Do início humilde como uma spinoff universitária a uma aquisição pela empresa líder global de tecnologia médica em seu campo, a Odin Vision está em uma jornada acelerada desde sua fundação, há menos de cinco anos.
Um exemplo do programa NVIDIA Inception para startups de ponta, a Odin Vision constrói um software de IA conectado à nuvem que ajuda os médicos a detectar e caracterizar áreas de preocupação durante a endoscopia, um procedimento em que uma pequena câmera montada em um tubo é inserida no trato gastrointestinal.
Dispositivos conectados à rede na sala de endoscopia capturam e transmitem dados de vídeo em tempo real para a nuvem, onde poderosas GPUs NVIDIA executam inferência de IA. Os resultados dos modelos são então transmitidos de volta para a sala de endoscopia para que os médicos possam ver os insights de IA sobrepostos no feed de vídeo ao vivo com latência mínima.
A startup foi adquirida em 2022 pela líder japonesa de medtech Olympus, que tem 70% de participação no mercado global de equipamentos endoscópicos gastrointestinais.
“Acreditamos que a aquisição nos deixa muito mais perto de alcançar nossa visão de revolucionar a endoscopia por meio de IA e tecnologia em nuvem”, disse Daniel Toth, cofundador e diretor de tecnologia da Odin Vision. “Nosso software pode alcançar a base global de clientes da Olympus, permitindo-nos levar nossas soluções ao maior número possível de pacientes.”
A Olympus também está colaborando com a NVIDIA no Olympus Office Hours, um programa de consultoria que conecta startups/ do Inception com os especialistas da empresa de dispositivos médicos, que oferecerão profundo conhecimento e orientação do setor para ajudar as startups a construir soluções de IA em áreas-chave, incluindo gastroenterologia, urologia e cirurgia.
Oito startups líderes em IA se juntaram à coorte inaugural do programa que faz parte da NVIDIA Inception Alliance for Healthcare, uma iniciativa que reúne startups de IA médica com a NVIDIA e seus parceiros da área de saúde, para ajudar a acelerar o desenvolvimento de seus produtos e metas de entrada no mercado.
Um Conjunto Extra de IAs para Médicos
Cerca de um quarto dos pólipos pré-cancerosos são perdidos durante as colonoscopias, um tipo de procedimento endoscópica que examina o trato digestivo inferior.
Enquanto alguns são perdidos porque o endoscópio não captura imagens de vídeo de todos os ângulos, outros permanecem sem serem detectados pelos médicos. É aí que a IA pode ajudar a fornecer um segundo conjunto de olhos para apoiar a tomada de decisões clínicas.
A integração perfeita de IA nos feeds de vídeo que os profissionais médicos visualizam durante uma endoscopia fornece uma fonte de dados extra que pode ajudar os médicos a detectar e remover pólipos mais cedo, ajudando a prevenir o desenvolvimento de câncer.
“Os pólipos se desenvolvem lentamente e podem levar 5 ou 10 anos para aparecer como câncer”, disse Toth. “Se um médico puder detectá-los e removê-los a tempo, isso pode ajudar a salvar vidas.”
O CADDIE, o software de IA da empresa para detectar e classificar pólipos, recebeu a marca CE de aprovação regulatória na Europa e é implantado em hospitais no Reino Unido, Espanha, Alemanha, Polônia e Itália com planos para uso também nos EUA.
A Odin Vision também tem um software de IA que recebeu a marca CE para auxiliar a gastroscopia, onde os médicos inspecionam o esôfago em busca de sinais de câncer de garganta.
Inferência Acelerada para Insights em Tempo Real
A Odin Vision começou como um projeto de pesquisa de dois professores e um estudante de doutorado na University College London que estavam desenvolvendo técnicas de IA para detecção de pólipos. Em 2019, eles se uniram a Toth e ao CEO da Odin, Peter Mountney, ambos da Siemens Healthineers, para comercializar seu trabalho.
“As GPUs NVIDIA fizeram parte do nosso trabalho desde o início: elas foram essenciais para treinar nossos modelos de IA e também fizeram parte de nossos primeiros protótipos de produtos para inferência”, disse Toth. “Desde a mudança para uma implantação baseada em nuvem, começamos a usar o Servidor de Inferência NVIDIA Triton para processamento dinâmico na nuvem.”
A equipe usa GPUs NVIDIA Tensor Core para inferência acelerada; mais recentemente fazendo a transição para GPUs NVIDIA L4. A adoção do software do Servidor de Inferência NVIDIA Triton e do kit de desenvolvimento de software NVIDIA TensorRT permitiu que eles atendessem ao limite de baixa latência necessário para aplicações de IA de processamento de vídeo em tempo real.
Além de apoiar os médicos durante procedimentos específicos, a Odin Vision planeja desenvolver modelos de IA generativa que possam automatizar um primeiro rascunho das notas clínicas que os médicos preparam depois, bem como modelos que possam agregar dados entre procedimentos. Isso permitiria que as equipes de endoscopia revisassem análises e avaliassem o quão bem um procedimento é realizado em comparação com as diretrizes clínicas.
“Quando você chega a um ponto em que há dezenas de modelos de IA rastreando diferentes elementos desses procedimentos, podemos ver se um profissional da área de saúde está inspecionando uma área específica do trato digestivo por apenas três minutos, quando deveria levar seis minutos”, disse Toth. “O sistema pode fornecer um empurrão para lembrar o clínico de seguir as diretrizes.”
Rastreamento de Câncer Conectado à Nuvem
A associação ao NVIDIA Inception forneceu à equipe da Odin Vision acesso à experiência técnica da NVIDIA e créditos de nuvem por meio dos principais provedores de serviços de nuvem.
“Os créditos em nuvem nos ajudaram a acelerar massivamente nosso desenvolvimento e implantação de tecnologia, permitindo-nos lançar nossos produtos no mercado meses antes do planejado inicialmente”, disse Toth. “Os especialistas da NVIDIA também validaram nosso conceito de produto de uma perspectiva tecnológica e forneceram consultoria sobre GPU e otimizações aceleradas de software.”
A equipe descobriu que uma solução baseada em nuvem tornou mais fácil enviar atualizações de software pelo ar para implantações em clientes hospitalares.
“Algumas empresas de IA estão enviando caixas que precisam ficar em locais clínicos e exigem manutenção regular, o que pode impedir que os workflows clínicos normais funcionem sem problemas”, disse Toth. “Com dispositivos conectados à rede, podemos atualizar um único servidor e as alterações atingem todos os usuários finais ao mesmo tempo.”
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