最快的路径：医疗初创企业在手术室中使用人工智能来分析癌细胞
‘癌细胞分析：医疗初创企业利用人工智能在手术室中的最快捷路径’
医疗器械公司Invenio Imaging正在开发一种技术，使外科医生能够在手术室内立即评估组织活检样本，样本收集后仅需三分钟即可获得AI加速的见解，而正常情况下从病理实验室获得这些见解可能需要数周时间。
在手术活检中，医生会取出细胞或组织样本，病理学家会对其进行分析，以诊断癌症等疾病。通过在治疗室内使用一个紧凑的、由人工智能驱动的成像系统，Invenio旨在支持快速临床决策。
Invenio总部位于硅谷的首席技术官Chris Freudiger表示：“这项技术将帮助外科医生在进行活检或手术时做出术中决策。他们将能够快速评估组织样本是否含有癌细胞，决定是否需要再取一份组织样本，并且通过Invenio正在开发的人工智能模型，有可能在几分钟内进行分子诊断，实现个性化医疗治疗。”
更快的诊断能够带来更快的治疗。这对于那些可能在活检结果从专门的病理实验室返回前数周内显著增长或扩散的侵袭性癌症尤为关键。
Invenio是NVIDIA Inception的成员，该计划为前沿初创企业提供技术支持和人工智能平台指导。该公司使用NVIDIA GPU和软件库加速AI训练和推理。
聚焦癌症护理
Invenio的NIO激光成像系统是一种数字病理学工具，可加速新鲜组织活检成像。它已在美国和欧洲的数千个手术中使用，并于2021年获得欧洲的CE标准认证。
该公司计划在其下一代成像系统中采用NVIDIA Jetson Orin系列边缘AI模块，该系统将实现近实时的由NVIDIA TensorRT SDK加速的AI推理。
Freudiger表示：“我们正在我们的成像功能之上构建一层AI模型，以向医生提供的不仅仅是诊断图像，还包括对所见内容的分析。借助NVIDIA Jetson在边缘提供的AI性能，他们将能够快速确定活检图像中存在哪种癌细胞。”
Invenio使用一组NVIDIA RTX A6000 GPU在病理学家标注的图像上训练具有数千万参数的神经网络。这些模型是使用TensorFlow深度学习框架开发的，并使用了NIO成像系统采集的图像进行训练。
Freudiger说：“对我们来说，最强大的功能是RTX A6000 GPU上扩展的VRAM，使我们能够加载大批量图像并捕捉特征的变化。这对于AI训练有很大的影响。”
走向临床部署之路
Invenio的一款AI产品NIO Glioma Reveal已经在欧洲获得临床使用批准，并在美国提供研究用途，以帮助识别脑组织中的癌细胞区域。
Invenio的合作伙伴来自密歇根大学、纽约大学、加州大学旧金山分校、维也纳医学大学和科隆大学医院的团队最近开发了一款深度学习模型，可以在90秒内以93%的准确率找到癌症肿瘤的生物标志物。
通过分析组织样本中癌症的分子亚型，医生能够预测患者对化疗的反应情况，或者确定肿瘤在手术过程中是否已成功切除。
除了在脑组织分析方面的工作，Invenio今年宣布与强生公司的肺癌倡议合作，开发和验证一种能够帮助评估肺活检的人工智能解决方案。该人工智能模型将帮助医生快速确定收集的组织样本是否患有癌症。
肺癌是世界上最致命的癌症，仅在美国每年就有超过150万名患者发现肺结节。一旦获得临床使用批准，Invenio的NIO肺癌Reveal工具旨在缩短为这些患者分析组织活检所需的时间。
作为该倡议的一部分，Invenio将在提交由NVIDIA Jetson支持的人工智能解决方案进行FDA批准之前进行临床研究。
