HOPPR e AWS lançam modelo de IA generativa ‘Grace’ para reforçar imagens médicas
Em Breve
HOPPR e AWS lançaram o modelo generativo de imagens médicas baseado em IA 'Grace', para ajudar os médicos com estudos de diagnóstico.
Startup de IA com sede nos EUA HOPPR anunciou o lançamento do Grace – um modelo básico multimodal para imagens médicas para ajudar os médicos e a equipe de apoio a interagir com estudos de diagnóstico. Desenvolvido pelo SageMaker da Amazon Web Services (AWS), Grace agora está disponível por meio de uma versão beta privada para desenvolvedores, fornecedores de radiologia e empresas de IA.
De acordo com o anúncio, este acesso permitirá o ajuste fino e o desenvolvimento de aplicações, marcando um momento importante na missão da empresa de explorar o potencial de IA generativa em imagens médicas.
“Estamos entusiasmados em lançar o modelo básico HOPPR beta para fornecedores e desenvolvedores PACS confiáveis para ajustar modelos e fornecer feedback para nos preparar para a expansão comercial no primeiro trimestre de 1”, disse o CEO da HOPPR, Dr. “Grace representa um avanço revolucionário para o HOPPR e para o espaço mais amplo de imagens médicas, que se beneficiará enormemente do potencial transformador da IA para melhorar a eficiência e a qualidade dos cuidados clínicos.”
HOPPR afirma que Grace é um modelo básico B2B e não se limita a modalidades específicas de imagem. Facilita a aprendizagem imagem-imagem e texto-imagem de imagiologia médica tipos, incluindo raios X, tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas e ecocardiogramas.
Fornecido por meio de um serviço de API, o Grace ajudará os desenvolvedores de aplicativos a criar soluções de IA que promovam o envolvimento interativo com imagens médicas.
Os usuários do Grace podem usar seus recursos para extrair valor diagnóstico, clínico e operacional de dados de imagens médicas. As capacidades do modelo se estendem a diversas aplicações, desde a decifração de descobertas e a sugestão de visualizações alternativas de imagens até o apoio a intervenções cirúrgicas e protocolos de tratamento.
Além das aplicações clínicas, o Grace acomoda casos de uso não clínicos, incluindo otimização de fluxo de trabalho, faturamento e revisão de codificação e garantia de qualidade.
Treinado em dados anonimizados para garantir a privacidade
De acordo com a empresa, o modelo de fundação foi desenvolvido usando mais de um petabyte de dados de estudos de imagens médicas anônimos e baseados em permissão. Além disso, é enriquecido com relatórios correspondentes e passou por treinamento rigoroso para implantação comercial em extensos conjuntos de dados, abrangendo modalidades 2D e 3D.
O desenvolvimento segue uma abordagem centrada na privacidade, alinhando-se aos sistemas de gestão de qualidade padrão do setor de saúde, acrescentou.
A empresa acrescentou que as suas colaborações, incluindo parcerias com a Gradient Health, garantem que o Grace abrange estudos de imagem longitudinais, diferenciando-o dos modelos generativos convencionais. Em escala, prevê-se que Grace ostente aproximadamente cinco trilhões de parâmetros, superando os modelos comerciais atuais.
Para refinar suas ofertas e alinhá-las precisamente com as necessidades em evolução do setor de saúde, a HOPPR está interagindo com líderes do setor, como RadNet e Rad AI.
A empresa apresentará demonstrações ao vivo do Grace na conferência anual da Sociedade Radiológica da América do Norte (RSNA), de 26 a 29 de novembro, com o objetivo de destacar as aplicações potenciais do modelo no cenário da radiologia e da saúde.
Os planos futuros envolvem o aproveitamento de serviços adicionais da AWS, incluindo Health Imaging e Bedrock, para armazenamento de dados, inferência e desenvolvimento de modelos. A colaboração visa abordar os principais obstáculos ao uso ideal da IA em imagens médicas, incluindo integração dinâmica, desenvolvimento mais rápido de aplicações e maior profundidade de imagem.
À medida que o setor da saúde se prepara para a inovação, o impacto da Grace poderá repercutir nos cuidados clínicos, na otimização do fluxo de trabalho e no panorama mais amplo da tecnologia de imagens médicas.
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Sobre o autor
Kumar é um jornalista de tecnologia experiente com especialização nas interseções dinâmicas de IA/ML, tecnologia de marketing e campos emergentes como criptografia, blockchain e NFTS. Com mais de 3 anos de experiência no setor, Kumar estabeleceu um histórico comprovado na elaboração de narrativas convincentes, na condução de entrevistas perspicazes e no fornecimento de insights abrangentes. A experiência de Kumar reside na produção de conteúdo de alto impacto, incluindo artigos, relatórios e publicações de pesquisa para plataformas importantes do setor. Com um conjunto único de habilidades que combina conhecimento técnico e narrativa, Kumar se destaca na comunicação de conceitos tecnológicos complexos para diversos públicos de maneira clara e envolvente.
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