从扫描到治疗方案，AI助力弥合乳腺癌致命差距

美国女性中最常见的癌症是乳腺癌，但整个诊疗链条上的缺口却大得惊人：40岁以上女性中大多数人没有按建议每年做筛查，放射科医生人数在减少、阅片量却在增加，而一旦确诊，用于指导治疗方案的基因检测又要等上数周才能出结果。英伟达创业加速计划NVIDIA Inception中的一批公司，正围绕影像检查、风险评估和治疗规划这几个关键节点开发AI应用，试图把这条断裂的链条补上。 问题的根源在于供需两端的挤压。美国每年进行约4000万次乳腺X光检查，但未来十年放射科医生预计将短缺数万人，阅片能力已经接近极限。与此同时，治疗决策往往依赖送往外部实验室的基因组检测，耗时数周，而这恰恰是患者最需要速度和确定性的时刻。NVIDIA Inception成员iSono Health选择从筛查入口切入，其通过FDA（美国食品药品监督管理局）认证的ATUSA平台是一套可穿戴的自动化3D定量超声系统，每侧乳房约两分钟即可完成标准化扫描，而传统手持超声最多需要45分钟。该系统AI基于数千例全乳扫描、超过150万个超声帧训练，配合英伟达GPU加速和开源医学影像技术，公司称其敏感度比手持2D超声高出28%。更关键的是，手持超声的结果高度依赖操作者，患者每年的扫描图像往往无法横向对比，而ATUSA每次都以相同方式采集全乳图像，形成可重复的乳腺组织视图，帮助医生分析组织随时间的连续变化。目前该平台已通过加州、得州、佐治亚州、田纳西州和华盛顿特区的合作诊所商业化落地，并持续拓展新站点。iSono Health已开发出病灶检测、3D分割和病灶分类的AI能力，下一步计划将AI管线扩展至覆盖3D超声、乳腺X光、MRI和临床信息的多模态诊断智能，并正在开展一项3200名患者的多中心临床研究，牵头机构包括加州大学戴维斯分校和范德堡大学医学中心。 另一家NVIDIA Inception公司Whiterabbit.ai则聚焦筛查环节的效率问题。其通过FDA认证的WRDensity软件可从乳腺X光片自动评估乳腺密度，已用于数十万患者的诊疗；公司还开发了临床决策支持软件WRRisk，用于估算患者罹患乳腺癌的长期风险。目前Whiterabbit.ai正在研究新一代乳腺X光AI，目标是帮助放射科医生发现更多癌症，同时自动完成阴性片子的筛查，以减轻人手紧张的放射科医生负担、加快出结果速度并减少不必要的召回复查。