Philips acelera la innovación en ecografía con formación de haces impulsada por GPU e IA

Philips Ultrasound se enfrentó a desafíos que limitaban la innovación y la prestación de atención al paciente. En el ámbito del desarrollo, la empresa buscaba ciclos de iteración rápidos para el desarrollo de algoritmos, mientras gestionaba demandas paralelas de procesamiento cada vez más complejas que ponían a prueba su arquitectura convencional basada en hardware.

Clínicamente, la ecografía seguía siendo altamente dependiente del paciente, con una variabilidad significativa entre diferentes pacientes y situaciones. Los profesionales sanitarios necesitaban una ecografía robusta que pudiera adaptarse automáticamente, ofrecer volúmenes 3D de mayor resolución con mejor velocidad de imagen y brindar herramientas avanzadas para visualizar anatomías complejas, especialmente durante procedimientos intervencionistas y en aplicaciones de salud de la mujer.

Para acelerar la innovación y respaldar técnicas de imagen avanzadas, Philips migró su plataforma de ecografía del hardware personalizado basado en FPGA a la formación de haces definida por software para su tercera generación. Impulsada por GPU profesionales NVIDIA RTX, esta transformación ofrece la computación de alto rendimiento y la eficiencia energética necesarias para la formación de haces en tiempo real. El resultado son imágenes nítidas, un procesamiento rápido y diagnósticos fiables, que ayudan a los profesionales sanitarios a ofrecer una mejor atención sanitaria de manera eficiente.

Usando la plataforma CUDA de NVIDIA, Philips accedió a capacidades de procesamiento masivo en paralelo que transformaron el rendimiento ecográfico. CUDA acelera específicamente las principales funciones de imagen desde la formación de haces, el filtrado y la detección de envolvente hasta algoritmos de posprocesamiento como Image Boost, mientras que la inmensa potencia computacional de la GPU impulsa la reconstrucción avanzada de datos 3D y la reconstrucción volumétrica. Esta arquitectura integral definida por software permite la adquisición adaptativa de imágenes en tiempo real, que responde dinámicamente a las características únicas de la ventana acústica y anatómica de cada paciente, sin necesidad de actualizaciones completas del sistema.

a arquitectura definida por software ofrece beneficios transformadores que van mucho más allá de las métricas convencionales de rendimiento. El salto en las capacidades de rendimiento de la formación de haces basada en GPU en comparación con FPGA permite una mejora del 70 % en la velocidad de volumen de color 3D, uno de los modos de ecografía más exigentes en términos computacionales. La flexibilidad de la arquitectura definida por software permite el procesamiento avanzado de señales necesario para preservar la calidad de imagen, algo que antes debía sacrificarse por las limitaciones físicas para lograr estas tasas de volumen en tiempo real. El resultado permite a los profesionales sanitarios visualizar en tiempo real el flujo patológico a través de las complejas estructuras de las válvulas cardíacas.

La implementación de la tecnología de formación de haces con GPU NVIDIA ha generado resultados medibles en múltiples dimensiones de rendimiento y valor empresarial. Las mejoras de rendimiento de la última generación de GPU pueden acercarse a los clientes de forma rápida y sencilla mediante un diseño flexible y modular, con el objetivo de reducir el coste total de propiedad.

Al migrar a la formación de haces basada en GPU, Philips ha acelerado su ciclo de innovación. A través de la plataforma CUDA de NVIDIA, un equipo más amplio de ingenieros, no solo especialistas en hardware, puede contribuir al desarrollo, prueba y mejora de algoritmos, lo que permite un lanzamiento al mercado rápido y reduce los costes de desarrollo. La arquitectura definida por software también apoya los objetivos de sostenibilidad. Además, al reducir su dependencia del hardware personalizado, Philips ha logrado un diseño más modular, minimizando así el desperdicio y aumentando el rendimiento del sistema mediante actualizaciones de software. El procesamiento de bajo consumo energético de las GPU contribuye también a operaciones ecológicas.

El procesamiento paralelo avanzado de la formación de haces por GPU permite a Philips generar volúmenes cardíacos 3D a velocidades de imagen y resoluciones cercanas a 2D, lo cual proporciona a los ecografistas una visión en tiempo real de la anatomía cardíaca compleja que los formadores de haces convencionales no pueden ofrecer. Los algoritmos adaptativos de imagen basados en GPU se ajustan automáticamente a la ventana acústica particular de cada paciente y generan imágenes uniformes y de alta calidad para todos los grupos de pacientes, sin necesidad de intervención adicional por parte del usuario ni de medios de contraste.

En el entorno clínico, estas capacidades buscan facilitar diagnósticos rápidos y seguros, reducir las repeticiones de exploraciones o las derivaciones a otras modalidades y optimizar los flujos de trabajo. Las imágenes cardíacas 3D en tiempo real también están acelerando la innovación en procedimientos de reemplazo y reparación de válvulas intracardíacas mínimamente invasivos y proporcionan alternativas que pueden cambiar la vida a cientos de miles de pacientes que no habrían sido candidatos para una cirugía a corazón abierto.

La formación de haces por GPU mejora la fiabilidad diagnóstica, lo que reduce la necesidad de que los profesionales sanitarios interpreten imágenes ecográficas ambiguas. La mejora de la calidad de imagen alivia la carga de los casos difíciles y permite exámenes uniformes y flujos de trabajo fluidos. En entornos de procedimiento, los sistemas con GPU facilitan técnicas de imagen avanzadas para intervenciones mínimamente invasivas, ampliando así el acceso y reduciendo los costes.

Las plataformas GPU escalables de Philips permiten futuras actualizaciones mediante software, preservando así la inversión de capital y asegurando el valor a largo plazo. Tecnologías como TrueVue y GlassVue las soluciones avanzadas de imagen 3D de Philips se benefician directamente de la aceleración por GPU y generan imágenes fotorrealistas que mejoran la percepción de profundidad y la comprensión anatómica en tiempo real.

La transformación de Philips, con el cambio de FPGA a ecografía acelerada por GPU, demuestra cómo la plataforma de computación acelerada de NVIDIA permite que los fabricantes de dispositivos médicos superen las limitaciones del hardware convencional y logren resultados clínicos superiores. Al pasar de sistemas de hardware rígidos y personalizados a arquitecturas flexibles definidas por software, Philips ha sentado las bases para una innovación continua que beneficia directamente tanto a los profesionales sanitarios como a los pacientes, mediante capacidades de diagnóstico mejoradas, mayor eficiencia en el flujo de trabajo y opciones de tratamiento ampliadas para procedimientos cardíacos complejos.