Mayo Clinic e NVIDIA colaboram em modelos de IA para detecção precoce de doenças

A Mayo Clinic está acelerando a saúde impulsionada pela IA ao implantar a infraestrutura NVIDIA Blackwell para melhorar a detecção de doenças, a descoberta de medicamentos e a patologia digital.

A Mayo Clinic anunciou que introduzirá o DGX SuperPOD da NVIDIA com sistemas DGX B200 alimentados por Blackwell para computação de alto desempenho, a fim de apoiar as próximas ferramentas médicas baseadas em inteligência artificial da Mayo.

A parceria entre a Mayo Clinic e a NVIDIA visa acelerar o desenvolvimento de modelos fundamentais para aplicações de saúde, especialmente em patologia digital, descoberta de medicamentos e medicina de precisão.

Dr. Matthew Callstrom, que lidera o Departamento de Estratégia da Mayo, declarou: “Nossa aspiração para a IA é melhorar significativamente os resultados dos pacientes, detectando doenças cedo o suficiente para intervir.”

“O que antes era uma hipótese – ‘Se ao menos tivéssemos os dados corretos’ – agora está se tornando realidade graças à IA e à computação avançada”, ele acrescentou.

A Mayo Clinic afirma que essa nova infraestrutura possibilita a análise de extensas imagens médicas em uma velocidade significativamente maior do que antes, reduzindo assim certas tarefas de quatro semanas para uma semana.

Um desses novos modelos é o Atlas, um modelo de base de patologia digital criado em colaboração com a Aignostics. A Mayo Clinic informa que o Atlas foi treinado em mais de 1,2 milhão de imagens de patologia de alta resolução para aumentar a precisão do diagnóstico e diminuir as tarefas administrativas para os profissionais médicos.

“Esse poder computacional, aliado à inigualável expertise clínica da Mayo e aos dados da plataforma de mais de 20 milhões de lâminas de patologia digitalizadas, permitirá à Mayo aprimorar seus modelos de base existentes”, disse Jim Rogers, CEO da Mayo Clinic Digital Pathology.

“Estamos transformando a saúde ao desenvolver rapidamente e com segurança soluções inovadoras de IA que podem melhorar os resultados dos pacientes e permitir que os clínicos dediquem mais tempo ao cuidado do paciente”, acrescentou.

Apesar dos avanços promissores da Mayo Clinic com a IA em imagiologia médica, os especialistas advertem contra a dependência excessiva dessas tecnologias devido a vários riscos.

Pesquisas recentes publicadas na Pneumon argumentam que os sistemas de IA dependem de grandes conjuntos de dados, o que levanta sérias preocupações sobre a privacidade, segurança e confidencialidade das informações sensíveis dos pacientes. Cada vez mais, tentativas de hacking visam esses dados, às vezes como parte de ataques cibernéticos maiores.

Outra questão crítica é o viés nos dados, onde a subrepresentação de minorias e grupos nos dados leva a resultados imprecisos e injustos nos modelos de IA, o que afeta negativamente o cuidado recebido por esses grupos.

Além disso, os pesquisadores alertam sobre o “envenenamento de dados”, onde os dados são intencionalmente manipulados para causar erros, ameaçando a confiabilidade dos diagnósticos da IA e ensaios clínicos.

Também existem questões legais e éticas não resolvidas sobre quem é responsável quando os sistemas de IA cometem erros. Além disso, o uso excessivo da tecnologia de IA leva à diminuição da expertise médica entre os médicos, pois cria um fenômeno conhecido como efeito do “médico preguiçoso”.

Esses desafios ressaltam a necessidade de uma integração cautelosa e bem regulada da IA, validação contínua e fortes salvaguardas para garantir que a IA apoie, e não substitua, a expertise médica.