醫療設備公司 Invenio Imaging 正在開發一種技術，能夠助力外科醫生在手術室采集樣本后，立即對組織活檢進行評估。以往病理實驗室需要數周時間才能提供深入的分析結果，而在 AI 的加速下，通過該技術，只需要短短三分鐘。

在手術活檢中，專業醫務人員會提取出細胞或組織樣本，然后交由病理學家分析是否存在癌癥等疾病。Invenio 公司計劃在治療室設置一個 AI 驅動的小型成像系統，通過提供檢測等功能，助力快速制定臨床決策。

這家硅谷企業的首席技術官 Chris Freudiger 表示：“該技術可以協助外科醫生在進行活檢或手術時直接做出決策。通過 Invenio 正在開發的 AI 模型，外科醫生將能夠快速評估組織樣本中是否含有癌細胞，進而決定是否需要采集另一份組織樣本，實現在幾分鐘內做出分子診斷，并給到個性化的醫療方案。”

越快速地進行診斷，就能越快速地展開治療。這對于侵襲性癌癥尤為重要。專門的病理實驗室往往需要幾周時間才能出活檢結果，而在此期間，此類癌癥可能會大幅生長或大面積擴散。

NVIDIA 初創加速計劃為領先的初創企業提供技術支持和 AI 平臺指導，Invenio 公司正是其中一家成員公司。Invenio 公司使用 NVIDIA GPU 和軟件庫來加速 AI 訓練和推理。

Invenio 公司的 NIO 激光成像系統是一種可以加速新鮮組織活檢成像的數字病理學工具。該系統已在美國和歐洲的數千例手術中得到應用，并于 2021 年獲得歐洲 CE 標志認證。

該公司計劃在其下一代成像系統中采用 NVIDIA Jetson Orin 系列邊緣 AI 模塊。下一代系統將具備由 NVIDIA TensorRT SDK 加速的近實時 AI 推理功能。

Freudiger 表示：“我們正在成像功能的基礎上構建一層 AI 模型，為醫生提供診斷圖像以及圖像分析。憑借 NVIDIA Jetson 提供的邊緣 AI 性能，醫生將能夠快速確定活檢圖像中存在哪些類型的癌細胞?！?/span>

Invenio 公司使用 NVIDIA RTX A6000 GPU 集群，在病理學家標注的圖像上，對具有數千萬個參數的神經網絡進行訓練。使用 TensorFlow 深度學習框架開發的這些模型，也會在 NIO 成像系統采集的圖像上進行訓練。

Freudiger 表示：“在我們看來，RTX A6000 GPU 上經過擴展的 VRAM 具備十分強勁的功能，能夠支持我們加載大批量圖像并捕捉其特征變化。AI 訓練因此得到了徹底的改變?！?/span>

Invenio 公司的 AI 產品之一 —— 用于識別腦組織中癌細胞區域的 NIO Glioma Reveal，在歐洲已經獲準臨床應用，在美國也已經應用于學術研究。

來自密歇根大學、紐約大學、加州大學舊金山分校、維也納醫科大學和科隆大學醫院的 Invenio 合作者團隊最近開發出了一個深度學習模型，能夠在 90 秒內找到癌癥腫瘤的生物標志物，準確率高達 93%。

借助對組織樣本中不同癌癥分子亞型進行分析的能力，醫生就可以預測患者對化療的反應程度，或者可以確定腫瘤是否已在手術中被成功切除。

除了腦組織分析方面的研究，Invenio 公司今年還宣布與強生公司在肺癌中心（Lung Cancer Initiative）開展臨床研究合作。雙方將協同開發及驗證一種輔助肺活檢評估的 AI 解決方案。該 AI 模型將幫助醫生更快速地明確所采集的組織樣本中是否存在癌細胞。

肺癌是最致命的癌癥之一。僅在美國，每年就有超過 150 萬名患者被查出肺部結節。而 Invenio 公司的 NIO Lung Cancer Reveal 工具一旦獲批臨床應用，患者組織活檢所需的時間將得到有效縮短。

為此，Invenio 公司在將搭載 NVIDIA Jetson 的 AI 解決方案提交 FDA 審批之前，會先開展一輪臨床研究。

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