Startups que integram o programa NVIDIA Inception estão desenvolvendo aplicações de inteligência artificial aceleradas pela infraestrutura computacional da NVIDIA. As soluções têm foco na triagem, na avaliação de risco e no planejamento do tratamento contra o câncer de mama, buscando otimizar etapas clínicas cruciais no atendimento aos pacientes.
O avanço dessas tecnologias ocorre em um cenário no qual cerca de 40 milhões de mamografias são realizadas anualmente nos Estados Unidos. O setor enfrenta, ao mesmo tempo, uma projeção de escassez de dezenas de milhares de médicos radiologistas ao longo da próxima década.
Inovações em exames de ultrassom e mamografia
Entre os projetos voltados ao rastreamento, a iSono Health desenvolveu a plataforma ATUSA, um sistema vestível e automatizado de ultrassom 3D quantitativo liberado pela Food and Drug Administration (FDA), a agência reguladora norte-americana. O equipamento é capaz de capturar o volume mamário em cerca de dois minutos por mama, em comparação com os exames de ultrassom portátil convencionais, que podem demorar até 45 minutos.
“Aproximar o exame do paciente é o primeiro grande avanço,” No original, em inglês: “Getting the scan closer to the patient is the first breakthrough,” Neda Razavi1
“Nossa visão é tornar esse exame cada vez mais informativo: ajudando os médicos a ver o que está ali, entender o que mudou e tomar decisões mais informadas.” No original, em inglês: “Our vision is to make that scan increasingly informative: helping clinicians see what is there, understand what has changed and make more informed decisions.” Neda Razavi1
Também com liberação da FDA, o software WRDensity, criado pela Whiterabbit.ai, avalia automaticamente a densidade do tecido mamário a partir de mamografias convencionais. A ferramenta já foi empregada no atendimento de centenas de milhares de pacientes para apoiar diagnósticos clínicos.
A Whiterabbit.ai realiza o treinamento de seus modelos de IA em um cluster de GPUs da NVIDIA localizado na Universidade Washington em St. Louis e em ambientes de nuvem. A fase de inferência, na qual os algoritmos processam os exames, é executada diretamente nas clínicas por meio de GPUs da fabricante instaladas no local.
Previsão terapêutica e modelagem cirúrgica
Na área de patologia e prognóstico, a Ataraxis AI desenvolve modelos de aprendizado de máquina treinados para analisar variáveis clínicas e lâminas de patologia digital. O objetivo dos algoritmos é prever a resposta do organismo à quimioterapia pré-cirúrgica, bem como estimar o risco de recorrência do tumor em uma janela de cinco anos após o procedimento operatório.
Os modelos construídos pela Ataraxis AI funcionam com o framework PyTorch acelerado pela arquitetura NVIDIA CUDA. Os sistemas passaram por validação em mais de 10 instituições de saúde e múltiplos ensaios clínicos, encontrando-se atualmente em uso clínico ativo.
Para intervenções cirúrgicas, a SimBioSys produz modelos tridimensionais de tumores de mama e tecidos moles circunvizinhos. A tecnologia integra exames de ressonância magnética, dados de patologia tumoral e informações clínicas para apoiar equipes cirúrgicas na condução das operações e no cálculo do risco de recorrência tumoral.
A infraestrutura computacional da SimBioSys emprega a biblioteca NVIDIA MONAI voltada à área médica, em conjunto com ferramentas NVIDIA CUDA-X, como cuBLAS e MONAI Deploy, operando com suporte de GPUs NVIDIA alocadas em nuvem.