Home InformáticaHardware Así es como las GPUs de NVIDIA ayudan a prevenir la ceguera diabética

Así es como las GPUs de NVIDIA ayudan a prevenir la ceguera diabética

Por Cedric Sierras

Hay muchas formas en las que la diabetes puede ser debilitante e incluso letal. Pero esta enfermedad puede aparecer de golpe, sin previo aviso.

Un paciente “puede irse a dormir una noche y despertarse a la mañana siguiente y haberse quedado ciego, sin síntomas previos“, dijo Jonathan Stevenson, director de estrategia e información de Intelligent Retinal Imaging Systems (IRIS), hablando de la condición conocida como retinopatía diabética.

Si bien la mayoría de las complicaciones derivadas de la diabetes, como enfermedades cardíacas, enfermedades renales y el daño a los nervios tienen síntomas manifiestos, la retinopatía diabética puede aparecer sin previo aviso, a menos que se realicen exámenes oculares regulares.

IRIS ha estado aplicando el aprendizaje profundo impulsado por GPU y Azure Machine Learning Services para proporcionar una detección temprana y amplia de la retinopatía diabética y evitar que los pacientes pierdan la vista.

Pero Cédric ¿Qué es el aprendizaje profundo?

Tranquilos, sabía que me lo ibais a preguntar y para eso estamos aquí, para enterarnos de las cosas. El aprendizaje profundo o redes neuronales profundas, es un parte muy concreta de la inteligencia artificial que trata de imitar el proceso de aprendizaje que los seres humanos utilizamos para adquirir ciertos conocimientos. En este caso, que suele ser el más común, el aprendizaje profundo se emplea para automatizar procesos de análisis predictivo.

Exámenes oculares al alcance de todos

Menos del 40 por ciento de los 370 millones de diabéticos en el mundo se someten a revisiones periódicas para detectar afecciones oculares relacionadas con la diabetes. Para empeorar las cosas, si bien el número de pacientes con diabetes ha aumentado constantemente en las últimas décadas, la cantidad de oftalmólogos se ha ido reduciendo.

IRIS está tratando de cerrar esta brecha haciendo que los exámenes de retina sean rápidos, fáciles y de fácil acceso para todo el mundo. “Estamos tratando de establecer un flujo de trabajo que brinde al proveedor los datos que necesita para tomar decisiones, pero que no interrumpa el tiempo que se pasa con los pacientes“, afirma Stevenson.

La idea de que un paciente con diabetes pueda quedar ciego tan repentina e innecesariamente fue demasiado para el Dr. Sunil Gupta, quien fundó IRIS en 2011. Lo que la joven compañía descubrió posteriormente fue que el aprendizaje profundo puede detectar indicadores tempranos de complicaciones diabéticas en la retina.

Ahora, IRIS se está preparando para liberar un componente actualizado en su solución basada en la nube que analiza rápidamente las imágenes cargadas y devuelve esos análisis a los cuidadores, logrando una tasa de éxito del 97 por ciento al coincidir con los análisis de los oftalmólogos expertos.

Tocando los últimos kits de herramientas de Microsoft

Detrás de esa solución se encuentra un enfoque que combina las GPUs de NVIDIA y la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow con los Servicios de Aprendizaje Automático de Microsoft Azure y CNTK, que permiten escribir algoritmos de hardware de bajo nivel.

Jocelyn Desbiens, jefa de innovación y científica de datos de IRIS, dijo que la compañía fue una de las primeras organizaciones en hacer uso de los kits de herramientas de Microsoft con este propósito. Asimismo, también utilizan Kubernetes para organizar su almacenamiento basado en la nube, que se ejecuta sobre la plataforma Microsoft Azure.

Para construir su modelo, IRIS obtuvo un conjunto de datos de aproximadamente 10.000 imágenes de retina, escudriñando a través de ellas para revelar 8.000 imágenes de alta calidad, 6.000 de las cuales se usaron para entrenamiento, mientras que 2.000 quedaron pendientes de validación.

El sistema puede detectar diferencias entre los ojos izquierdo y derecho, así como entre ojos diabéticos y normales. En última instancia, recomienda si un paciente necesita ser referido a un médico o si la condición detectada simplemente necesita ser observada.

Las GPUs de NVIDIA son clave

Todo el entrenamiento y la inferencia ocurren en las GPUs de NVIDIA que se ejecutan en la instancia Azure de IRIS. IRIS ha trabajado lo suficiente como para beneficiarse de increíbles avances en el rendimiento.

Hace unos años, gracias a la adopción de los aceleradores de NVIDIA Tesla K80, redujeron el tiempo necesario para entrenar el modelo de la compañía de 10.000 imágenes al mes a 10.000 imágenes a la semana. El cambio al Tesla P100 redujo ese ratio a solo un par de días. Y ahora con el Tesla V100, el proceso se reduce a apenas medio día.

Así es cómo NVIDIA está permitiendo que los investigadores y científicos responder a preguntas que nunca antes habían sido capaces de abordar, como por ejemplo si la ceguera diabética puede detectarse antes de tiempo.

Incluso más clientes de Azure pronto podrán utilizar estas mejoras de rendimiento, ya que Microsoft anunció la versión previa de dos nuevas máquinas virtuales de la serie N con capacidades de GPUs de NVIDIA.

La ceguera diabética tan solo es el principio

Eventualmente, IRIS intenta aplicar su comprensión de la retina para ayudar en el tratamiento de otras afecciones. La retina, de muchas maneras, es una ventana a la salud de una persona y brinda pistas sobre todo, desde trastornos autoinmunes y cánceres hasta enfermedades cardiovasculares.

Sin dar más detalles, los responsables de IRIS han dejado claro que su trabajo no se detendrá con la ceguera diabética.

Al observar las características de las retinas podemos ver otras afecciones que no están necesariamente relacionadas con el ojo“, dijo Stevenson.

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