重復進行手術以從診斷出患有乳腺癌的女性中去除癌癥的可能性是保乳手術的現實。在美國，約有25%的婦女在進行乳房切除術后需要進行其他手術，這是為了在初步診斷出乳腺癌后保留乳房組織。

這是因為，在將患者送回家中的一次乳房切除術之后，病理學家的報告數天或數周后可能會在切除的乳腺組織邊緣發現癌癥。陽性余量意味著患者必須進行另一次手術才能完全清除癌癥或進行全乳房切除術。所有這些對患者的情緒負擔

“他們相信外科醫生會移除它，這是一個非常困難的電話，外科醫生必須給病人打個電話，說‘我錯過了一些癌癥，所以你必須回來接受手術?！?Perimeter Medical的聯合創始人安德魯·貝雷克利（Andrew Berekely）說，想象一下 多倫多的一家初創公司正在為重復性乳腺癌手術問題開發由AI驅動的解決方案?！斑@不是外科醫生喜歡打的電話?！?/p>

Perimeter Medical本周以對上市公司的反向收購上市，預計將于7月6日在加拿大TSX Venture Exchange上交易。該公司從包括Roadmap Capital在內的投資者籌集了1000萬加元（約合730萬美元）的私人資本。 ，它接管了上市公司的股東和高凈值人士。伯克利說，Perimeter Medical還從得克薩斯州的癌癥預防和研究所獲得了740萬美元的贈款。該公司在達拉斯設有美國辦事處。

Perimeter希望將其商業化的技術包括一種醫療設備，該設備可以對切除的乳腺組織進行光學相干斷層掃描（OCT），然后將成像數據輸入其AI引擎以確定邊界是否為正，換句話說，組織是否在邊緣含有癌癥。該實時信息可以幫助確定外科醫生是否需要取出更多的乳腺組織，從而可能減少將來再次手術的機會。

“ OCT用于掃描眼睛后方1厘米的區域。我們采用了這項技術，可以在非常短的時間內掃描非常大的復雜表面（例如取出的組織樣本），并將信息返回到手術室，這是對時間敏感的情況……”伯克利說。

快速周轉將由AI引擎提供動力。

“我們有專門針對OCT定制的機器學習算法，這些算法經過專門針對乳房組織的培訓，這是多年的工作和選擇臨床數據的價值。我們要做的是先對組織成像，然后進行術后病理檢查（病理學家在顯微鏡下觀察的情況），然后進行所謂的相關處理。” “因此，當他們在顯微鏡下看到組織時，我們將［病理學家發現的］區域完全相同，［并且］我們可以返回圖像中的相同區域，并在圖像中標記疾病的樣子，然后將其喂入進入ML算法，我們做的越多，識別新疾病的能力就越強?！?/p>

憑借740萬美元的贈款，名為Otis的OCT設備將被放置在MD安德森癌癥中心，貝勒大學和德克薩斯大學圣安東尼奧分校的病理實驗室中，以收集訓練AI算法所需的成像數據。之后，一項臨床試驗將測試AI對照那些相同患者的病理報告結果準確預測乳腺組織邊緣狀態的能力。他說，該試驗將在德克薩斯州的十個地點進行，也將在紐約的西奈山和威斯康星大學進行。

伯克利說：“我們在成像硬件上已經獲得了FDA的許可，但是還沒有該算法的許可?！?“因此研究是要使算法獲得批準。”