Dennis Wall, PhD, Mitgründer von Cognoa – Interview-Serie

Dennis Wall, PhD, ist Associate Professor für Pädiatrie und Psychiatrie an der Stanford University und Mitgründer von Cognoa. Cognoa ist darauf ausgerichtet, einen unübertroffenen Standard für pädiatrische Verhaltensgesundheit zu schaffen, der einen gleichberechtigten Zugang zu früher Intervention durch die Bereitstellung hochwertiger Produkte zur Verbesserung der Lebensqualität für alle Kinder und Familien gewährleistet.

Sie haben seit langem eine persönliche Beziehung zu jemandem, der Autismus hat. Können Sie diese Beziehung beschreiben und was Sie daraus gelernt haben?

Meine Schwägerin hat schweren Autismus. Ich kenne sie seit ich ein Teenager war. Ich besuchte die Boston College High School mit ihrem Cousin und meinem Freund, aber ich lebte in Cape Cod, was oft eine zweistündige Fahrt hin und zurück war. Nach einer Weile bestand mein Freund darauf, dass ich während der Woche bei ihm zu Hause übernachte, und ich kam diesem Wunsch gerne nach. Ich wurde mit ihrer Familie bekannt. So kam ich Becky und den Höhen und Tiefen des Autismus näher.

Ich absolvierte meine Ausbildung in Integrativer Biologie an der UC Berkeley und Computergenetik an der Stanford und zog dann mit meiner Frau Abby nach Boston und begann eine neue Fakultätsposition an der Harvard. Ich hatte dann die Gelegenheit, mein Labor und meine akademische Forschung darauf zu konzentrieren, Autismus zu verstehen und Lösungen für Familien wie Beckys zu finden. Das führte mich auf verschiedene Wege, am wichtigsten war jedoch ein neuer Blick auf die Realitäten und Herausforderungen des heutigen Systems für Autismus-Diagnose. Meine persönlichen Erfahrungen mit Autismus haben mich gelehrt, dass neue Innovationen und Veränderungen dringend benötigt werden, um viele Familien bei der Diagnose und Behandlung von Autismus zu unterstützen.

Sie werden oft als der “Bösewicht” der Autismus-Forschung bezeichnet. Fühlen Sie, dass diese Reputation verdient ist?

Ich denke, dass diese Beschreibung nicht allgemein geteilt wird. Ich wurde kürzlich als Fellow in das American College of Medical Informatics aufgenommen und ich wurde als neunter unter den weltweit besten Autismus-Forschern genannt. Ich habe in den letzten 16 Jahren daran gearbeitet, bessere Lösungen für die Diagnose und Behandlung von Autismus zu finden.

Die Tatsache, dass Eltern oft ein bis drei Jahre warten müssen, um eine Autismus-Diagnose zu erhalten und mit der Behandlung ihrer Kinder zu beginnen, was zu vielen verpassten kritischen neurodevelopmentalen Fenstern führt (und die Wirksamkeit der Behandlung einschränkt), hat mich dazu veranlasst, KI und maschinelles Lernen zu verwenden, um eine Lösung zu entwickeln, die die Ergebnisse und das aktuelle System verbessern würde. Die Wartezeiten werden aufgrund der wachsenden Knappheit an Verhaltensgesundheitsspezialisten immer schlimmer. COVID-19 verschärft die Zugangsprobleme zur Diagnose noch weiter. Es ist klar, dass wir innovieren und neue Lösungen entwickeln müssen, die Kindern und Familien helfen, schneller und effizienter auf Diagnose und Behandlung zuzugreifen. Cognoa tut dies, und mein Engagement für die Förderung von Innovation und die Schaffung von Lösungen, die alle Familien gerecht und zum richtigen Zeitpunkt erreichen, ist mein Hauptanliegen. Innovation und Zusammenarbeit innerhalb der Gesundheitsgemeinschaft sind dringend notwendig – und es ist möglich.

Sie besuchen oft Charles Darwins grundlegendes Buch “Über die Entstehung der Arten”. Was ist es an diesem grundlegenden Buch, das Sie so sehr anspricht?

Ich liebe die Artenvielfalt. Ich liebe es, die Welt zu verstehen. Ich liebe es, dass Darwin das System mit einer ketzerischen Theorie über die Entstehung von Arten herausforderte. Sein Buch beschreibt auch einen Algorithmus zur Kategorisierung von Organismen durch physikalische, verhaltensmäßige und morphologische Merkmale, der ein strenges Feld mathematischer Grundlagen zur quantitativen Definition von Lebensformen lancierte. Die Felder der Systematik, Phylogenetik und Populationsgenetik, die scheinbar weit von der Medizin entfernt sind, sind es tatsächlich nicht. Wie bei der Komplexität von Arten haben Bedingungen wie Autismus viele Formen, die sorgfältig durch mathematische Grundlagen wie maschinelles Lernen beschrieben werden müssen. Dies macht den Prozess objektiver, datengetrieben und bringt uns zurück zu Zahlen und Mengen, die wir auf sehr praktische Weise verwenden können.

Sie sind der Gründer hinter Cognoa. Können Sie die Entstehungsgeschichte hinter diesem Unternehmen teilen?

Aufgrund meiner persönlichen Erfahrungen mit Autismus und meiner professionellen Forschung gründete ich Cognoa mit dem Ziel, das aktuelle System der Versorgung von Kindern und Familien mit Autismus zu verbessern, um ihre Lebensqualität zu verbessern. Während meiner Ausbildung und durch die Beobachtung von Ärzten sah ich die enormen Herausforderungen, mit denen Familien bei der Navigation des aktuellen Systems konfrontiert sind, insbesondere bei der Diagnose. Viele Familien müssen eine lange und mühsame Reise unternehmen, um eine Diagnose zu erhalten. Als Ergebnis verpassen Kinder ein kritisches neurodevelopmentales Fenster, wenn frühe Interventionen das größte Potenzial haben, die Lebensqualität von Kindern und Familien mit Autismus zu verbessern.

Ich begann meine Fakultätsposition an der Harvard mit dem ausdrücklichen Fokus auf die molekulare Grundlage von Autismus. Wir wussten (und wissen), dass Autismus genetisch und vererbt ist. Doch die verantwortlichen Gene waren nicht klar. Ich arbeitete mit dem Boston Children’s Hospital (damals das Children’s Hospital of Boston) zusammen und begann nach vielen umfassenden Analysen, mich zu fragen, wie die Kennzeichnung – die Bestätigung der Klasse oder Diagnose für das Kind – durchgeführt wurde.

Ich schattete Kliniker und klinische Techniker, die Autismus-Bewertungen durchführten, einschließlich Beobachtungen hinter einem Einwegspiegel, während die klinischen Praktiker Interviews mit Eltern und Kindern mit Standard-Verfahren wie dem Autismus-Diagnose-Interview-Revised (ADI-R) und dem Autismus-Diagnose-Beobachtungsschema (ADOS) durchführten. Ich erkannte, dass der Diagnoseprozess, obwohl gut konzipiert, extrem lang und sehr schwierig zu wiederholen ist und dass Subjektivität unvermeidlich in die Gleichung eintritt. All diese Elemente motivierten mich, nach schnelleren Wegen zu suchen, um diagnostische Bewertungen durchzuführen, da die Lebensqualität und die klinischen Ergebnisse des Versorgungssystems von der Genauigkeit und der Zeit bis zur Diagnose abhängen.

Ich konzentrierte mich auf das Phänotyp und darauf, wie man digitale quantitative Werkzeuge zur Phänotypisierung von Kindern mit hoher Genauigkeit, Interrater-Reliabilität und größerer Effizienz aufbauen kann. Ich fragte mich, ob wir die Komplexität der Autismus-Diagnose ohne wesentlichen Verlust an Genauigkeit reduzieren können. Die Antwort ist definitiv ja.

Ich konnte damit beginnen, die Reise zu starten, um Finanzierung für ein neues Unternehmen zu erhalten, das sich auf die Verbesserung der Reise zur Diagnose konzentrieren würde. Derzeit verweisen Pädiater die meisten Kinder mit vermuteter Entwicklungsverzögerung an Spezialisten, um die Diagnose und Behandlung durchzuführen. Viele Familien warten Monate oder sogar Jahre, bevor ihr Kind eine erste Autismus-Diagnose erhält und mit lebensverändernder Therapie beginnen kann. Cognoa ist darauf ausgerichtet, diese Realität grundlegend zu verändern, indem Pädiater in die Lage versetzt werden, eine Diagnose in der primären Versorgungsebene zu stellen und Spezialisten zu unterstützen, indem sie es ihnen ermöglichen, sich auf Kinder mit komplexeren Darstellungen zu konzentrieren – und so das gesamte System zu straffen.

Cognoa ist stark von maschinellem Lernen abhängig. Was hat Sie ursprünglich zu dieser Technologie hingezogen?

Das maschinelle Lernen (ML) ist hervorragend darin, Muster in Daten zu erkennen. Viele Daten sind komplex und mehrdimensional – einschließlich Beobachtungsdaten, die während einer Bewertung von Kindern gemacht werden. Für die Diagnose von Verhaltensgesundheitszuständen wie Autismus gibt es soziale Messungen, sensorische Messungen, Zeitabhängigkeit und Unabhängigkeit sowie Variationen in Emotionen, Bewegungen, Gesten, Reaktionen und mehr. All diese Komponenten müssen in eine Entscheidung einbezogen werden, und ML kann Klinikern helfen, zu bestimmen, welche bestimmten Merkmale mit anderen korrelieren und welche nicht. Es kann helfen, die relevantesten Merkmale zu identifizieren, die letztendlich eine Entscheidung treffen.

Wir können ML verwenden, um durch den Lärm zu schneiden und die wichtigsten Merkmale zu finden, um ein mathematisches Modell zu erstellen, um ein digitales Phänotyp für ein Kind zu erzeugen. Aber das ist wirklich nur der Anfang. Was als Nächstes geschehen muss, ist, herauszufinden, wie man diese Merkmale auf eine Weise bewertet, die genau, skalierbar und wiederholbar ist.

Cognoa ist in erster Linie ein Unternehmen, das sich der Verbesserung der Gesundheitsergebnisse, insbesondere im Bereich der kindlichen Entwicklungsgesundheit, verschrieben hat. Wir sind kein Unternehmen, das sich einem bestimmten Verfahren verschrieben hat. Maschinelles Lernen kann uns helfen, Entscheidungen schneller zu treffen, kann helfen, Fehler im Prozess zu eliminieren und kann helfen, den Zugang zu diversen sozioökonomischen Populationen, zu gleichen Mengen an Jungen und Mädchen und zu allen Kulturen und Rassen dramatisch zu erhöhen. Aber damit dies gelingt, muss das maschinelle Lernen mit dem richtigen Fahrzeug für den Datenfluss gekoppelt werden. Cognoa ist also auch darauf ausgerichtet, sicherzustellen, dass das ML – das sehr klinisch genau ist – über allgegenwärtige Technologien (wie das Smartphone) zugänglich ist, um den Prozess schnell, effizient und so zugänglich wie möglich zu machen. Darüber hinaus ist es offensichtlich – für alle – dass die Rolle der Technologie bei der Bekämpfung von Gesundheitsungleichheiten und -ineffizienzen durch COVID-19 nur noch verstärkt wurde.

Können Sie über Cognoas Bemühungen sprechen, maschinelles Lernen zu nutzen, um die Autismus-Diagnose objektiv und effizient zu machen?

Forschung hat immer wieder gezeigt, dass Geschlechter-, Rassen-, ethnische und sozioökonomische Ungleichheiten in der Autismus-Diagnose weit verbreitet sind. Mädchen werden beispielsweise im Durchschnitt 1,5 Jahre später als Jungen mit Autismus diagnostiziert. Darüber hinaus werden 1 von 4 Kindern unter 8 Jahren mit Autismus, die meisten von ihnen schwarz oder hispanisch, überhaupt nicht diagnostiziert. Dies liegt an einem historischen Mangel an Verständnis dafür, wie Autismus bei Mädchen und Minderheiten manifest wird, sowie an Barrieren, die den Zugang zu Versorgung für diese Kinder behindern.

Während es oft Bedenken gibt, dass KI solche Vorurteile aufrechterhält, weil sie auf voreingenommenen Daten basiert, haben wir bei Cognoa unsere KI-Algorithmen bewusst so entwickelt, dass sie Geschlechter-, Rassen-, ethnische und sozioökonomische Herkunft annehmen, um diese langjährigen Ungleichheiten anzugehen. Dies umfasste die Verwendung historischer Patientendaten von Tausenden von Kindern aus verschiedenen Hintergründen. Diese Daten umfassen eine Vielzahl von Bedingungen, Darstellungen und Komorbiditäten und repräsentieren beide Geschlechter im unterstützten Altersbereich.

Mit dieser umfassenden Datenmenge kann Cognoas KI Tausende von menschlichen Merkmalen und Merkmalen bewerten und die subtilen Verbindungen erkennen, die die aktuellen und zukünftigen Verhaltensgesundheitszustände (Bedingungen) mit einer Genauigkeit und Geschwindigkeit bestimmen, die Kliniker einfach nicht erreichen können, während sie die inhärenten menschlichen Vorurteile eliminieren, die die Autismus-Diagnose historisch behindert haben.

Können Sie beschreiben, was Cognoas ASD-Therapeutikum ist und wie es die soziale und emotionale Reziprozität verbessern wird?

Cognoas Autismus-Therapeutikum ist in der klinischen Entwicklung, daher kann ich nicht genau beschreiben, wie es funktionieren wird. Ich kann jedoch teilen, dass Cognoa therapeutische Lösungen entwickelt, die auf die Kerndefizite von Autismus wie soziale emotionale Erkennung und Engagement abzielen. Cognoas digitale therapeutische Lösung für Autismus hat auch den Status einer Durchbruch-Designation von der FDA erhalten.

Ich bin sehr aufgeregt über die Verwendung digitaler Verhaltensgesundheitslösungen, um die Autismus-Behandlung und -Therapie und das Leben von Kindern und Familien mit Autismus drastisch zu verbessern.

Vor der Lizenzierung von Superpower Glass an Cognoa, habe ich in meinem Labor an der Stanford die Lösung von der Konzeption zu einem sorgfältig getesteten Computer-Vision-Tool entwickelt. Das System zeigt einen sehr signifikanten Behandlungseffekt im Vergleich zu Kontrollen nach nur sechs Wochen der Anwendung. Die Ergebnisse wurden im vergangenen Jahr in JAMA Pediatrics veröffentlicht.

Wir haben auch ein neues Werkzeug (guesswhat.stanford.edu) erfunden, das, ähnlich wie Superpower Glass, die Realität des Kindes erweitert, um prosociales Verhalten mit seinem Spielpartner zu fördern. Wir planen, es in einer randomisierten kontrollierten Studie zu testen und es letztendlich der allgemeinen Bevölkerung von Kindern mit Autismus zur Verfügung zu stellen.

Gibt es noch etwas, das Sie über Cognoa teilen möchten?

Im September 2020 kündigte Cognoa an, dass das Unternehmen seinen Autismus-Diagnose-Test bei der FDA zur Zulassung einreichen wird, nachdem eine erfolgreiche entscheidende Studie durchgeführt wurde, in der das Gerät alle FDA-Benchmarks übertroffen hat. Dies stellt einen aufregenden Meilenstein in Cognoas Mission dar, das Leben von Kindern und Familien mit Autismus zu verbessern. Wir sind auch derzeit dabei, die Studienresultate für die Veröffentlichung in einer peer-reviewed Zeitschrift vorzubereiten und freuen uns darauf, weitere Fortschritte in der Zukunft zu teilen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Cognoa besuchen.