In vista del Meeting annuale della Radiological Society of North America del 2018, Royal Philips ha annunciato l’introduzione di IntelliSpace Discovery 3.0, una piattaforma aperta e completa per consentire lo sviluppo e la diffusione di risorse di Intelligenza Artificiale in radiologia allo scopo di supportare i radiologi nella loro ricerca clinica e traslazionale.
Le soluzioni che sfruttano l’intelligenza artificiale sono potenzialmente in grado di migliorare l’assistenza ai pazienti e aumentare l’efficienza nell’erogazione dell’assistenza. Tuttavia, ci sono sfide quando si tratta di introdurre l’intelligenza artificiale nella pratica clinica sanitaria. I sistemi sanitari sono costantemente confrontati con domande su come raccogliere e preparare dati di alta qualità, quali metodi di formazione e convalida degli strumenti sono più appropriati e come distribuire l’intelligenza artificiale senza interruzioni. Philips combina l’intelligenza artificiale e altre tecnologie con la conoscenza del contesto clinico e operativo in cui vengono utilizzate – un approccio centrato sulle persone chiamato “intelligenza adattiva” – per sviluppare soluzioni integrate che si adattino alle esigenze degli operatori sanitari.
IntelliSpace Discovery è già una collaudata piattaforma di ricerca, utilizzata da più di 50 ospedali e istituzioni accademiche in tutto il mondo, per lo sviluppo di applicazioni di radiologia per il rendering, la segmentazione e la quantificazione. Ad esempio, viene utilizzato per la ricerca e la convalida clinica e successivamente gli strumenti / le applicazioni possono essere implementati nel flusso di lavoro di radiologia sul portale Philips IntelliSpace. Con l’introduzione di IntelliSpace Discovery 3.0, la piattaforma ora fornisce applicazioni di ricerca e strumenti per i radiologi per aggregare, normalizzare e rendere anonimi i dati, che possono essere visualizzati e annotati per “addestrare” e convalidare algoritmi di deep learning. Possono quindi implementare facilmente questi algoritmi come app plug-in nel flusso di lavoro di ricerca per analizzare nuovi set di dati e facilitare la ricerca clinica in radiologia, oncologia, neurologia e cardiologia.
“Utilizziamo IntelliSpace Discovery per portare le nostre attività di ricerca al livello successivo. Tutti parlano di Intelligenza Artificiale. “Stiamo facendo i nostri algoritmi di apprendimento profondo AI”, ha detto il professor David Maintz, capo del dipartimento di radiologia dell’ospedale universitario di Colonia.
Le soluzioni che sfruttano l’intelligenza artificiale sono potenzialmente in grado di migliorare l’assistenza ai pazienti e aumentare l’efficienza nell’erogazione dell’assistenza. Tuttavia, ci sono sfide quando si tratta di introdurre l’intelligenza artificiale nella pratica clinica sanitaria. I sistemi sanitari sono costantemente confrontati con domande su come raccogliere e preparare dati di alta qualità, quali metodi di formazione e convalida degli strumenti sono più appropriati e come distribuire l’intelligenza artificiale senza interruzioni. Philips combina l’intelligenza artificiale e altre tecnologie con la conoscenza del contesto clinico e operativo in cui vengono utilizzate – un approccio centrato sulle persone chiamato “intelligenza adattiva” – per sviluppare soluzioni integrate che si adattino alle esigenze degli operatori sanitari.
IntelliSpace Discovery è già una collaudata piattaforma di ricerca, utilizzata da più di 50 ospedali e istituzioni accademiche in tutto il mondo, per lo sviluppo di applicazioni di radiologia per il rendering, la segmentazione e la quantificazione. Ad esempio, viene utilizzato per la ricerca e la convalida clinica e successivamente gli strumenti / le applicazioni possono essere implementati nel flusso di lavoro di radiologia sul portale Philips IntelliSpace. Con l’introduzione di IntelliSpace Discovery 3.0, la piattaforma ora fornisce applicazioni di ricerca e strumenti per i radiologi per aggregare, normalizzare e rendere anonimi i dati, che possono essere visualizzati e annotati per “addestrare” e convalidare algoritmi di deep learning. Possono quindi implementare facilmente questi algoritmi come app plug-in nel flusso di lavoro di ricerca per analizzare nuovi set di dati e facilitare la ricerca clinica in radiologia, oncologia, neurologia e cardiologia.
“Utilizziamo IntelliSpace Discovery per portare le nostre attività di ricerca al livello successivo. Tutti parlano di Intelligenza Artificiale. “Stiamo facendo i nostri algoritmi di apprendimento profondo AI”, ha detto il professor David Maintz, capo del dipartimento di radiologia dell’ospedale universitario di Colonia.
“Insieme ai nostri clienti stiamo permettendo la ricerca in intelligenza adattiva con l’obiettivo di creare soluzioni che aumentino i professionisti sanitari e migliorino l’assistenza ai pazienti e l’efficienza nell’erogazione dell’assistenza, sia all’interno che all’esterno dell’ospedale”, ha affermato Jeroen Tas, Chief Innovation & Strategy di Philips. “L’intelligenza artificiale è il tessuto connettivo che integra perfettamente dati e tecnologia per consentire diagnosi di precisione. A RSNA 2018 mostriamo come l’IA stia gettando le basi per le soluzioni del futuro”.
Gli elementi costitutivi di IntelliSpace Discovery includono applicazioni front-end: l’integrazione con l’infrastruttura clinica esistente consente di accedere facilmente ai set di dati indipendenti dal fornitore e alla multimodalità e strumenti avanzati di visualizzazione di ricerca consentono la preparazione e l’elaborazione dei dati per l’addestramento AI con gli strumenti AI esistenti.
L’infrastruttura completamente scalabile contiene inoltre un archivio di ricerca indipendente dal fornitore per dati strutturati e non strutturati, utilizzato per caricare ed elaborare i dati. I dati di ricerca e la piattaforma di distribuzione ottengono, in oiù, l’elaborazione in batch in un ambiente di elaborazione scalabile ad alte prestazioni per supportare lo sviluppo iterativo e la convalida.
Le risorse e le capacità di AI includono abilitazione multiparametrica, segmentazione e annotazione, quantificazione e stratificazione del tumore, reti di deep learning e classificazione.
Un altro esempio di una soluzione presentata a RSNA che è alimentata dall’intelligenza adattiva è Philips Illumeo. Tirando i dati da varie fonti ospedaliere, questo software intelligente presenta una visione olistica del paziente e fornisce strumenti pertinenti che si adattano alle esigenze del medico, offrendo approfondimenti e standardizzando il flusso di lavoro in base alle proprie preferenze.
Gli elementi costitutivi di IntelliSpace Discovery includono applicazioni front-end: l’integrazione con l’infrastruttura clinica esistente consente di accedere facilmente ai set di dati indipendenti dal fornitore e alla multimodalità e strumenti avanzati di visualizzazione di ricerca consentono la preparazione e l’elaborazione dei dati per l’addestramento AI con gli strumenti AI esistenti.
L’infrastruttura completamente scalabile contiene inoltre un archivio di ricerca indipendente dal fornitore per dati strutturati e non strutturati, utilizzato per caricare ed elaborare i dati. I dati di ricerca e la piattaforma di distribuzione ottengono, in oiù, l’elaborazione in batch in un ambiente di elaborazione scalabile ad alte prestazioni per supportare lo sviluppo iterativo e la convalida.
Le risorse e le capacità di AI includono abilitazione multiparametrica, segmentazione e annotazione, quantificazione e stratificazione del tumore, reti di deep learning e classificazione.
Un altro esempio di una soluzione presentata a RSNA che è alimentata dall’intelligenza adattiva è Philips Illumeo. Tirando i dati da varie fonti ospedaliere, questo software intelligente presenta una visione olistica del paziente e fornisce strumenti pertinenti che si adattano alle esigenze del medico, offrendo approfondimenti e standardizzando il flusso di lavoro in base alle proprie preferenze.
