Sănătate

Intel-Powered Netra.AI Utilizează Învățarea Profundă pentru a Reduce Pierderea Vederii la Pacienții cu Diabet

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

O nouă dezvoltare rezultată din colaborarea dintre Sankara Eye Foundation și compania singaporeză Leben Care poate avea implicații majore pentru retinopatia diabetică (DR), în special în India. O soluție de inteligență artificială (IA) bazată pe cloud și alimentată de Intel (INTC ) utilizează învățarea profundă pentru a identifica afecțiunile retiniene într-un timp scurt. Precizia este similară cu cea a medicilor umani, iar sistemul, numit Netra.AI, poate reduce semnificativ sarcinile de screening.

Prakash Mallya este vicepreședinte și director general al Grupului de Vânzări, Marketing și Comunicații la Intel India.

„Utilizarea IA pentru a îmbunătăți detectarea și prevenirea bolilor este un pas critic pentru industria sănătății și un salt uriaș pentru omenire”, spune Mallya. „India are una dintre cele mai mari populații diabetice din lume, iar retinopatia diabetică este principala cauză de pierdere a vederii și orbire la persoanele de vârstă activă. Cu Netra.AI, Sankara Eye Foundation și Leben Care au valorificat puterea procesorilor Intel Xeon Scalable și funcția de îmbunătățire a învățării profunde (DL) pentru a detecta cu precizie DR și a permite un tratament la timp, astfel încât să se poată combate eficient pierderea vederii și orbirea la pacienții cu diabet.”

Impactul în India

Această nouă dezvoltare este deosebit de importantă pentru India, deoarece țara are una dintre cele mai mari populații diabetice din lume. Estimările actuale indică un număr total de 98 de milioane de cazuri până în 2030, iar potrivit cercetărilor, DR este o cauză principală de orbire și pierdere a vederii la adulți.

Detectarea și tratamentul precoce joacă un rol major în prevenirea deteriorării, dar țara, în special în regiunile rurale, suferă de lipsa specialiștilor retinieni calificați. Fără resursele necesare, este dificil să se realizeze un screening eficient.

Dr. Kaushik Murali este președintele Administrației Medicale, Calității și Educației la Sankara Eye Foundation în India.

„Tehnologia și IA democratizează accesul la sănătate, în special în screeningul pentru boli”, a declarat Dr. Murali. „Echipa noastră de la Sankara Eye Foundation s-a concentrat pe viziunea noastră de a elimina orbirea inutilă din India. Soluția actuală, Netra.AI — la care am avut un rol cheie în proiectarea și dezvoltarea cu Leben Care — utilizează platforme robuste de IA de la Intel. Acesta este un exemplu de modul în care colaboratorii cu viziuni similare pot crea soluții semnificative și cu impact pentru diversele provocări cu care se confruntă omenirea.”

Netra.AI

Netra.AI, alimentat de Intel, funcționează prin analizarea imaginilor de la dispozitivele de cameră portabile și operate de tehnicieni, care oferă rezultate imediate de evaluare a DR prin intermediul unui portal web bazat pe cloud. Cu ajutorul algoritmilor de IA și al rețelelor neuronale, Netra.AI ajută la detectarea stadiilor DR.

Echipa din spatele noii dezvoltări consideră că aceasta poate fi utilizată în cele din urmă și în alte domenii, cum ar fi analiza altor afecțiuni retiniene și glaucom. De asemenea, poate ajuta la reducerea timpului pe care specialiștii din sănătate trebuie să îl dedice screeningului, permițând astfel concentrarea resurselor în domenii mai importante.

Sistemul Netra.AI a examinat 3.093 de pacienți în India și a identificat 742 de persoane expuse la risc. Acesta poate genera rapoarte detaliate în doar două minute, iar diagnosticarea imediată poate fi realizată. Acesta se bazează pe procesoarele Intel Xeon Scalable, cu funcția de îmbunătățire a învățării profunde (DL) și accelerarea vectorială avansată Intel 512.

Alex conduce operațiunile de știri alimentate de AI ale Unite.AI, combinând jurnalismul, cercetarea și automatizarea pentru a susține o acoperire rapidă și scalabilă a inteligenței artificiale. Munca sa contribuie la asigurarea că evoluțiile emergente în domeniul AI sunt evidențiate eficient, menținând în același timp standardele editoriale ale publicației.