L’IA per la cura della tubercolosi, Cambridge Consultants e NetApp

Sia che si utilizzi l'IA per l’imaging medico o il sequenziamento, il successo dipende dall'accesso a grandi quantità di dati.

Ambienti edge pronti a diventare più disruptive del cloud. Lo dice NetApp

BacillAi, usa l’IA e hardware low cost per il trattamento della tubercolosi, è l’ultimo nato di Cambridge Consultants e si basa su NetApp ONTAP AI.

Il mercato dell’applicazione dell’intelligenza artificiale in campo medico sta crescendo rapidamente. Con una crescita annua composta del 40%, si prevede che raggiungerà i 6,6 miliardi di dollari entro il 2021 e i 13 miliardi di dollari entro il 2025. Poiché l’adozione dell’IA si sta diffondendo in tutto il settore sanitario, le organizzazioni devono essere pronte ad affrontare una crescita esponenziale dei dati.

Sia che si utilizzi l’IA per l’imaging medico o il sequenziamento genomico, il successo dell’IA dipende interamente dall’accesso alle grandi quantità di dati. Questi possono essere utilizzate per identificare modelli, sviluppare intuizioni predittive e abilitare sistemi autonomi sempre più accurati. Tuttavia, questi dati possono essere ovunque, sono intrinsecamente dinamici e spesso si presentano in forme multiple. I silos di dati e la complessità della tecnologia sono le due maggiori sfide per il trasferimento dei progetti di IA alla fase di produzione.

L’IA per la cura della tubercolosi

La tubercolosi viene controllata prelevando un campione di espettorato e contando manualmente le cellule al microscopio. Nei Paesi con scarse risorse è molto difficile, in particolare dove c’è poco personale qualificato che si trova a lavorare in condizioni difficili. I medici possono avere bisogno di riguardare dieci pazienti al giorno, mentre per ogni paziente possono avere bisogno di contare centinaia di cellule attraverso un microscopio. Questo comporta un affaticamento degli occhi per i medici, oltre che risultati che arrivano con ritardo e che sono di scarsa qualità per la diagnosi dei pazienti.

BacilAi è un sistema end-to-end che utilizza uno smartphone per catturare immagini da un normale microscopio da laboratorio. Il sistema analizza le immagini del campione di espettorato utilizzando un algoritmo di deep learning. Ciò consente di identificare, contare e classificare le cellule della tubercolosi, al fine di determinare lo stato di malattia del paziente. I risultati del test vengono restituiti al medico attraverso un’applicazione dedicata. Avere un sistema automatizzato alimentato dall’IA per contare le cellule e classificare la progressione del trattamento offre vari vantaggi. Tra questi, una maggiore precisione, una maggiore produttività e la digitalizzazione automatica dei risultati.

L’IA per la cura della tubercolosi

Cambridge Consultants applica il deep learning a una vasta gamma di applicazioni utilizzate dalle aziende più ambiziose del mondo. Tra i vari campi in cui queste soluzioni vengono applicate, c’è il rilevamento di anomalie nelle reti di telecomunicazione, la guida autonoma, la diagnosi e il monitoraggio medico.

Interamente costruito su ONTAP AI, l’ultima innovazione di Cambridge Consultants è un esempio di come NetApp aiuti a personalizzare il proprio data fabric. Con queste soluzioni è possibile attingere con sicurezza a fonti di dati sempre più consistenti. Il tutto con grande scalabilità e prestazioni praticamente illimitate, senza interruzioni. NetApp offre una potente piattaforma dati unificata per alimentare, addestrare e gestire applicazioni di IA, machine learning e deep learning.