Jonas Muff, zakladatel a generální ředitel Vara – rozhovor

Jonas Muff je zakladatel a generální ředitel Vara, platformy pro screening rakoviny prsu. Založena v Německu, Vara působí v několika zemích Evropy. Letos oznámila dvě významné partnerství v Řecku a Mexiku, které zpřístupní její technologii více než 30 milionům žen.

Co vás původně přitáhlo k oboru umělé inteligence?

Jako syn lékaře jsem vždy věřil, že síla a potenciál zdravotnictví spočívají v prevenci spíše než v léčbě; udržovat zdravé lidi zdravými, spíše než léčit pouze nemocné. Umělá inteligence drží klíč k odemknutí tohoto paradigmatu a pomáhá moderním zdravotnickým systémům udělat kvantové skoky v diagnostice a léčbě nemocí. Diagnostika s využitím umělé inteligence má potenciál být levnější a méně závislá na odborných znalostech, kterých je celosvětově nedostatek. Tímto způsobem může umělá inteligence poskytnout kvalitní medicínu v méně rozvinutých zemích a učinit přístup ke kvalitní zdravotní péči spravedlivější a globálnější.

Můžete diskutovat o vzniku Vara?

Vara vznikla z Merantix, venture studia v Berlíně, jehož cílem je odemknout potenciál umělé inteligence prostřednictvím spolupráce. Merantix spojuje lidi z různých prostředí, všichni s podnikatelským myšlením, aby řešili reálné problémy inovativními způsoby. Sestavili jsme tým odborníků na strojové učení, softwarových vývojářů, produktových designerů a radiologů a vyšli jsme revidovat workflow screening rakoviny prsu od základu.

Při čtení mammogramů hledá screeningový radiolog effectively jehlu v kupce sena. Zatímco většina mammogramů bude považována za “normální” – to znamená, že neobsahují žádné známky rakoviny prsu – malá, ale zcela významná menšina bude podezřelá a bude vyžadovat další analýzu.

To klade obrovský tlak na radiologa, aby zajistil, že nebude přehlédnuta žádná jehla, ale také musí trávit 98% (nebo více) své denní pracovní doby reportováním normálních mammogramů. Je to kombinace, která může vést k chybám a v níž jsme od začátku věřili, že umělá inteligence může pomoci řešit obě tím, že kompenzuje lidské chyby a odstraňuje administrativní zátěž. Tímto způsobem mohou radiologové věnovat více pozornosti hledání anomálií.

S tímto cílem jsme spolupracovali s některými z předních screeningových radiologů v Německu, aby postavili platformu, která standardizuje celý klinický workflow a vylepšuje ho pomocí pokročilých nástrojů umělé inteligence, automatizace a správy dat. Místo toho, aby se snažili nahradit radiology, platforma Vara má za cíl superchargovat je, aby procesy byly efektivnější, transparentnější a účinnější.

Během naší práce jsme také uvědomili, že ačkoli screening rakoviny prsu je samozřejmostí v meisten evropských zemích, včetně naší domovské země Německa – která má hrdou tradici zahájení programu založeného na populaci v roce 2002 – většina zemí na světě nenabízí ženám screening. Věříme, že každá žena má právo na screening, a proto naše platforma byla navržena tak, aby fungovala kdekoli na světě. Naše mise je učinit data-driven screening rakoviny prsu přístupnějším pro každého.

Kolik trénovacích sad bylo použito k trénování dat a zda tyto sady zahrnují širokou škálu typů kůže?

Naše modely byly vyvinuty na základě více než 7 milionů mammogramů pomocí dat z Evropy, převážně z Německa.

Mammogramy jsou velmi podobné mezi různými populacemi a etnickými skupinami. To, co se liší napříč globálními populacemi, je hustota prsu (množství tukové tkáně v prsu), patologické typy rakoviny, stejně jako typy a velikosti lézí.

Při hodnocení Vara jsme nezvažovali pouze průměrný výkon, ale také výkon v každé podskupině, tj. mastné vs. husté prsy, nebo malé vs. velké léze. Naše výsledky ukazují, že můžeme zlepšit metriky radiologů ve všech relevantních podskupinách.

To znamená, že i když ženy z jiných populací tendují mít více husté prsy, Vara bude stále zlepšovat jejich standard péče. Provedli jsme místní hodnocení, abychom pochopili výkon AI v Mexiku, abychom zajistili, že skutečně zlepšujeme standard péče. A budeme pokračovat v monitorování prospektivního výkonu Vara v reálném čase a zůstat v konstantním dialogu se našimi screeningovými partnery. Naším cílem je zlepšit standard péče v Mexiku poskytováním standardizovaného, screeningového workflowu poháněného umělou inteligencí.

Vara systém používá 3 typy klasifikací pro každý mammogram, můžete diskutovat o tom, co to jsou a jak pomáhají při prevenci falešně pozitivních výsledků?

Rožhodovací proces je screeningový proces vyvinutý Vara, ve kterém algoritmus činí prohlášení pouze pro případy, kdy činí přesné předpovědi – zatímco ostatní případy ponechává lidskému odborníkovi.

Cílem rozhodovacího procesu je podpořit radiologa umělou inteligencí, aby zlepšil jak citlivost, tak specificitu, tj. snížit falešně negativní a falešně pozitivní výsledky. Současně umělá inteligence není dokonalá a nemůže činit 100% správných předpovědí pro všechny případy. Cílem rozhodovacího procesu je proto kombinovat lidský odborný názor radiologů s technickými schopnostmi umělé inteligence, aby se zlepšily obě.

Tři typy klasifikací jsou:

1. Normální triáž: Algoritmus vybírá podmnožinu případů, které považuje za normální s vysokou důvěrou a automaticky je označuje pro radiologa. Cílem normální triáže je označit co nejvíce normálních případů jako negativní s minimálním nesprávným označením.
2. Bezpečnostní síť: Pro případy, kdy je AI velmi přesvědčena, že obrázky jsou podezřelé, nabízí bezpečnostní síť: Pokud radiolog označí jeden z těchto případů jako negativní, bezpečnostní síť se spustí a upozorní radiologa na konkrétní oblast v obraze, která je podezřelá pro AI. Radiolog může poté přehodnotit rozhodnutí a potenciálně chytit rakovinu, která by jinak byla přehlédnuta.
3. Nezařazené případy: Důležité je, že AI nečiní prohlášení pro všechny případy. Existují případy, které nejsou ani klasifikovány jako normální (nejméně podezřelé případy), ani není aktivována bezpečnostní síť (nejpodezřelejší případy). Pro tyto případy AI není dostatečně přesvědčena a odborný názor by měl pocházet od radiologa.

Vara AI platforma používá rozhodovací proces, který je nyní používán ve 30% všech screeningových jednotek v Německu. V rámci naší globální mise jsme nedávno spustili screeningové jednotky v Mexiku a Řecku, ve spolupráci se zdravotnickými poskytovateli v těchto regionech. S těmito partnery ukazujeme, jak můžeme využít stávající zdravotnickou infrastrukturu, aby mohli přeskočit svou současnou konfiguraci na moderní, standardizovanou screeningovou službu.

Lidé, včetně radiologů, často zažívají kognitivní zkreslení, jak AI aplikace pomáhá řešit tuto otázku?

Naše AI se naučila z dat z jednoho z nejlepších screeningových systémů na světě v Německu. Kromě toho má AI během tréninku přístup k datům, kterým radiologové nemají v klinické praxi, tj. k výsledkům biopsie nebo dvouročnímu follow-upu každého případu. Používáním širokých a reprezentativních dat sad prevence zkreslení v trénovacích datech.

Pak jsme vyvinuli bezpečnostní síť, aby se snížilo potenciální zkreslení v interakci mezi lidmi a AI. Bezpečnostní síť nezobrazuje podezřelé oblasti radiologovi dopředu. Místo toho radiolog ohlásí svá zjištění s Vara viewer a v případě, že AI nesouhlasí s hodnocením radiologa, Vara zobrazí lokalizovanou předpověď. To dává radiologovi možnost přehodnotit svou původní zprávu a přizpůsobit ji. Tímto způsobem bezpečnostní síť pomáhá snižovat přehlédnuté rakoviny.

Na rozdíl od lidí se model nezhoršuje a neustále zlepšuje výkon, nezávisle na denní době. AI může proto objektivizovat výsledky radiologů.

Můžete diskutovat o výzvách při detekci rakoviny prsu, pokud jde o možné edge případy, jako jsou implantáty?

Naše modely byly trénovány na reálné, rozmanité datové sadě všech žen, které absolvovaly screening, včetně žen s implantáty. Nezjistili jsme, že by tyto případy byly zvláštní výzvou pro Vara. Kromě toho náš model nečiní prohlášení o všech případech. Pokud je nejistý ohledně konkrétního případu, odkáže rozhodnutí na radiology, přístup, který nazýváme rozhodovací proces (viz výše).

Vara také provádí post-screening mammogramů, v tomto kroku procesu co se konkrétně hledá?

Vara zobrazuje předpovědi po tom, co radiolog vytvořil názor (viz “Bezpečnostní síť” výše pro více informací). Radiologové získávají kritické informace srovnáním vývoje tkáně a lézí v čase. Stejně tak využívání temporálních informací dále zlepšuje diagnostickou přesnost modelů AI. Naše AI neběží pouze na aktuální vyšetření, ale také kontroluje předchozí vyšetření na známky rakoviny – s příslibem dalšího zlepšení screeningového výkonu.

Je něco jiného, co byste chtěli sdílet o Vara?

Vara AI platforma má rozhodovací proces, který je nyní používán ve 30% všech screeningových jednotek v Německu. V rámci naší globální mise jsme nedávno spustili screeningové jednotky v Mexiku a Řecku, ve spolupráci se zdravotnickými poskytovateli v těchto regionech. S těmito partnery ukazujeme, jak můžeme využít stávající zdravotnickou infrastrukturu, aby mohli přeskočit svou současnou konfiguraci na moderní, standardizovanou screeningovou službu.

Naše tým se zdvojnásobil na 30 a jsme jmenovali globální odborníky v radiologii, jako je Profesor Katja Pinker-Domenig, který se stal naším vedoucím lékařským poradcem, stejně jako Stephan Dreier jako Chief Revenue Officer. Máme také spolupráci s renomovanými akademickými institucemi v USA a Evropě, jako je Memorial Sloan Kettering Cancer Center, University of Cambridge, Karolinska Institutet a Cancer Registry of Norway.

Vara AI výkon ukazuje obrovský slib v oblasti reprodukovatelnosti a generalizace. Velká retrospektivní studie je právě v tisku ve světově proslulém Lancet Digital Health, stejně jako další důležitá peer-review publikace o prevenci intervalové rakoviny v European Journal of Radiology.

Právě jsme zahájili první prospektivní studii v Německu, aby se prokázala účinnost Vara v klinické rutině. Všechny tyto úspěchy nám pomáhají dosáhnout naší hlavní mise, aby se data-driven screening rakoviny prsu stal přístupnějším pro každého.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Vara.