HippoScreen e Intel oneAPI mejoran las pruebas de salud mental. HippoScreen aprovecha las herramientas Intel oneAPI y los marcos de IA para optimizar los modelos de deep-learning que ayudan a diagnosticar la depresión.

Lima, Perú, 31 de mayo de 2023.— Utilizando el Intel® AI Analytics Toolkit y el Intel® oneAPI Base Toolkit, HippoScreen mejoró la eficiencia y los tiempos de construcción de los modelos de deep-learning utilizados en su sistema de inteligencia artificial (IA) de ondas cerebrales. Estas mejoras permitieron a HippoScreen ampliar las aplicaciones de su sistema a una gama más amplia de afecciones y enfermedades psiquiátricas.

A nivel mundial, se estima que el 5 % de los adultos sufren de depresión.¹ No existe un procedimiento de diagnóstico único para la depresión y, aunque algunos casos pueden diagnosticarse clínicamente, la mayoría de las evaluaciones dependen de las auto descripciones subjetivas de los pacientes.

Para superar este problema, junto con el estigma generalizado que rodea a la depresión, HippoScreen desarrolló el sistema Stress EEG Assessment (SEA), que ayuda a los médicos a diagnosticar con mayor precisión los trastornos mentales. El sistema incluye un amplificador de electroencefalograma (EEG) para la recopilación de datos y el procesamiento de señales, una interfaz gráfica de usuario para el control del proceso de prueba y un algoritmo de IA para el análisis de datos.

SEA analiza señales de ondas cerebrales de 90 segundos y proporciona un índice de evaluación objetivo y cuantificable que busca representar numéricamente la probabilidad de que un individuo esté sufriendo de depresión.

Para mejorar la eficacia de los algoritmos y la precisión de los diagnósticos, al mismo tiempo que se reducen los tiempos de entrega de resultados de diagnóstico críticos al personal médico, HippoScreen aprovechó las optimizaciones de las herramientas de análisis de Intel y los marcos de IA.

Utilizando la herramienta de análisis Intel® VTune™ Profiler, la empresa alcanzó el máximo rendimiento y la mínima utilización de la CPU con un número de hilos de cinco. Además, el desempeño mejoró 2 veces, lo que permite a la empresa identificar y resolver rápidamente problemas de sobresuscripción de subprocesos.²

Intel® Optimization for PyTorch e Intel® Extension for Scikit-learn, junto con los algoritmos propios de HippoScreen, analizaron las características de los datos del sistema EEG que culminaron en un factor de decisión único y dieron lugar a mejoras de desempeño 2,4 veces mayor.³

En HippoScreen hemos podido aprovechar las optimizaciones de software de Intel® Extension for Scikit-learn e Intel® Optimization for PyTorch para acelerar 2,4 veces los tiempos de compilación de los modelos de IA en nuestro sistema personalizado de análisis de ondas cerebrales EEG», afirma Daniel Weng, director de tecnología de HippoScreen NeuroTech Corp.

¹_{Hoja informativa de la OMS, septiembre de 2021 www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/depression}

²_{Prueba realizada por HippoScreen e Intel completada el 1 de diciembre de 2022. Configuraciones de prueba: Procesador Intel® Xeon® Silver 4310T a 2,30 GHz, 2 zócalos, 20 núcleos por zócalo, probado en la carga de trabajo simple_performance_test.py de HippoScreen, con análisis y optimización por Intel® VTune™ Profiler desde Intel® oneAPI Base Toolkit 2022.2.0.2.0. Nota: www.Intel.com/PerformanceIndex.}

³_{Comprobado por HippoScreen e Intel. Validación de la prueba Hipposcreen finalizada el 17 de noviembre de 2022. Configuraciones de prueba: 2 CPU Intel® Xeon® Gold 6330 a 2,00 GHz, 2 zócalos, 28 núcleos por zócalo. Software utilizado: (env_intelsklearn) root123@root123:/opt/intel/oneapi/vtune$ python, Python 3.9.12: Intel Corporation. Intel® VTune™ Profiler desde Intel® oneAPI Base Toolkit 2022.2.0, Desde Intel® AI Analytics Toolkit 2022.2.0: Distribución Intel® para Python* 3.9.12, Optimización Intel® para PyTorch*, Extensión Intel® para Scikit-learn* 2021.7.0 basada en py39_intel_8746. Ubuntu 20.04 LTS. Nota: www.Intel.com/PerformanceIndex}

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