Fidest – Agenzia giornalistica/press agency

Quotidiano di informazione – Anno 32 n° 341

Creazione di Watson Health Medical Imaging Collaborative

Posted by fidest press agency su sabato, 25 giugno 2016

ibmIBM (NYSE: IBM) ha annunciato la creazione di Watson Health Medical Imaging Collaborative, un’iniziativa globale costituita da più di 15 sistemi sanitari, centri medici universitari, strutture di servizi radiologici ambulatoriali e società di tecnologia di imaging di primo piano. Il progetto collaborativo mira a portare l’imaging cognitivo nella pratica medica quotidiana, per aiutare gli operatori ad affrontare tematiche quali cancro al seno, al polmone e altri tipi di tumore, diabete, salute dell’occhio, patologie cerebrali e cardiache ed eventi correlati, come l’ictus. I membri del progetto prevedono di sfruttare Watson per estrarre informazioni da dati di imaging non strutturati precedentemente “invisibili” e di poterli combinare con un’ampia varietà di dati provenienti da altre fonti. Così facendo, i medici possono prendere decisioni per cure personalizzate, mirate a uno specifico soggetto, costruendo al contempo un corpus di conoscenze a beneficio di più vaste popolazioni di pazienti. Queste informazioni possono comprendere dati provenienti da cartelle cliniche elettroniche, referti radiologici e patologici, risultati di laboratorio, annotazioni dei medici sui progressi osservati, riviste di settore, linee guida sulle cure cliniche e studi sugli esiti pubblicati.
Tra i membri fondatori del progetto figurano Agfa HealthCare, Anne Arundel Medical Center, Baptist Health South Florida, Eastern Virginia Medical School, Hologic, Inc., ifa systems AG, inoveon, Radiology Associates of South Florida, Sentara Healthcare, Sheridan Healthcare, Topcon, UC San Diego Health, University of Miami Health System, University of Vermont Health Network e vRad, oltre a Merge Healthcare, società IBM. Di pari passo con l’evoluzione del progetto collaborativo, grazie alla combinazione delle più recenti conoscenze di queste organizzazioni, si evolveranno anche il razionale e le informazioni di Watson.
Studi recenti rivelano che cure inadeguate, inutili, non coordinate e inefficienti e processi di business non ottimali consumano almeno il 35% – e forse più del 50% – degli oltre 3000 miliardi di dollari spesi ogni anno dagli Stati Uniti per l’assistenza sanitaria. Ciò suggerisce uno spreco di più di 1000 miliardi di dollari. L’obiettivo di Watson Health è aiutare gli operatori sanitari a migliorare l’assistenza e ridurre gli sprechi, permettendo un utilizzo potenziato dei dati di imaging medico e fornendo offerte e servizi cognitivi che consentano al medico di esprimere raccomandazioni personalizzate per le specifiche esigenze di ogni paziente.
Online Banking ComputerI membri del progetto lavoreranno in team con gli esperti di cognitive computing di Watson Health per addestrare il sistema in merito a patologie cardiovascolari, salute dell’occhio e altre condizioni cliniche, utilizzando i dati forniti dai membri stessi o da registri delle malattie basati sulla popolazione, che contengono milioni di casi anonimizzati provenienti da tutto il mondo. Per aiutare a creare nuove soluzioni alimentate da Watson, i membri del progetto potrebbero integrarlo nei propri sistemi dei flussi di lavoro o software di gestione delle immagini.
Watson è il primo cognitive computing disponibile in commercio che rappresenta una nuova era dell’informatica. Il sistema, fornito in cloud, analizza grandi volumi di dati, comprende domande complesse poste in linguaggio naturale e propone risposte basate sulle evidenze. Watson apprende continuamente dalle interazioni passate, acquisendo valore e conoscenza nel corso del tempo. Nell’aprile 2015 sono stati lanciati IBM Watson Health e la piattaforma Watson Health Cloud. La nuova unità contribuirà a migliorare la capacità di innovazione di medici, ricercatori e assicuratori, facendo emergere elementi di conoscenza dall’enorme quantità di dati sanitari personali creati e condivisi ogni giorno. Watson Health Cloud permetterà di rendere anonime, condividere e combinare queste informazioni con una vista aggregata – dinamica e in costante espansione – di dati clinici, di ricerca e di social health.

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