جوزيف موسيل، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Ibex Medical Analytics – سلسلة المقابلات

جوزيف موسيل هو الرئيس التنفيذي لشركة Ibex Medical Analytics. مسيرته المهنية في صناعة التكنولوجيا تزيد على 20 عامًا، بدءًا من تطوير البرمجيات وإدارة المنتجات، ثم تولى مناصب قيادية في الشركات الناشئة والشركات متعددة الجنسيات والمنظمات غير الحكومية. قاد جوزيف منتجات من البداية حتى النضج كأعمال تبلغ قيمتها ملايين الدولارات. يحمل شهادة الماجستير في علوم الحاسوب من جامعة تل أبيب، وشهادة الماجستير في العلوم البيئية من جامعة VU أمستردام.

تم تطوير Ibex بواسطة أطباء أمراض لصالح أطباء أمراض، وهي منصة متعددة الأنسجة سريرية تساعد أطباء أمراض على الكشف عن سرطان الثدي والبروستات والمعدة، إلى جانب أكثر من مائة ميزة سريرية ذات صلة.

تم دمج Ibex بشكل مت Barker مع حلول البرمجيات الرقمية لتشريح الأنسجة ومنصات المسح وأنظمة المعلومات المختبرية، وتقدم تدفقات العمل المتمكنة بالذكاء الاصطناعي رؤى عالية الجودة آليًا تعزز سلامة المرضى وزيادة ثقة الأطباء وزيادة الإنتاجية.

ما الذي ألهمك لتأسيس Ibex Medical Analytics (Ibex)، وما هي المشكلة التي كنت تهدف إلى حلها؟

السرطان، للأسف، يؤثر على الجميع – سواء كانوا مصابين به شخصيًا أو كانوا رعاة لشخص مصاب بالسرطان أو يعرفون شخصًا مصابًا به. لدي أقارب وأصدقاء مصابون بالسرطان، وتوفيت واحدة من موظفينا بسبب السرطان.

مع استمرار انتشار السرطان في جميع أنحاء العالم، هناك زيادة في الطلب على تشخيص السرطان الذي يتعزز بسبب نقص عالمي في أطباء الأمراض، ويتزايد تعقيد وظائفهم مع تقدم العلاج وزيادة الطلب على تشخيصات أكثر تعقيدًا.

تساعد منصتنا على التغلب على هذه التحديات من خلال تمكين أطباء الأمراض بأدوات الذكاء الاصطناعي التي تعزز الدقة وتبسط تدفقات العمل لضمان حصول كل مريض على تشخيص دقيق ومتأخر، وهو أداة مهمة في توجيه قرارات العلاج و τελًا تحسين نتائج المرضى.

نفخر بالعمل الذي نقوم به لصالح عملائنا، الذين يعتمدون على تكنولوجيتنا يوميًا لتوفير تشخيصات أفضل. ثقتهم في حلولنا تبرز التأثير الحقيقي الذي نحققه، وتحول مجال تشريح الأنسجة، وتحسين نتائج المرضى.

يمكنك أن تخبرنا قليلًا عن خلفيتك وكيف أدت إلى عملك في تشريح الأنسجة المتمكنة بالذكاء الاصطناعي؟

إذا نظرت إلى مسيرتي المهنية، هناك قوتان محركان: البحث عن sentido الغرض والتفضيل للتفاعل بين التخصصات على التخصص العميق. أنا محظوظ لأنني أدير شركة توفر لي sentido عميق والسماح لي بالعمل مع فريق موهوب للغاية من خلفيات ومجالات مختلفة.

كان خلفي الأكاديمي الأصلي في علوم الحاسوب، متخصصًا في علوم الحاسوب العصبية الحاسوبية. ثم عملت كمهندس خوارزميات وانتقلت إلى إدارة المنتجات. بعد فترة في شركة كبيرة، قررت أن هذا ليس لي. حصلت على شهادة في العلوم البيئية ودرت منظمة غير حكومية بيئية لعدة سنوات. لا يزال الاستدامة شغفي، ويُعتبر التحدي العظيم في وقتنا.

منذ عشر سنوات تقريبًا، التقيت بشركائي المؤسس، حاييم لينهرت، الذي كان مدفوعًا بنفس الشغف لإحداث فرق معنوي وشاركني شغفي للتكنولوجيا. حاييم، على عكس tôi، هو متخصص. يحمل شهادة الدكتوراه في علوم الحاسوب واكتسب أكثر من 25 عامًا من الخبرة في تطوير الخوارزميات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في الأيام الأولى من Ibex، كان حاييم مشغولًا بفوز مسابقات Kaggle (الذكاء الاصطناعي).

عندما علمنا أن تشريح الأنسجة يتم تسجيله رقميًا ببطء، تحدثنا عن التأثير الذي يمكن أن تحققه التحول الرقمي في تشريح الأنسجة على تحسين تشخيص السرطان. كانت مئات الشركات تطور بالفعل الذكاء الاصطناعي في الأشعة، وسألنا أنفسنا، لما لا نفعل الشيء نفسه في تشريح الأنسجة؟ بدا الأمر مناسبًا لجلب خبرتنا التكنولوجية إلى هذا المجال، بالتعاون الوثيق مع أطباء الأمراض في كل خطوة.

ما هي بعض أكبر التحديات التي واجهتها في الأيام الأولى من Ibex، وكيف تتغلب عليها؟

الفكرة – التي لم نكن أول من يفكر فيها – لتطبيق الذكاء الاصطناعي على شرائح تشريح الأنسجة كانت الجزء السهل. التنفيذ صعب. التحديات الثلاثة الرئيسية التي واجهناها في الأيام الأولى من Ibex كانت الوصول إلى البيانات، الوصول إلى رأس المال، والوصول إلى المعرفة الخاصة بالمجال.

حلنا تحدي البيانات من خلال الشراكة مع خدمات الصحة الماكابي في إسرائيل. في ذلك الوقت، كنا رجلين مستقلين بدون معرفة طبية قررا افتتاح شركة طبية في مجال معقد للغاية. ومع ذلك،相信ت فاردا شاليف، التي ترأست ذراع الابتكار في Maccabi في ذلك الوقت، برؤيتنا، ووقعتنا اتفاقية شراكة وتبادل بيانات مع Maccabi. في هذه النقطة، انضمت الدكتورة جوديث ساندبانك، رئيسة قسم الأمراض في Ibex، كضابطة طبية لنا، وهي لا تزال تحتل هذا المنصب. مع شريك استراتيجي وضابطة طبية، كنا الآن في وضع جيد لجمع جولة بذرة، التي جمعناها من Kamet Ventures، استوديو رأس المال الاستثماري الفرنسي التابع لشركة AXA Insurance.

كنا الآن في وضع جيد لصنع التاريخ. استأجرنا مهندسين اثنين وطورنا خوارزمية أولى لاكتشاف سرطان البروستاتا. عندما كنا راضين عن الأداء، نشرناها في مختبر تشريح الأنسجة في Maccabi كقراءة ثانية، حيث راجعت جميع الحالات بعد قراءة أولية بواسطة طبيب الأمراض. إلى صدمتنا، في غضون بضعة أيام، رفع النظام إنذارًا لحالة سرطان تم تجاهلها من قبل طبيب الأمراض. حتى حيث نعلم، كانت هذه أول حالة على الإطلاق تم فيها إجراء التشخيص الأولي للسرطان بواسطة خوارزمية، في عام 2018.

تهانينا على الحصول على موافقة FDA 510(k) لاكتشاف البروستاتا Ibex! ماذا تعني هذه الموافقة لشركة Ibex والمجال الأوسع للتشخيص المتمكن بالذكاء الاصطناعي؟

شكرًا! هذه الموافقة تمثل علامة فارقة في رحلة Ibex وتجسد التزامنا بتطوير حلول سريرية موثوقة تساعد على تحسين نتائج صحة المرضى. تؤكد موافقتنا على التزامنا بالسلامة والفعالية لحلولنا وتعزز قدرةنا على تقديم ابتكارات متقدمة لأطباء الأمراض، في النهاية لصالح المرضى الذين يخدمونهم.

نتصور أن هذا الإنجاز الكبير سوف يكسر الحواجز ويسرع اعتماد الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي في تشريح الأنسجة. نأمل أن هذا الإنجاز سوف يعزز الثقة الصناعية بأن التكنولوجيا سهلة التنفيذ وجاهزة للاستخدام على نطاق واسع. على المدى الطويل، موافقة FDA هي خطوة مهمة نحو تحقيق التعويض للذكاء الاصطناعي في تشريح الأنسجة وتعزيز الاستخدام الواسع النطاق.

ماذا يخبرنا معدل 13% للسرطانات المفقودة في التشخيصات الأولية للآفات الحميدة عن إمكانية تحسين دقة التشخيص بواسطة الذكاء الاصطناعي؟

في الدراسات الدقيقة والسريرية التي أجريت في مختبرات متعددة في الولايات المتحدة وأوروبا كجزء من موافقة FDA، حدد النظام نسبة 13% من السرطانات المفقودة في تشخيص أولي للآفات الحميدة. هذه الإحصائية تعزز دقة وأثر منتجات Ibex، وتؤكد أيضًا أن منصة Ibex يمكن دمجها بأمان في تدفقات العمل السريرية، مما يعزز دقة التشخيص ويعمل في النهاية على تحسين رعاية المرضى. من خلال تقديم طبقة تحليل إضافية، تساعد تكنولوجيتنا على تقليل الأخطاء وتمكين اتخاذ القرارات السريرية بشكل أفضل وتعزيز سلامة المرضى.

كيف يعمل Ibex Prostate Detect، وما الذي يجعله فريدًا مقارنة بالحلول الأخرى المتمكنة بالذكاء الاصطناعي في تشريح الأنسجة؟

Ibex Prostate Detect هو جهاز تشخيص طبي في المختبر الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء خرائط حرارية تحدد السرطانات البروستاتية المفقودة. يعمل كشبكة أمان، Ibex Prostate Detect يساعد أطباء الأمراض على ضمان حصول المرضى على تشخيص دقيق. يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتعزيز دقة تشخيص سرطان البروستاتا.

الجهاز مصمم لتحديد الأورام التي قد تم تجاهلها من قبل طبيب الأمراض. إذا تم تحديد أنسجة مشبوهة لسرطان البروستاتا، يصدر النظام إنذارًا ويتضمن خريطة حرارية، مما يوجه طبيب الأمراض إلى المناطق المحتملة التي تحتوي على سرطان. Ibex Prostate Detect هو الحل الوحيد المعتمد من FDA الذي يقدم خرائط حرارية قادرة على الذكاء الاصطناعي لجميع المناطق التي تحتوي على احتمال الإصابة بالسرطان، مع تقديم تفسير كامل لطبيب الأمراض الذي يراجعها.

يمكنك أن تخبرنا كيف تساعد ميزة الخريطة الحرارية أطباء الأمراض في تحديد الأنسجة السرطانية؟

Ibex Prostate Detect مصمم لتحديد الحالات التي تم تشخيصها في البداية على أنها آفات حميدة من أجل مراجعة أطباء الأمراض. إذا كشف النظام عن مورفولوجيا الأنسجة مشبوهة لسرطان البروستاتا، يصدر إنذارات تحتوي على خريطة حرارية لمناطق الأنسجة في الصور الكاملة التي تحتوي على سرطان، مع تقديم تفسير كامل لطبيب الأمراض الذي يراجعها.

بشكل عام، تكون الخريطة الحرارية دقيقة ويمكن أن توفر لطبيب الأمراض مناطق قلق يمكنه التركيز عليها وتحديد التشخيص الصحيح. في الدراسات الدقيقة والسريرية التي أجريت كجزء من موافقة FDA، أظهرت خرائط Ibex Prostate Detect دقة بكسل قصوى وحددت ما يلي:

• 几乎 جميع مناطق السرطان مغطاة بالخريطة الحرارية (حساسية = 98.7%).
• تقريبًا كل ما تم تسليطه كاحتمال عالٍ للسرطان في الخريطة الحرارية هو في الواقع سرطان (ppv = 99.6%).
• تم التحقق من حالات السرطان المفقودة (الآفات السلبية الكاذبة) التي تم تحديدها من قبل النظام بواسطة أطباء أمراض خبراء، مما يؤكد فائدة المنتج السريرية ومزاياه مقارنة بالعناية التقليدية.

كيف يتم تمييز النموذج الذكاء الاصطناعي بين الأنسجة الحميدة والخبيثة، وكيف تم تدريبه؟

خوارزمية التعلم العميق تعتمد على شبكات عصبية متعددة الطبقات، تعمل على عدة مستويات للتكبير. الذكاء الاصطناعي استثنائيًا قوي، ويظهر دقة عالية عبر مختبرات متعددة وديموغرافيات المرضى. من المهم، على خط مع شعارنا “من أطباء الأمراض لأطباء الأمراض”، تم تدريب النموذج على أكثر من مليون شريحة تم تحديدها بدقة بواسطة أطباء أمراض مشهورين في مراكز طبية رائدة. هذا النهج مكلف، ولكننا نعتقد أنه بدون رؤية أطباء الأمراض، من الصعب الوصول إلى مستوى الأداء الذي نهدف إليه. من خلال القيام بذلك، نقوم بتزويد جميع أطباء الأمراض بمعلومات خبيرة ونضمن أن كل مريض، بغض النظر عن موقعه، يحصل على مستوى التشخيص المتوافق مع أخصائيي الأمراض الرائدين في العالم.

ما هو التالي لشركة Ibex من حيث القدرات التشخيصية الجديدة؟

تؤثر Ibex بالفعل بشكل كبير على حلول التشخيص المتمكنة بالذكاء الاصطناعي لسرطان الثدي والمعدة. كقائد عالمي في عمليات التشغيل السريرية الحية، يستخدم العديد من المختبرات – بما في ذلك تلك الموجودة في الولايات المتحدة – بالفعل منتجات Ibex لتحويل ممارسة الطب. منتجاتنا أثبتت أنها تؤثر بشكل كبير على الممارسة السريرية، وأطباء الأمراض يثقون بالذكاء الاصطناعي ويشهدون على القيمة التي يضيفونها. الآن، نحن نعمل على إطلاق نوع جديد من التكنولوجيا إلى السوق، وهو تكنولوجيا تم تطويرها وتحقق من قبل Ibex بالتعاون مع AstraZeneca (AZN ) وDaiichi Sankyo. الخوارزمية المحددة التي تم إطلاقها أولاً تساعد على量 HER2، مما يساعد المرضى على تحديد مسار العلاج.

في المستقبل، سنستمر في توسيع عروضنا لتوفير رؤى إضافية داخل أنواع الأنسجة التي ندعمها بالفعل. نحن ننظر إلى تقديم عروض داخل مجالات أنسجة أخرى وستواصل تحسين تدفقات عمل عملائنا.

كيف ترى تطور تشريح الأنسجة المتمكن بالذكاء الاصطناعي في المستقبل القريب؟

أتخيل أن الذكاء الاصطناعي سيكون له تأثير عميق على ممارسة تشريح الأنسجة وطريقة تشخيص السرطان. لا أرى أننا نستبدل أطباء الأمراض، ولكن كما هو الحال مع كل تطور تكنولوجي جديد، ستتحول الممارسة. سوف يظل الذكاء الاصطناعي أداة مهمة في معالجة التحديات المتزايدة في القوى العاملة في الرعاية الصحية، خاصة النقص العالمي في أطباء الأمراض وزيادة حمولتهم الوظيفية بسبب زيادة حالات السرطان. سوف يساعد تنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول أطباء الأمراض على إدارة عملهم بشكل أكثر فعالية، مما ي cải thiện كفاءة التشخيص ويقلل من التأخيرات. من خلال توفير المهام الروتينية، يمكن للذكاء الاصطناعي خفض معدلات الأخطاء وتحسين جودة التشخيص وزيادة ثقة أطباء الأمراض في عملهم. أعتقد بقوة أن الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع الإنسان في الحلقة، هو أفضل مزيج لتحويل الرعاية الصحية.

مجال آخر واعد هو التوسع إلى ما وراء ممارسة تشريح الأنسجة الحالية إلى مجال الخوارزميات التنبؤية. الخوارزميات التي يمكن أن تجمع بين عدة طرق لتنبؤ النتائج أو، على سبيل المثال، فعالية العلاج.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تعزيز المساواة الصحية من خلال وصول الرعاية الصحية الديمقراطي. بغض النظر عن الموقع، كل مريض يستحق تشخيصًا موثوقًا به. سيكون من الرائع أن يتم نشر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي كجزء من الممارسة القياسية في كل مختبر لتشريح الأنسجة في جميع أنحاء العالم. ومع ذلك، يبدأ هذا بالتعاون بين الأطباء والصناعة والوكالات لتسريع نشر هذه التكنولوجيا – أعتقد أننا مدينون بذلك للمرضى.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرجى زيارة Ibex Medical Analytics لمعرفة المزيد.