NVIDIA показала ИИ-стартапы против рака груди

Программа NVIDIA Inception поддерживает молодые компании, которые строят продукты на инфраструктуре NVIDIA. В новом материале блога собраны четыре проекта, закрывающие разрывы в диагностике и лечении рака груди. Поводом стал месяц осведомлённости о заболевании, а часть технологий пока остаётся исследовательской.

Сканирование груди за две минуты

Стартап iSono Health разработал платформу ATUSA, автоматическую 3D-систему ультразвукового сканирования. Устройство носимое, снимает стандартизированный объём груди примерно за две минуты на каждую, тогда как ручной ультразвук занимает до 45 минут. ATUSA имеет разрешение FDA, то есть допущена к продаже в США.

ИИ системы обучен на тысячах полных сканов груди, включающих более 1,5 млн ультразвуковых кадров. По заявлению компании, чувствительность 3D-скана на 28% выше, чем у ручного 2D-ультразвука. Платформа доступна в партнёрских клиниках Калифорнии, Техаса, Джорджии, Теннесси и Вашингтона, список площадок пополняется.

Ручной ультразвук зависит от того, кто держит датчик, поэтому снимки пациентки из года в год плохо сравнимы между собой. ATUSA снимает всю грудь одинаково при каждом обследовании, что даёт повторяемую картину ткани и снижает разброс из-за оператора.

«Приблизить сканирование к пациентке это первый прорыв. Наша цель сделать этот скан всё более информативным, помогая клиницистам видеть, что есть, понимать, что изменилось, и принимать более обоснованные решения»,

- сказала генеральный директор iSono Health Неда Разави.

Компания уже сделала ИИ для обнаружения новообразований, 3D-сегментации и классификации. Дальше она планирует расширить конвейер до мультимодальной диагностики, объединив 3D-ультразвук, маммографию, МРТ и клинические данные. Многоцентровое исследование с участием 3200 пациенток идёт при ведущих площадках UC Davis и Vanderbilt University Medical Center.

Плотность ткани и ложные вызовы

Whiterabbit.ai развивает ИИ для скрининга. Её программа WRDensity с разрешением FDA автоматически оценивает плотность груди по маммограммам и применялась при наблюдении сотен тысяч пациенток. Второй продукт, WRRisk, помогает оценивать долгосрочный риск развития рака груди.

Компания исследует новое поколение ИИ для маммографии, которое поможет рентгенологам находить больше опухолей и автоматически отсеивать снимки без признаков рака. Цели заявлены практические. Снизить нагрузку на нехватку специалистов, ускорить результаты и сократить число повторных вызовов пациенток, а вместе с ними и расходы системы здравоохранения.

«Каждый день рентгенологи, работающие с грудью, решают задачу поиска иголки в стоге сена, пытаясь найти примерно один рак на каждые 200 маммограмм. Мы надеемся, что ИИ станет мощным помощником для рентгенологов, помогая разгрести сено, чтобы они сосредоточили опыт там, где это важнее всего»,

- сказал соучредитель и технический директор Whiterabbit.ai Джейсон Су.

Модели Whiterabbit обучаются на кластере GPU NVIDIA в Вашингтонском университете в Сент-Луисе, дополнительная мощность берётся в облаке. Вывод модели работает на GPU NVIDIA, развёрнутых прямо в клинике.

Прогноз ответа на терапию

Ataraxis AI строит клиническую систему, которая предсказывает исходы и реакцию на разные виды терапии по цифровым данным, включая патологические стёкла, уже входящие в стандартное обследование. Сегодня такие прогнозы ограничены по охвату и точности и часто требуют отдельной биопсии ткани с ожиданием от двух до четырёх недель.

Одна модель Ataraxis оценивает, насколько предоперационная химиотерапия способна уменьшить опухоль до операции. Другая после операции считает пятилетний риск рецидива и вероятную пользу химиотерапии как следующего шага. Обе прошли валидацию более чем в 10 учреждениях и в нескольких клинических испытаниях, применяются в клинической практике. Работают они на GPU NVIDIA локально, в удалённом дата-центре и в облаке, на PyTorch с ускорением NVIDIA CUDA.

«Инструменты, на которые онкологи опираются сегодня при выборе терапии, в основном обучали один раз, пятнадцать лет назад, и с тех пор не обновляли. Наши модели становятся сильнее с каждым новым массивом данных клинических испытаний»,

- сказал сотрудник технического штата Ataraxis AI Джозеф Каппадона.

Трёхмерная модель опухоли

SimBioSys создаёт ИИ-технологию точной медицины, которая строит объёмные модели опухоли груди, вен и других мягких тканей. Эти модели помогают планировать операции и влиять на выбор лечения. Отдельный инструмент компании оценивает риск рецидива по 3D-данным МРТ груди, патологии опухоли и клиническим данным.

Для обучения и валидации SimBioSys использует NVIDIA MONAI, а в основе визуализации лежат библиотеки NVIDIA CUDA-X, включая cuBLAS и MONAI Deploy. Технология работает на GPU NVIDIA в облаке.

«Технология NVIDIA даёт нам вычислительную мощность, чтобы брать сотни или тысячи изображений, применять наш ИИ и быстро их анализировать. Эта скорость важна, потому что пациенты и врачи нуждаются в ответах быстро. Они не могут позволить себе ждать дни или недели»,

- сказала генеральный директор SimBioSys Стейси Стивенс.

Стивенс и руководитель направления по ИИ-стартапам здравоохранения NVIDIA в Северной и Латинской Америке Челси Самнер выступали 1 октября на панели в Финиксе, штат Аризона.

Что уже работает, а что нет

Разделение по зрелости у компаний разное. ATUSA, WRDensity и модели Ataraxis уже применяются в клиниках, причём Ataraxis заявляет об использовании в активной практике. Мультимодальная диагностика iSono Health, новое поколение маммографического ИИ Whiterabbit и часть инструментов SimBioSys остаются в разработке или в исследованиях.

NVIDIA отдельно оговаривает, что некоторые описанные технологии носят исследовательский характер и не одобрены FDA для коммерческого применения. Это касается в первую очередь перспективных разработок, а не продуктов с уже полученным разрешением.