一种新的基于AI的成像技术，可以创建肿瘤、血管和其他软组织的精确三维模型，为外科医生提供了一种有前途的新方法，帮助他们更好地进行手术和治疗乳腺癌。这项技术来自伊利诺伊州的初创公司SimBioSys，可以将常规的黑白MRI图像转换为患者乳房的空间准确的体积图像。然后，该技术用不同的颜色照亮乳房的不同部分，例如，血管可能显示为红色，肿瘤显示为蓝色，周围组织显示为灰色。
外科医生可以在计算机屏幕上轻松操作3D可视化图像，从而获得重要的见解，帮助指导手术并影响治疗计划。这项名为TumorSight的技术计算关键的手术相关测量数据，包括肿瘤的体积以及肿瘤距离胸壁和乳头的距离。它还提供了关于肿瘤体积与整个乳房体积关系的关键数据，这有助于确定在手术前是否应尝试保留乳房或选择乳房切除术，后者通常会带来美容和疼痛的副作用。去年，TumorSight获得了FDA的批准。
根据世界卫生组织的数据，全球每年约有230万女性被诊断出患有乳腺癌。每年，乳腺癌导致超过50万名女性死亡。据布里格姆妇女医院的数据，美国每年约有10万名女性接受某种形式的乳房切除术。SimBioSys的首席商务官Jyoti Palaniappan表示，公司的可视化技术相比外科医生通常在手术前看到的数据提供了显著的改进。
“通常情况下，外科医生会收到一份放射学报告，告诉他们肿瘤的大小和位置，并且他们会得到一两张患者的肿瘤图片，”Palaniappan说，“如果外科医生想要获取更多信息，他们需要找到放射科医生并与他们交谈——这并不总是会发生——并且需要与他们一起讨论病例。”
公司的首席医疗官Barry Rosen博士表示，该技术的主要目标之一是通过利用AI的力量来改善手术规划，从而将手术过程从艺术转变为科学。“我们试图通过利用AI的力量来改善手术规划，从而将手术过程从艺术转变为科学，”Rosen博士说。
SimBioSys使用Nvidia A100 Tensor Core GPU在云中预训练其模型。它还使用Nvidia Monai进行训练和验证数据，并使用Nvidia Cuda-X库（包括cuBLAS和Monai Deploy）运行其成像技术。SimBioSys是Nvidia Inception项目的成员，目前正在研究其他AI用例，希望可以提高乳腺癌的生存率。
该公司已经开发了一种新技术，可以将患者俯卧时拍摄的乳房MRI图像转换为虚拟的、逼真的3D可视化图像，这些图像显示了患者仰卧时肿瘤和周围组织的样子。这种3D可视化对于外科医生尤其重要，因为他们可以通过这种方式在手术开始后看到乳房和任何肿瘤的实际样子。为了创建这些图像，该技术计算重力对不同类型的乳房组织的影响，并考虑患者躺在手术台上时不同皮肤弹性对乳房形状的影响。
SimBioSys还在研究一种新的策略，该策略也依赖于AI，可以快速提供有助于避免癌症复发的见解。目前，医院实验室会对外科医生切除的肿瘤进行病理测试，然后将活检样本送到另一个外部实验室进行更全面的分子分析。这一过程通常需要长达六周的时间。在不知道切除肿瘤的癌症侵袭性或这种类型的癌症对不同治疗方法的反应之前，患者和医生无法迅速制定出避免复发的治疗计划。
SimBioSys的新技术使用AI模型分析刚切除的肿瘤的3D体积特征、医院的初始肿瘤病理报告以及患者的人口统计数据。从这些信息中，SimBioSys在几小时内生成一个风险分析报告，帮助医生迅速确定最佳治疗方案以避免复发。根据Palaniappan的说法，根据内部研究，这家初创公司的新方法在预测复发风险方面与传统方法相当或更优。此外，这种方法所需的时间仅为传统方法的一小部分，成本也低得多。
(全文结束)
