Ge HealthCare e Nvidia collaborano per sviluppare sistemi a raggi X e ultrasuoni autonomi
Durante la conferenza Gtc 2025, Ge HealthCare, azienda leader a livello mondiale nel campo dell’innovazione della tecnologia medica, e Nvidia, leader mondiale nel campo dell’intelligenza artificiale (IA), hanno annunciato una collaborazione per sviluppare sistemi a raggi X e ultrasuoni autonomi.
I raggi X e gli ultrasuoni sono tra i sistemi di diagnostica per immagini più utilizzati nel mondo, con 4,2 miliardi di esami di imaging medico eseguiti ogni anno. Tuttavia, l’aumento della domanda, dovuto all’invecchiamento della popolazione, ha portato a una significativa carenza di personale radiologico, mettendo a dura prova i sistemi sanitari e aumentando il carico per gli operatori sanitari.
Questi sviluppi vedono la creazione di sistemi autonomi che utilizzano software abilitati dall’IA per acquisire e analizzare immagini mediche, il che potrebbe ridurre al minimo l’onere per tecnici e radiologi. Ge HealthCare mira a sviluppare sistemi a raggi X e ultrasuoni basati sull’intelligenza artificiale, sfruttando la piattaforma Nvidia Isaac for Healthcare, costruita sulla base di tre computer Nvidia utilizzati per costruire l’intelligenza artificiale fisica.
Utilizzando la piattaforma NVIDIA Cosmos per la generazione di dati sintetici, la simulazione di sensori basati sulla fisica, l’imitazione e l’apprendimento per rinforzo, Ge HealthCare intende addestrare, testare e mettere a punto dispositivi autonomi a ultrasuoni e a raggi X in un ambiente virtuale prima di impiegarli nel mondo fisico.
"Ge HealthCare ha una lunga storia di primati nell’imaging medicale e continuiamo a costruire sulla nostra tradizione di innovazione come fornitore di soluzioni sanitarie", ha dichiarato Roland Rott, Presidente e CEO Imaging dell’azienda. "Siamo entusiasti della nostra relazione ampliata con Nvidia e del potenziale dei raggi X e degli ultrasuoni autonomi, poiché siamo concentrati sullo sviluppo di soluzioni più intelligenti e automatizzate che migliorano l’efficienza, standardizzano l’imaging e aiutano a alleggerire il carico crescente di lavoro degli operatori sanitari".
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