Startupy wspierane przez NVIDIA wprowadzają innowacje w przesiewaniu i leczeniu raka piersi

Kilka startupów z programu Inception firmy NVIDIA wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy opieki nad pacjentami z rakiem piersi – od szybszej, standaryzowanej diagnostyki obrazowej po prognozowanie wyników leczenia i modelowanie 3D guzów, odpowiadając na krytyczne braki w dostępie do badań przesiewowych, diagnozie i planowaniu terapii.

Rak piersi pozostaje najczęściej diagnozowanym nowotworem wśród kobiet w USA, jednak istnieją znaczące przeszkody w zapewnieniu terminowej i skutecznej opieki. Wiele kobiet powyżej 40. roku życia rezygnuje z zalecanych corocznych badań przesiewowych; tymczasem niedobór radiologów ogranicza możliwość interpretacji około 40 milionów mammografii wykonywanych rocznie w USA. Ponadto testy genetyczne, które pomagają ukierunkować leczenie, mogą wymagać kilku tygodni na przetworzenie, opóźniając kluczowe decyzje. W celu zmniejszenia tych luk startupy z programu Inception firmy NVIDIA opracowują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, obejmujące różne etapy opieki nad rakiem piersi – od obrazowania i oceny ryzyka po planowanie terapii.

iSono Health stworzyło platformę ATUSA z zatwierdzeniem FDA, będącą noszonym, zautomatyzowanym urządzeniem do 3D ultrasonografii piersi, które wykonuje skanowanie każdej piersi w około dwie minuty – znacznie szybciej niż tradycyjne ultradźwięki ręczne, które mogą trwać do 45 minut. Sztuczna inteligencja platformy, trenowana na milionach klatek ultradźwięków i działająca dzięki procesorom NVIDIA GPU, zapewnia standaryzowane obrazowanie o 28% bardziej czułe niż metody konwencjonalne. Generując spójne skany, umożliwia lekarzom śledzenie zmian tkanki w czasie i redukuje zmienność wynikającą z operatora. ATUSA jest obecnie dostępna w klinikach partnerskich w kilku stanach USA, a trwają badania kliniczne w instytucjach takich jak UC Davis i Vanderbilt University Medical Center, mające na celu dalszą weryfikację skuteczności.

Whiterabbit.ai oferuje narzędzia AI, w tym zatwierdzone przez FDA oprogramowanie WRDensity do automatycznej oceny gęstości piersi na mammografiach oraz WRRisk do szacowania długoterminowego ryzyka raka piersi. Firma rozwija modele AI pomagające radiologom wykrywać nowotwory z większą precyzją oraz automatyzować przesiew negatywnych mammografii, co ma na celu zmniejszenie obciążenia klinicznego, przyspieszenie wyników i ograniczenie ponownych wezwań pacjentów. Ich AI działa na procesorach NVIDIA GPU zarówno lokalnie w klinikach, jak i zdalnie, wykorzystując zasoby chmurowe.

W zakresie prognoz leczenia Ataraxis AI wykorzystuje modele AI analizujące cyfrowe preparaty patologiczne wraz ze standardowymi danymi klinicznymi, aby przewidzieć wyniki pacjentów i odpowiedź na terapię. Ich modele oceniają skuteczność chemioterapii przedoperacyjnej oraz ryzyko nawrotu w ciągu pięciu lat, wspierając decyzje dotyczące leczenia pooperacyjnego. Modele, zweryfikowane w wielu instytucjach i badaniach klinicznych, działają na infrastrukturze opartej na NVIDIA GPU za pomocą PyTorch z akceleracją CUDA.

SimBioSys wykorzystuje AI do tworzenia precyzyjnych rekonstrukcji 3D guzów piersi i otaczających tkanek, wspomagając planowanie operacji i ocenę leczenia. Ich technologia integruje dane multimodalne – w tym obrazowanie, patologię i informacje genomowe, aby dostarczyć kompleksowe informacje o pacjencie. Dzięki wykorzystaniu NVIDIA MONAI i bibliotek CUDA-X w środowiskach chmurowych, SimBioSys umożliwia szybkie analizy rozległych danych obrazowych, skracając czas oczekiwania na kluczowe dane kliniczne.

Łącznie te startupy z programu NVIDIA Inception ilustrują, jak technologie oparte na AI mogą wypełniać najpoważniejsze luki w opiece nad rakiem piersi, zwiększając dostępność badań przesiewowych, precyzję diagnostyki i możliwości terapii spersonalizowanej. Choć niektóre z tych innowacji posiadają zatwierdzenie FDA jako wsparcie przesiewu, inne pozostają w fazie badań. Niemniej, integracja zaawansowanego AI oraz mocy obliczeniowej NVIDIA stanowi obiecujący krok w stronę lepszych wyników leczenia pacjentek z rakiem piersi.