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Importante
Los modelos de inteligencia artificial sanitaria están diseñados para la investigación y la exploración del desarrollo de modelos. Los modelos no están diseñados ni diseñados para implementarse en la configuración clínica tal como está ni para su uso en el diagnóstico o tratamiento de ninguna enfermedad o salud, y no se han establecido los modelos individuales para tales fines. Usted asume responsabilidad exclusiva y responsabilidad por cualquier uso de los modelos de inteligencia artificial sanitaria, incluida la comprobación de salidas e incorporación a cualquier producto o servicio destinado a un propósito médico o a informar a la toma de decisiones clínicas, el cumplimiento de las leyes y reglamentos sanitarios aplicables, y obtener los permisos o aprobaciones necesarios.
En este artículo, obtendrá información sobre el catálogo de Microsoft de los modelos básicos de atención médica multimodal. Los modelos fueron desarrollaron conjuntamente por Microsoft Research, socios estratégicos y destacadas instituciones sanitarias para organizaciones de atención médica. Las organizaciones sanitarias pueden usar los modelos para crear e implementar rápidamente soluciones de IA adaptadas a sus necesidades específicas, minimizando al mismo tiempo los grandes requisitos informáticos y de datos que suelen asociarse a la creación de modelos multimodales desde cero. La intención no es que estos modelos sirvan como productos independientes. En su lugar, están diseñados para que los desarrolladores los usen como una base sobre la cual compilar. Con estos modelos de IA sanitaria, los profesionales disponen de las herramientas que necesitan para aprovechar todo el potencial de la IA para mejorar la investigación biomédica, los flujos de trabajo clínicos y, en última instancia, la prestación de cuidados.
El poder de la inteligencia artificial (IA) está impulsando una transformación revolucionaria en la industria sanitaria. Aunque los grandes modelos de lenguaje existentes como GPT-4 resultan muy prometedores para tareas clínicas basadas en texto y razonamiento multimodal de uso general, tienen dificultades para comprender los datos de atención sanitaria multimodales no textuales, por ejemplo, imágenes diagnósticas: recursos de información de radiología, patología y oftalmología. Este problema abarca otros recursos de textos médicos especializados, por ejemplo, los historiales médicos electrónicos longitudinales. Resulta difícil procesar modalidades no textuales, como datos de señales, datos genómicos y datos sobre proteínas, muchos de los cuales no están a disposición del público.
El catálogo de modelos de Azure AI, disponible en Azure AI Foundry y el Estudio de Azure Machine Learning, proporciona modelos de base sanitaria que facilitan el análisis con tecnología de IA de varios tipos de datos médicos. Estos modelos de IA se expanden mucho más allá de la comprensión de textos médicos y se adentran en el razonamiento multimodal sobre datos médicos. Pueden integrar y analizar datos de diversas fuentes que proceden de varias modalidades, como imágenes diagnósticas, genómica, historiales clínicos y otras fuentes de datos estructurados y no estructurados. Los modelos también abarcan varios campos sanitarios como la dermatología, la oftalmología, la radiología, la patología, entre otros.
Modelos de primera entidad de Microsoft
Estos son los modelos básicos de atención sanitaria básica multimodal de Microsoft.
MedImageInsight
Este es un modelo de inserción que permite un análisis sofisticado de imágenes, incluida la búsqueda de clasificación y similitud en imágenes médicas. Los investigadores pueden usar las inserciones del modelo en clasificadores simples de disparo cero. También pueden crear adaptadores para sus tareas específicas, lo que simplifica los flujos de trabajo en radiología, patología, oftalmología, dermatología y otras modalidades. Por ejemplo, los investigadores pueden usar el modelo para crear herramientas que dirijan automáticamente las exploraciones por imagen para los especialistas o señalen posibles anomalías para su posterior revisión. Estas acciones pueden aumentar la eficacia y mejorar los resultados de los pacientes. Además, el modelo admite medidas de protección de inteligencia artificial responsable (RAI), como la detección fuera de distribución (OOD) y la supervisión del desfase. Estas medidas de seguridad mantienen la estabilidad y confiabilidad de las herramientas de IA y las canalizaciones de datos en entornos dinámicos de imágenes diagnósticas.
CXRReportGen
La radiografía de tórax es el procedimiento radiológico más frecuente en todo el mundo. Ayudan a los médicos a diagnosticar una amplia gama de afecciones: infecciones pulmonares, problemas cardíacos, etc. Para millones de personas, estas imágenes suelen ser el primer paso para detectar problemas de salud. Este modelo de IA multimodal incorpora imágenes actuales y anteriores, junto con información clave del paciente, para generar informes detallados y estructurados a partir de radiografías de tórax. Los informes destacan los resultados generados por la IA directamente a partir de las imágenes, para alinearse con los flujos de trabajo humanos. Los investigadores pueden probar esta capacidad y el potencial para acelerar los tiempos de respuesta al tiempo que mejoran la precisión en el diagnóstico por parte de los radiólogos.
MedImageParse y MedImageParse 3D
Estos modelos están diseñados para la segmentación precisa de imágenes y cubren diversas modalidades de imagen, como rayos X, escáneres CT, resonancias magnéticas, ultrasonidos, imágenes de dermatología y diapositivas de patología. Los modelos se pueden ajustar para aplicaciones específicas, como la segmentación de tumores o la delimitación de órganos, lo que permite a los desarrolladores probar y validar el modelo y la capacidad de crear herramientas que aprovechen la inteligencia artificial para el análisis de imágenes médicas altamente sofisticadas.
Modelos de asociados
El catálogo de modelos Azure AI también ofrece una colección de modelos sanitarios de socios de Microsoft con funciones como el análisis digital de diapositivas de patología, la investigación biomédica, el intercambio de conocimientos médicos, entre otros. Socios como Paige.AI y Providence Healthcare proporcionan estos modelos. Para obtener una lista completa de los modelos, visite el recurso página del catálogo de modelos.