重复进行手术以从诊断出患有乳腺癌的女性中去除癌症的可能性是保乳手术的现实。在美国，约有25%的妇女在进行乳房切除术后需要进行其他手术，这是为了在初步诊断出乳腺癌后保留乳房组织。
这是因为，在将患者送回家中的一次乳房切除术之后，病理学家的报告数天或数周后可能会在切除的乳腺组织边缘发现癌症。阳性余量意味着患者必须进行另一次手术才能完全清除癌症或进行全乳房切除术。所有这些对患者的情绪负担
“他们相信外科医生会移除它，这是一个非常困难的电话，外科医生必须给病人打个电话，说'我错过了一些癌症，所以你必须回来接受手术。'” Perimeter Medical的联合创始人安德鲁·贝雷克利(Andrew Berekely)说，想象一下 多伦多的一家初创公司正在为重复性乳腺癌手术问题开发由AI驱动的解决方案。“这不是外科医生喜欢打的电话。”
Perimeter Medical本周以对上市公司的反向收购上市，预计将于7月6日在加拿大TSX Venture Exchange上交易。该公司从包括Roadmap Capital在内的投资者筹集了1000万加元(约合730万美元)的私人资本。 ，它接管了上市公司的股东和高净值人士。伯克利说，Perimeter Medical还从得克萨斯州的癌症预防和研究所获得了740万美元的赠款。该公司在达拉斯设有美国办事处。
Perimeter希望将其商业化的技术包括一种医疗设备，该设备可以对切除的乳腺组织进行光学相干断层扫描(OCT)，然后将成像数据输入其AI引擎以确定边界是否为正，换句话说，组织是否在边缘含有癌症。该实时信息可以帮助确定外科医生是否需要取出更多的乳腺组织，从而可能减少将来再次手术的机会。
“ OCT用于扫描眼睛后方1厘米的区域。我们采用了这项技术，可以在非常短的时间内扫描非常大的复杂表面(例如取出的组织样本)，并将信息返回到手术室，这是对时间敏感的情况……”伯克利说。
快速周转将由AI引擎提供动力。
“我们有专门针对OCT定制的机器学习算法，这些算法经过专门针对乳房组织的培训，这是多年的工作和选择临床数据的价值。我们要做的是先对组织成像，然后进行术后病理检查(病理学家在显微镜下观察的情况)，然后进行所谓的相关处理。” “因此，当他们在显微镜下看到组织时，我们将[病理学家发现的]区域完全相同，[并且]我们可以返回图像中的相同区域，并在图像中标记疾病的样子，然后将其喂入进入ML算法，我们做的越多，识别新疾病的能力就越强。”
凭借740万美元的赠款，名为Otis的OCT设备将被放置在MD安德森癌症中心，贝勒大学和德克萨斯大学圣安东尼奥分校的病理实验室中，以收集训练AI算法所需的成像数据。之后，一项临床试验将测试AI对照那些相同患者的病理报告结果准确预测乳腺组织边缘状态的能力。他说，该试验将在德克萨斯州的十个地点进行，也将在纽约的西奈山和威斯康星大学进行。
伯克利说：“我们在成像硬件上已经获得了FDA的许可，但是还没有该算法的许可。” “因此研究是要使算法获得批准。”