Con base en GPUs aceleradas buscan mejorar detección de enfermedades cardiacas.
Una de las razones por las que las enfermedades cardiacas son tan peligrosas es por el bajo nivel de detección que presenta en los pacientes que las padecen, situación que la empresa HeartFlow buscará aminorar con su proyecto de deep learning (aprendizaje profundo).
La firma de tecnología médica personalizada con sede en los Estados Unidos ha incorporado unidades de procesamiento gráfico aceleradas a su programa alternativo de diagnóstico en el que combina equipos estándares de tomografías computarizadas con dinámicas de fluido complejas y algoritmos de deep learning.
Con base en GPUs aceleradas de NVIDIA, la compañía adaptó el proceso de deep learning al análisis de los vasos sanguíneos, analizando datos médicos para crear un modelo tridimensional del corazón y las arterias coronarias de los pacientes para entender de mejor manera la información de la tomografía computarizada.
Leo Grady, vicepresidente senior de ingeniería para HeartFlow, explicó que cuando los pacientes llegan a la sala de emergencias con la sospecha de una enfermedad coronaria, necesitan un diagnóstico rápido, por lo que el mapa 3D del corazón que genera el proceso de la firma es una manera de proveer a los doctores bloques y flujos de sangre rápida y acertada.
La precisión del modelo está vigilada por un conjunto de profesionales entrenados que hacen cualquier cambio necesario para asegurar la máxima exactitud con base en los datos obtenidos, mismos que además permiten a los algoritmos aprender y mejorar, de modo que mientras más imágenes se adecuen, mejores respuestas proveerá.
De acuerdo con la empresa, el proceso permitirá a los médicos proveer tratamiento apropiado para cada paciente y, potencialmente, mejorar su calidad de vida en gran medida reduciendo la necesidad de uso de angiogramas hasta en un 60 por ciento de los casos, lo que además reduciría el costo del diagnóstico y cuidado en un 25 por ciento.
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