, los investigadores mantienen la seguridad de los datos. También, optimizan la velocidad de entrenamiento y la precisión de los modelos.
Uso de IA asistida para mejorar la anotación de datos: Herramientas de NVIDIA
Uno de los aspectos más innovadores del proyecto es la utilización de la plataforma NVIDIA MONAI. Esta permite anotar datos médicos de manera más rápida y eficiente gracias a la asistencia de IA.
La anotación de imágenes médicas, esencial para entrenar los modelos de IA. Esto suele ser un proceso tedioso y propenso a variaciones debido a la falta de uniformidad entre los distintos centros de investigación.
Sin embargo, con herramientas como MONAI Label, que permiten crear aplicaciones personalizadas para la anotación automática, este proceso se acelera significativamente.
Publicación de resultados y aplicaciones futuras en la detección del cáncer
Una vez que el proyecto esté finalizado, los investigadores tienen la intención de compartir los resultados obtenidos, así como los datos anotados y el modelo preentrenado, con la comunidad médica.
Esto permitirá que otros profesionales del campo de la medicina utilicen estas herramientas y enfoques en sus propios proyectos de investigación. De este modo, fomentarán una adopción más amplia de la IA en la detección y tratamiento de enfermedades como el cáncer.
El objetivo a largo plazo es que estas tecnologías se conviertan en una parte integral del diagnóstico médico, permitiendo una detección más temprana y precisa, y mejorando los resultados para los pacientes.
El uso de IA y del aprendizaje federado impulsado por NVIDIA representa un avance significativo en la detección del cáncer. Al combinar la colaboración entre centros médicos de alto nivel con tecnologías de última generación, los investigadores están superando las barreras de la privacidad de los datos y optimizando el proceso de diagnóstico médico.
Vía NVIDIA
