فلوريان هيلين، الرئيس التنفيذي ومؤسس VideaHealth – سلسلة المقابلات

فلوريان هيلين هو الرئيس التنفيذي ومؤسس VideaHealth، منصة على مهمة تحسين صحة المرضى من خلال قوة الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام الخوارزميات والتحليلات وبيانات الصحة، تفتح Videa القيمة الصحية والاقتصادية عبر سلسلة القيمة Dentistry – مما يجعل طب الأسنان أكثر شفافية للأطباء والمؤمنين والمرضى.

عندما كنت في MIT، قمت بإجراء بحث مكثف على تقاطع الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية وصحة الفم. ما كانت بعض النتائج الأكثر أهمية من هذا البحث؟

درست الطب في ألمانيا، وعملت مع العديد من شركات الرعاية الصحية الناشئة (بما في ذلك تأسيس واحدة منها)، ودائمًا ما كنت أعرف أنني أريد أن أفعل شيئًا مؤثرًا، لذلك كان تركيزي في MIT و Harvard Research هو النظر إلى哪里 يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون له أكبر تأثير على الصحة. قمت بالبحث عن الذكاء الاصطناعي في الأشعة والطب الجلدي وعلم الأعصمة والأحياء. في البداية كنت أفكر أن الذكاء الاصطناعي قد يكون له أكبر تأثير في التصوير الشعاعي للثدي، لذلك عملت مع خمس شركات مختلفة في ذلك المجال. ومع ذلك، انتقلت في النهاية بعيدًا عن التصوير الشعاعي للثدي لأنني أدركت أن الذكاء الاصطناعي كان له потенسيال أكبر في طب الأسنان. السبب الأكبر لذلك هو أن طب الأسنان لديه واحد من أعلى معدلات الحالات المفقودة من الأمراض – إذا لم يكن هو الأعلى. يفقد الأطباء ما يقرب من 50٪ من تآكل الأسنان، في المتوسط. هذا يمكن أن يكون له عواقب كبيرة لأن الحالات المفقودة من التسوس والتهابات الجذور والآفات وال أمراض الفمية يمكن أن تتطور إلى مشاكل أكبر عند عدم علاجها. أداة تمكن من نهج قائم على البيانات له потенسيال هائل لمساعدة الأطباء ومريضهم.

بحثي وعملتي في MIT أدت إلى تأسيس VideaHealth، بالإضافة إلى شهادتين في الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب والتكنولوجيا والسياسة.

كيف انتقل هذا البحث إلى إطلاق VideaHealth؟

تم الاعتراف بMIT ب潜ENTIAL لمشروع البحث، الذي كان يسمى Delta V في ذلك الوقت، وprovided أول 50,000 دولار في التمويل صيف بعد تخرجتي. قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان قابلاً للتطبيق تجارياً، قمت بتصميم التكنولوجيا المحتوية في Patent no. 11,553,874، والتي تغطي الكشف عن ميزات الصور الشعاعية بواسطة الذكاء الاصطناعي التي تساعد الأطباء على الكشف عن الأمراض على الصور وتطابق تلك النتائج مع سجلات المرضى. إنها المفهوم الحاسم الذي يدفع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحالية في طب الأسنان.

كتبت الخوارزمية الأولى للمنتج القابل للتطبيق (MVP) في 19 نوفمبر 2018، ومن هناك تمكنت من جمع 1.1 مليون دولار في الاستثمار الملاك. مع ذلك، قمت بتوظيف فريقي الأول من خمسة أشخاص، وبناء MVP إلى المنتج الصغير الأول، وضمان اهتمام متزايد من الشركات الرأسمالية (VC) ومجتمع طب الأسنان. ثم جمع 5.4 مليون دولار من Zeta وPillar،两个 من بوسطن الشركات الرأسمالية المتخصصة في الرعاية الصحية والابتكار المبكر. هذا سمح لي ببناء فريق أكبر، وتطوير المنصة بشكل أكبر، و提出 طلب للحصول على موافقة إدارة الأغذية والأدوية (FDA) لخوارزمياتنا الطبية وتنزيل أول عملائنا. ثم جمعنا 21 مليون دولار إضافية من Spark Capital. من المذهل رؤية مدى تقدمنا حتى الآن مع فريقنا الملتزم بال使命، وعميلنا الرائع، وشركائنا الرؤية، بما في ذلك Henry Schein One، أكبر شركة برمجيات وخدمات في صناعة طب الأسنان.

واحدة من التحديات الكبيرة الأولية، والتي هي شائعة في Medtech، هي عدم وجود反馈 المستخدم طوال جميع سنوات تطوير المنتج. للتحايل على هذا، قمنا بتشمل ممارسات طب الأسنان كبرامج تجريبية قبل تقديم طلب للحصول على موافقة FDA، وجمع كمية هائلة من phản hồi المستخدم لمساعدتنا على تحسين المنصة.

لماذا يعتبر طب الأسنان واحدًا من أعلى معدلات الأخطاء التشخيصية في مجال الرعاية الصحية؟

يمكن أن يعزى هذا إلى حد كبير إلى أن الأطباء لديهم مجموعة واسعة من مستويات الخبرة والقدرات التشخيصية التي يمكن أن تتأثر بالعوامل الخارجية مثل جودة المعدات وضوء الغرفة – لدرجة أن في العديد من الحالات، سيقدم 10 أطباء مختلفين 10 تشخيصات مختلفة.

انتشار واسع النطاق لمشاكل الأسنان هو عامل مساهم آخر. أكثر من 90٪ من البالغين الأمريكيين لديهم على الأقل تسوس واحدة و 25٪ لديهم على الأقل واحدة حاليًا. أكثر من 3.5 مليار شخص حول العالم يعانون من أمراض الفم – 44٪ من السكان – ويغيب عن أطباء الأسنان الكشف عن أكثر من 40٪ منهم.

معظم مشاكل الفم لا تظهر أعراضًا، بما في ذلك معظم أمراض اللثة والتهابات الجذور. لذلك، من المحتمل أن يغيب عن أطباء الأسنان الذين ليسوا مجهزين جيدًا مشاكل غير معلنة التي لا يعرفها المرضى، ولا سيما التآكل الأولي والآفات والأمراض. على سبيل المثال، قد يركز طبيب الأسنان على جانب واحد من فم المريض حيث يعاني من ألم الأسنان، بينما يغيب عن مشكلة أكثر خطورة على الجانب الآخر من فمه.

في حين أن هناك شك في أن أطباء الأسنان يريدون أن يكونوا فعالين قدر الإمكان، فإنهم يقسمون دائمًا وقتهم. أطباء الأسنان هم متخصصون جدًا، ولكنهم ي执行ون بشكل أساسي أربعة وظائف: أطباء الأشعة، والأطباء العامون، والجراحون، ومديري الممارسة. إنه الكثير من الأعباء، وهذا التنقل المستمر يمكن أن يؤدي إلى حالات من الإهمال.

ما هي بعض الأمثلة على كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي دقة التشخيص؟

منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا تحسن دقة التشخيص بشكل كبير من خلال مساعدة أطباء الأسنان في تحليل الصور الشعاعية وتقديم تحليل تنبؤي وتوصيات تشخيصية وعلاجية في وقت قريب من الوقت الحقيقي، بناءً على خوارزمية تستخدم مئات الملايين من نقاط البيانات.

في دراسة FDA السريرية لأداة الكشف عن تسوس الأسنان Videa Caries Assist، أتاحت المنصة للأطباء تقليل عدد الحالات المفقودة من التسوس (التآكل) بنسبة 43٪ وتقليل عدد الكشف الخاطئ عن التآكل بنسبة 15٪. هذا يتوافق بشكل وثيق مع نتائج دراستنا المشتركة مع Heartland Dental، والتي ساعدت فيها المنصة العاملين الصحيين على الكشف عن 46٪ أكثر من آفات التآكل وتقليل الأخطاء بنسبة 10٪.

منحت إدارة الأغذية والأدوية (FDA) مؤخرًا موافقة 510(k) لأداة Videa Perio Assist، أداة قياس مستوى العظم بين الأسنان بواسطة الذكاء الاصطناعي لتقييم أمراض اللثة. مع Videa Perio Assist، يمكن لأطباء الأسنان والمتخصصين في صحة الفم قياس تغييرات مستوى العظم بين الأسنان بسهولة مع مرور الوقت للمرضى الذين يبلغون من العمر 12 عامًا أو أكثر، مما يؤدي إلى توصيات علاجية أسرع وأكثر دقة وتحسين النتائج الصحية للمرضى.

إضافة إلى تحسين دقة التشخيص، تحسن منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا الرعاية الوقائية، والتي هي حرجة في طب الأسنان. تتيح VideaHealth للأطباء الكشف عن التآكل والتهابات الجذور والآفات في مرحلتها الأولى بحيث يمكن إجراء ترميمات صغيرة بشكل استباقي، بدلاً من علاجات أكثر غزوًا فيما بعد، مثل التاج والقناة الجذرية. على سبيل المثال، يمكن لأداة Videa Caries Assist تحديد آفات التآكل الأولية حتى خمس سنوات قبل أن يتمكن طبيب الأسنان من الكشف عنها، ثم اقتراح ضربة استباقية مثل إعادة التمينيراليزيشن لتعزيز المينا. في حالات وجود مرض موجود، تتيح لنا تكنولوجيا الكشف عن تقدم المرض مع مقارنة الصور جنبًا إلى جنب وتركيب التعليقات بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يعزز خطوة حيوية في التشخيص والعلاج السريري.

ما هي بعض الطرق الأخرى التي يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي فيها في طب الأسنان؟

يوفّر الذكاء الاصطناعي للأطباء تحليلًا موضوعيًا و / أو تأكيدًا، جنبًا إلى جنب مع تقرير موثوق ومفصل وموضوعي للإشارة إليه عند التواصل مع المرضى بشأن القضايا. هذه النتائج تبني عرضًا مرئيًا مقنعًا ي cải thiện التواصل والثقة والمساءلة، ويعزز العلاقة بين المريض وطبيب الأسنان. تحسينات في الثقة والفهم ترتبط مباشرةً بزيادة عدد المرضى الذين يقبلون توصيات خطط العلاج، مما يساعد على تمكين نتائج أفضل للمريض وتعزيز ربحية ممارسة طب الأسنان.

بالإضافة إلى تحسين دقة التشخيص والرعاية الوقائية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم التاج والجسور والزرعات بشكل أسرع وأكثر دقة من الإجراءات التقليدية.

في النهاية، من خلال استخدام الخوارزميات والتحليلات وبيانات الصحة، يمكن للذكاء الاصطناعي في طب الأسنان مثل VideaHealth تحسين رعاية المرضى وخبرتهم، وكذلك فتح القيمة الصحية والاقتصادية عبر سلسلة قيمة طب الأسنان – مما يجعل طب الأسنان أكثر شفافية للأطباء والمؤمنين والمريض.

هل يمكنك مشاركة بعض التفاصيل حول مجموعات البيانات التي تم استخدامها لتدريب الخوارزميات التي يتم استخدامها في VideaHealth؟

تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا VideaFactory، وهي أكثر مجموعة بيانات متنوعة في الصناعة، والتي تشمل أكثر من 100 مليون نقطة بيانات من منظمات الخدمات الطبية الرائدة (DSOs) والمستشفيات وشركات التأمين وشركات التخليص والجامعات. من أجل السياق، تمثل 100 مليون نقطة بيانات ما يعادل حوالي 50 مرة أكثر من الأشعة السينية التي يرىها طبيب الأسنان في حياته المهنية. ي giúpنا جمع البيانات من مجموعة واسعة من المصادر الأخرى ضمان أن تظل خوارزمياتنا غير متحيزة ودقيقة وتمثيل لتنوع السكان. ثم قمنا بفحص آلاف الأطباء واختيار أفضل 5٪ لتعليم الأشعة السينية المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي. يُ etiquette هؤلاء الأطباء الخبراء الصور لتحديد الأمراض وتوفير بيانات عالية الجودة للنظام، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتعلم من “المعلمين” الأفضل.

تتم تدريب خوارزمياتنا بشكل مستمر من قبل فريق من علماء البيانات لضمان الدقة والتحسين المستمر. مع هذه المعلومات، تنتج VideaFactory نماذج دقيقة جدًا يمكنها تحديد ومقاسة المؤشرات السريرية على الأشعة السينية بسهولة.

ما هي بعض الأسباب التي لم يتم فيها تبني الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع في صناعة طب الأسنان؟

طب الأسنان هو قطاع متخصص للغاية، وبالتالي يعتمد على نقاط بيانات فريدة لتوفير خدمة فعالة للمرضى. ولكن من الصعب للغاية بناء قاعدة بيانات كافية بسبب الطبيعة المنقسمة لمعظم ممارسات طب الأسنان. đaغلب ممارسات طب الأسنان مملوكة وتُدار بشكل مستقل، مما يجعل جمع البيانات وتحليلها صعبًا جدًا، خاصةً على النطاق اللازم لاستخلاص استنتاجات دقيقة. على الرغم من تحسن هذا بشكل ما في السنوات الأخيرة مع زيادة عدد منظمات الخدمات الطبية الرائدة (DSOs) وزيادة التكامل في صناعة التأمين، إلا أنه لا يزال هناك قليل من التقدم الإجمالي في التقاط مجموعات بيانات طب الأسنان الواسعة، والتي تخضع في الغالب لقوانين صارمة لحماية البيانات.

لماذا تعتقد أن ثورة الذكاء الاصطناعي ستقودها طب الأسنان؟

أعتقد حقًا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون له أكبر تأثير في طب الأسنان. تضم الصناعة مليارات المرضى حول العالم ومليار أشعة سينية يتم أخذها كل عام. عندما يتعلق الأمر بالكشف عن واحدة من أكثر الحالات الصحية شيوعًا في العالم، تسوس الأسنان (التآكل)، أظهرت دراستنا السريرية أن الذكاء الاصطناعي الخاص بنا يساعد على تقليل عدد الحالات المفقودة من التآكل الذي يغيب عنه الأطباء بنسبة أكثر من 40٪، وهو ما له عواقب هائلة.

عدد الحالات المفقودة من الأمراض أكبر بكثير لبعض الحالات. يتم إغفال التهابات أطراف الجذور، التي تتطلب علاج القناة الجذرية كعلاج أولي، بنسبة 50٪ من الأطباء. 50٪ منهم سالبي خاطئون و 30٪ منهم إيجابي خاطئ. هذا أمر يبعث على الذهول. هناك مشكلة كبيرة هنا ويمكن للذكاء الاصطناعي حلها.

تمتد فوائد الذكاء الاصطناعي عبر الصناعة: يحصل المرضى على علاج أفضل وأسرع وينالون قيمة أكبر من خطط العلاج الخاصة بهم، بينما ي简化 الأطباء عملياتهم ومدفوعاتهم، ويقلل المؤمنون من الاحتيال ويعززون كفاءة معالجة المطالبات. إنه فوز للجميع!

الرأسمال الخاص قوي جدًا في طب الأسنان، لذلك أعتقد أن طب الأسنان سوف يتفوق على الرعاية الصحية فيما يتعلق بتبني الذكاء الاصطناعي. إنه لا يعتمد على أنظمة المستشفيات المعقدة، بل على ممارسات طب الأسنان المدعومة من الرأسمال الخاص وبرامج التصفية. والذكاء الاصطناعي يمكن نشره عبر مئات من المكاتب في وقت واحد!

ما هي بعض الحلول التي تقدمها VideaHealth؟

تشمل مجموعة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا مكونات تساعد في التدوين والتشخيص وتخطيط العلاج وإدارة الممارسة:

1. Videa Assist

• يساعد العاملين الصحيين في الكشف عن المزيد من الأمراض بشكل أسرع مع التحليل الموضوعي.
• يتضمن Videa Caries Assist – أداة الكشف عن التآكل بواسطة الذكاء الاصطناعي المعتمدة من FDA.
• يقلل من الإيجابيات الخاطئة بنسبة 15٪ ويعزز دقة التشخيص بنسبة 100٪ من العاملين الصحيين الذين يستخدمون التكنولوجيا، بغض النظر عن سنوات الخبرة.
• يحسن التواصل مع المرضى، ويعزز ثقة المرضى ويزيد من معدلات قبول الحالات.
• دعم Videa Assist النمو العضوي بزيادة قيمة خطة العلاج بمتوسط 26٪ عبر جميع الممارسات، مما يؤدي إلى توسيع الأعمال مع كفاءات أفضل ومدفوعات أسرع

2. Videa Insights

• يساعد منظمات الخدمات الطبية الرائدة (DSOs) في إدارة وتوسيع الممارسات مع رؤى قابلة للتنفيذ.
• يعزز جودة التأكيد والتدريب للموظفين الصحيين.
• يوفر البيانات لدعم قرارات شراء الممارسات المزيد من الإطلاع.

هل هناك أي شيء آخر تريد مشاركته حول VideaHealth؟

مهمتنا هي مساعدة ملايين المرضى على الحصول على رعاية أسنان أكثر دقة وفعالة وشفافية – ونحن متحمسون لذلك. في غضون ذلك، نحن شرفاء لتحسين تجهيز أطباء الأسنان، الذين يتوقع منهم ارتداء العديد من القبعات – التشخيصي والجراحي والطبيب العام والمتخصص – بشيء لا يمكنهم القيام به بدون استخدام التكنولوجيا المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي. مع استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، يمكن لأطباء الأسنان إدارة جميع هذه الأدوار المتخصصة وتحقيق مكاسب كبرى في الكفاءة مع تقديم رعاية ممتازة.

* وفقًا للنتائج من دراسة FDA السريرية لأداة Videa Caries Assist.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا VideaHealth.