Niramai用体温和AI筛查乳腺癌——无辐射，无需放射科医生

乳腺癌是印度女性癌症死亡的主要原因之一，大多数病例发现时已是晚期：农村地区筛查很少见，因为钼靶机和放射科医生稀缺、检查费用高，而且45岁以下女性因为乳腺组织更致密，钼靶检查效果有限。机器学习研究员Geetha Manjunath博士在2016年因家人确诊而离开企业职位，转而开发一种不同的方法。

成果是Niramai Health Analytix及其Thermalytix平台，它用高分辨率热传感器捕捉胸部的热模式。癌症的异常血管会表现为局部发热，专有AI将这些图像转化为风险评分——非接触、无辐射、保护隐私，并且可以由经过培训的技术员操作，而不是依赖放射科医生。

到2024年，Niramai已与印度150多家医院和诊断中心合作，筛查了超过10万名女性，包括与NGO和公共卫生部门合作的移动筛查营。一项针对258名有症状女性的多读片者临床研究发现，Thermalytix的敏感性达到95.2%，阴性预测值97.7%，AUROC为0.85——明显优于对相同热图像的人工判读。

该技术已获美国和英国监管许可，并于2022年获得世界银行-IFC全球妇女健康奖。由于检测成本低、便携且由技术员操作，它专为钼靶从未普及的环境设计——乡村诊所、筛查营、工作场所。