L’Ia generativa sempre più a disposizione del mondo sanitario. Nvidia ci crede e lancia nuovi microservizi per sfruttare a fondo i progressi dell’IA da qualsiasi luogo e su qualsiasi cloud, semplificando l’accesso a tecnologie avanzate anche da parte di organizzazioni che non dispongono di ingenti risorse.

La nuova suite di microservizi per il settore sanitario comprende modelli e flussi di lavoro ottimizzati NVidia Nim Ai con Api, o interfacce di programmazione delle applicazioni, standard del settore, che fungono da elementi costitutivi per la creazione e la distribuzione di applicazioni cloud-native. Offrono funzionalità avanzate di imaging, riconoscimento del linguaggio naturale e vocale e generazione, previsione e simulazione di biologia digitale.

Inoltre, i kit e gli strumenti di sviluppo software accelerati, fra cui Parabricks, Monai, NeMo, Riva e Metropolis, sono ora accessibili come microservizi NVidia Cuda-X per accelerare workflow sanitari per la scoperta di farmaci, imaging medico e l’analisi genomica.

I nuovi 25 microservizi, spiega l’azienda, sono in grado di accelerare la trasformazione delle aziende sanitarie in quanto l’IA generativa introduce numerose opportunità. Tra queste, lo screening di trilioni di composti farmacologici per far progredire la medicina, la raccolta di dati migliori sui pazienti per favorire la diagnosi precoce delle malattie e l’implementazione di assistenti digitali più intelligenti.

La scoperta di nuovi farmaci

Entrando nel dettaglio dell’offerta, NVidia Nim fornisce inferenza ottimizzata per una crescente collezione di modelli nei settori dell’imaging, delle tecnologie mediche, della scoperta di farmaci e della salute digitale. Questi modelli possono essere utilizzati per la biologia e la chimica generativa e per la predizione molecolare. I microservizi Nim sono disponibili attraverso la piattaforma software NVidia Ai Enterprise 5.0.

Altre possibilità prevedono la raccolta di modelli per la scoperta di farmaci, fra cui MolMim per la chimica generativa, EsmFold per la previsione della struttura proteica e DiffDock per aiutare i ricercatori a capire come le molecole di farmaci interagiranno con i bersagli. Vista 3D accelera la creazione di modelli di segmentazione tridimensionali e Universal DeepVariant offre un miglioramento della velocità di chiamata delle varianti nei flussi di lavoro di analisi genomica di oltre cinquanta volte rispetto all’implementazione vanilla di DeepVariant eseguita su Cpu.

Aziende come Cadence, specializzata nel settore del software computazionale, sta integrando i microservizi NVidia BioNeMo per la scoperta molecolare guidata dall’intelligenza artificiale e l’ottimizzazione dei lead nella propria piattaforma di progettazione molecolare Orion, una piattaforma di progettazione molecolare, utilizzata per accelerare la scoperta di farmaci.

Orion consente ai ricercatori delle aziende farmaceutiche di generare, cercare e modellare librerie di dati con centinaia di miliardi di composti. I microservizi di BioNeMo, come il modello di chimica generativa MolMIM e il modello AlphaFold-2 per il ripiegamento delle proteine, aumentano notevolmente le capacità di progettazione di Orion.

Gli esempi di utilizzo della IA

Anche Hippocratic Ai sta sviluppando agenti sanitari di Ia generativa specifici per ogni compito alimentati dall’Llm dell’azienda incentrato sulla sicurezza per il settore sanitario, collegati ai microservizi di NVidia Avatar Cloud Engine e che utilizzeranno NVidia Nim per l’inferenza a bassa latenza e il riconoscimento vocale. Questi agenti parlano al telefono con i pazienti per fissare appuntamenti, condurre attività di sensibilizzazione pre-operatorie, eseguire follow-up post-dimissione e altro ancora.

Abridge invece sta realizzando una piattaforma di conversazione clinica alimentata dall’intelligenza artificiale che genera bozze di note, facendo risparmiare ai medici fino a tre ore al giorno. Per passare dall’audio grezzo in ambienti rumorosi alla bozza di documentazione è necessario che molte tecnologie Ai lavorino insieme senza soluzione di continuità. L’identificazione del linguaggio, la trascrizione, l’allineamento e la diarizzazione devono avvenire in pochi secondi, le conversazioni devono essere strutturate in base al tipo di informazioni mediche contenute in ciascun enunciato e devono essere applicati potenti modelli linguistici per trasformare le evidenze rilevanti in sintesi. Il sistema trasforma in tempo reale le conversazioni cliniche in documentazione post-visita di alta qualità.