一家巴西医疗科技初创公司 AI Pathology，借助英伟达（NVIDIA）的计算平台，让医生用智能手机拍下的皮肤病灶照片在 8 秒内完成初步分析，用于辅助皮肤癌筛查。其平台 NEVO 把分诊所需时间较人工流程缩短了超过 90%，成为「用 AI 压缩医学影像分析时间」的一个具体案例。

NEVO 如何工作

NEVO 是一款基于人工智能的平台，帮助医护人员更快、更准地识别可疑的皮肤癌病例，并据此对需要紧急评估的患者排定优先级。其工作方式是：先由智能手机拍摄病灶照片，再结合患者的年龄、病灶部位、既往病史等信息做综合评估。

底层模型采用卷积神经网络（CNN），通过识别形状、纹理、颜色等特征，区分与良性或恶性相关的迹象。系统还会高亮图像中影响判读的区域，帮助医生理解 AI 给出的结论。官方明确，该工具定位为「辅助」而非「替代」医生，主要用于初筛与分诊，提示哪些病例需要进一步做活检等详细检查。

实测数据

根据 AI Pathology 披露的数据：单张临床图像可在 8 秒内完成评估，分诊时间较人工流程减少超过 90%；对可疑恶性及恶性病灶的识别准确率超过 94%；每小时可处理 400 张以上图像。在约 7 个月的时间里，该方案为医疗团队「归还」了 995 小时的工作量。

支撑这一性能的，是英伟达面向 AI 模型开发与部署的 CUDA、cuDNN、TensorRT 等技术，用于加速数据处理并支撑大规模推理。

落地与边界

该平台被设计为适配医院与诊所的既有流程，支持本地或云端部署，可与机构现有系统对接。目前，AI Pathology 正与医院、实验室、公共机构及化妆品企业开展概念验证，未来计划扩展到更多皮肤病种，并构建面向个性化随访的 AI 辅助网络。

在责任边界上，公司强调合规与辅助定位，不替代临床判断。对中国读者而言，国内医疗资源分布不均，类似的 AI 影像初筛在基层分诊、皮肤疾病早筛方面也有明确的应用空间；本土已有不少企业在医学影像 AI 领域取得进展，方向与此一致。