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La empresa Analogic, especializada en el desarrollo de soluciones tecnológicas de salud y seguridad, eligió a la GPU AMD Embedded Radeon HD 7850 para innovar en el desempeño de las aplicaciones para el sistema de ecografía BK Ultrasound bk3000. La elección fue motivada (entre otras cosas) por la posibilidad de simplificar el desarrollo del software utilizando el estándar OpenCL.

Las unidades de procesamiento gráfico suelen verse involucradas en la performance de videojuegos en donde se despliega toda clase de formas de violencia virtual. Pero no todo es muerte y destrucción simulada; la tecnología gráfica de vanguardia también puede utilizarse para salvar vidas. Es por eso que AMD cuenta con una gerencia dedicada específicamente a las aplicaciones médicas, dependiente de la división de soluciones integradas de la empresa. Dicha gerencia se encarga de colaborar con el mundo de la medicina para que obtenga el máximo provecho de la tecnología informática, a la hora de utilizarla para mejorar el cuidado de los pacientes.

" La GPU AMD Embedded Radeon HD 7850 con OpenCL ofrece una combinación potente y eficiente", dijo Cameron Swen, gerente de marketing para aplicaciones médicas en la división de Soluciones Integradas de AMD. " Este producto es una prueba más del compromiso de AMD con el segmento de la salud a través de su tecnología, que ayuda a producir una visualización clara y detallada de las imágenes médicas y de otras avanzadas aplicaciones gráficas, a fin de ayudar a los médicos a mejorar el cuidado de los pacientes".

Analogic utilizó el estándar OpenCL para obtener acceso a la GPU para realizar cómputo de propósito general -técnica conocida como "GPGPU"- que brinda un desempeño excepcional y reduce los costos de sistemas y desarrollo gracias a su portabilidad en múltiples plataformas. A través de la tecnología de GPU de AMD, Analogic logró triplicar la cantidad de información en cada imagen de ultrasonido y reducir el tiempo entre la captura y la presentación. Los FPGA y DSP tradicionales implican una implementación fija e inflexible que requiere software personalizado para hardware específico. Una solución basada en software que utilice OpenCL ayuda a reducir aún más el costo de desarrollo y proporciona mayor valor a largo plazo, ya que el software se puede utilizar en diferentes líneas y generaciones de productos.

" Uno de los principales objetivos del diseño era implementar una plataforma que ofreciera un desempeño excepcional", dijo Jacques Coumans, director ejecutivo de marketing y ciencia en Analogic. " Después de evaluar las opciones disponibles elegimos a la GPU AMD Embedded Radeon HD 7850 GPU por su excelente calidad y escalabilidad. El sistema de ultrasonido bk3000, impulsado por la tecnología de gráficos integrados de AMD, brinda una asombrosa velocidad y fidelidad de imagen, lo que permite a los médicos identificar con mayor profundidad la dinámica de la anatomía y el flujo en pacientes difíciles de diagnosticar".

La AMD Embedded Radeon HD 7850 está basada en la galardonada arquitectura Graphics Core Next (GCN) de AMD para impulsar el crecimiento visual y las capacidades de procesamiento en paralelo de las aplicaciones integradas. Además de ultrasonidos, otras aplicaciones para GPGPU incluyen algunas de las aplicaciones en paralelo más complejas, tales como mapeo de terrenos y clima, reconocimiento facial y gestual, y análisis biométrico y de ADN.

El nuevo sistema de ultrasonido Analogic bk3000 está dirigido a las aplicaciones de urología, cirugía, radiología en general y guía de procedimientos, y está disponible comercialmente en los principales mercados del mundo.

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Medicina acelerada con GPUs Radeon - ITSitio

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La empresa Analogic, especializada en el desarrollo de soluciones tecnológicas de salud y seguridad, eligió a la GPU AMD Embedded Radeon HD 7850 para innovar en el desempeño de las aplicaciones para el sistema de ecografía BK Ultrasound bk3000. La elección fue motivada (entre otras cosas) por la posibilidad de simplificar el desarrollo del software ...

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Los diagnósticos rápidos son esenciales, especialmente cuando un ser querido parece estar perdiendo lentamente sus capacidades cognitivas.

Investigadores de la Universidad Tecnológica de Kaunas en Lituania informan que han desarrollado un método basado en el deep learning que puede predecir la posible aparición de la enfermedad de Alzheimer a partir de imágenes cerebrales con una precisión de más del 99 por ciento.

El impacto de un diagnóstico más rápido de la enfermedad de Alzheimer podría ser enorme. La enfermedad, la causa más común de demencia, ya afecta a 24 millones de personas cada año, según la Organización Mundial de la Salud. Estas cifras aumentarán a medida que la población mundial envejezca.

La velocidad es fundamental con la enfermedad de Alzheimer. Aunque no existe cura, varios estudios han demostrado beneficios significativos al iniciar el tratamiento en una etapa temprana del curso de la enfermedad.

"Piense en una máquina como un robot capaz de realizar la tarea más tediosa de clasificar datos y buscar recursos", dijo Rytis Maskeliūnas, investigador de la Universidad de Kaunas que supervisó el equipo que trabaja en el modelo.

"Una vez que el algoritmo de la computadora selecciona los casos potenciales, el especialista puede examinarlos más de cerca", dijo Maskeliūnas. "Todos se benefician ya que el diagnóstico y el tratamiento llegan al paciente mucho más rápido".

Los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer pueden ser un desafío para que la gente común los reconozca en sus amigos y familiares. Puede ser difícil distinguir el deterioro cognitivo leve, o DCL, que es el primer signo de la enfermedad de Alzheimer de los efectos normales del envejecimiento.

Si bien las imágenes de resonancia magnética funcional del cerebro prometen ayudar, el problema, señalan los investigadores, es que detectar los signos de la enfermedad de Alzheimer en estas imágenes requiere conocimientos específicos y lleva tiempo.

Las técnicas de deep learning prometen acelerar este proceso de manera significativa, permitiendo que las personas afectadas sean remitidas rápidamente para su evaluación por un profesional médico.

El modelo basado en el deep learning del equipo de la Universidad de Kaunas se basó en la conocida red neuronal ResNet 18, que clasifica las imágenes de resonancia magnética funcional de 138 personas.

Los investigadores entrenaron su modelo en workstations equipadas con GPU NVIDIA en imágenes del conjunto de datos de resonancia magnética funcional de la Iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer.

Luego, el modelo entrenado pudo encontrar de manera efectiva las características de MCI, logrando una precisión de clasificación del 99,99 por ciento al distinguir entre deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer temprana.

El modelo también logró una precisión del 99,95 por ciento al distinguir entre DCL tardío frente a la enfermedad de Alzheimer y DCL frente a DCL temprano.

"Si bien este no fue el primer intento de diagnosticar la aparición temprana de Alzheimer a partir de datos similares, nuestro principal avance es la precisión del algoritmo", dijo Maskeliūnas. "Números tan altos no son verdaderos indicadores de desempeño en la vida real, pero estamos trabajando con instituciones médicas para obtener más datos".

En el futuro, el algoritmo podría ser la base de un software capaz de analizar rápidamente datos de grupos vulnerables, como los mayores de 65 años o con antecedentes familiares de demencia, y alertar al personal médico.

Estudio: https://www.mdpi.com/2075-4418/11/6/1071

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El Deep Learning Acelerado por GPU Puede Detectar los Primeros Signos de la Enfermedad de Alzheimer - Blog oficial de NVIDIA Latino América

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Los diagnósticos rápidos son esenciales, especialmente cuando un ser querido parece estar perdiendo lentamente sus capacidades cognitivas.

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La combinación de aprendizaje profundo y GPUs ha transformado el campo de la medicina diagnóstica, permitiendo diagnósticos más precisos y rápidos a partir de imágenes médicas. A medida que las tecnologías continúen avanzando y se superen desafíos, es probable que veamos un mayor impacto en la atención médica, mejorando la eficiencia y la precisión en el diagnóstico, lo que en última instancia beneficia a los pacientes y profesionales de la salud.

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Conclusiones

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La colaboración entre la medicina y la tecnología continuará evolucionando. Se espera que las GPUs sigan siendo esenciales para acelerar el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo aún más sofisticados y precisos. La interpretación asistida por IA podría convertirse en una herramienta estándar para los radiólogos, mejorando la toma de decisiones y la calidad de los diagnósticos. Además, la aplicación de la IA en la medicina podría extenderse a otras áreas, como la genómica y la personalización de tratamientos.

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Perspectivas Futuras

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A pesar de los avances notables, existen desafíos en la aplicación de aprendizaje profundo y GPUs en la medicina diagnóstica. La necesidad de conjuntos de datos grandes y etiquetados correctamente, así como la interpretación y validación clínica de los resultados del modelo, son consideraciones críticas. Además, la seguridad y la privacidad de los datos del paciente deben ser manejadas de manera cuidadosa y ética.

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Desafíos y Consideraciones

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La combinación de aprendizaje profundo y GPUs ha llevado a una mejora notable en la precisión y velocidad de los diagnósticos médicos. Los modelos entrenados en grandes conjuntos de datos médicos pueden identificar patrones que son difíciles de detectar para los radiólogos humanos. Además, la velocidad de procesamiento permitida por las GPUs significa que los diagnósticos pueden obtenerse en tiempo real o en plazos mucho más cortos, lo que es crítico para casos de emergencia y toma de decisiones médicas rápidas.

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Diagnóstico más Preciso y Rápido

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Los modelos de aprendizaje profundo requieren enormes cantidades de cálculos matriciales y operaciones en paralelo para entrenar y evaluar con éxito. Aquí es donde las GPUs se destacan. Gracias a su arquitectura paralela, las GPUs pueden acelerar significativamente el proceso de entrenamiento y prueba de estos modelos. Lo que antes podía llevar semanas o incluso meses en una CPU, puede realizarse en cuestión de días o horas con el poder de cálculo de las GPUs.

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El Rol Fundamental de las GPUs

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Las imágenes médicas, como las resonancias magnéticas (RM), tomografías computarizadas (TC) y radiografías, contienen una rica cantidad de información que puede ser difícil de analizar y comprender para los médicos. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje profundo. Las redes neuronales convolucionales (CNN) y otras arquitecturas de aprendizaje profundo pueden aprender automáticamente a identificar patrones sutiles en estas imágenes, lo que facilita la detección de anomalías, tumores, fracturas y otras condiciones médicas.

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Aprendizaje Profundo en Imágenes Médicas

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La medicina diagnóstica ha sido revolucionada por la combinación de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo y el poder de procesamiento proporcionado por las unidades de procesamiento gráfico (GPU). El aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial, ha demostrado una sorprendente capacidad para analizar y diagnosticar imágenes médicas con una precisión asombrosa.

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Introducción