أوفير تانز، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Pearl – سلسلة المقابلات

أوفير تانز هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Pearl، وهي شركة تأسست على فكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مساعدًا دائمًا للممارسين الصحيين ومصادر الثقة الأكثر موثوقية للمرضى. لدى مؤسسي الشركة صلة شخصية فريدة بالصناعة الصحية، بالإضافة إلى المعرفة والتعليم اللازمين لتحقيق الإمكانيات الكاملة والعملية للذكاء الاصطناعي.

ما الذي جذبك في البداية إلى الذكاء الاصطناعي؟

لقد كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي منذ كنت في الكلية. رأيت فرصًا كبيرة هناك، وهذا دفع طموحي لتطبيقها على إنشاء قدرات جديدة وتطبيقات تجارية. على وجه الخصوص، كنت مهتمًا بالرؤية الحاسوبية – مجال الذكاء الاصطناعي حيث نُعلم الحواسيب على رؤية العالم بنفس الطريقة التي يفعلها دماغ الإنسان – بعد التخرج، قمت بإنشاء شركة، GumGum، تركز على تطبيق الذكاء البصري لإنشاء قيمة في فئة الإعلام الرقمي. على الرغم من أنني فهمت قوة الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر، مع نمو الشركة، كنت поражًا بمدى تقدم هذا المجال وعمليته – وأصبحت أكثر اهتمامًا بتطبيقات أوسع للتقنية.

ما الذي تعزز نجاح شركة GumGum الأولى، التي متخصصت في استخدام الذكاء الاصطناعي في الإعلان السياقي، إلى حد كبير؟

أعتقد أن ما سمح لشركة GumGum بالنجاح إلى الدرجة التي وصلت إليها هو التركيز الذي وضعهنا على تطبيق الذكاء الاصطناعي والابتكار. إنها في الأساس شركة إعلانات رقمية، لكن على الرغم من أننا كنا نعمل داخل حدود هذه الفئة الأوسع، فإن العمل الذي قمنا به مع الذكاء الاصطناعي لم يكن مقيدًا بالفئة. هذا يعني أننا كنا شركة تقنية إلى حد كبير كما كنا شركة إعلانات رقمية، مما خلق تمييزًا كبيرًا. أدى تفكيرنا الأول بالذكاء الاصطناعي إلى ابتكار مناطق خارج حدود الإعلان الرقمي – في تقييم الرعاية والطريقة التي ننظر بها إلى الأسنان. لأننا لم نكن مركزين على أن نكون “مجرد شركة إعلانات” وكنا دائمًا نبحث عن طرق للقيام بأفضل ما نقوم به، تمكنت GumGum من النمو معنا مع توسع رؤيتنا وتطور التكنولوجيا الأساسية والذكاء الاصطناعي.

يمكنك مشاركة قصة شركة Pearl الجديدة؟

بعد إنشاء شركة GumGum والتركيز على الرؤية الحاسوبية، كنت أعرف أن هناك المزيد مما يمكننا القيام به مع هذه التكنولوجيا، وكنت دائمًا أبحث عن تطبيقات جديدة. كانت الصحة والراديولوجي من الأمور التي اهتمت بي بشكل خاص، وتمثلت أيضًا في تطبيقات واضحة للنوع من التعلم الآلي الذي كانت GumGum تطبقه. قمنا بإنشاء قسم أسنان يسمى GumGum Dental، والذي كان بداية شركة Pearl. قررت فصل قسم الأسنان بشكل كامل لأنني كنت أعتقد أن الفرصة تستحق شركة منفصلة. يمكنني القول إنها كانت متوقعة في بعض النواحي – كان والدي طبيب أسنان، وكنت نشأ مساعدًا في عيادته، لذلك الانتقال إلى التركيز على صناعة الأسنان كان نوعًا من العودة إلى المنزل بالنسبة لي. لكن ليس لأن صلتي في الطفولة بالأسنان كانت الدافع الرئيسي ل رغبتي في قيادة شركة Pearl كمشروع جديد. أعتقد بصدق أن الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي سيتحولان إلى طب الأسنان والرعاية الصحية العالمية، و كنت أريد أن أتمكن من إعطاء الانتباه الذي أعتقد أنه يستحقه هذا المشروع.

يمكنك مناقشة أنظمة الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي المستخدمة لمسح الصور الإشعاعية والصور ثلاثية الأبعاد للأسنان؟

الرؤية الحاسوبية هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي يُعلم الحواسيب على “رؤية” العالم بنفس الطريقة التي يفعلها البشر. نقوم بتغذية كميات كبيرة من بيانات الصور الطبية الخبيرة إلى سلسلة من الخوارزميات التي يتم نمذجتها على الشبكات العصبية في الدماغ البشري. من خلال دراسة الصور المُشفرة، يتعلم النظام كيفية التعرف على الأمراض في الأسنان من النوع الذي تم تسليطه في الصور المُشفرة. هذا ما يسمى “التعلم الإشرافي”. من خلال تعليم الحاسوب بهذه الطريقة، يمكنه تعلم التعرف على الصور بطريقة غير حرفية. على سبيل المثال، يتعلم كيفية التعرف على كائن部分يًا مخفيًا أو يمكن رؤيته فقط من زوايا معينة عن طريق امتصاص آلاف الأمثلة وإنشاء ما يعادل صورة عقلية للحاسوب لهذا الكائن.

لقد علمنا الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي من خلال بناء مجموعة كبيرة من الأشعة السينية وعملنا مع أطباء الأسنان وأخصائيي الأشعة لتحديد Sites الصور، ثم استخدمنا هذه الصور المحددة لتعليم النظام تفسير صور جديدة. الآن لدينا نظام ذكاء اصطناعي يمكنه الإشارة إلى القضايا المحتملة التي يمكن تحديدها في الأشعة السينية ومساعدة أطباء الأسنان على قراءة صور الأشعة السينية للمرضى بدقة أكبر وثبات.

对于 أنظمة الصور ثلاثية الأبعاد، نستخدم نهجًا مشابهًا ولكن مع فئات مختلفة من الخوارزميات. مع الصور ثلاثية الأبعاد، يمكن أن تكون التدريب أكثر تعقيدًا، لأن الصور ثلاثية الأبعاد تحتوي على كمية أكبر من البيانات، مما يجعل الترميز أحيانًا أكثر صعوبة. بالطبع، لأن هناك الكثير من البيانات، بمجرد أن يتم تدريب النظام على تفسير صورة ثلاثية الأبعاد، يكون قادرًا على أن يكون أكثر دقة في نتائجه. إنه في الأساس نفس الشيء عندما ينظر الإنسان إلى مخروط العظم مقابل الأشعة السينية التقليدية: يمكننا رؤية كل جانب صغير من الأسنان في صور Cone Beam، ولكننا نستطيع أحيانًا رؤية فقط بعض البنيات الأساسية للأسنان في الأشعة السينية التقليدية. يواجه الذكاء الاصطناعي نفس التحدي.

ما النوع من المعلومات أو التشخيص الذي يُكشف من خلال هذا النظام؟

نظامنا الإشعاعي للذكاء الاصطناعي يمكنه الكشف عن مجموعة كبيرة من الحالات المرضية وغير المرضية، والميزات الإصلاحية، والتشريح الطبيعي. تسوس الأسنان، فقدان العظم، قياس التبكير حول القمة، الحصاة، الازدحام، الحصاة، الاصطدام، WPL، الفرق، سد العاج، عدم مطابقة الحواف – القائمة طويلة جدًا لدرجة أنني لا أستطيع تعداد كل شيء، وهي لا تزال تتوسع. العديد من هذه القدرات مدرجة في Second Opinion، أداة الكشف عن الأمراض في الوقت الفعلي التي تتوفر حاليًا في كندا وأستراليا وأوروبا وعدة مناطق أخرى، ومعظمها يتم تطبيقه في Practice Intelligence، حل الذكاء السريري الذي لا يتعامل مع المرضى، والذي يتوفر لممارسات في الولايات المتحدة وعلى مستوى العالم

ما النوع من بيانات الصور التي تم تدريب النظام عليها؟

تم تدريب نظام الكشف عن الأمراض الإشعاعي على الأشعة السينية، والاشعة السينية حول الفك، والأشعة السينية الشاملة، والتي هي الأكثر شيوعًا في تشخيص الأسنان – أنواع الأشعة السينية التي تحصل عليها عند زيارة طبيب الأسنان كل عامين أو حسب الحاجة. الصور الإشعاعية tương đối سهلة الحصول عليها في مجال الأسنان مقارنة ب_forms أخرى من الطب، ويتم التقاط المزيد من صور الأشعة السينية سنويًا أكثر من أي نوع آخر من التصوير الإشعاعي. الجزء المكلف والمستهلك للوقت هو الحصول على خبير لمراجعة وتحديد Sites الأشعة السينية. لقد قمنا بتجميع أكبر مجموعة من صور الأشعة السينية المحددة في العالم. توفر هذه البيانات جزء من ما يجعل مجال الأسنان جاهزًا للتغيير من قبل الذكاء الاصطناعي.

ما النوع من تحسينات الكفاءة ومعدلات الدقة التي تم رؤيتها من نظام Pearl مقارنة بالمراجعة اليدوية لصور الأشعة السينية؟

لقد قمنا بإجراء العديد من الدراسات الكبيرة عبر آلاف الصور الإشعاعية ومئات أطباء الأسنان لاختبار دقة نظامنا، سواء ك نظام كشف مستقل أو عندما يستخدم لمساعدة أطباء الأسنان. لقد نظرنا إلى الدقة لكل نوع من الكشف بالإضافة إلى الدقة بشكل عام عبر جميع الكشوف المدعومة من قبل النظام. هناك تباين في الدقة بين فئات الكشف الفردية، مع دقة تتراوح من حوالي 84-96 في المئة. بشكل عام، النظام صحيح في أكثر من 92 في المئة من الوقت. هذا جيد جدًا، والنظام لا يزال يتحسن.

بالطبع، هذه الأرقام المطلقة للدقة ليست بالضرورة مؤشرات على النظام كما هو الحال مع دقة النظام النسبية مقارنة بأطباء الأسنان. إذا كانت دقة الإنسان 60 في المئة، فإن نظام الذكاء الاصطناعي الذي يكون دقيقًا فقط 70 في المئة من الوقت سوف يوفر ميزة كبيرة لأطباء الأسنان الذين يستخدمونه. في الدراسات التي أجريناها والتي شملت مكونًا بشريًا مستقلًا، يتراوح أطباء الأسنان بين 70-85 في المئة. هناك تباين كبير بين أطباء الأسنان الفردية، ومع ذلك، لذلك هناك بالتأكيد بعض أطباء الأسنان الذين يكونون أكثر دقة من نظامنا، وبعضهم أقل دقة. لتقييمประโยชน من النظام، ما نريد رؤيته هو زيادة في الدقة لأطباء الأسنان عند استخدام النظام مقارنة بنفس الطبيب عندما لا يستخدم النظام.

الآن بعد أن يتم استخدام Second Opinion في الممارسات، нам يجب أن نقوم بالمزيد من البحث للاطلاع على التأثير في العالم الحقيقي. نحن نبدأ في القيام بذلك مع شركائنا الأكاديميين في ألمانيا. هل يسرع الزيارات للمرضى؟ هل يسهل التواصل بين الأطباء والمرضى؟ هل يزيد من ثقة المرضى؟ هل يرفع قبول الحالات؟ نحن نعمل حاليًا على الإجابة على هذه الأسئلة. في النهاية، نريد أن نبحث عن تأثير النظام على نتائج صحة المرضى، ولكن هذا مشروع طويل الأمد.

يجب أن ألاحظ أن، لأن Practice Intelligence هو جزئيًا أداة تحليلية يمكنها تقييم سمات صحة المرضى على مستوى الممارسة وأداء التشخيص والعلاج للممارسين، لدينا بالفعل بعض الفكرة عن كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على الرعاية الصحية. ليست أبحاثًا أكاديمية على الطريقة التقليدية، ولكننا قمنا مؤخرًا بدراسة لبيانات الإنتاج من عشرة مكاتب تمكنت من Practice Intelligence على مدار شهر. خلال ذلك الشهر، أظهر النظام متوسطًا من أكثر من 84,000 دولار للفرصة العلاجية المفقودة المحتملة في صور الأشعة السينية السابقة للمرضى الذين لديهم مواعيد في ذلك الشهر. بالنسبة لتلك الفرص البالغة 84,000 دولار التي تم الكشف عنها، تمكنت المكاتب من إكمال متوسط 12,500 دولار في علاج ترميمي و 23,800 دولار إضافي في علاج متخصص. هذا الارتفاع يأتي من فرص علاجية كانت مفقودة في السابق. لأنها تمت، يمكننا افتراض أن هذه العلاجات كانت ضرورية وينبغي أن تكون قد تمت بعد زيارات المرضى السابقة. كان هذا دراسة حالة غير رسمية، ولكن يبدو أنه يظهر بوضوح أن الذكاء الاصطناعي يأتي بمزايا كبيرة، سواء للمرضى أو للممارسات التي تستخدمه.

ما الذي يمنع تبني الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع في عيادات الأسنان؟

كان الاستقبال إيجابيًا بشكل ساحق من أطباء الأسنان الذين يستخدمون Second Opinion في الخارج، والآلاف من المكاتب التي نشرت Practice Intelligence في الولايات المتحدة، لذلك هناك جزء من الصناعة يرغب بالفعل في دمج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في طب الأسنان. لكن التبني الأوسع يتطلب وعيًا أوسع. الذكاء الاصطناعي جديد في مجال الأسنان. عندما بدأنا العمل على علم الأشعة السينية للأسنان كشركة GumGum Dental، كنا، على حد علمي، الشركة التجارية الوحيدة التي شاركت في هذا الجهد. ذلك كان من خمس سنوات سابقة. تم إطلاق أول حلول سوقية في أواخر عام 2019، وكانت تطبيقات التأمين والمختبرات، وليس التطبيقات السريرية. قمنا بإنشاء Practice Intelligence في عام 2020، ودخلت Second Opinion السوق العالمية في سبتمبر 2021. لذلك، من حيث يخص معظم أطباء الأسنان، فإن الذكاء الاصطناعي هو شيء جديد. يحتاجون إلى أن يُقدم لهم، ويُعلّمون ما يمكنه فعله وما لا يمكنه فعله. هناك بعض المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي التي يجب التغلب عليها. بعض أطباء الأسنان قد يعتبرون الذكاء الاصطناعي تهديدًا، على سبيل المثال. سوف تُحل هذه المفاهيم الخاطئة مع تقدم أطباء الأسنان في معرفة الذكاء الاصطناعي. الفوائد من الذكاء الاصطناعي جذابة بشكل أساسي – معايير رعاية أعلى، رعاية صحية فموية أفضل، نتائج مالية أقوى للممارسات – لذلك أتوقع أن يسرع التبني بمجرد أن يصل فهم الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان إلى الحد الأقصى.

ما رؤيتك لمستقبل الرعاية الصحية في مجال الأسنان خلال العشر سنوات القادمة؟

مع استمرار صناعة الأسنان في تبني التحول الرقمي، أرى أطباء الأسنان يدمجون الذكاء الاصطناعي في معظم المهام المستهلكة للوقت التي يقومون بها يوميًا – مثل تسجيل المرضى، جدولة العمليات، إدارة المخزون – بحيث يتمكنوا من التركيز على المرضى بدلاً من المهام الروتينية التي تمنعهم من العمل الذي يمتلكون مهارات فريدة من نوعها. سوف نرى معايير رعاية أعلى للمرضى، وتكاليف أقل، وفي النهاية، صناعة أكبر تقدم صحة فموية أفضل لمزيد من الناس حول العالم.

سوف أكون مفاجئًا إذا لم يبدأ الذكاء الاصطناعي في مسار التشخيص التنبؤي والتخطيط العلاجي المخصص خلال 15 عامًا. هل هذا المريض فردي أكثر عرضة للإصابة بتسوس الأسنان بناءً على ملفه الجيني وأسلوب حياته والتشخيصات السابقة؟ هل يمكننا أن نوصي بمقاربة وقائية ستقلل من حاجته إلى علاج غازِي في المستقبل؟ إذا كان لديه تسوس الأسنان الآن، بناءً على ما نعرف عن سماته الفردية، هل نحتاج إلى المضي قدمًا في علاج ترميمي الآن أم يمكننا التأجيل مع توقع أن يؤدي تغيير معين في نمط الحياة أو الاستهلاك إلى تقليل تقدم التسوس؟ مع دعم الذكاء الاصطناعي، يجب أن نكون قادرين على الإجابة على هذه الأسئلة – وأثناء ذلك، قد نتمكن من تضييق الفجوة غير الطبيعية بين الصحة الفموية والصحة العامة التي توجد اليوم.

هل هناك أي شيء آخر تود أن تشاركه حول Pearl؟

الخبراء وعدوا بأن الذكاء الاصطناعي سوف يوفر نتائج سريرية أفضل وتوفيرات في تكاليف صناعة الرعاية الصحية لمدة أكثر من عقد. لم تتحقق العديد من هذه الوعود. طب الأسنان في الواقع متأخر قليلًا في لعبة الذكاء الاصطناعي، ولكن الذكاء الاصطناعي يتقدم في طب الأسنان بسرعة أكبر من في فئات الرعاية الصحية الأخرى. لماذا؟

إذا نظرنا إلى الطب من منظور تجاري، فإن طب الأسنان أكثر روحًا مناعية من أشكال الطب الأخرى. يتم ممارسة طب الأسنان في الكثير من الممارسات الصغيرة التقليدية المملوكة للقطاع الخاص. يتم إدارة معظم أشكال الطب الأخرى من قبل المستشفيات، التي هي في الغالب مؤسسات كبيرة وبطيئة الحركة ومحافظة. كلاً من ممارسات الأسنان والمستشفيات يرغب في زيادة الكفاءة وتحسين نتائج المرضى، إلخ، لكن هيكليًا، المستشفيات بطيئة الحركة ومحافظة للغاية لدمج وتحقيق الفوائد من التكنولوجيا الناشئة التي تلبى هذه الرغبات. من ناحية أخرى، الممارسات الصحية أكثر مرونة – وطبيعة أطباء الأسنان الروح المنفعة تجعل طب الأسنان أرضًا أكثر خصوبة للابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي. إذا رأى طبيب الأسنان فائدة محتملة في شيء ما، يمكنه تنفيذه على الفور. المستشفى لن يكون قادرًا على التصرف بذلك النوع من الاحتكارية. سوف يكون هناك دراسات جدوى وتأثير، وضغط من المصالح والجهات الفاعلة المعاكسة، ومفاوضات ميزانية، وخلافه، من العوائق التي يجب أن يمر بها التكنولوجيا الجديدة قبل التنفيذ.

من المهم بشكل متساو، ومع ذلك، أن أطباء الأسنان يمكنهم المساهمة في جهود تطوير وتحسين الذكاء الاصطناعي إذا رغبوا في ذلك. تمكنت Pearl من تصور وبناء وتسويق هذه التكنولوجيا بسرعة كما فعلنا لأن أطباء الأسنان هم مستهلكون نشطون وممكنون – نحن نطور منتجات لسوق غير محكوم ب الاحتكارية التي تواجه الشركات التي تحاول بيعها إلى المستشفيات – وأطباء الأسنان هم في حرية دعم جهودنا المادية والفكرية. في النهاية، الذكاء الاصطناعي الخاص بنا هو ذكي كما هو لأنها تم تدريبه وتحسينه بواسطة جيش من أطباء الأسنان الذكية الذين يؤمنون بالتكنولوجيا و كانوا في حرية للمساهمة في إنشائه.

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