
Nvidia меняет облик здравоохранения, внедряя инструменты искусственного интеллекта, которые трансформируют работу многих отделений больницы. Эти технологии применяются для поддержки клинических процессов, автоматизации рутинных задач и улучшения качества обслуживания пациентов.
Калифорнийская компания по производству чипов сотрудничает с медицинскими и технологическими партнёрами для интеграции ИИ в клиническую практику. По словам вице‑президента по здравоохранению Кимберли Пауэлл, решения строятся так, чтобы помогать медицинским организациям внедрять автоматизацию и аналитические инструменты.
Компания позиционирует себя как платформа для ИИ и ускорённых вычислений, которая помогает другим разработчикам разрабатывать и развёртывать прикладные решения для больниц. Такие платформы объединяют вычислительные мощности и инструменты для обучения моделей, необходимых для медицинских приложений.
Всемирная организация здравоохранения прогнозирует дефицит порядка 11 миллионов работников здравоохранения к 2030 году, и Пауэлл подчёркивает, что ИИ будет важным инструментом для удовлетворения растущего спроса на услуги. Автоматизация может частично компенсировать нехватку кадров и повысить пропускную способность системы здравоохранения.
Nvidia развивает направление «физического ИИ», когда алгоритмы получают материальную форму и способны выполнять реальные задачи. Это включает роботизированные системы и автономные устройства, которые помогают в выполнении клинических и логистических операций.
Компания сотрудничает с GE HealthCare над автономными возможностями для рентгена и ультразвука, чтобы расширить доступ к визуализации в отдалённых и недообслуживаемых районах. Партнёры также работают с Moon Surgical над роботом‑ассистентом, который в реальном времени регулирует положение хирургической камеры для улучшения вида операционной зоны.
В одном из проектов робот перемещает камеру в линию обзора с инструментами хирурга, что облегчает наблюдение за ходом операции. По словам представителей, это впервые, когда ИИ непосредственно управляет движениями таких роботов в клиническом процессе.
Nvidia также сотрудничает с Johnson & Johnson над созданием виртуальных операционных сред, где можно моделировать работу робототехники и отрабатывать сценарии до реального развёртывания. Такие симуляции позволяют оценить поведение систем в безопасной виртуальной среде.
В логистике больниц применяются автономные роботы доставки, которые перевозят материалы и расходные материалы, снижая нагрузку на медицинский персонал. Это помогает экономить время медсестёр и ускоряет снабжение отделений.
Помимо робототехники, технологии Nvidia используются для создания программного обеспечения, направленного на снижение выгорания врачей. Например, приложение Abridge записывает и расшифровывает разговоры врача и пациента, автоматически формируя медицинские заметки и сокращая время на документацию.
По оценкам, такие инструменты могут экономить врачам порядка 30% рабочего времени, связанного с оформлением записей. Автоматическая генерация заметок позволяет специалистам больше времени уделять пациентам, а не бумажной работе.
Платформа OpenEvidence агрегирует медицинские исследования и помогает клиникам отвечать на клинические вопросы, выступая как справочная система для врачей. Её иногда называют «ChatGPT для медицины» из‑за способности систематизировать литературу и давать обоснованные ответы.
Команда Aidoc разрабатывает алгоритмы для анализа радиологических изображений, которые помогают быстрее выявлять инсульты и другие критические состояния. Быстрая обработка снимков позволяет оперативнее направлять пациентов на экстренное вмешательство, что критично для сохранения функций мозга при инсульте.
В вопросах безопасности Nvidia и её партнёры проектируют многоуровневые системы контроля и защитные механизмы для медицинских приложений. Такие решения предусматривают проверку выводов моделей и механизм объяснения, чтобы результаты можно было сопоставить с последовательностью рассуждений, которую использует радиолог или другой специалист.
В перспективе Пауэлл видит больницу как интеллектуальную сеть, где ИИ непрерывно собирает данные, анализирует их и автоматизирует операции в реальном времени. По её словам, это позволит создавать более гибкие и адаптивные клинические процессы при сохранении человеческого контроля.
При этом технология разрабатывается как инструмент помощи медицинским работникам, а не их замены. В проектах сохраняется участие специалистов, и системы позиционируются как помощники, которые облегчают работу врачей и улучшают взаимодействие с пациентами.


Thank you for your sharing. I am worried that I lack creative ideas. It is your article that makes me full of hope. Thank you. But, I have a question, can you help me?
Okay. Ask the question.