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

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NVIDIAGPU和软件库来加速 AI 训练和推理。

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NVIDIAJetsonOrin系列边缘 AI 模块。下一代系统将具备由NVIDIATensorRTSDK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。”

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（LungCancer 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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