Simplificación de la Radioterapia Contra el Cáncer con IA

Las tasas de incidencia del cáncer están aumentando y los Institutos Nacionales de Salud estiman que aumentarán en un 63% durante las próximas dos décadas. Para satisfacer la creciente demanda de atención al paciente, los líderes en tecnología médica están recurriendo a herramientas de inteligencia artificial que pueden ayudar a los oncólogos radioterapeutas a brindar un tratamiento individualizado de alta calidad con mayor rapidez.

Siemens Healthineers está utilizando una infraestructura de supercomputación basada en GPU NVIDIA® para desarrollar software de inteligencia artificial para generar segmentaciones de órganos que permitan una terapia de oncología radioterápica de precisión.

La supercomputadora de IA Sherlock de Siemens Healthineers funciona con un grupo de servidores NVIDIA HGX-1 y HGX-2 cargados con GPU NVIDIA Tesla® V100 Tensor Core. El sistema proporciona 24 PetaFlops de rendimiento de procesamiento y 3 PetaBytes de almacenamiento NVMe, conectados a través de una red Mellanox InfiniBand de alta velocidad de 100 Gbps, y se utiliza para ejecutar más de 600 experimentos de deep learning diariamente.

El entorno de switch de alto rendimiento y baja latencia y el almacenamiento NVMe ayudan a mantener los servidores GPU en alta utilización para permitir un entrenamiento de modelos más rápido.

La radioterapia para pacientes con cáncer es un workflow complejo que incluye modelar al paciente, contornear el objetivo y los órganos en riesgo, y simular, planificar y administrar el tratamiento.

Una de las tareas que consumen más tiempo en este proceso es contornear (segmentar) los órganos sanos que rodean el tumor de un paciente y que deben evitarse de una dosis excesiva de radiación.

Tradicionalmente, los oncólogos radioterapeutas contornean el volumen objetivo del tumor y los órganos en riesgo, decidiendo cuánta radiación se debe utilizar para tratar el objetivo del tumor sin dañar el tejido normal vecino.

Para ayudar a los oncólogos a desarrollar planes de tratamiento de radiación más rápido, Siemens Healthineers utiliza syngo.via RT Image Suite, una herramienta de software que delinea automáticamente los órganos mediante AutoContouring asistido por IA. La herramienta de IA, entrenada con más de 4,5 millones de imágenes utilizando la supercomputadora Sherlock, perfila automáticamente 47 órganos, lo que ahorra tiempo a los radiooncólogos y facilita las tareas de contorno de órganos en riesgo.

"El AutoContouring asistido por IA ayuda a ahorrar tiempo y mejorar la estandarización en el contorno de órganos en riesgo", dijo el Dr. Fernando Vega, Jefe de Software y Definición de Conceptos para Oncología Radioterápica en Siemens Healthineers. "Esto permite a los oncólogos radioterapeutas centrarse mejor en otros aspectos cruciales de la atención al paciente".

Detrás de esta explosión de la IA en imágenes médicas hay una nueva dinámica dentro del paradigma de desarrollo de software: la llegada de software que escribe otro software.

Tradicionalmente, los ingenieros han escrito aplicaciones de principio a fin, un proceso que requiere mucho tiempo y experiencia en computación especializada. Ahora, con acceso a potentes recursos de computación, los algoritmos de IA pueden aprovechar los datos de entrenamiento para aprender procesos como el análisis de imágenes médicas sin que un desarrollador codifique explícitamente cada elemento.

Siemens Healthineers, que ha estado involucrada en el macine learning desde la década de 1990, está aprovechando esta capacidad de IA con su sistema Sherlock. La supercomputadora aprende del enorme data lake de la compañía, compuesto por más de 900 millones de imágenes seleccionadas, así como de informes radiológicos y datos clínicos y genómicos. Hasta ahora, Sherlock ha llevado al desarrollo de más de 45 aplicaciones impulsadas por IA aprobadas para uso clínico.

"La infraestructura de supercomputación es esencial para nuestros científicos investigadores, para poder completar experimentos de capacitación de deep learning en horas en lugar de semanas y reducir el tiempo que lleva iterar hasta lograr la mayor precisión", dijo Gianluca Paladini, director senior de ingeniería de Siemens. Sanitarios responsables de la arquitectura Sherlock. "Mejoramos continuamente la potencia de procesamiento de Sherlock, ya que nos permite gestionar proyectos de I+D de IA a escala industrial".