La Clínica Mayo y NVIDIA colaboran en modelos de IA para la detección temprana de enfermedades

La Clínica Mayo está acelerando la atención médica impulsada por IA mediante la implementación de la infraestructura NVIDIA Blackwell para mejorar la detección de enfermedades, el descubrimiento de medicamentos y la patología digital.

Mayo Clinic anunció que introducirá el DGX SuperPOD de NVIDIA con sistemas DGX B200 impulsados por Blackwell para computación de alto rendimiento para dar soporte a las próximas herramientas médicas basadas en IA de Mayo.

La asociación entre Mayo Clinic y NVIDIA tiene como objetivo acelerar el desarrollo de modelos fundamentales para aplicaciones de atención médica, especialmente en patología digital, descubrimiento de medicamentos y medicina de precisión.

El Dr. Matthew Callstrom, quien lidera el Departamento de Estrategia de Mayo, afirmó: “Nuestra aspiración para la IA es mejorar significativamente los resultados de los pacientes al detectar enfermedades lo suficientemente temprano para intervenir.”

“Lo que una vez fue hipotético — ‘Si solo tuviéramos los datos correctos’ — ahora se está convirtiendo en realidad gracias a la IA y la informática avanzada”, añadió.

La Clínica Mayo afirma que esta nueva infraestructura permite el análisis de extensas imágenes médicas a una velocidad significativamente mayor que antes, reduciendo así ciertas tareas de cuatro semanas a una semana.

Uno de estos nuevos modelos es Atlas, un modelo base de patología digital creado en colaboración con Aignostics. La Clínica Mayo informa que Atlas fue entrenado con más de 1.2 millones de imágenes de patología de alta resolución para mejorar la precisión diagnóstica y reducir las tareas administrativas para los profesionales médicos.

“Este poder de cálculo, combinado con la inigualable experiencia clínica de Mayo y los datos de la plataforma de más de 20 millones de diapositivas de patología digitalizadas, permitirá a Mayo construir sobre sus modelos base existentes”, dijo Jim Rogers, CEO de la Clínica Mayo de Patología Digital.

“Estamos transformando la atención médica al desarrollar rápidamente y de manera segura soluciones innovadoras de IA que pueden mejorar los resultados de los pacientes y permitir a los médicos dedicar más tiempo al cuidado de los pacientes”, agregó.

A pesar de los prometedores avances de la Clínica Mayo con la IA en la imagenología médica, los expertos advierten sobre la dependencia excesiva de estas tecnologías debido a varios riesgos.

Investigaciones recientes publicadas en Pneumon argumentan que los sistemas de IA dependen de grandes conjuntos de datos, lo que suscita serias preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad y la confidencialidad de la información delicada del paciente. Cada vez más, los intentos de piratería se dirigen a estos datos, a veces como parte de ataques cibernéticos más grandes.

Otro problema crítico es el sesgo de datos, donde la subrepresentación de minorías y grupos en los datos conduce a resultados de modelos de IA inexactos e injustos, que afectan negativamente la atención médica recibida por estos grupos.

Además, los investigadores advierten sobre el “envenenamiento de datos”, donde los datos se manipulan intencionalmente para provocar errores, poniendo en peligro la fiabilidad de los diagnósticos de la IA y los ensayos clínicos.

También hay preguntas legales y éticas sin resolver acerca de quién es responsable cuando los sistemas de IA cometen errores. Además, el uso excesivo de la tecnología de IA conduce a una disminución de la experiencia médica entre los médicos porque crea un fenómeno conocido como el efecto “médico perezoso”.

Estos desafíos subrayan la necesidad de una cuidadosa y bien regulada integración de la IA, una validación continua y fuertes salvaguardas para garantizar que la IA apoye, no reemplace, la experiencia médica.