Как стартапы NVIDIA Inception применяют ИИ в борьбе с раком груди
В рамках месяца осведомлённости о раке груди NVIDIA представила обзор четырёх компаний из своей программы Inception, которые используют искусственный интеллект на разных этапах диагностики и лечения этого заболевания. Все проекты опираются на аппаратную и программную платформу NVIDIA, но находятся на разных стадиях готовности к коммерческому использованию.
Сканирование груди за две минуты: платформа ATUSA от iSono Health
Компания iSono Health создала носимую 3D‑ультразвуковую систему ATUSA, которая выполняет полное сканирование каждой молочной железы примерно за две минуты. Для сравнения, традиционный ручной ультразвук может занимать до 45 минут. ATUSA уже получила разрешение FDA и доступна в партнёрских клиниках Калифорнии, Техаса, Джорджии, Теннесси и Вашингтона.
Искусственный интеллект системы обучен на более чем 1,5 миллиона ультразвуковых кадров, полученных от тысяч полных сканов груди. По заявлению разработчиков, чувствительность 3D‑скана превышает показатели ручного 2D‑ультразвука на 28 %. Автоматический режим снимает одинаковый объём ткани при каждом обследовании, что снижает зависимость от оператора и делает результаты сравнимыми во времени.
«Приблизить сканирование к пациентке – это первый шаг к более информативной диагностике», – отметила генеральный директор iSono Health Неда Разави. Компания уже внедрила ИИ для обнаружения новообразований, 3D‑сегментации и классификации, а в планах – расширение до мультимодальной диагностики, объединяющей ультразвук, маммографию, МРТ и клинические данные. В настоящее время проводится многоцентровое исследование с участием 3200 пациенток при поддержке UC Davis и Vanderbilt University Medical Center.
Оценка плотности ткани и долгосрочного риска: решения Whiterabbit.ai
Стартап Whiterabbit.ai предлагает два продукта с подтверждением FDA. WRDensity автоматически определяет плотность груди по маммограммам и уже использована при обследовании сотен тысяч женщин. WRRisk предназначен для оценки долгосрочной вероятности развития рака груди.
Кроме того, компания разрабатывает следующее поколение ИИ‑инструментов для маммографии, которые должны помочь радиологам находить больше опухолей и автоматически отсеивать снимки без онкологических признаков. Цель – снизить нагрузку на специалистов, ускорить выдачу результатов и уменьшить число повторных вызовов, а вместе с ними – расходы системы здравоохранения.
«Каждый день рентгенологи ищут одну опухоль среди двухсот маммограмм, как иголку в стоге сена. Мы хотим, чтобы ИИ стал надёжным помощником, убирая «сено» и позволяя врачам сосредоточиться на действительно важных находках», – заявил соучредитель и технический директор Whiterabbit.ai Джейсон Су.
Модели обучаются на GPU‑кластере NVIDIA в Вашингтонском университете в Сент‑Луисе, дополнительная мощность берётся из облака, а inference выполняется на NVIDIA GPU, установленных непосредственно в клиниках.
Прогноз ответа на терапию: система Ataraxis AI
Ataraxis AI разработала клиническую платформу, которая предсказывает эффективность различных видов лечения на основе цифровых данных, включая патологические стекла, уже входящие в стандартное обследование. Сегодня такие прогнозы часто требуют отдельной биопсии и ожидания результатов в течение двух‑четырёх недель.
Одна модель оценивает, насколько предоперационная химиотерапия способна сократить опухоль перед операцией. Другая – после операции считает пятилетний риск рецидива и потенциальную пользу дальнейшей химиотерапии. Обе прошли валидацию в более чем десяти медицинских учреждениях и в нескольких клинических испытаниях, после чего внедрены в повседневную практику. Работают они на GPU NVIDIA локально, в удалённых дата‑центрах и в облаке, используя фреймворк PyTorch с ускорением CUDA.
«Инструменты, на которых онкологи сегодня основывают выбор терапии, в основном обучались один раз пятнадцать лет назад и с тех пор не обновлялись. Наши модели становятся точнее с каждым новым набором данных из клинических исследований», – отметил сотрудник технического штата Ataraxis AI Джозеф Каппадона.
Трёхмерная модель опухоли: технология SimBioSys
SimBioSys создаёт ИИ‑решение для точной медицины, которое строит объёмные модели грудной опухоли, сосудов и окружающих мягких тканей. Такие визуализации помогают планировать хирургические вмешательства и выбирать оптимальное тактику лечения. Отдельный инструмент компании оценивает риск рецидива, опираясь на 3D‑данные МРТ груди, результаты патологического исследования и клинические показатели.
Для обучения и валидации используется платформа NVIDIA MONAI, а визуализация построена на библиотеках CUDA‑X, включая cuBLAS и MONAI Deploy. Решение выполняется на GPU NVIDIA в облачной инфраструктуре.
«Технологические возможности NVIDIA позволяют нам быстро обрабатывать сотни и тысячи изображений, применяя наши алгоритмы и получая ответы в считанные минуты – это критично для пациентов и врачей, которые не могут ждать дни или недели», – сказала генеральный директор SimBioSys Стейси Стивенс. Она совместно с Челси Самнер, руководителем направления по ИИ‑стартапам в сфере здравоохранения NVIDIA для Северной и Латинской Америки, выступала 1 октября на панели в Финиксе, штат Аризона.
Что уже работает, а что ещё находится в разработке
На момент публикации ATUSA, WRDensity и модели Ataraxis уже применяются в клинической практике, причём Ataraxis заявляет об использовании в активной работе. Мультимодальная диагностика iSono Health, следующее поколение маммографического ИИ от Whiterabbit и часть инструментов SimBioSys всё ещё находятся на стадии исследований или пилотных внедрений.
NVIDIA подчёркивает, что некоторые описанные технологии носят исследовательский характер и не получили FDA‑одобрения для коммерческого распространения. Это относится преимущественно к перспективным разработкам, а не к продуктам с уже выданным разрешением.
