Mayo Clinic acelera la medicina de precisión con infraestructura de IA de NVIDIA
- Malka Mekler
- 12 ago.
- 2 Min. de lectura
La institución médica integra el DGX SuperPOD para entrenar modelos fundacionales capaces de procesar millones de imágenes histológicas con mayor velocidad y precisión.
Mayo Clinic ha comenzado a integrar una infraestructura tecnológica de alta capacidad basada en sistemas NVIDIA para potenciar su estrategia de inteligencia artificial generativa en el ámbito clínico. La incorporación del NVIDIA DGX SuperPOD con unidades DGX B200 marca un nuevo capítulo en la computación médica avanzada, con el objetivo de desarrollar modelos fundacionales aplicados a áreas como la patología digital, el descubrimiento de fármacos y la medicina de precisión.
Con esta plataforma, Mayo Clinic busca transformar la atención médica mediante análisis más veloces, precisos y escalables. La infraestructura basada en la arquitectura Blackwell permite procesar imágenes de alta resolución, como las láminas de histopatología, en una fracción del tiempo anteriormente requerido. “Lo que alguna vez fue una hipótesis, si tan solo tuviéramos los datos correctos, ahora se está convirtiendo en realidad gracias a la inteligencia artificial y la computación avanzada”, afirmó el Dr. Matthew Callstrom, director médico de Estrategias y líder del Programa de IA Generativa de Mayo Clinic.
Uno de los principales desarrollos impulsados por esta infraestructura es el modelo Atlas, creado junto con la empresa Aignostics. Este modelo fundacional fue entrenado con más de 1,2 millones de imágenes histopatológicas, lo que permite mejorar la precisión clínica y reducir la carga administrativa. Según Jim Rogers, CEO de Mayo Clinic Digital Pathology, esta capacidad computacional, combinada con una base de datos que supera los 20 millones de láminas digitalizadas, permite escalar los modelos existentes y avanzar en soluciones de IA con un enfoque clínico riguroso.
La implementación tecnológica no solo mejora la eficiencia del procesamiento, sino que también habilita nuevas posibilidades para modelos multimodales de IA generativa, capaces de integrar diferentes tipos de datos clínicos. Así, Mayo Clinic consolida un ecosistema computacional que acelera la investigación médica y busca, en última instancia, mejorar los resultados para los pacientes.