От маммографии до выбора терапии: ИИ-стартапы NVIDIA Inception сокращают разрывы в лече...
От маммографии до выбора терапии: ИИ-стартапы NVIDIA Inception сокращают разрывы в лечении рака груди Стартапы программы NVIDIA Inception разрабатывают ИИ-приложения, которые поддерживают клиницистов на ключевых этапах – визуализации, оценке риска и планировании терапии. iSono Health предлагает одобренную FDA платформу ATUSA – носимую автоматизированную 3D-УЗИ-систему, которая собирает стандартизированный объем молочной железы примерно за две минуты на железу против до 45 минут при обычном ручном УЗИ. ИИ обучен на тысячах полных сканов и более 1,5 млн ультразвуковых кадров, использует ускорение NVIDIA GPU и, по данным компании, дает на 28% более высокую чувствительность, чем ручное 2D-УЗИ. Повторяемость снимков помогает сравнивать изменения тканей между исследованиями и снижает вариабельность оператора. Сейчас ATUSA доступна в клиниках-партнерах в Калифорнии, Техасе, Джорджии, Теннесси и Вашингтоне, а многоцентровое исследование с 3200 пациентками проходит при ведущем участии UC Davis и Vanderbilt University Medical Center. Whiterabbit.ai развивает ИИ для скрининга: одобренное FDA ПО WRDensity автоматически оценивает плотность молочной железы по маммограммам и уже применялось в помощи сотням тысяч пациенток; WRRisk помогает оценивать долгосрочный риск рака груди. Компания также исследует ИИ нового поколения, который может помогать радиологам выявлять больше рака и автоматизировать просмотр негативных маммограмм, снижая нагрузку на специалистов, ускоряя результаты и уменьшая число необязательных повторных вызовов. Модели обучаются на кластере NVIDIA GPU в Вашингтонском университете в Сент-Луисе с дополнительными облачными мощностями, а вывод работает на GPU непосредственно в клинике. Ataraxis AI прогнозирует ответ на терапию и исходы по цифровым данным, включая патологические слайды, уже входящие в стандартное обследование. Это позволяет уменьшить зависимость от отдельной биопсии с ожиданием в две–четыре недели. Одна модель оценивает вероятность ответа опухоли на предоперационную химиотерапию, другая – пятилетний риск рецидива и потенциальную пользу химиотерапии после операции. Модели валидированы более чем в 10 учреждениях и нескольких клинических исследованиях, применяются в клинической практике и работают на NVIDIA GPU с PyTorch и CUDA. SimBioSys создает ИИ-платформу для прецизионной медицины, которая строит 3D-модели опухолей, вен и мягких тканей и помогает планировать операции и лечение. Инструмент также оценивает риск рецидива по объемным данным МРТ, патологии и клиническим показателям. Компания использует NVIDIA MONAI, CUDA-X, cuBLAS и MONAI Deploy, а вычисления выполняются на GPU в облаке. По словам CEO SimBioSys Стейси Стивенс, объединение мультимодальных данных дает новые выводы, а скорость вычислений критична, поскольку пациентам и врачамнужны ответы быстро. Часть описанных технологий остается исследовательской и неодобрена FDA для коммерческого применения.