Allan Hanbury، المؤسس المشارك لشركة contextflow – سلسلة المقابلات

ألان هانبوري هو أستاذ للذكاء الاصطناعي في جامعة TU Wien في النمسا، وزميل في Complexity Science Hub، حيث يقود البحث والابتكار لجعل البيانات غير المهيكلة مفهومة. وهو مبشر بمشروع Data Market Austria، وهو مشروع لighthouse لإنشاء نظام بيئي للخدمات البيانية في النمسا. كان أيضًا منسقًا علميًا لمشروع Khresmoi الممول من الاتحاد الأوروبي حول بحث المعلومات الصحية وتنقيحها، وهو أيضًا المؤسس المشارك لشركة contextflow، وهي شركة فرعية لتسويق تقنية البحث عن الصور الإشعاعية التي تم تطويرها في مشروع Khresmoi. كما أدار مشروع VISCERAL الممول من الاتحاد الأوروبي لتقييم الخوارزميات على البيانات الكبيرة، ومشروع KConnect الممول من الاتحاد الأوروبي لتكنولوجيا تحليل النصوص الطبية.

contextflow هي شركة فرعية من جامعة فيينا الطبية ومشروع بحث أوروبي KHRESMOI. هل يمكنك أن تخبرنا عن مشروع KHRESMOI؟

بالتأكيد! كان هدف Khresmoi هو تطوير نظام بحث ووصول متعدد اللغات ومتعدد الوسائط للمعلومات والوثائق البيولوجية، والتي تتطلب منا توفير عملية استخراج المعلومات آليًا، وتطوير واجهات مستخدم مخصصة، وربط المعلومات النصية غير المهيكلة وشبه المهيكلة بالصور. في الأساس، كنا نريد جعل عملية استرجاع المعلومات للمهنيين الطبيين موثوقة وسريعة ودقيقة وسهلة الفهم.

ما هي مجموعة البيانات الحالية التي تعمل عليها خوارزمية التعلم العميق لشركة contextflow؟

تحتوي مجموعتنا على حوالي 8000 صورة مقطعية لأمراض الرئة. ونظرًا ل rằng خوارزميتنا مرنة، نحن نميل إلى الصور المقطعية للدماغ في المستقبل.

هل لاحظت تحسنًا في أداء الذكاء الاصطناعي مع زيادة حجم مجموعة البيانات؟

نحن غالبًا ما يُطرح علينا هذا السؤال، والجواب ربما لا يرضي معظم القراء. إلى حد ما، نعم، الجودة تتحسن مع زيادة عدد المَسح، ولكن بعد عتبة معينة، لا تكسب الكثير من مجرد زيادة العدد. كم هو كافٍ يعتمد على العديد من العوامل (العضو، النمط، نمط المرض، إلخ)، ومن المستحيل تقديم رقم دقيق. ما هو الأكثر أهمية هو جودة البيانات.

هل تم تصميم contextflow لجميع الحالات، أو لتحديد التشخيص التفريقي فقط للcases الصعبة؟

الأشعة هو جيدون في ما يفعلونه. في معظم الحالات، تكون النتائج واضحة، ولا حاجة لأدوات خارجية. تميزت contextflow نفسها في السوق بالتركيز على البحث العام بدلاً من التشخيص التلقائي. هناك بعض الحالات لاستخدام أدواتنا، ولكن الحالة الرئيسية هي مساعدة الحالات الصعبة التي لا تظهر فيها النتائج على الفور. هنا يجب على الأشعة استشارة مصادر مختلفة، وهذا يستغرق وقتًا. يهدف محرك البحث ثلاثي الأبعاد لشركة contextflow (contextflow SEARCH) إلى تقليل الوقت الذي يقضيه الأشعة في البحث عن المعلومات أثناء تفسير الصور من خلال السماح لهم بالبحث عبر الصورة نفسها. نظرًا لأننا نقدم أيضًا معلومات مرجعية مفيدة للتشخيص التفريقي، فإن تدريب الأشعة الجدد هو حالة استخدام واعدة أخرى.

يمكنك أن تخبرنا عن عملية استخدام منصة contextflow من قبل الأشعة؟

يتم دمج contextflow SEARCH Lung CT بالكامل في تدفق عمل الأشعة (أو لن يستخدموه). يقوم الأشعة بأعماله المعتادة، وعندما يحتاج إلى معلومات إضافية لمريض معين، يختار منطقة من الصورة وي点击 رمز contextflow في محطة عمله لفتح نظامنا في نافذة متصفح جديدة. من هناك، سيتلقى حالات مرجعية من قاعدة بياناتنا للمرضى الذين يعانون من أنماط مرضية مماثلة لتلك الموجودة في المريض الذي يقوم بفحصه، بالإضافة إلى الإحصاءات والأدب الطبي (مثل radiopedia). يمكنه التمرير خلال مريضه في نظامنا بشكل正常، واختيار مناطق إضافية للبحث عن معلومات إضافية ومقارنتها جنبًا إلى جنب مع الحالات المرجعية. هناك أيضًا خرائط حرارية توفر تصورًا لتوزيع الأنماط المرضية، مما يساعد في الإبلاغ عن النتائج. لقد حاولنا وضع كل ما يحتاجه الأشعة لكتابة تقرير في مكان واحد ومتاح في غضون ثوان.

تم تصميم هذا في البداية لصور الأشعة المقطعية للرئة، هل ستوسع شركة contextflow نطاقها لتشمل أنواعًا أخرى من الصور؟

نعم! لدينا قائمة بالأعضاء والوسائط المطلوبة من قبل الأشعة التي نحن حريصون على إضافتها. الهدف النهائي هو توفير نظام يغطي الجسم البشري بالكامل، بغض النظر عن العضو أو نوع الصورة.

حصلت شركة contextflow على دعم برنامجي الحضانة الرائعين INiTS و i2c TU Wien. كيف كان هذا الدعم مفيدًا وماذا تعلمت من هذه العملية؟

نحن ممتنون لهذين البرنامجين. وفر كلاهما لنا وصولًا إلى المستشارين والمستثمرين الذين挑وا نموذج أعمالنا ووضحوا لنا من نحن ولماذا نحن هنا. كما قدموا لنا التمويل والمساحة المكتبية حتى نستطيع التركيز على العمل دون القلق كثيرًا عن المواضيع الإدارية. كنا لا نستطيع أن نصل إلى هنا بدون دعمهم. النظام الناشئ في النمسا لا يزال صغيرًا، ولكن هناك برامج تساعد على جلب الأفكار المبتكرة إلى حيز الوجود.

كما أنك مبشر بمشروع Data Market Austria، وهو مشروع لighthouse يهدف إلى بناء نظام بيئي مستدام للخدمات البيانية في النمسا. هل يمكنك أن تخبرنا المزيد عن هذا المشروع ودورك فيه؟

الكمية الهائلة من البيانات التي تُنتج يوميًا تتزايد بشكل كبير، وأهميتها للعديد من الصناعات تتزايد أيضًا… إنها واحدة من أهم الموارد في العالم! يهدف مشروع Data Market Austria’s Lighthouse إلى تطوير أو إعادة تشكيل المتطلبات لنجاح الأعمال التي تعتمد على البيانات، مع ضمان التكلفة المنخفضة والجودة العالية والتشغيل البيني. قمت بتنسيق المشروع خلال السنة الأولى في 2016-2017. هذا أدى إلى إنشاء Data Intelligence Offensive، حيث أنا عضو في مجلس الإدارة. مهمة DIO هي تبادل المعلومات والخبرات بين الأعضاء بشأن إدارة البيانات وأمانها.

هل هناك أي شيء آخر تود أن تشاركه مع قراءنا حول شركة contextflow؟

تدفقات عمل الأشعة ليست في عقل المواطن العادي، وهذا هو ما ينبغي أن يكون. النظام يجب أن يعمل بشكل صحيح. للأسف، عندما تصبح مريضًا، تدرك أن هذا ليس دائمًا هو الحال. تعمل شركة contextflow على تحويل هذا العملية لكل من الأشعة والمرضى. يمكنك期待 الكثير من التطورات المثيرة في السنوات القادمة، لذا استمر في متابعة أخبارنا! يرجى زيارة موقع contextflow لمعرفة المزيد.