Desempaquetando la IA

Dra. Vidur Mahajan:
Buenos días, buenas tardes, buenas noches de nuevo, según el lugar del mundo en el que se encuentre. Mientras espero a que mi huésped encienda su cámara, me llamo Vidur y soy el director ejecutivo de CARPL.ai. Este es el IA de desempaquetado serie de webinars de CARPL: número de episodio, aunque no lo creas, 53. Llevamos haciendo esto casi 53 semanas seguidas.

Ahora, si no sabes lo que IA de desempaquetado La serie de webinars es... bueno, ¿cómo llegaste hasta aquí? Pero en serio, cada semana en CARPL invitamos a un amigo, colaborador, socio o cliente (alguien muy inteligente) a compartir sus puntos de vista, hablar sobre sus desafíos y responder a sus preguntas.

Hoy tenemos mucha suerte de tener a nuestro querido amigo Vijay Ramanathan con nosotros. En breve profundizaremos en sus antecedentes. Y si no sabes qué es CARPL, somos la plataforma de IA más adecuada para ti, que te ayuda a conectarte con todo un ecosistema de increíbles empresas de IA. Algunas te ayudan a identificar automáticamente los resultados de las tomografías computarizadas, otras permiten clasificar las tomografías computarizadas de los accidentes cerebrovasculares, otras leen las resonancias magnéticas de la próstata, lo que sea. Incorporamos este ecosistema de inteligencia artificial en radiología clínica a sus flujos de trabajo a través de una única interfaz de usuario, un único canal de datos y una única ruta de adquisición, lo que le permite crear, probar, implementar y supervisar todas estas soluciones dentro de su flujo de trabajo.

Con eso, me gustaría dar la bienvenida a nuestro invitado de hoy: Vijay Ramanathan. Vijay, gracias por acompañarnos, significa mucho.

Recientemente anunciamos nuestra asociación con RamSoft y Vijay es el CEO y cofundador de RamSoft. Fue cofundador de RamSoft hace 30 años cuando tenía solo 17 años, o tal vez incluso más joven, Vijay, ¡pareces más joven! La fundó con su padre, el Dr. Ram. De ahí viene el nombre RamSoft. En ese momento, Vijay estaba cursando su licenciatura en Ingeniería Informática en la Universidad de Waterloo, donde él y su hermano, que puedo decir que es mucho más inteligente que la mayoría de nosotros, Shiva, crearon la primera versión de RamSoft. En aquel entonces ni siquiera lo llamaban PACS, sino simplemente «software de gestión de imágenes médicas».

En la actualidad, lidera la visión de PowerServer, la plataforma RIS/PACS insignia basada en la nube de RamSoft, entre muchos otros logros. Pero el que más me gusta: Vijay asistió a su primera RSNA a los 17 años. ¿Dejan entrar a jóvenes de 17 años?

Vijay Ramanathan:
Técnicamente, las reglas oficiales de la RSNA requieren que tengas 16 años. Así que sí, era oficialmente legal. Mi hermano Shiva, durante su primera RSNA, tuvo que saltarse las reglas: ¡tenía 15 años en ese momento y cumplió 16 durante el evento!

Dra. Vidur Mahajan:
Eso es increíble. ¿Así que ambos celebran sus cumpleaños durante la RSNA todos los años?

Vijay Ramanathan:
Exactamente Desde mi primera RSNA a los 17 años, la mayoría de mis cumpleaños han sido en Chicago en RSNA.

Dra. Vidur Mahajan:
¡Debo decir que hace buen tiempo en Chicago! Además, para que todos sepan, el cumpleaños de Vijay es el 2 de diciembre. Si vas a asistir a la RSNA este año, ahora tienes la obligación de desearle algo, ¡y tal vez incluso comprarle un regalo!

Pero en serio, llévanos de vuelta: ¿cómo era la RSNA en 1994? ¿La informática existía siquiera?

Vijay Ramanathan:
La radiología en 1994 fue muy diferente. El PACS era un concepto teórico. El estándar DICOM que conocemos hoy no se formalizó hasta 1998. Entonces, en aquel entonces, trabajabas con software anterior al DICOM. PACS era más un sueño que una realidad.

Lo que sí teníamos eran los primeros programas de software de teleradiología. ¿E internet? Técnicamente existía, pero en realidad nadie tenía acceso a él. Teníamos CompuServe y America Online con conexiones de acceso telefónico.

RamSoft fue una de las primeras empresas, a nivel mundial, no solo de software médico, en lanzar un sitio web. Escribí HTML manualmente cuando era adolescente. No había herramientas. Solo programé un sitio web desde cero y lo puse en línea.

Dra. Vidur Mahajan:
Guau. Compré mi primer ordenador en el 96, Internet en el 97, y tuvimos que pagar tanto el teléfono como los datos. Si obtenía más de 1 kbps, pensaba que estaba en llamas. ¡Dos días para descargar una canción!

Vijay Ramanathan:
Exactamente Cuando empezamos, nos dedicábamos básicamente a la captura de fotogramas, es decir, a tomar fotografías de ultrasonidos o radiografías. Usamos lo que, en broma, llamábamos «cámara en un palo». Una cámara apuntaba a una caja de luz donde se proyectaba la película y guardábamos esa imagen en un ordenador.

No había CR en ese entonces. Sin embargo, en la década de 1980, mi padre, el Dr. Ram, trabajaba en Picker y dirigió el equipo que desarrolló la primera máquina digital de rayos X de tórax para el mercado masivo. Ese equipo se instaló en los principales hospitales de todo el mundo.

Pero no había forma de extraer imágenes digitalmente, no había DICOM. Así que tomábamos fotografías de las pantallas. BMP, JPG: mala calidad. Pero eso es todo lo que teníamos.

Dra. Vidur Mahajan:
Es un origen fascinante. Hablemos de la resistencia: ¿cómo fue intentar vender el «PACS v0»? ¿Había detractores? ¿Y cómo se compara eso con la IA actual?

Vijay Ramanathan:
Absolutamente, toneladas de resistencia, todas muy justificadas. El mayor problema era la falta de normas. El DICOM llegó en 1998, pero los proveedores tardaron otros cinco años en actualizarlo y hacerlo útil sobre el terreno.

Los radiólogos no confiaban en el PACS. Una preocupación común era: «¿Quién va a colgar mis películas?» Los radiólogos estaban acostumbrados a ayudar a preparar enormes cajas de luz giratorias con entre 20 y 30 casos, incluidos los anteriores. El PACS no replicó eso.

Tuvimos que desarrollar protocolos de ahorcamiento, resolver los antecedentes que aún estaban siendo filmados y conseguir la aceptación de radiólogos privados, centros ambulatorios y teleradiólogos de urgencias, nuestros primeros clientes.

Una cosa en la que siempre hemos creído, gracias a mi padre, es que la atención médica debe ser útil para todos. No tratamos a los clientes pequeños de manera diferente. Todos merecen las mismas herramientas.

Dra. Vidur Mahajan:
Y eso se traslada a la IA. Tenemos que democratizarla, tal como hicieron con PACS.

Vijay Ramanathan:
Exactamente La IA debe estar disponible para todos, no solo para los grandes hospitales académicos. Si la IA solo ayuda a Mass General, hemos fracasado. Solo cuando más del 50% de los radiólogos de todo el mundo utilicen la IA podremos decir que lo hemos conseguido.

Dra. Vidur Mahajan:
No podría estar más de acuerdo. E irónicamente, a menudo es más difícil convencer a los especialistas en los centros académicos. La IA tiene más impacto en los radiólogos generales o en los médicos de urgencias.

Vijay Ramanathan:
Correcto. La IA tiene un impacto especial en situaciones de emergencia, en las que el radiólogo no está disponible de inmediato. Ahí es donde puede brillar.

Dra. Vidur Mahajan:
Hablemos de PowerServer y OmegaAI. ¿Cuál es la diferencia?

Vijay Ramanathan:
PowerServer es nuestra plataforma RIS/PACS insignia habilitada para la nube. Lo utilizan miles de radiólogos en cientos de sitios todos los días.

OmegaAI es nuestra plataforma de próxima generación, totalmente nativa de la nube. Está diseñada para evolucionar constantemente. Las nuevas funciones están disponibles al instante para todos los usuarios. Y la IA es la razón principal por la que lo creamos. La IA cambia rápidamente: lo que es bueno hoy quedará obsoleto en 3 meses.

OmegaAI es nuestra forma de preparar la plataforma para el futuro. Vemos que la mayoría de nuestros clientes se mudarán a ella en los próximos años.

Dra. Vidur Mahajan:
¿Cómo aborda las dudas de los sistemas de salud más grandes sobre la nube y la multitenencia?

Vijay Ramanathan:
Toda transición tecnológica conlleva aprensión. Del cine al PACS. De local a hospedado. De la nube de un solo inquilino a la nube de varios inquilinos.

Ese es nuestro desafío por resolver. Llevamos 30 años haciendo esto. Dentro de unos años, las personas ni siquiera recordarán el desafío; simplemente disfrutarán de los beneficios.

Dra. Vidur Mahajan:
Acordado. Hay una gran pregunta en el chat, de BS. Se preguntan: a menos que los equipos se democraticen, ¿cómo puede la IA llegar a todos?

Vijay Ramanathan:
Muy buen punto. La IA ayudará a abaratar los equipos. Hoy en día, la diferenciación de los equipos radica en el software integrado. Si cambiamos la inteligencia de los equipos a los PACS (con la IA como cerebro), podemos estandarizar, reducir los costos y hacer que los dispositivos sean más accesibles.

Más proveedores, costos más bajos, acceso más amplio. Eso es lo que pasó con DICOM. Eso es adonde vamos.

Dra. Vidur Mahajan:
De este modo, PACS se convierte en la capa inteligente. CARPL se convierte entonces en una ventana a la IA mundial.

Vijay Ramanathan:
Exactamente Y con la IA sin necesidad de hacer clic, los radiólogos acaban de abrir un estudio y los conocimientos de la IA ya están ahí: visibles cuando se necesitan e invisibles cuando no.

Dra. Vidur Mahajan:
Última pregunta de Srinivas: ¿Sus herramientas se centran en partes específicas del cuerpo, como solo en el pecho?

Dra. Vidur Mahajan:
Buena pregunta. Somos una plataforma de inteligencia artificial. El equipo de Vijay en RamSoft ofrece PACS. Integramos más de 175 modelos de IA de terceros, que cubren todo tipo de partes del cuerpo y especialidades. Es una plataforma dentro de una plataforma, como Inception.

Vijay Ramanathan:
Y todo está integrado en el flujo de trabajo. Abre un estudio en PowerServer u OmegaAI y aparecerán los resultados de la IA sin necesidad de hacer clic.

Dra. Vidur Mahajan:
Gracias, Vijay. Y gracias a todos los que se unieron. Este ha sido uno de nuestros seminarios web con mayor asistencia. Nos vemos a todos la semana que viene. Vijay: significa mucho.

Vijay Ramanathan:
Gracias, Vidur. Lo agradezco.

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