NVIDIAは、同社のスタートアップ支援プログラム「NVIDIA Inception」に参加する企業が、乳がん医療のさまざまな場面でAI活用を進めていると公式ブログで紹介しました[1]。取り上げられたのは、3Dエコー撮影のiSono Health、マンモグラフィ解析のWhiterabbit.ai、治療効果予測のAtaraxis AI、3D腫瘍モデルのSimBioSysの4社です。

検診から治療までに残る3つの課題

ブログによると、米国では年間約4,000万件のマンモグラフィが実施されていますが、40歳を超える女性の多くが推奨される年1回の検診を受けていません[1]。さらに、今後10年で数万人規模の放射線科医が不足する見通しで、画像を読む側の負担も増えています。

診断後も課題は残ります。治療方針を左右する遺伝子検査は外部の検査機関に送られるケースが多く、結果が出るまでに数週間かかることがあるとされています。今回の4社は、この両端の課題とその間をNVIDIAのAIインフラで支えようとしています。

iSono Health 約2分で乳房全体を3D撮影

iSono Healthが提供する「ATUSA」は、装着型で自動撮影を行う3D定量超音波システムです。FDAの認可を受けており、片側の乳房の撮影時間は約2分とされ、従来の手持ち式エコーでは最長45分かかるとのことです[1]。

AIは150万フレームを超える超音波画像で学習しており、NVIDIAのGPUアクセラレーションとオープンソースの医用画像技術を活用して画像取得を自動化します。同社は、手持ち式の2Dエコーと比べて感度が28パーセント高いとしています。毎回同じ方法で乳房全体を撮影できるため、年ごとの変化を比較しやすくなる点も特徴です。

現在はカリフォルニア、テキサス、ジョージア、テネシー、ワシントンD.C.の提携クリニックで利用できます。患者3,200人を対象にした多施設の臨床研究も進行中で、カリフォルニア大学デービス校とバンダービルト大学医療センターが主要拠点です。

Whiterabbit.ai マンモグラフィの読影負担を減らす

Whiterabbit.aiは、マンモグラフィ向けのAIを開発しています。乳房濃度を自動評価する「WRDensity」はFDAの認可を受け、数十万人規模の患者の診療で使われてきました。また、将来の乳がん発症リスクを推定する臨床意思決定支援ソフト「WRRisk」も手がけています[1]。

同社の共同創業者でCTOのJason Su氏は、放射線科医は約200件のマンモグラフィに1件ほどのがんを探す作業をしていると説明しています。AIがその補助役となり、不要な再検査の削減につなげたい考えです。学習にはワシントン大学セントルイス校に置かれたNVIDIA GPUクラスターを使い、推論は各クリニックに配備したNVIDIA GPUで実行しているとのことです。

Ataraxis AI 病理画像から治療の効果を予測

Ataraxis AIは、標準的な検査で得られる病理スライドなどのデジタルデータから、治療への反応や再発リスクを予測するAIを構築しています。現在の予測手法は精度や範囲に限りがあり、別途の組織検査で2〜4週間待つ場合もあるといいます[1]。

手術前の化学療法で腫瘍が縮小するかを予測するモデルと、手術後に5年再発リスクや化学療法の見込まれる効果を推定するモデルがあり、いずれも10以上の施設で検証済みで、臨床現場で使われています。実行環境はオンプレミス、外部データセンター、クラウドにまたがり、PyTorchとNVIDIA CUDAを活用しています。

SimBioSys 腫瘍を3Dモデル化して手術計画を支援

SimBioSysは、乳房の腫瘍や血管、軟部組織の3Dモデルを作成し、手術や治療計画の判断材料を提供する精密医療技術を開発しています。乳房MRIの3Dボリュームデータと腫瘍の病理、臨床データから再発リスクを推定するツールも構築しました[1]。

同社はNVIDIAのMONAIを学習・検証データに、MONAI DeployやcuBLASなどのCUDA-Xライブラリを画像処理に使い、クラウド上のNVIDIA GPUで稼働させています。CEOのStacey Stevens氏は、画像、病理、遺伝子検査などを統合することで、個別のデータからは得られない知見が生まれると述べています。

まとめ

今回の紹介は、検診の撮影、画像の読影、治療方針の予測、手術計画という乳がん医療の各段階で、NVIDIA GPUとCUDA基盤を使うスタートアップが成果を出しつつあることを示しています。なお、ブログでは、記事で触れた技術の一部は治験段階で、米国FDAによる商用利用の承認を受けていないと注記されています。

出典: https://blogs.nvidia.com/blog/ai-breast-cancer-startups/