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2019AACR年會的演講涵蓋整個癌症研究領域，其中多家人工智慧(AI)醫療科技公司也在年會上發表其在癌症診療的最新進展。除了最常見的AI醫療影像預測腫瘤外；還有使用AI結合小鼠模型，模擬臨床試驗識別藥物療效和確定生物標誌物；以及將AI、基因組生物標記和多變量分析結合，為患者配對適合的臨床試驗。
Lunit利用組織染色圖像分析乳癌預後與生物標誌
Lunit是一家領先的醫學AI新創公司，Lunit在病理學領域的AI研究在各種場合都被認為是世界領先的，在MICCAI TUPAC Challenge 2016和CAMELYON 2017中排名世界第一，領先於微軟和IBM。
他們利用開發AI診斷和影像生物標記軟體Lunit SCOPE，在AACR年會上展示自不同癌症類型的AI分析得到的結果特徵，並且展示乳腺癌H＆E染色的組織圖像，利用AI的癌症組織鑑定/定量來判斷其潛在的預後和生物標誌物的預測。
Ariana利用AI和小鼠模型模擬臨床試驗
Ariana Pharma是一家專注於開發先進治療決策支持系統的領先數位醫療公司，他們開發的KEM®平台是唯一經過FDA檢驗的技術。
此次他們在AACR發表的數據是使用KEM®人工智慧應用於異種移植小鼠模型(PDX)的臨床試驗。針對Oxaliplatin聯合直腸結腸癌化療藥物Folfox分別對21和26個PDX的mRECIST反應和存活進行評估，從而鑑定出24種候選生物標誌基因，這些生物標誌物與PDX的存活增加或減少顯著相關。
Ariana創新的臨床數據分析和診斷測試解決方案可幫助醫療保健行業更好地根據個人生理特徵調整患者治療方案，實現治療的個性化，提高患者治療的功效和安全性，降低風險和藥物開發成本，並加快產品上市時間。
Massive AI臨床試驗配對技術
Massive Bio是一家為癌症患者提供簡化且價格合理的臨床試驗和精確腫瘤學治療的公司，他們開發的SYNERGY-AI是第一個將人工智慧、基因組生物標記和多變量分析結合起來，以加速臨床試驗者的配對註冊系統。
SYNERGY-AI針對患有晚期實體和血液系統惡性腫瘤的成人和兒童患者。使用與現有電子健康記錄(HER)平台相關的專有應用程序介面以提取、分析各個臨床數據並與現有機構和非機構CT的參數數據庫進行匹配，並進一步指導和協助參與臨床試驗各階段的患者。
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