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。”

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。”

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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