Стартапы, участвующие в программе NVIDIA Inception, используют искусственный интеллект для устранения различных пробелов в лечении рака молочной железы — от сложностей с доступом к скринингу и нехватки радиологов до задержек с получением результатов анализов, на которые опирается выбор лечения. Эти приложения создаются в США, где ежегодно выполняется около 40 миллионов маммографических исследований, а нехватка радиологов в течение следующего десятилетия, как ожидается, усилит нагрузку на системы интерпретации снимков и диагностики.
NVIDIA сообщает, что представленные ею компании используют вычислительную инфраструктуру, включая графические процессоры, CUDA и MONAI, для создания инструментов — от автоматизированной визуализации до анализа патологических срезов и интеграции клинических и генетических данных.
Более стандартизированная визуализация, более комфортная для пациентки
iSono Health разрабатывает платформу ATUSA — носимую количественную систему трёхмерного ультразвукового исследования, получившую разрешение FDA. Система создаёт стандартизированный объёмный снимок молочной железы примерно за две минуты для каждой груди, тогда как традиционное ручное ультразвуковое исследование может занимать до 45 минут.
Система использует искусственный интеллект для автоматизации получения изображений и была обучена на тысячах полноценных исследований, включающих более 1,5 миллиона ультразвуковых кадров. Компания утверждает, что система на 28% чувствительнее ручного двумерного ультразвукового исследования. Стандартизация метода визуализации также может облегчить сравнение ежегодных исследований и снизить вариативность, связанную с опытом оператора оборудования.
ATUSA коммерчески доступна через партнёрские клиники в Калифорнии, Техасе, Джорджии, Теннесси и Вашингтоне, округ Колумбия. iSono Health проводит многоцентровое исследование с участием 3 200 пациентов для проверки эффективности платформы; основные исследовательские площадки находятся в UC Davis и Vanderbilt University Medical Center. Компания работает над расширением набора инструментов, включив в него обнаружение, сегментацию и классификацию поражений, а затем — интеграцию трёхмерного ультразвукового исследования с маммографией, магнитно-резонансной томографией и клинической информацией.
Снижение нагрузки на радиологов
Whiterabbit.ai разрабатывает программу WRDensity — инструмент, получивший разрешение FDA для автоматической оценки плотности молочной железы по маммографическим снимкам; он уже использовался при оказании помощи сотням тысяч пациентов. Компания также предлагает WRRisk для поддержки принятия клинических решений и оценки долгосрочного риска развития рака молочной железы.
Компания исследует новое поколение инструментов искусственного интеллекта для маммографии, которые могут помочь радиологам выявлять больше случаев рака, одновременно автоматизируя проверку снимков, не демонстрирующих признаков заболевания. Практическая идея заключается не в замене врача, а в облегчении задачи поиска редких случаев: соучредитель и технический директор Jason Su говорит, что радиолог, специализирующийся на заболеваниях молочной железы, пытается найти примерно один случай рака среди каждых 200 маммографических снимков.
От изображения к решению о лечении
Ataraxis AI сосредоточена на этапе после постановки диагноза, когда для принятия решений о лечении могут потребоваться гистологические исследования, занимающие от двух до четырёх недель. Модели компании анализируют цифровые патологические срезы и стандартизированные клинические переменные, чтобы прогнозировать ответ опухоли на лечение и риск её рецидива.
Одна из моделей прогнозирует вероятность уменьшения опухоли в ответ на химиотерапию до операции, тогда как другая после операции оценивает риск рецидива заболевания в течение пяти лет и потенциальную пользу химиотерапии. Компания утверждает, что обе модели прошли валидацию более чем в десяти учреждениях и в нескольких клинических исследованиях и используются в клинической практике; они могут работать на локальной инфраструктуре, во внешних центрах обработки данных или в облаке.
Интеграция данных в трёхмерную модель
SimBioSys разрабатывает технологию для точной медицины, создающую трёхмерные модели опухолей молочной железы, сосудов и мягких тканей с целью поддержки хирургического вмешательства и планирования лечения. Компания также разработала инструмент оценки риска рецидива рака на основе объёмных данных магнитно-резонансной томографии, результатов патологического исследования и клинических данных.
Наиболее важное изменение заключается в объединении нескольких типов данных вместо анализа каждого источника по отдельности. Однако в материале также указывается на существенное ограничение: некоторые из упомянутых технологий всё ещё являются исследовательскими и не получили одобрения FDA для коммерческого использования. Результаты текущих исследований и клиническая валидация останутся решающими факторами перед широким внедрением этих инструментов, особенно когда прогнозы напрямую влияют на решения о лечении.
Почему это важно?
Эти приложения показывают, что практическая ценность искусственного интеллекта в лечении рака молочной железы не ограничивается обнаружением аномального изображения, а распространяется на повышение воспроизводимости визуализации, стратификацию рисков и ускорение анализа данных, предшествующего решению о лечении. Однако клиническое внедрение определяется не только скоростью моделей искусственного интеллекта: регуляторные разрешения, проверка в нескольких учреждениях и точность прогнозов для различных групп пациентов — всё это вопросы, которые по-прежнему остаются открытыми.