NVIDIA Inceptionの2社、iSono HealthとWhiterabbit.aiは、乳がん検診とリスク評価のためのFDA承認済みAIツールを展開している。悪化が予想される検診のボトルネックを緩和することが狙いだ。今後10年間で数万人規模の放射線科医不足が見込まれ、米国で毎年約4,000万件行われるマンモグラフィの読影能力が逼迫している。両社はNVIDIAのAIインフラを活用し、処理パイプラインを高速化している。
ATUSAの2分スキャン
iSono HealthのATUSAプラットフォームは、片側乳房あたり約2分で標準化された乳房ボリュームを撮像する。従来のハンドヘルド超音波では最大45分かかることもある。同社のAIは数千件の乳房全体スキャン（150万枚以上の超音波フレーム）で学習されており、NVIDIA GPUアクセラレーションとオープンソースの医用画像ツールを用いて3Dスキャンを生成する。iSonoによると、このスキャンはハンドヘルド2D超音波よりも28%感度が高いという。
ATUSAはカリフォルニア州、テキサス州、ジョージア州、テネシー州、ワシントンD.C.の提携クリニックを通じて商業提供されている。UC DavisとVanderbilt University Medical Centerの研究施設が主導する、3,200人の患者を対象とした多施設臨床試験が進行中だ。iSonoのCEOであるNeda Razavi氏は以前、アクセスの格差がこのプラットフォームの核心的な動機であると指摘している。
Whiterabbitの乳腺密度とリスクへの取り組み
Whiterabbit.aiのFDA承認済みWRDensityソフトウェアは、マンモグラフィから乳腺密度を自動評価し、数十万人の患者のケアに使用されてきた。同社はまた、患者の長期的な乳がん発症リスクを推定する臨床意思決定支援ツールWRRiskも開発した。
WhiterabbitのCEOであるJason Su氏は、リスクをより早く捉えることが目標だと述べている。同社はセントルイス・ワシントン大学に設置されたNVIDIA GPUクラスターでAIモデルを学習し、クラウド上の追加GPUキャパシティで補完している。推論はクリニックに直接導入されたNVIDIA GPU上で実行され、データをローカルに保ちレイテンシーを低く抑える構成だ。
どちらのツール単独でも解決できない検診のギャップ
乳がんは米国人女性で最も多く診断されるがんである。40歳以上の女性の大多数が推奨される年次検診をスキップしている。より速く安価な画像診断が助けになり得るが、普及はクリニックの経済性と患者の継続受診にかかっている。放射線科医不足はより厳しい制約だ。AIはトリアージと優先順位付けができるが、結果に最終承認を与えるのは依然として人間である。
FDA承認が示すもの
FDAはATUSAとWRDensityの両方を承認しており、これはこの2製品を超えて重要な意味を持つ。GPUアクセラレーション推論に依存するAIベースの医療機器承認の前例を築き、臨床的有用性を主張するあらゆる者にとって検証のハードルを引き上げる。多施設試験や実際の患者データなしに医療用途を示唆する暗号資産AIプロジェクトにとって、そのハードルは今や目に見えて高くなっている。当局は暗号資産AIトークンに対する執行措置を発表しておらず、計画している兆候もない。しかし、iSonoの3,200人患者試験と典型的なAIトークンのホワイトペーパーの対比は無視できない。
iSonoの多施設試験は次に注目すべき具体的なマイルストーンだ。UC DavisとVanderbiltの施設からの結果は、28%の感度優位性がより広範な患者集団で維持されるかどうか、そして支払者が2分間の乳房超音波を高級オプションではなく標準的選択肢として扱い始めるかどうかを決定する。
