Imagem diagnóstica autônoma evolui com NVIDIA e GE HealthCare
A colaboração entre NVIDIA e GE HealthCare tem como objetivo expandir o acesso a sistemas de imagem diagnóstica autônomos, utilizando inteligência artificial para aprimorar a eficiência e a precisão nos diagnósticos médicos.
A imagem diagnóstica autônoma ganha impulso com a colaboração entre NVIDIA e GE HealthCare, focada em tecnologias de raio-X e ultrassom autônomas. Essa parceria busca expandir o acesso a sistemas de imagem aprimorados com capacidades robóticas.
Expansão do acesso à imagem com IA física
A falta de acesso a sistemas de imagem diagnóstica, como ultrassons e raios-X, afeta quase dois terços da população mundial. A colaboração entre NVIDIA e GE HealthCare visa mudar esse cenário ao integrar capacidades robóticas a esses sistemas.
Com a IA física, é possível automatizar processos complexos, como o posicionamento do paciente e a verificação da qualidade da imagem, garantindo maior eficiência e precisão nos diagnósticos.
Essa inovação tem o potencial de ampliar significativamente o alcance dos serviços de saúde, especialmente em regiões carentes.
Roland Rott, presidente e CEO de Imaging da GE HealthCare, destaca o compromisso da empresa em desenvolver tecnologias inovadoras que redefinam e melhorem o atendimento ao paciente.
Ele ressalta que a parceria com a NVIDIA e o uso de IA física em sistemas de imagem autônomos são passos importantes para enfrentar desafios como a escassez de pessoal e a crescente demanda por serviços de saúde.
Isaac for Healthcare fecha lacuna entre simulação e realidade
O Isaac for Healthcare da NVIDIA é uma plataforma de IA física que busca reduzir a distância entre simulação e realidade no setor médico.
Essa tecnologia permite que sistemas robóticos aprendam habilidades em ambientes virtuais precisos, preparando-os para situações do mundo real, como cirurgias.
Com o uso de gêmeos digitais baseados em física, desenvolvedores podem criar sensores personalizados, instrumentos e anatomias para treinar robôs em diferentes cenários. Isso facilita a prototipagem digital rápida e a implementação prática, melhorando a eficiência dos sistemas de saúde.
A plataforma oferece simulações em múltiplas escalas, desde estruturas microscópicas até instalações hospitalares completas.
O treinamento de políticas em simulação permite que sistemas robóticos aprendam a responder a diversos cenários médicos, apoiando a tomada de decisões dos médicos e o cuidado aos pacientes.
