ROCHESTER, Minnesota — Mayo Clinic ha presentado asociaciones innovadoras y paralelas con Microsoft Research y Cerebras Systems en el área de la inteligencia artificial (IA) generativa, desarrollada para personalizar el cuidado del paciente, acelerar significativamente el tiempo de diagnóstico y mejorar la precisión.

Anunciadas durante la 43^ª Conferencia Anual de Salud J. P. Morgan, los proyectos se centran en el desarrollo y la prueba de modelos fundacionales personalizados para diversas aplicaciones, aprovechando el poder de las imágenes y los datos multimodales radiológicos (incluidas las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas) con Microsoft Research y los datos de secuenciación del genoma con Cerebras. Las innovaciones tienen el potencial de transformar la forma en que los médicos abordan los diagnósticos y los tratamientos, lo que finalmente llevará a mejores resultados para los pacientes. 

Los modelos fundacionales de IA son grandes modelos previamente entrenados capaces de adaptarse y realizar muchas tareas con un entrenamiento adicional mínimo. Ellos aprenden a través de conjuntos de datos masivos, adquiriendo conocimientos generales que se pueden utilizar en diversas aplicaciones. Esta adaptabilidad los convierte en bloques de construcción eficientes y versátiles para innumerables sistemas de IA.

Mayo Clinic y Microsoft Research impulsan la IA para las radiografías de tórax

Mayo Clinic y Microsoft Research están desarrollando en asociación modelos fundacionales que integran textos e imágenes. Para este caso de uso, Mayo Clinic y Microsoft Research están trabajando juntas para explorar el uso de la IA generativa en el área de radiología, utilizando la tecnología de IA de Microsoft Research y los datos de radiografías de Mayo Clinic.

"Los modelos fundacionales multimodales tienen un inmenso potencial para resolver obstáculos significativos en todo el ecosistema de radiología. Las innovaciones que estamos creando con Microsoft Research ayudarán a desbloquear ideas valiosas para el futuro de las imágenes médicas al mejorar la forma en que trabajan los radiólogos y cómo se atiende a los pacientes", dice el Ph.D. y Dr. Matthew Callstrom, jefe del Departamento de Radiología de Mayo Clinic en el Medio Oeste y director médico del Departamento de IA Generativa y Estrategia. "Centrándose en los informes de radiografías de tórax, los equipos médicos de Mayo y los investigadores de Microsoft colaborarán para avanzar en el área de radiología con una IA multimodal de vanguardia, ayudando a llevar la innovación a la aplicación en el mundo real de manera más rápida y a gran escala, un factor clave para crear una atención médica ejemplar más accesible." 

Capacitar a los médicos con acceso instantáneo a la información que necesitan está en el corazón de este proyecto de investigación. Mayo Clinic tiene como objetivo desarrollar un modelo que pueda generar informes de manera automática, evaluar la colocación de líneas y tubos en radiografías de tórax y detectar cambios con respecto a imágenes anteriores. Este modelo de prueba de concepto busca mejorar el flujo de trabajo de los médicos y la atención a los pacientes al proporcionar un análisis más eficiente y completo de las imágenes radiográficas.

"Esta asociación es un paso crucial hacia nuestro objetivo común de desarrollar una IA generativa que mejore los resultados de los pacientes y la experiencia de los médicos", dice el Ph.D. Jonathan Carlson, director ejecutivo de Health Futures en Microsoft Research. "La fusión de las innovaciones reconocidas en investigación de la IA biomédica de Microsoft con la excelencia en radiología de Mayo Clinic capacitará a los médicos con las herramientas que necesitan para brindar una atención más precisa y accesible, además de reforzar el compromiso de Microsoft de llevar el poder de la IA emergente a los médicos investigadores de todo el mundo."

Mayo Clinic y Cerebras crean un modelo fundacional genómico líder mundial

Mayo Clinic y Cerebras han creado un modelo fundacional genómico que combina datos del genoma humano de referencia disponibles públicamente, que representan una versión ideal del genoma humano, con los datos completos del exoma de pacientes de Mayo, juntos con el poder de Mayo Clinic Platform. Los datos del exoma se centran en la región codificante de proteínas del genoma, donde ocurren varias mutaciones causantes de enfermedades. Las capacidades informáticas de alta potencia y la IA generativa de Cerebras permitieron entrenar y desarrollar el modelo a gran escala, posicionándolo para mejorarlo para usos más específicos.

"El modelo fundacional genómico representa un avance significativo en la medicina personalizada", dice el Dr. Callstrom. "Su capacidad para analizar datos del genoma y compararlos, casi en tiempo real, con pacientes con características similares permite una predicción más precisa de la enfermedad y la respuesta al tratamiento, lo que lleva a diagnósticos más rápidos y a la selección de terapias dirigidas a los pacientes."

Por ejemplo, la artritis reumatoide (AR) es una enfermedad autoinmune debilitante, y el enfoque terapéutico estándar generalmente requiere probar diferentes terapias para lograr la remisión de la enfermedad. Puede llevar varios meses para saber si una terapia está funcionando. Un nuevo modelo genómico desarrollado por Mayo Clinic y Cerebras ofrece una solución potencial para reducir el tiempo necesario para identificar el tratamiento efectivo y evitar la morbilidad a largo plazo asociada con la enfermedad no tratada. Los primeros resultados demuestran un alto rendimiento en relación con los puntos de referencia y muestran indicios iniciales prometedores para identificar la respuesta de los pacientes a la terapia. A medida que se agregan más datos de pacientes, se espera que aumente el poder predictivo del modelo, dirigiendo tratamientos personalizados de manera más rápida y efectiva a los pacientes con AR.

"El modelo fundacional genómico de Mayo establece un nuevo estándar a los modelos genómicos, sobresaliendo no solo en tareas estándar como la predicción de las propiedades funcionales y reguladoras del ADN, sino que también permite el descubrimiento de correlaciones complejas entre variantes genéticas y afecciones médicas", explica Natalia Vassilieva, directora de tecnología de campo de Cerebras Systems. "A diferencia de los enfoques actuales centrados en asociaciones de variantes únicas, este modelo permite descubrir conexiones donde las colecciones de variantes contribuyen a una condición específica."

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