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Comment exploiter la puissance de vos GPU pour développer l'IA au sein de votre établissement ?

Aujourd’hui, les GPU ou cartes graphiques jouent un rôle central dans le domaine de l’Intelligence artificielle avec la puissance de calculs que nécessitent ces nouvelles technologies.

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Hôpitaux, CHU, Universités scientifiques… Découvrez comment développer l’IA au sein de vos établissements avec vos ressources GPUs, et leur rôle prépondérant dans l’intégration de ces nouvelles technologies.

Les services informatiques des établissements de santé gèrent et maintiennent des infrastructures pour lesquelles il existe très souvent de la ressource GPU disponible sur des serveurs, mais également via des Workstation.

Les utilisations des processeurs GPU dans ces cas précis ont pour but de couvrir des applications de visualisation notamment dans le cadre de l’imagerie médicale, mais également certaines applications bureautiques au travers de couches de virtualisation (VDI). 

Aujourd’hui, l’IA connait un essor phénoménal, notamment en matière de santé. L’enjeu est donc de comprendre comment un DSI peut valoriser & exploiter ses ressources en GPU pour apporter des réponses concrètes aux avancées cliniques portées par l’IA — tant pour le parcours du soin du patient que pour la gestion opérationnelle d’un établissement hospitalier recevant du public.

Les établissements de santé doivent donc mettre en relation ces ressources GPUs afin de répondre aux différents besoins métiers : gestion de la patientèle, qualité des soins, demandes récurrentes d’analyses médicales, pratiques cliniques et traitement des maladies avec des outils nouvelle génération.

Dans un monde où l’intelligence artificielle est la promesse d’une médecine de précision toujours plus pointue et performante, Aviti et Nvidia vous feront découvrir tout ce que vous devez savoir sur le rôle majeur des processeurs graphiques dans l’IA lors du 26e webinaire des jeudis du numérique en santé, le 27 avril prochain à 10 h 30. Organisé par DSIH et animé par Mélanie Dufrou et Vincent Trély.

Les cas d’usages suivants seront abordés :
- le Pôle génomique et l’optimisation de l’analyse génomique computationnelle pour des applications cliniques notamment pour les maladies métaboliques, les maladies infectieuses (covid), mais également sur le cancer.
- Le Pôle imagerie médicale pour la mise en place de véritables processus d’aide aux diagnostics par l’utilisation de l’IA pour préparer le compte rendu du praticien et améliorer non seulement la qualité de son diagnostic, mais également sa productivité. Également le volet chirurgical ou l’IA assiste le médecin au cours de son intervention.
- Le Pôle traitement naturel du langage ou la mise en place de l’IA sur du texte écrit ou parlé en vue de son exploitation pour développer de l’IA conversationnelle avec le patient, mettre en place de la prise de notes sur des comptes rendus ou codifier les actes médicaux, étudier les archives pour comprendre certaines tendances et éventuellement anticiper les besoins à court et moyen terme.
- Le Pôle détection et surveillance pour la gestion du public au sein d’un établissement de santé ou comment transformer la caméra en un capteur intelligent permettant d’assurer la sécurité du personnel soignant comme des patients. 

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