2025. 08. 01. - 09:00
Ez a klinikai generatív MI 4 hét munkáját végzi el 1 hét alatt
A Mayo Klinika új, generatív mesterséges intelligenciára épülő rendszere nemcsak gyorsabbá, hanem pontosabbá is teszi a diagnózist és ez életeket menthet.
A külföldi Mayo Klinika történelmi mérföldkövet ért el az orvostudományban, mivel bevezette az NVIDIA Blackwell-alapú DGX SuperPOD szuperszámítógépes infrastruktúrát, amellyel megkezdődött a generatív mesterséges intelligencia-alapú klinikai alkalmazások új korszaka. A fejlesztések célja nem kevesebb, mint az orvosi diagnosztika, a gyógyszerkutatás és a precíziós gyógyászat forradalmasítása. A Mayo Klinika hivatalos közleménye szerint a rendszer már most képes egy hónapnyi munkát egy hét alatt elvégezni, ez pedig hatalmas áttörés az időérzékeny betegségek, például a daganatok kezelésében.
A generatív mesterséges intelligencia által vezérelt modell különösen hatékony a patológiai képek elemzésében. A „Atlas” nevű alapmodell több mint 1,2 millió digitalizált mikroszkópos képen tanult és már most pontosabb eredményeket mutat, mint a korábbi eszközök. Az NVIDIA DGX B200 rendszerek gyorsaságának és skálázhatóságának köszönhetően a Mayo Klinika képes gyorsan új modelleket fejleszteni, így például különböző ráktípusokra vagy ritka betegségekre szabott megoldások is készülhetnek. A NewsNetwork cikke szerint ez az első lépés az olyan mesterséges intelligencia-rendszerek felé, amelyek klinikai szinten működnek és közvetlenül segítik az orvosokat.
Hatalmas áttörés jöhet az időérzékeny betegségek gyógyításában
Dr. Matthew Callstrom, a “Mayo Generatív Mesterséges Intelligencia Program” vezetője úgy fogalmazott, hogy ami korábban csak vágyálom volt, az ma már valóság. A Blackwell rendszer képes hatalmas mennyiségű, nagy felbontású kép adatot feldolgozni és ezekből valós idejű következtetéseket levonni. Ez nemcsak a kutatást gyorsítja, hanem a hétköznapi orvosi döntések meghozatalát is segíti: például egy gyanús elváltozás elemzése során másodpercek alatt javaslatot ad a következő lépésre.
A generatív mesterséges intelligencia tehát nem orvosokat vált ki, hanem az orvosok munkáját erősíti. Az Atlas-modell például csökkenti az adminisztratív terheket és nagyobb pontosságot biztosít az eredményekben. Ezáltal az orvosok több időt tölthetnek a páciensekkel, miközben a háttérben a mesterséges intelligencia villámgyorsan dolgozik. Jim Rogers, a Mayo Digital Pathology vezérigazgatója szerint ez a rendszer nemcsak gyógyít, hanem új gazdasági lehetőségeket is nyit az iparágban.
A Mayo Klinika példája azt mutatja, hogy a generatív mesterséges intelligencia nemcsak technológiai csoda, hanem emberéleteket mentő valóság. A klinikai gyakorlatba emelt generatív megoldások nem jövőbeli álmok, már most ott vannak a legmodernebb kórházi rendszerekben és a legmodernebb gépekkel együtt dolgoznak az emberi egészség szolgálatában.
CS.SZ.
