医疗设备公司 invenio imaging 正在开发一种技术,能够助力外科医生在手术室采集样本后,立即对组织活检进行评估。以往病理实验室需要数周时间才能提供深入的分析结果,而在 ai 的加速下,通过该技术,只需要短短三分钟。
在手术活检中,专业医务人员会提取出细胞或组织样本,然后交由病理学家分析是否存在癌症等疾病。invenio 公司计划在治疗室设置一个 ai 驱动的小型成像系统,通过提供检测等功能,助力快速制定临床决策。
这家硅谷企业的首席技术官 chris freudiger 表示:“该技术可以协助外科医生在进行活检或手术时直接做出决策。通过 invenio 正在开发的 ai 模型,外科医生将能够快速评估组织样本中是否含有癌细胞,进而决定是否需要采集另一份组织样本,实现在几分钟内做出分子诊断,并给到个性化的医疗方案。”
越快速地进行诊断,就能越快速地展开治疗。这对于侵袭性癌症尤为重要。专门的病理实验室往往需要几周时间才能出活检结果,而在此期间,此类癌症可能会大幅生长或大面积扩散。
nvidia 初创加速计划为领先的初创企业提供技术支持和 ai 平台指导,invenio 公司正是其中一家成员公司。invenio 公司使用 nvidia gpu 和软件库来加速 ai 训练和推理。
聚焦癌症治疗
nio激光成像系统加快新鲜组织活检的成像速度
invenio 公司的 nio 激光成像系统是一种可以加速新鲜组织活检成像的数字病理学工具。该系统已在美国和欧洲的数千例手术中得到应用,并于 2021 年获得欧洲 ce 标志认证。
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。下一代系统将具备由 nvidia tensorrt sdk 加速的近实时 ai 推理功能。
freudiger 表示:“我们正在成像功能的基础上构建一层 ai 模型,为医生提供诊断图像以及图像分析。凭借 nvidia jetson 提供的边缘 ai 性能,医生将能够快速确定活检图像中存在哪些类型的癌细胞。”
invenio 公司使用 nvidia rtx a6000 gpu 集群,在病理学家标注的图像上,对具有数千万个参数的神经网络进行训练。使用 tensorflow 深度学习框架开发的这些模型,也会在 nio 成像系统采集的图像上进行训练。
freudiger 表示:“在我们看来,rtx a6000 gpu 上经过扩展的 vram 具备十分强劲的功能,能够支持我们加载大批量图像并捕捉其特征变化。ai 训练因此得到了彻底的改变。”
临床部署之路
invenio 公司的 ai 产品之一 —— 用于识别脑组织中癌细胞区域的 nio glioma reveal,在欧洲已经获准临床应用,在美国也已经应用于学术研究。
来自密歇根大学、纽约大学、加州大学旧金山分校、维也纳医科大学和科隆大学医院的 invenio 合作者团队最近开发出了一个深度学习模型,能够在 90 秒内找到癌症肿瘤的生物标志物,准确率高达 93%。
借助对组织样本中不同癌症分子亚型进行分析的能力,医生就可以预测患者对化疗的反应程度,或者可以确定肿瘤是否已在手术中被成功切除。
除了脑组织分析方面的研究,invenio 公司今年还宣布与强生公司在肺癌中心(lung cancer initiative)开展临床研究合作。双方将协同开发及验证一种辅助肺活检评估的 ai 解决方案。该 ai 模型将帮助医生更快速地明确所采集的组织样本中是否存在癌细胞。
肺癌是最致命的癌症之一。仅在美国,每年就有超过 150 万名患者被查出肺部结节。而 invenio 公司的 nio lung cancer reveal 工具一旦获批临床应用,患者组织活检所需的时间将得到有效缩短。
为此,invenio 公司在将搭载 nvidia jetson 的 ai 解决方案提交 fda 审批之前,会先开展一轮临床研究。
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原文标题:医疗初创企业使用 ai 分析癌细胞,在切取病理之后快速得出活检结果
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