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 NVIDIA GPU 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 NVIDIA Jetson Orin 系列边缘 AI 模块。下一代系统将具备由 NVIDIA TensorRT SDK 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（Lung Cancer 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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