Desempaquetando la IA

Dr. Vidur Mahajan:
Buenos días, buenas tardes, buenas noches, dependiendo de en qué parte del mundo te encuentres. Mientras espero a que mi invitado encienda su cámara, me llamo Vidur y soy el director ejecutivo de CARPL.ai. Esta es la serie de seminarios web «Unboxing AI» (Desempaquetando la IA) de CARPL, , y, aunque parezca increíble, este es el episodio número 53. Llevamos casi 53 semanas seguidas haciendo esto.

Ahora bien, si no sabes qué es la serie de seminarios web «Unboxing AI» (Desempaquetando la IA) de , ¿cómo has llegado hasta aquí? Pero en serio, cada semana en CARPL invitamos a un amigo, colaborador, socio, cliente, alguien muy inteligente, para que comparta sus opiniones, hable de sus retos y responda a vuestras preguntas.

Hoy tenemos la gran suerte de contar con nuestro querido amigo Vijay Ramanathan. En breve hablaremos de su trayectoria. Y si no sabes qué es CARPL, somos tu plataforma de IA de confianza, que te ayuda a conectar con todo un ecosistema de increíbles empresas de IA. Algunas te ayudan a generar informes automáticos de exploraciones, otras clasifican tomografías computarizadas de accidentes cerebrovasculares y otras leen resonancias magnéticas de próstata, por nombrar algunas. Llevamos este ecosistema de IA para radiología clínica a tus flujos de trabajo a través de una única interfaz de usuario, un único canal de datos y una única vía de adquisición, lo que te permite crear, probar, implementar y supervisar todas estas soluciones dentro de tu flujo de trabajo.

Con esto, me gustaría dar la bienvenida a nuestro invitado de hoy: Vijay Ramanathan. Vijay, gracias por estar con nosotros, es un placer.

Recientemente hemos anunciado nuestra colaboración con RamSoft, y Vijay es el director ejecutivo y cofundador de RamSoft. Co-fundó RamSoft hace 30 años, cuando solo tenía 17, o quizá incluso menos, Vijay, ¡pareces más joven! La fundó junto con su padre, el Dr. Ram. De ahí viene el nombre RamSoft.Ram. De ahí viene el nombre RamSoft. En aquella época, Vijay estudiaba la licenciatura en Ingeniería Informática en la Universidad de Waterloo, donde él y su hermano Shiva, que puedo decir que es mucho más inteligente que la mayoría de nosotros, crearon la primera versión de RamSoft. Por entonces ni siquiera lo llamaban PACS, sino simplemente «software de gestión de imágenes médicas».

Hoy en día, lidera la visión de PowerServer, la plataforma RIS/PACS basada en la nube de RamSoft, entre muchos otros logros. Pero lo que más me gusta es que Vijay asistió a su primera RSNA con 17 años. ¿Dejan entrar a los de 17 años?

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

Dr. Vidur Mahajan:
Es increíble. ¿Así que los dos celebráis vuestros cumpleaños durante la RSNA cada año?

Vijay Ramanathan:
Exacto. Desde mi primera RSNA a los 17 años, la mayoría de mis cumpleaños los he pasado en Chicago, en la RSNA.

Dr. Vidur Mahajan:
¡Hay que decir que el tiempo en Chicago es estupendo! Por cierto, para que todo el mundo lo sepa, el cumpleaños de Vijay es el 2 de diciembre. Si asistís a la RSNA este año, tenéis la obligación de felicitarle, ¡y quizá incluso de comprarle un regalo!

Pero, en serio, llevadnos atrás en el tiempo: ¿cómo era la RSNA en 1994? ¿Se hablaba siquiera de informática?

Vijay Ramanathan:
La radiología en 1994 era muy diferente. El PACS era un concepto teórico. El estándar DICOM que conocemos hoy en día no se formalizó hasta 1998. Por lo tanto, en aquella época trabajabas con software anterior al DICOM. El PACS era más un sueño que una realidad.

Lo que sí teníamos eran los primeros programas de teleradiología. ¿Y Internet? Técnicamente existía, pero nadie tenía acceso a él. Teníamos CompuServe y America Online con conexiones por módem.

RamSoft fue una de las primeras empresas, no solo en el ámbito del software médico, sino a nivel mundial, en lanzar un sitio web. De adolescente, escribía HTML a mano. No había herramientas. Solo yo, programando un sitio web desde cero y poniéndolo en línea.

Dr. Vidur Mahajan:
Vaya. Yo tuve mi primer ordenador en 1996 y Internet en 1997, y teníamos que pagar tanto el teléfono como los datos. Si conseguía más de 1 kbps, pensaba que estaba en llamas. ¡Tardaba dos días en descargar una canción!

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

En aquella época no existía la radiografía computarizada. Sin embargo, en los años 80, mi padre, el Dr.Ram, trabajaba en Picker y dirigía el equipo que desarrolló la primera máquina de rayos X digital para el mercado masivo. Ese equipo se instaló en los principales hospitales de todo el mundo.

Pero no había forma de extraer las imágenes digitalmente, no existía el DICOM. Así que tomábamos fotos de las pantallas. BMP, JPG... La calidad era pésima. Pero era todo lo que teníamos.

Dr. Vidur Mahajan:
Qué origen tan fascinante. Hablemos de la resistencia: ¿cómo fue intentar vender «PACS v0»? ¿Hubo detractores? ¿Y cómo se compara eso con la IA actual?

Vijay Ramanathan:
Por supuesto, hubo mucha resistencia, toda muy justificada. El mayor problema era la falta de estándares. DICOM llegó en 1998, pero los proveedores tardaron otros cinco años en actualizarse y en que fuera útil en el campo.

Los radiólogos no confiaban en PACS. Una preocupación común era: «¿Quién va a colgar mis películas?». Los radiólogos estaban acostumbrados a que los asistentes prepararan enormes cajas de luz giratorias con 20 o 30 casos, incluidos los anteriores. PACS no replicaba eso.

Tuvimos que desarrollar protocolos de colgado, resolver el problema de los casos anteriores que aún estaban en película y conseguir la aceptación de los radiólogos privados, los centros ambulatorios y los teleradiólogos de urgencias, nuestros primeros clientes.

Una cosa en la que siempre hemos creído, gracias a mi padre, es que la asistencia sanitaria debe estar al servicio de todos. No tratamos de forma diferente a los clientes pequeños. Todos merecen las mismas herramientas.

Dr. Vidur Mahajan:
Y eso se traslada a la IA. Tenemos que democratizarla, igual que hicisteis vosotros con PACS.

Vijay Ramanathan:
Exacto. La IA debe estar al alcance de todos, no solo de los grandes hospitales universitarios. Si la IA solo ayuda al Mass General, habremos fracasado. Solo cuando más del 50 % de los radiólogos de todo el mundo utilicen la IA podremos decir que hemos tenido éxito.

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

Vijay Ramanathan:
Cierto. La IA es especialmente impactante en situaciones de emergencia, donde el radiólogo no está disponible de inmediato. Ahí es donde puede brillar.

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

Vijay Ramanathan:
PowerServer es nuestra plataforma RIS/PACS insignia habilitada para la nube. La utilizan miles de radiólogos en cientos de centros cada día.

OmegaAI es nuestra plataforma de última 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 la hemos creado. La IA cambia rápidamente: lo que hoy es bueno, en tres meses está obsoleto.

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

Dr. Vidur Mahajan:
¿Cómo abordas las dudas de los grandes sistemas sanitarios sobre la nube y la multitenencia?

Vijay Ramanathan:
Toda transición tecnológica genera recelos. Desde el cine hasta el PACS. Desde las instalaciones locales hasta el alojamiento en la nube. Desde la nube de un solo inquilino hasta la nube multitenant.

Ese es el reto que debemos resolver. Llevamos 30 años haciéndolo. En unos años, la gente ni siquiera recordará el reto, solo disfrutará de las ventajas.

Dr. Vidur Mahajan:
Estoy de acuerdo. Hay una pregunta muy interesante en el chat, de BS. Preguntan: a menos que los equipos se democraticen, ¿cómo puede la IA llegar a todo el mundo?

Vijay Ramanathan:
Muy buena pregunta. La IA ayudará a abaratar los equipos. Hoy en día, la diferenciación de los equipos radica en el software integrado. Si trasladamos la inteligencia de los equipos al PACS, con la IA como cerebro, podremos estandarizar, reducir los costes y hacer que los dispositivos sean más accesibles.

Más proveedores, menos costes, mayor acceso. Eso es lo que ocurrió con DICOM. Ahí es hacia donde nos dirigimos.

Dr. Vidur Mahajan:
Así, el PACS se convierte en la capa inteligente. CARPL se convierte entonces en una ventana al mundo de la IA.

Vijay Ramanathan:
Exactamente. Y con la IA sin clics, los radiólogos solo tienen que abrir un estudio y los conocimientos de la IA ya están ahí, visibles cuando se necesitan e invisibles cuando no.

Dr. Vidur Mahajan:
Última pregunta de Srinivas: ¿Vuestras herramientas se centran en partes específicas del cuerpo, como el tórax?

Dr. Vidur Mahajan:
Excelente pregunta. Somos una plataforma de IA. El equipo de Vijay en RamSoft proporciona 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 los resultados de la IA aparecen sin necesidad de hacer clic.

Dr. Vidur Mahajan:
Gracias, Vijay. Y gracias a todos los que han participado. Este ha sido uno de nuestros seminarios web con mayor asistencia. Nos vemos la semana que viene. Vijay, significa mucho para nosotros.

Vijay Ramanathan:
Gracias, Vidur. Te lo agradezco.

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