西北大学研究人员使用浪潮 AI 服务器改进放射学处理
西北大学建立了人工智能工作流程设计，以加快读取和识别需要跟进的放射报告的过程。
浪潮信息和西北大学 Feinberg 医学院宣布了一项为期 13 个月的定制 AI 工作流程试验结果，该工作流程旨在加快放射学报告的处理时间并减少后续建议的延迟。
由于这些放射学报告的复杂性，大约 33% 的后续建议由于人为错误而被延迟或完全错过。
Northwestern 的团队使用浪潮的 AI 服务器和 Nvidia GPU 开发了工作流程，通过使用自然语言处理 (NLP) 可以识别具有后续建议的放射学报告。
Mozziyar Etemadi 博士说：“我们使用了 AI 和我们可以使用的工具，包括配备 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的浪潮 NF5488M5-D GPU 服务器。” “定制的 AI 工作流程读取几乎每一份放射学报告，并通过与我们的病历系统的深度集成，向初级保健医生、患者和专门的后续团队提供警报和通知，以确保重要的细节不会漏掉裂缝。”
AI 工作流程筛选了 570,000 项影像学研究，发现 29,000 项有建议。产生了超过 5,000 次与医生的互动，并完成了 2,400 次随访。该团队发现，该工作流程提高了识别建议的可靠性，同时减少了扫描放射报告所需的人工时间。
“与 Etemadi 博士合作，看到他如何将新技术引入西北大学基于人工智能的研究并将其转化为医疗保健的真正改进，真是令人惊叹，”战略联盟和浪潮系统副总裁 Rhonda Liao 说。 “浪潮很自豪能够参与这一旅程，我们感谢 NVIDIA 对这一努力的大力合作和支持。”
西北大学的团队已经发布了人工智能工作流程的开源代码，并附有指导教程，供业内其他人输入。
“人工智能使医学研究人员能够将急需的工具带入临床，为医生和患者提供结果，”NVIDIA 医疗人工智能全球负责人 Mona Flores 博士说。 “通过使用 AI 优化工作流程，可以缓解积压，临床医生可以优先对最需要它的患者进行后续跟进。”
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