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Jun 17, 2023

GEDiCube se junta à NVIDIA Inception para avançar na plataforma de detecção precoce de câncer

31 de agosto de 2023 - Última atualização em 31 de agosto de 2023 às 13h18 GMT

Tags relacionadas Inteligência artificial, aprendizado de máquina, IA Ensaios clínicos Função de câncer sanitize_gpt_value2(gptValue) { var vOut = ""; var aTags = gptValue.split(','); var reg = new RegExp('\\W+', "g"); para (var eu = 0; eu

GEDiCube é uma plataforma de inteligência artificial e aprendizado de máquina que combina capacidades moleculares diferenciais com análise multiômica.

A NVIDIA Inception pretende implantar a plataforma GEDiCube, alimentada por sua infraestrutura acelerada que aproveita a Rede Aberta de Imagens Médicas para Inteligência Artificial (MONAI), criando o potencial para revolucionar a detecção precoce do câncer de pâncreas.

Esta abordagem multimodal será usada pela primeira vez em um próximo ensaio clínico, onde o MONAI será usado para detectar e construir um modelo preditivo baseado no tamanho do tumor combinado com a plataforma multiômica baseada no tipo de tumor.

De acordo com ambas as empresas, esta abordagem do GEDiCube ajudará a fornecer informações importantes para o combate ao cancro, como o cancro do pâncreas, que quase sempre se apresenta em fases tardias e tem resultados predominantemente desfavoráveis. Na verdade, muitos pacientes morrem meses após o diagnóstico.

Combinar e analisar o máximo de dados possível usando inteligência artificial aumentará potencialmente a eficiência do ensaio clínico e criará mais oportunidades de ensaio clínico para o GEDiCube.

Craig Rhodes, CEO do GEDiCube, disse: “Este é um ajuste natural para o GEDiCube que nos ajudará em nossa missão de detectar o câncer em seu estágio inicial”.

“Os recursos avançados de imagens médicas da NVIDIA com o sistema de IA multiômico existente do GEDiCube ajudarão a criar um algoritmo que utiliza os modais de imagem e ômicos. Isto ajudará os nossos cientistas a compreender os dados de radiologia e patologia juntamente com os dados multiómicos, permitindo assim uma melhor análise do cancro.”

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