La startup surcoreana Lunit, desarrolladora de dos modelos de IA aprobados por la FDA para el área de la salud, se lanzó en el mercado de acciones de Kosdaq del país.
La movida marca la madurez de la compañía con sede en Seúl, que se fundó en 2013 y que fue durante años parte del programa NVIDIA Inception que apoya a las startups de vanguardia.
El software de IA de Lunit para radiografías de tórax y mamografías se utiliza en 600 centros de salud de 40 países. Solo en su mercado doméstico, los modelos de IA de Lunit analizan alrededor de 4 millones de radiografías de tórax al año.
Lunit se ha asociado con GE Healthcare, Fujifilm, Philips y Guardant Health para implementar sus productos de IA. El año pasado, logró la aprobación de la FDA para dos herramientas de IA: una que analiza mamografías en busca de signos de cáncer de mama y otra que evalúa los hallazgos críticos en las radiografías de tórax. También recibió la marca CE en Europa para estos modelos, así como un tercer modelo que analiza tumores en muestras de tejido canceroso.
«Al salir al lanzarse al mercado, lo que es solo un paso en nuestro largo viaje, creo firmemente que tendremos éxito y cumpliremos con nuestra misión de vencer el cáncer a través de la IA», dijo Brandon Suh, CEO de Lunit.
Lunit recaudó 60 millones de dólares en fondos de capital de riesgo a fines del año pasado, y su capital de mercado actual es de unos 320 millones de dólares, según su último precio de cierre. Tras sus recientes aprobaciones regulatorias, la startup está ampliando su presencia en los Estados Unidos y la Unión Europea. También está desarrollando modelos de IA adicionales para mamografías 3D.
Forjar Asociaciones para Implementar IA para Radiología y Oncología
Lunit tiene cuatro productos de IA para ayudar a los radiólogos y patologistas a detectar el cáncer y brindar atención médica:
- Lunit INSIGHT CXR: Esta herramienta se entrenó con un conjunto de datos de 3.5 millones de casos y detecta 10 de los hallazgos más comunes en las radiografías de tórax con una precisión del 97-99%.
- Lunit INSIGHT MMG: Este producto reduce la posibilidad de que los médicos pasen por alto el cáncer de mama en la mamografía de detección en un 50%.
- Lunit SCOPE IO: Con un 94% de precisión, esta IA ayuda a identificar un 50% más de pacientes que requieran inmunoterapia mediante el análisis de imágenes de muestras de tejido de más de 15 tipos de cáncer, incluidos cáncer de pulmón, mama y colorrectal.
- Lunit SCOPE PD-L1: La herramienta, que se entrenó con más de 1 millón de imágenes de células anotadas, ayuda a cuantificar con precisión los niveles de expresión de PD-L1, una proteína que influye en la respuesta inmunológica.
GE Healthcare puso a disposición ocho algoritmos de IA de INSIGHT CXR a través de su conjunto de atención torácica para detectar anomalías en las radiografías pulmonares, incluida la neumonía, la tuberculosis y los nódulos pulmonares.
Fujifilm incorporó INSIGHT CXR a su producto impulsado por IA para analizar radiografías de tórax. La IA de Lunit se conecta a los dispositivos de rayos X y el sistema de imágenes PACS de Fujufilm, y ya se usa en más de 130 sitios de todo Japón para detectar nódulos de tórax, pulmones colapsados y fluidos u otras sustancias extrañas en los pulmones.
Philips también está adoptando INSIGHT CXR para que el software sea accesible para los usuarios de sus soluciones de rayos X de diagnóstico. Además , Guardant Health, una empresa de biopsia líquida, realizó una inversión estratégica de 26 millones de dólares en Lunit para apoyar la innovación de la compañía en oncología de precisión a través de los productos de análisis de tejidos Lunit SCOPE.
Acelera el Análisis con la IA de NVIDIA
Lunit desarrolla sus modelos de IA utilizando varias GPU NVIDIA Tensor Core, incluidas las GPU NVIDIA A100, en el cloud. Sus clientes pueden implementar la IA de Lunit con un servidor con GPU de NVIDIA en las instalaciones o en el cloud, o dentro de un dispositivo de imágenes médicas utilizando la plataforma de IA en el edge NVIDIA Jetson.
La compañía también utiliza el software NVIDIA TensorRT para optimizar sus modelos de IA entrenados para la implementación en el mundo real.
«El objetivo aquí es optimizar nuestra IA en la configuración del usuario, para las GPU de NVIDIA específicas que dirigen la IA», dijo Donggeun Yoo, jefe de investigación de Lunit.
A lo largo de los años, Lunit ha presentado su trabajo en NVIDIA GTC y como miembro de NVIDIA Inception en la prestigiosa conferencia RSNA para radiología.
«Fue muy útil para nosotros generar credibilidad como startup», dijo Yoo. «Creo que unirnos a Inception ayudó a activar los mayores reconocimientos que siguieron de parte de la industria de la salud».
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