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NetApp aplica 'deep learning' para mejorar el tratamiento de pacientes con tuberculosis

Entrevista a Jack Watts (NetApp) y Tim Ensor (Cambridge Consultants)

(el vídeo contiene subtítulos en español, clic en el ícono "CC")

Cada año un millón y medio de personas padece tuberculosis, especialmente en países en vías de desarrollo, añadido al dato, el tratamiento es muy lento porque es necesario contar en un microscopio lo cual hace que se trate a menos personas de las que podría con un procedimiento automatizado. 

A este problema ha propuesto una solución NetApp junto con Cambridge Consultants usando Deep Learning para que con tecnología de visionado los algoritmos puedan hacer las cuentas en modo 'cloud computing' y descargar los datos al médico con gran eficiencia.

Tim Ensor, director de Inteligencia Artificial en Cambridge Consultants, explica que el sistema se encuentra en la fase temprana de pruebas, para lo que se ha utilizado un conjunto de datos académico, pero que pronto esperan que se pueda aplicar con la ayuda de ONGs que se encuentran en el campo. Jack Watts, director de desarrollo de negocio de Inteligencia Artificial en NetApp, añade que el sistema podrá también aplicarse en otros campos médicos como la lucha contra el cáncer, o en la automatización de la radiología.

 



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