مقابلات
أوفير تانز ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Pearl - Interview Series
أوفير تانز هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة پيرل، وهي شركة تأسست على فكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون المساعد الدائم لممارس الأسنان والصديق الأكثر ثقة للمريض. يتمتع مؤسسوها باتصال شخصي فريد بتعقيدات صناعة طب الأسنان ، فضلاً عن المعرفة والتعليم لتحقيق الإمكانات الكاملة والعملية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي.
ما الذي جذبك في البداية إلى الذكاء الاصطناعي؟
لقد كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي منذ أن كنت في الكلية. لقد رأيت الكثير من الفرص هناك مما دفعني إلى تطبيقها على إنشاء إمكانات جديدة وتطبيقات تجارية. على وجه الخصوص، كنت مهتمًا برؤية الكمبيوتر - مجال الذكاء الاصطناعي حيث نقوم بتعليم أجهزة الكمبيوتر رؤية العالم ومعالجته وفهمه بنفس الطريقة التي يفعل بها العقل البشري - لذلك بعد التخرج أطلقت شركة GumGum، التي ركزت على رؤية الكمبيوتر. حول تطبيق الذكاء الآلي المرئي لبناء القيمة في فئة الوسائط الرقمية. على الرغم من أنني فهمت قوة الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر جدًا، فعندما قمت بتطوير تلك الشركة، أذهلني مدى التقدم والتطبيق العملي الذي أصبح عليه هذا المجال ــ وأصبحت مهتمًا بشكل متزايد بالتطبيقات الأوسع للتكنولوجيا.
انتهى الأمر بشركتك الأولى GumGum المتخصصة في استخدام الذكاء الاصطناعي في الإعلانات السياقية إلى تحقيق نجاح هائل ، فما الذي تنسب إليه هذا النجاح؟
أعتقد أن ما سمح لـ GumGum بالنجاح إلى الدرجة التي كان عليها هو التركيز الذي وضعناه على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والابتكار. إنها في الأساس شركة إعلانات رقمية ، ولكن على الرغم من أننا عملنا ضمن الحدود الأوسع لهذه الفئة ، فإن العمل الذي قمنا به مع الذكاء الاصطناعي لم يقتصر في الواقع على الفئة. وهذا يعني أننا كنا شركة تكنولوجيا بقدر ما كنا شركة تكنولوجيا الإعلانات التي خلقت تمايزًا كبيرًا. قادتنا عقلية الذكاء الاصطناعي الأولى لدينا إلى الابتكار في مجالات خارج الحدود الطبيعية للإعلان الرقمي - في تقييم الرعاية ، وبالطبع طب الأسنان. نظرًا لأننا لم نركز أبدًا على أن نكون "مجرد شركة إعلانية" ونبحث باستمرار عن طرق لأداء أفضل ، فقد تمكنت GumGum من النمو معنا مع توسع رؤيتنا وتطور التكنولوجيا الأساسية ومجال الذكاء الاصطناعي.
هل يمكنك مشاركة قصة جينيسيس وراء مشروعك الجديد بيرل الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي؟
بعد أن بدأت GumGum والتركيز على رؤية الكمبيوتر، أدركت أن هناك المزيد الذي يمكننا القيام به باستخدام التكنولوجيا وكنت دائمًا أبحث عن تطبيقات جديدة. كانت الرعاية الصحية والأشعة ذات أهمية خاصة بالنسبة لي، وكانت تمثل أيضًا تطبيقات واضحة لنوع التعلم الآلي الذي تطبقه GumGum. أطلقنا قسمًا لطب الأسنان يسمى GumGum Dental، والذي كان نشأة شركة Pearl. قررت إلغاء قسم طب الأسنان بالكامل لأنني اعتقدت أن الفرصة تبرر إنشاء شركة مستقلة. أعتقد أنه يمكنك القول أنه كان من المفترض أن يكون ذلك في بعض النواحي - كان والدي طبيب أسنان، وقد نشأت أنا أساعد في عيادته، لذا كان الانتقال إلى التركيز على صناعة طب الأسنان بمثابة العودة إلى الوطن بالنسبة لي. ولكن لا يبدو الأمر كما لو أن ارتباطي بطب الأسنان في طفولتي كان الدافع الرئيسي لرغبتي في قيادة بيرل كمشروع جديد. أؤمن إيمانًا راسخًا بأن الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي سيُحدثان تحولًا في طب الأسنان والرعاية الصحية العالمية، وأردت أن أكون قادرًا على إيلاء الاهتمام للمشروع الذي أشعر أنه يستحقه.
هل يمكنك مناقشة رؤية الكمبيوتر وأنظمة التعلم الآلي المستخدمة لمسح الصور الشعاعية وصور الأسنان ثلاثية الأبعاد؟
الرؤية الحاسوبية هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي يعلم أجهزة الكمبيوتر أن "ترى" بنفس الطريقة التي يقوم بها البشر. نقوم بتغذية كميات كبيرة من بيانات صور الأسنان المشروحة من قبل الخبراء في سلسلة من الخوارزميات المصممة على الشبكات العصبية في الدماغ البشري. من خلال دراسة الصور المشروحة ، تتعلم الشبكة كيفية التعرف على أمراض الأسنان من النوع الذي تم تمييزه في الصور المشروحة. تسمى هذه العملية "التعلم الخاضع للإشراف". من خلال تعليم الكمبيوتر بهذه الطريقة ، يمكنه التعرف على الصور بطرق غير حرفية. على سبيل المثال ، يتعلم كيفية التعرف على كائن محجوب جزئيًا أو كائن لا يمكن رؤيته إلا من زوايا معينة من خلال استيعاب آلاف الأمثلة المختلفة وبناء ما هو أساسًا نسخة الكمبيوتر من الصورة الذهنية لهذا الكائن.
قمنا بتعليم خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لدينا من خلال بناء مجموعة كبيرة من الصور الشعاعية وعملنا مع أطباء الأسنان وأخصائيي الأشعة لتسمية الصور ، ثم استخدمنا تلك الصور المصنفة لتعليم النظام تفسير الصور الجديدة. الآن لدينا ذكاء اصطناعي يمكنه الإشارة إلى المشكلات المحتملة التي يمكن تحديدها في الصور الشعاعية ومساعدة أطباء الأسنان على قراءة الصور الشعاعية للمريض بشكل أكثر دقة وثباتًا.
بالنسبة لأنظمة الصور ثلاثية الأبعاد الخاصة بنا ، فإننا نستخدم نهجًا مشابهًا ولكن مع فئات مختلفة من الخوارزميات. باستخدام 3D ، يمكن أن يكون التدريب أكثر تعقيدًا ، لأن الصور ثلاثية الأبعاد تحتوي على بيانات أكثر بكثير ، مما يجعل التعليقات التوضيحية أحيانًا أكثر صعوبة. بالطبع ، نظرًا لوجود الكثير من البيانات ، بمجرد أن يتم تدريب النظام على تفسير صورة ثلاثية الأبعاد ، فإنه في الواقع قادر على أن يكون أكثر دقة في النتائج التي يتوصل إليها. إنه في الأساس نفس الشيء عندما ينظر الإنسان إلى شعاع مخروطي مقابل صورة شعاعية تقليدية: يمكننا رؤية كل جانب صغير من الأسنان في التصوير المقطعي المحوسب ذو الحزمة المخروطية (CBCT) ، ولكن يمكننا في كثير من الأحيان فقط صنع أسنان أساسية معينة الهياكل في bitewing. يواجه الذكاء الاصطناعي نفس التحدي.
ما نوع المعلومات أو التشخيص الذي يكشف عنه هذا النظام؟
يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الإشعاعي لدينا اكتشاف مجموعة كبيرة من الحالات المرضية وغير المرضية والميزات التصالحية والتشريح الطبيعي. تسوس الأسنان ، وقياس فقدان العظام ، والشفافية حول الذروة ، وحساب التفاضل والتكامل ، والازدحام ، وحساب التفاضل والتكامل ، والانحشار ، و WPL ، والتقطير ، والتكتل ، وتباين الهامش - القائمة طويلة جدًا لتعداد كل شيء وتستمر في النمو. يتم تضمين العديد من هذه الإمكانات في Second Opinion ، وهي أداة مساعدة للكشف عن الأمراض في الوقت الفعلي متوفرة حاليًا في كندا وأستراليا وأوروبا والعديد من المناطق الأخرى ، ويتم تطبيق معظمها في Practice Intelligence ، وهو حل الذكاء السريري الذي يواجه غير المرضى والمتوفر للممارسات في الولايات المتحدة والعالم
ما نوع بيانات الصور التي تم تدريب النظام عليها؟
تم تدريب نظام الكشف عن الأمراض الإشعاعية لدينا على التصوير الشعاعي للقطر ، والتصوير الشعاعي حول الذروة والبانوراما ، وهي الأكثر شيوعًا في تشخيص الأسنان - أنواع الأشعة السينية التي تحصل عليها عند طبيب الأسنان كل عامين أو نحو ذلك ، وعند الحاجة. من السهل نسبيًا الحصول على الصور الشعاعية في مجال طب الأسنان مقارنة بأشكال الطب الأخرى ، ويتم التقاط المزيد من صور الأشعة السنية سنويًا أكثر من أي شكل آخر من أشكال التصوير الشعاعي. الجزء المكلف والمستهلك للوقت هو جعل الخبراء يراجعون صور الأشعة السينية ويعلقون عليها. قمنا بتجميع أكبر مجموعة في العالم من صور الأشعة السينية للأسنان. هذا التوافر للبيانات الشعاعية هو جزء مما يجعل مجال الأسنان ناضجًا جدًا للاضطراب بواسطة الذكاء الاصطناعي.
ما نوع التحسينات في الكفاءة ومعدلات الدقة التي تمت ملاحظتها من نظام Pearl مقارنة بالمراجعة البشرية اليدوية للصور؟
لقد أجرينا العديد من الدراسات الكبيرة عبر الآلاف من الصور الشعاعية ومئات من أطباء الأسنان لاختبار دقة نظامنا ، سواء كنظام كشف مستقل أو عند استخدامه لمساعدة أطباء الأسنان. لقد نظرنا في الدقة لكل نوع من أنواع الاكتشاف وكذلك على نطاق واسع عبر جميع الاكتشافات التي يدعمها النظام. هناك تباين في الدقة بين فئات الكشف الفردية مع دقة تتراوح من حوالي 84-96 بالمائة. بشكل عام ، فإن النظام صحيح بنسبة تزيد قليلاً عن 92 بالمائة من الوقت. هذا جيد جدًا ويستمر النظام في التحسن.
بالطبع ، أرقام الدقة المطلقة هذه ليست في الواقع إرشادية مثل الدقة النسبية للنظام مقارنة بأطباء الأسنان البشرية. إذا كانت الدقة البشرية 60٪ ، فإن نظام الذكاء الاصطناعي الذي كان دقيقًا بنسبة 70٪ فقط من الوقت سيوفر ميزة كبيرة لأطباء الأسنان الذين يستخدمونه. في الدراسات التي أجريناها والتي اشتملت على مكون بشري مستقل ، يتراوح عدد أطباء الأسنان بين 70-85٪. ومع ذلك ، هناك تباين كبير بين أطباء الأسنان الفرديين ، لذلك هناك بالتأكيد بعض أطباء الأسنان الذين لديهم نفس الدقة أو دقة أعلى من نظامنا ونسبة جيدة أقل دقة بكثير. لتقييم فائدة النظام ، ما نريد رؤيته هو زيادة الدقة لطبيب الأسنان عند استخدام النظام مقارنة بطبيب الأسنان نفسه عند عدم استخدامه. تظهر دراساتنا فائدة واضحة هناك.
الآن بعد أن تم استخدام Second Opinion في الممارسات ، نحتاج إلى إجراء المزيد من البحث للنظر في التأثير في العالم الحقيقي. لقد بدأنا في فعل ذلك بمساعدة الشركاء الأكاديميين في ألمانيا. هل تسرع زيارات المريض؟ هل يسهل التواصل بين الطبيب والمريض؟ هل يحسن ثقة المريض؟ هل ترفع قبول القضية؟ نحن نعمل حاليًا للإجابة على هذه الأسئلة. في النهاية ، نرغب في التحقيق في تأثير النظام على النتائج الصحية للمرضى ، لكن هذا مشروع طويل المدى.
يجب أن أشير إلى أنه نظرًا لأن ذكاء الممارسة هو جزئيًا أداة تحليلية يمكنها تقييم الخصائص الصحية للمريض على مستوى الممارسة وأداء التخطيط التشخيصي والعلاجي للممارسين ، فنحن في الواقع لدينا فكرة عن كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على رعاية المرضى. إنه ليس بحثًا أكاديميًا ، لكننا أجرينا مؤخرًا دراسة تبحث في بيانات الإنتاج من عشرة مكاتب ممكّنة بممارسة الذكاء خلال فترة شهر واحد. خلال ذلك الشهر ، ظهر النظام في المتوسط بأكثر من 84,000 دولار لكل ممارسة في فرصة العلاج المحتملة الضائعة في الصور الشعاعية السابقة للمرضى الذين لديهم مواعيد محددة في تلك الفترة. بالنسبة لتلك الفرصة المحتملة التي تبلغ قيمتها 84,000 دولار ، تمكنت الممارسات من إكمال ما متوسطه 12,500 دولار في العلاج التصالحي و 23,800 دولار إضافية في العلاج التخصصي. يأتي هذا التعزيز من فرص العلاج التي ضاعت في السابق. نظرًا لأنه تم الانتهاء منه ، يمكننا أن نفترض أن هذه العلاجات كانت ضرورية وكان ينبغي تقديمها بعد زيارات المرضى السابقة. كانت هذه دراسة حالة غير رسمية ، ولكن يبدو أنها تُظهر بوضوح أن الذكاء الاصطناعي يجلب فوائد كبيرة ، لكل من المرضى والممارسات التي يستخدمونها.
في رأيك ، ما الذي يعيق اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في عيادات الأسنان؟
كان الاستقبال إيجابيًا بشكل كبير من أطباء الأسنان الذين يستخدمون Second Opinion في الخارج وأكثر من ألف مكتب نشروا Practice Intelligence في الولايات المتحدة ، لذلك هناك قطاع من الصناعة لديه بالفعل رغبة في تكامل واسع للذكاء الاصطناعي في طب الأسنان. لكن التبني على نطاق أوسع يتطلب وعيا أوسع. الذكاء الاصطناعي جديد في مجال طب الأسنان. عندما بدأنا العمل في الأشعة السنية مثل GumGum Dental ، كنا ، على حد علمي ، المؤسسة التجارية الوحيدة المشاركة في هذا الجهد. كان ذلك قبل خمس سنوات. ظهرت الحلول الأولى القابلة للتسويق في أواخر عام 2019 وكانت تطبيقات تأمينية ومختبرية وليست تطبيقات إكلينيكية. أطلقنا Practice Intelligence في عام 2020 ودخلت Second Opinion السوق العالمية في سبتمبر 2021. وبقدر ما يتعلق الأمر بمعظم أطباء الأسنان ، فإن الذكاء الاصطناعي يعد أمرًا جديدًا. يجب أن يتم تعريفهم به وتعليمهم ما يمكنه وما لا يمكنه فعله. هناك بعض المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي والتي يجب التغلب عليها. قد يميل بعض أطباء الأسنان إلى اعتبار الذكاء الاصطناعي بمثابة تهديد ، على سبيل المثال. سيتم حل هذه المفاهيم الخاطئة عندما يصبح أطباء الأسنان أكثر إطلاعًا على فائدتها. فوائد الذكاء الاصطناعي جذابة بشكل أساسي - مستوى أعلى من الرعاية ، رعاية صحية أفضل عن طريق الفم ، نتائج مالية أقوى للممارسات - لذلك أتوقع أن يتسارع التبني بمجرد أن يصل محو الأمية بالذكاء الاصطناعي في طب الأسنان إلى كتلة حرجة.
ما هي رؤيتك لمستقبل رعاية الأسنان في 10 سنوات؟
مع استمرار صناعة طب الأسنان في تبني التحول الرقمي ، أرى أطباء الأسنان يدمجون الذكاء الاصطناعي في معظم المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً التي يؤدونها يوميًا - مثل التخطيط والجدولة والعمليات وإدارة المخزون - بحيث يركزون على المرضى بدلاً من المهام الروتينية التي خذهم بعيدًا عن العمل الذي تناسب مهاراتهم بشكل فريد. سنرى مستوى أعلى من رعاية المرضى في جميع المجالات ، وتكاليف أقل ، وفي نهاية المطاف ، صناعة أكبر تقدم صحة فم أفضل لعدد أكبر من الناس حول العالم.
سأندهش أيضًا إذا لم يبدأ الذكاء الاصطناعي ، في غضون 15 عامًا ، في تمهيد الطريق نحو التشخيصات التنبؤية الفعالة وتخطيط العلاج الشخصي. هل هذا المريض الفرد معرض لخطر أكبر للإصابة بالتسوس بناءً على ملفه الوراثي ونمط حياته والتشخيصات السابقة؟ هل يمكننا أن نوصي باتباع نهج وقائي يقلل من حاجتهم إلى علاج جائر في المستقبل؟ إذا كان لديهم تسوس الآن ، بناءً على ما نعرفه عن خصائصهم الفردية ، فهل نحتاج إلى المضي قدمًا في العلاج التصالحي الآن أم يمكننا تأخير توقع أن تغييرًا معينًا في نمط الحياة أو الاستهلاك من المرجح أن يخفف من تقدم الاضمحلال؟ بدعم من الذكاء الاصطناعي ، يجب أن نكون قادرين على الإجابة على هذه الأسئلة - وأثناء وجودنا فيها ، ربما تضييق الهوة غير الطبيعية بين صحة الفم والجهازية الموجودة اليوم.
هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته عن بيرل؟
كان الخبراء يعدون بأن الذكاء الاصطناعي سيوفر نتائج سريرية أفضل ووفورات في التكاليف في صناعة الرعاية الصحية لأكثر من عقد من الزمان. العديد من هذه الوعود لم تتحقق. طب الأسنان في الواقع متأخر قليلاً عن لعبة الذكاء الاصطناعي ، لكن الذكاء الاصطناعي يتقدم في طب الأسنان بسرعة أكبر بكثير من فئات الرعاية الصحية الأخرى. لماذا؟
بالنظر إلى الطب من منظور تجاري ، يعتبر طب الأسنان رياديًا أكثر بكثير من أشكال الطب الأخرى. يتم إجراء طب الأسنان في الكثير من العيادات الصغيرة المملوكة تقليديًا للقطاع الخاص. تدار معظم أشكال الطب الأخرى من قبل المستشفيات ، وهي عمومًا مؤسسات بيروقراطية كبيرة. لدى كل من ممارسات طب الأسنان والمستشفيات نفس الرغبة في زيادة الكفاءة ، وتحسين نتائج المرضى ، وما إلى ذلك ، ولكن المستشفيات من الناحية الهيكلية بطيئة للغاية في التحرك والمحافظة على الدمج الفعال والاستفادة من التقنيات الناشئة التي ترضي تلك الرغبات. من ناحية أخرى ، فإن ممارسات طب الأسنان تتسم بالمرونة - والطابع الريادي لأطباء الأسنان يجعل طب الأسنان أرضًا أكثر خصوبة لابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي. إذا رأى طبيب الأسنان فائدة محتملة في شيء ما ، فيمكنه تنفيذه على الفور. لن تكون المستشفى قادرة على التصرف بهذا النوع من الحسم من جانب واحد. ستكون هناك دراسات جدوى وتأثير ، ومقاومة من المصالح وأصحاب المصلحة التعويضي ، ومفاوضات بشأن الميزانية ، ونقد من الأطواق الأخرى التي سيتعين على التكنولوجيا الجديدة القفز من خلالها قبل التنفيذ.
ومع ذلك ، فإن نفس القدر من الأهمية هو حقيقة أن أطباء الأسنان يمكنهم المساهمة في الجهود المبذولة لتطويره وتحسينه إذا رغبوا في ذلك. تمكنت بيرل من تصور وبناء وتسويق هذه التكنولوجيا بالسرعة التي لدينا على حد سواء لأن أطباء الأسنان هم مستهلكون نشيطون ومتمكّنون - نحن نطور منتجات لسوق غير مثقل بالاحتكاك البيروقراطي الذي تواجهه الشركات التي تحاول البيع في المستشفيات - و لأن أطباء الأسنان يتمتعون بالحرية في وضع دعمهم المادي والفكري وراء جهودنا. في النهاية ، الذكاء الاصطناعي لدينا هو ذكي كما هو لأنه تم تدريبه وصقله من قبل جيش من أطباء الأسنان الأذكياء الذين يؤمنون بالتكنولوجيا وكان لهم الحرية في المساهمة في إنشائها.
شكرا لك على المقابلة الرائعة ، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا پيرل.
