La Mayo Clinic e NVIDIA collaborano su Modelli di Intelligenza Artificiale per la Rilevazione Precoce delle Malattie

La Mayo Clinic sta accelerando l’assistenza sanitaria alimentata dall’IA implementando l’infrastruttura NVIDIA Blackwell per migliorare il rilevamento delle malattie, la scoperta di farmaci e la patologia digitale.

La Mayo Clinic ha annunciato che introdurrà il DGX SuperPOD di NVIDIA con i sistemi DGX B200 potenziati da Blackwell per il calcolo ad alte prestazioni a supporto dei futuri strumenti medici basati sull’AI della Mayo.

La partnership tra Mayo Clinic e NVIDIA mira ad accelerare lo sviluppo di modelli fondamentali per le applicazioni sanitarie, in particolare in patologia digitale, scoperta di farmaci e medicina di precisione.

Il dottor Matthew Callstrom, che guida il Dipartimento di Strategia di Mayo, ha dichiarato: “Il nostro obiettivo per l’IA è di migliorare significativamente i risultati dei pazienti rilevando le malattie abbastanza presto da intervenire.”

“Quello che una volta era un’ipotesi – ‘Se solo avessimo i dati giusti’ – sta ora diventando realtà grazie all’IA e al calcolo avanzato”, ha aggiunto.

La Mayo Clinic afferma che questa nuova infrastruttura consente l’analisi di estese immagini mediche ad un ritmo notevolmente più veloce rispetto a prima, riducendo così certi compiti da quattro settimane ad una settimana.

Uno di questi nuovi modelli è Atlas, un modello di base per la patologia digitale creato in collaborazione con Aignostics. La Mayo Clinic riferisce che Atlas è stato addestrato su oltre 1,2 milioni di immagini patologiche ad alta risoluzione per migliorare la precisione diagnostica e ridurre i compiti amministrativi per i professionisti medici.

“Questa potenza di calcolo, abbinata alla competenza clinica senza pari della Mayo e ai dati della piattaforma di oltre 20 milioni di slide patologiche digitalizzate, permetterà alla Mayo di sviluppare i suoi modelli di base esistenti,” ha dichiarato Jim Rogers, CEO di Mayo Clinic Digital Pathology.

“Stiamo trasformando l’assistenza sanitaria sviluppando rapidamente e in modo sicuro soluzioni innovative di intelligenza artificiale che possono migliorare i risultati per i pazienti e permettere ai clinici di dedicare più tempo all’assistenza ai pazienti,” ha aggiunto.

Nonostante i promettenti progressi della Mayo Clinic con l’IA nell’imaging medico, gli esperti mettono in guardia contro un’eccessiva dipendenza da queste tecnologie a causa di diversi rischi.

Una recente ricerca pubblicata su Pneumon sostiene che i sistemi di Intelligenza Artificiale si basano su grandi dataset, il che solleva serie preoccupazioni riguardo la privacy, la sicurezza e la confidenzialità delle informazioni sensibili dei pazienti. Sempre più spesso, i tentativi di hacking prendono di mira tali dati, a volte come parte di attacchi informatici più ampi.

Un altro problema critico è il bias nei dati, dove la sottorappresentazione di minoranze e gruppi nei dati porta a risultati di modelli di Intelligenza Artificiale inesatti e ingiusti, che influiscono negativamente sulle cure ricevute da questi gruppi.

Inoltre, gli studiosi mettono in guardia dal “velenamento dei dati”, ovvero quando i dati vengono intenzionalmente manipolati per causare errori, minacciando l’affidabilità delle diagnosi AI e degli studi clinici.

Ci sono anche questioni legali ed etiche irrisolte riguardo a chi è responsabile quando i sistemi AI commettono errori. Inoltre, l’uso eccessivo della tecnologia AI porta a una diminuzione dell’esperienza medica tra i medici poiché crea un fenomeno noto come l’effetto del “medico pigro”.

Queste sfide evidenziano la necessità di un’integrazione dell’IA cauta e ben regolamentata, una continua validazione e forti salvaguardie per garantire che l’IA supporti, e non sostituisca, l’esperienza medica.