HOPPR і AWS запускають генеративну модель штучного інтелекту «Grace» для покращення медичного зображення
Коротко
HOPPR і AWS запустили генеративну модель медичної візуалізації «Grace» на основі ШІ, щоб допомогти клініцистам у діагностичних дослідженнях.
Американський стартап зі штучним інтелектом HOPPR оголосила про запуск Grace – мультимодальної базової моделі для медичної візуалізації, щоб допомогти клініцистам і допоміжному персоналу взаємодіяти з діагностичними дослідженнями. На базі SageMaker від Amazon Web Services (AWS) Grace тепер доступний через приватну бета-версію для розробників, постачальників радіології та компаній штучного інтелекту.
Згідно з оголошенням, цей доступ забезпечить точне налаштування та розробку додатків, що стане важливим моментом у місії компанії використовувати потенціал генеративний ШІ у медичній візуалізації.
«Ми раді запустити бета-версію базової моделі HOPPR для перевірених постачальників і розробників PACS для точного налаштування моделей і надання відгуків, щоб підготувати нас до комерційної експансії в першому кварталі 1 року», — сказав генеральний директор HOPPR д-р Хан М. Сіддікі. «Grace представляє кардинальний прогрес для HOPPR і ширшого простору медичного зображення, який може отримати величезну користь від трансформаційного потенціалу ШІ для підвищення ефективності та якості клінічної допомоги».
HOPPR стверджує, що Grace є основою B2B-моделі і не обмежується певними методами візуалізації. Це полегшує вивчення зображення за зображенням і тексту за зображенням Медична візуалізація типи, включаючи рентген, КТ, МРТ та ехокардіограми.
Наданий через службу API, Grace допоможе розробникам додатків створювати рішення ШІ, які сприятимуть інтерактивній взаємодії з медичними зображеннями.
Користувачі Grace можуть використовувати його можливості для отримання діагностичної, клінічної та операційної цінності з даних медичних зображень. Можливості моделі поширюються на різні програми, починаючи від розшифровки результатів і пропонуючи альтернативні види зображень до підтримки хірургічних втручань і протоколів лікування.
Крім клінічних застосувань, Grace підтримує неклінічні випадки використання, включаючи оптимізацію робочого процесу, перевірку виставлення рахунків і кодування та гарантію якості.
Навчання анонімним даним для забезпечення конфіденційності
За даними компанії модель фундаменту було розроблено з використанням понад петабайт анонімних даних дослідження медичного зображення на основі дозволу. Крім того, він збагачений відповідними звітами та пройшов ретельну підготовку для комерційного розгортання в обширних наборах даних, що охоплюють як 2D, так і 3D модальності.
Розробка дотримується підходу, орієнтованого на конфіденційність, узгодженого зі стандартними системами управління якістю в галузі охорони здоров’я.
Компанія додала, що її співпраця, включаючи партнерство з Gradient Health, гарантує, що Grace охоплює дослідження поздовжньої візуалізації, що відрізняє її від звичайних генеративних моделей. Очікується, що в масштабі Grace матиме приблизно п’ять трильйонів параметрів, перевершуючи поточні комерційні моделі.
Щоб удосконалити свої пропозиції та точно узгодити їх із змінними потребами сектор охорони здоров'я, HOPPR співпрацює з лідерами галузі, такими як RadNet і Rad AI.
Компанія продемонструє живі демонстрації Grace на щорічній конференції Радіологічного товариства Північної Америки (RSNA) з 26 по 29 листопада з метою висвітлити потенційні можливості застосування моделі в радіології та охороні здоров’я.
Плани на майбутнє передбачають використання додаткових сервісів AWS, зокрема Health Imaging і Bedrock, для зберігання даних, висновків і розробки моделей. Співпраця спрямована на усунення ключових перешкод для оптимального використання штучного інтелекту в медичній візуалізації, включаючи динамічну інтеграцію, швидшу розробку додатків і збільшення глибини зображення.
Оскільки сектор охорони здоров’я готується до інновацій, вплив Grace може відбитися на клінічній допомозі, оптимізації робочого процесу та ширшому ландшафті технологій медичної візуалізації.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Кумар є досвідченим технічним журналістом, який спеціалізується на динамічному перетині ШІ/ML, маркетингових технологій і нових галузей, таких як криптовалюта, блокчейн і NFTс. Завдяки більш ніж 3-річному досвіду роботи в галузі Кумар має досвід створення переконливих оповідей, проведення проникливих інтерв’ю та надання вичерпної інформації. Досвід Кумара полягає у створенні вражаючого контенту, зокрема статей, звітів і дослідницьких публікацій для відомих галузевих платформ. Володіючи унікальним набором навичок, який поєднує в собі технічні знання та розповідь, Кумар чудово вміє доносити складні технологічні концепції до різноманітної аудиторії в чіткій та привабливій формі.
інші статті
Кумар є досвідченим технічним журналістом, який спеціалізується на динамічному перетині ШІ/ML, маркетингових технологій і нових галузей, таких як криптовалюта, блокчейн і NFTс. Завдяки більш ніж 3-річному досвіду роботи в галузі Кумар має досвід створення переконливих оповідей, проведення проникливих інтерв’ю та надання вичерпної інформації. Досвід Кумара полягає у створенні вражаючого контенту, зокрема статей, звітів і дослідницьких публікацій для відомих галузевих платформ. Володіючи унікальним набором навичок, який поєднує в собі технічні знання та розповідь, Кумар чудово вміє доносити складні технологічні концепції до різноманітної аудиторії в чіткій та привабливій формі.
