Joseph Mossel, Co-Founder & CEO von Ibex Medical Analytics – Interview-Reihe

Joseph Mossel ist der CEO von Ibex Medical Analytics. Seine Karriere in der Tech-Industrie umfasst mehr als 20 Jahre, beginnend mit der Software-Entwicklung und Produktmanagement, gefolgt von Führungspositionen in Start-ups, großen multinationalen Konzernen und Non-Profit-Organisationen. Joseph hat Produkte von der Konzeption bis zur Reife als multimillionenschwere Unternehmen geführt. Er hält einen MSc in Informatik von der Tel Aviv University und einen MSc in Umweltwissenschaften von der VU Amsterdam.

Entwickelt von Pathologen für Pathologen ist Ibex eine klinisch einsetzbare, multi-tissue-Plattform, die Pathologen hilft, Brust-, Prostata- und Magenkrebs sowie über hundert andere klinisch relevante Merkmale zu erkennen und zu bewerten.

Nahtlos integriert mit Drittanbieter-Softwarelösungen für digitale Pathologie, Scanning-Plattformen und Laborinformationssysteme liefern die AI-gesteuerten Workflows von Ibex automatisierte, hochwertige Erkenntnisse, die die Patientensicherheit erhöhen, das Vertrauen der Ärzte stärken und die Produktivität steigern.

Was hat Sie dazu inspiriert, Ibex Medical Analytics (Ibex) mitzubegründen, und welches Problem wollten Sie lösen?

Krebs berührt leider jeden – ob man persönlich betroffen ist, als Pfleger für jemanden mit Krebs tätig war oder von jemandem weiß, der von Krebs betroffen war.

Da die Krebsinzidenz weltweit weiter ansteigt, gibt es eine wachsende Nachfrage nach Krebsdiagnostik, die durch einen globalen Mangel an Pathologen verschärft wird, deren Aufgaben durch Fortschritte in der Therapie und die Nachfrage nach komplexeren Diagnosen immer komplexer werden.

Unser Plattform hilft, diese Herausforderungen zu überwinden, indem wir Pathologen mit AI-Tools ausstatten, die die Genauigkeit erhöhen und die Workflows straffen, um sicherzustellen, dass jeder Patient eine genaue und zeitnahe Diagnose erhält, die für die Behandlungsentscheidungen und letztendlich für die Verbesserung der Patientenergebnisse von entscheidender Bedeutung ist.

Wir sind stolz auf die Arbeit, die wir für unsere Kunden leisten, von denen viele täglich auf unsere Technologie vertrauen, um bessere Diagnosen zu liefern. Ihr Vertrauen in unsere Lösungen unterstreicht den realen Einfluss, den wir haben, indem wir das Feld der Pathologie verändern und die Patientenergebnisse verbessern.

Können Sie uns ein bisschen über Ihren Hintergrund erzählen und wie dieser Sie zu Ihrer Arbeit in der AI-gestützten Pathologie geführt hat?

Wenn ich auf meine Karriere zurückblicke, gab es zwei treibende Kräfte: die Suche nach einem Sinn und die Vorliebe für Interdisziplinarität gegenüber tiefer Spezialisierung. Ich bin glücklich, ein Unternehmen zu leiten, das mir einen tiefen Sinn gibt und mir ermöglicht, mit einem unglaublich talentierten Team aus verschiedenen Hintergründen und Disziplinen zu arbeiten.

Mein ursprünglicher akademischer Hintergrund war in Informatik, spezialisiert auf computergestützte Neurowissenschaften. Ich arbeitete dann als Algorithmus-Engineer und wechselte zu Produktmanagement. Nach einem Aufenthalt in einem großen Konzern entschied ich mich, dass dies nicht für mich war. Ich erwarb einen Abschluss in Umweltwissenschaften und leitete eine Umwelt-Non-Profit-Organisation für mehrere Jahre. Nachhaltigkeit bleibt eine Leidenschaft von mir und gilt als die große Herausforderung unserer Zeit.

Vor etwa zehn Jahren traf ich meinen Mitgründer, Chaim Linhart, der genauso entschlossen war, einen bedeutungsvollen Unterschied zu machen, und meine Leidenschaft für Technologie teilte. Chaim, im Gegensatz zu mir, ist ein Spezialist. Er hat einen PhD in Informatik und über 25 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Algorithmen, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML). In den ersten Tagen von Ibex gewann Chaim Kaggle-(ML)-Wettbewerbe.

Als wir erfuhren, dass die Pathologie (langsam) digitalisiert wird, sprachen wir über den Einfluss, den eine digitale Transformation in der Pathologie auf die Verbesserung der Krebsdiagnostik haben könnte. Hunderte von Unternehmen entwickelten bereits KI in der Radiologie, und wir fragten uns, warum nicht auch in der Pathologie? Es schien wie eine natürliche Entscheidung, unsere technologische Expertise in dieses Feld zu bringen, eng mit Pathologen auf Schritt und Tritt zusammenzuarbeiten.

Welche waren einige der größten Herausforderungen, denen Sie in den Anfangstagen von Ibex gegenüberstanden, und wie haben Sie diese überwunden?

Die Idee – an der wir nicht die Ersten waren –, AI auf Pathologie-Schnitte anzuwenden, war der einfache Teil. Die Ausführung ist hart. Die drei Haupt-Herausforderungen, denen wir in den Anfangstagen von Ibex gegenüberstanden, waren der Zugang zu Daten, der Zugang zu Kapital und der Zugang zu domänen-spezifischem Wissen.

Wir lösten die Daten-Herausforderung durch eine Partnerschaft mit Maccabi Health Services of Israel. Zu diesem Zeitpunkt waren wir zwei junge Unternehmer ohne medizinische Kenntnisse, die sich entschieden, ein medizinisches Start-up in einem sehr komplexen Bereich zu gründen. Varda Shalev, die damals den Innovationszweig von Maccabi leitete, glaubte an unsere Vision, und wir unterzeichneten eine Partnerschafts- und Datenfreigabe-Vereinbarung mit Maccabi. Zu diesem Zeitpunkt kam Dr. Judith Sandbank, die Chef-Pathologin von Ibex, als unsere Chief Medical Officer (CMO) an Bord, eine Position, die sie noch heute innehat. Mit einem strategischen Partner und einer CMO waren wir nun gut positioniert, um eine Seed-Runde aufzubringen, die wir von Kamet Ventures, einem französischen Venture-Studio, das Teil von AXA Insurance war, aufbrachten.

Wir waren nun in der Lage, Geschichte zu schreiben. Wir stellten zwei Ingenieure ein und entwickelten unseren ersten Algorithmus zur Erkennung von Prostatakrebs. Sobald wir mit der Leistung zufrieden waren, setzten wir ihn im Maccabi-Pathologie-Labor als zweite Überprüfung ein, bei der alle Fälle nach einer ersten Überprüfung durch den Pathologen überprüft wurden. Zu unserer Überraschung löste das System innerhalb weniger Tage eine Warnung für einen Krebsfall aus, der vom Pathologen übersehen worden war. Soweit wir wissen, war dies der erste Fall, in dem die anfängliche Krebsdiagnose durch einen Algorithmus gestellt wurde, im Jahr 2018.

Herzlichen Glückwunsch zur Erteilung der FDA-510(k)-Zulassung für Ibex Prostate Detect! Was bedeutet diese Zulassung für Ibex und das breitere Feld der AI-gestützten Diagnostik?

Vielen Dank! Diese Zulassung markiert einen bedeutenden Meilenstein in der Reise von Ibex und unterstreicht unsere Hingabe an die Entwicklung klinisch validierter Lösungen, die dazu beitragen, die Gesundheitsergebnisse der Patienten zu verbessern. Sie bestätigt unser Engagement für die Sicherheit und Wirksamkeit unserer Lösungen und stärkt unsere Fähigkeit, pathologen bahnbrechende Innovationen zu bieten, die letztendlich den Patienten zugute kommen, die sie betreuen.

Wir stellen uns vor, dass dieser Meilenstein Barrieren durchbrechen und die Einführung von AI und Digitalisierung in der Pathologie beschleunigen wird. Wir hoffen, dass diese Errungenschaft die branchenweite Zuversicht stärken wird, dass die Technologie einfach zu implementieren und für den breiten Einsatz bereit ist. Langfristig ist die FDA-Zulassung ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur Erzielung einer Erstattung für AI in der Pathologie und zur Förderung einer weitverbreiteten Einführung.

Der FDA-Validierungsprozess hat eine Rate von 13 % vermisster Krebsfälle in anfänglichen benignen Diagnosen hervorgehoben. Was sagt uns dies über das Potenzial von AI, die diagnostische Genauigkeit zu verbessern?

In den umfassenden Präzisions- und klinischen Validierungsstudien, die im Rahmen der FDA-Zulassung in mehreren US-amerikanischen und europäischen Laboratorien durchgeführt wurden, identifizierte das System eine Rate von 13 % vermisster Krebsfälle in einer Kohorte von aufeinanderfolgenden Patienten, die ursprünglich als benign diagnostiziert wurden. Diese Statistik unterstreicht die Genauigkeit und den Einfluss der Produkte von Ibex und bestätigt auch, dass die AI-Plattform von Ibex sicher in klinische Workflows integriert werden kann, um diagnostische Präzision zu verbessern und letztendlich die Patientenversorgung zu verbessern. Durch die Bereitstellung einer zusätzlichen Analyseebene hilft unsere Technologie dabei, Fehler zu reduzieren, bessere klinische Entscheidungen zu ermöglichen und die Patientensicherheit zu fördern.

Wie funktioniert Ibex Prostate Detect, und was unterscheidet es von anderen AI-gesteuerten Pathologie-Lösungen?

Ibex Prostate Detect ist ein In-vitro-Diagnostikum, das AI nutzt, um Heatmaps zu generieren, die vermisste Prostatakrebsfälle identifizieren. Als Sicherheitsnetz hilft Ibex Prostate Detect Pathologen dabei, sicherzustellen, dass Patienten eine genaue Diagnose erhalten. Es nutzt AI-Algorithmen, um die Genauigkeit einer Prostatakrebsdiagnose zu verbessern.

Das Gerät ist dazu bestimmt, Tumoren zu identifizieren, die vom Pathologen möglicherweise übersehen wurden. Wenn es Gewebe-Morphologie verdächtig für Prostata-Adenokarzinom (AdC), atypische kleine azinäre Proliferation (ASAP) und andere seltene Krebs-Subtypen identifiziert, generiert es Warnungen, die Heatmaps von Gewebebereichen in den gesamten Bildern enthalten, die wahrscheinlich Krebs enthalten, und bietet dem überprüfenden Pathologen volle Erklärbarkeit.

Können Sie erklären, wie die Heatmap-Funktion Pathologen hilft, krebsartiges Gewebe zu identifizieren?

Ibex Prostate Detect ist dazu bestimmt, Fälle, die ursprünglich als benign diagnostiziert wurden, für eine weitere Überprüfung durch einen Pathologen zu identifizieren. Wenn es Gewebe-Morphologie verdächtig für Prostata-Adenokarzinom (AdC), atypische kleine azinäre Proliferation (ASAP) und andere seltene Krebs-Subtypen identifiziert, liefert es Warnungen, die Heatmaps von Gewebebereichen in den gesamten Bildern enthalten, die wahrscheinlich Krebs enthalten, und bietet dem überprüfenden Pathologen volle Erklärbarkeit.

Im Allgemeinen ist die Heatmap genau und präzise und kann dem Pathologen Bereiche des Interesses liefern, auf die er sich konzentrieren und die richtige Diagnose stellen kann. In den Präzisions- und klinischen Validierungsstudien, die im Rahmen der FDA-Zulassung durchgeführt wurden, zeigten die Heatmaps von Ibex Prostate Detect eine extreme Pixel-Genauigkeit und bestimmten:

• Fast alle Krebsbereiche werden von der Heatmap abgedeckt (Sensitivität = 98,7 %).
• Fast alles, was als hohe Wahrscheinlichkeit für Krebs in der Heatmap hervorgehoben wird, ist tatsächlich Krebs (PPV = 99,6 %).
• Die vermissten Krebsfälle (falsche Negativfälle), die vom System identifiziert wurden, wurden anschließend von Experten-Pathologen bestätigt, was die klinische Nützlichkeit und die Vorteile des Produkts im Vergleich zur aktuellen Standardversorgung unterstreicht.

Wie unterscheidet sich das AI-Modell zwischen gutartigem und bösartigem Gewebe, und wie wurde es trainiert?

Der Deep-Learning-Algorithmus basiert auf mehrschichtigen konvolutionellen neuronalen Netzen, die auf mehreren Vergrößerungsebenen operieren. Die AI ist außergewöhnlich robust und zeigt eine hohe Genauigkeit über mehrere Labore und Patienten-Demografien hinweg. Beachtenswert ist, dass unser Mantra “von Pathologen für Pathologen” dem Modell eine Schulung auf über einer Million Slides ermöglichte, die sorgfältig von weltweit anerkannten Pathologen in führenden medizinischen Zentren annotiert wurden. Dieser Ansatz ist kostspielig, aber wir glauben, dass ohne die Einsicht von Pathologen es sehr schwierig ist, das Level der Leistung zu erreichen, auf das wir abzielen. Indem wir dies tun, stellen wir sicher, dass alle Pathologen mit Experten-Einblicken ausgestattet sind und dass jeder Patient, unabhängig von seinem Standort, eine Diagnose auf dem Level der weltweit führenden Spezialisten erhält.

Über Prostatakrebs hinaus arbeitet Ibex auch an Lösungen für Brust- und Magenkrebs. Was kommt als nächstes für das Unternehmen in Bezug auf neue diagnostische Fähigkeiten?

Ibex hat bereits einen enormen Einfluss auf AI-gestützte diagnostische Lösungen für Brust- und Magenkrebs. Als weltweiter Marktführer bei Live-Clinical-Rollouts verwenden viele Labore – einschließlich derer in den Vereinigten Staaten – bereits Ibex-Produkte, um ihre medizinische Praxis zu transformieren. Unsere Produkte haben sich als bahnbrechend in der realen klinischen Praxis erwiesen, und Pathologen vertrauen der AI und bestätigen den Wert, den sie bringt. Jetzt arbeiten wir daran, eine neue Technologie auf den Markt zu bringen, die von Ibex in Zusammenarbeit mit AstraZeneca und Daiichi Sankyo entwickelt und validiert wurde. Der spezifische Algorithmus, der zuerst veröffentlicht wird, hilft dabei, den HER2-Ausdruck zu quantifizieren, was den Anbietern hilft, den Behandlungsverlauf für den Patienten zu bestimmen.

Wenn wir in die Zukunft blicken, werden wir unsere Angebotspalette weiter ausbauen, um zusätzliche Einblicke innerhalb der Gewebe-Typen zu liefern, die wir bereits unterstützen. Wir werden auch Angebote in anderen Gewebe-Bereichen bereitstellen und die Workflows unserer Kunden weiter verbessern.

Wie sehen Sie die Zukunft der AI-gestützten Pathologie in den nächsten fünf bis zehn Jahren?

Ich stelle mir vor, dass AI einen tiefgreifenden Einfluss auf die Praxis der Pathologie und die Art und Weise, wie Krebs diagnostiziert wird, haben wird. Ich sehe uns nicht als Ersatz für Pathologen, aber wie bei jeder neuen technologischen Entwicklung wird die Praxis transformiert werden. AI wird weiterhin ein wichtiger Faktor bei der Bewältigung der wachsenden Herausforderungen im Gesundheitswesen sein, insbesondere dem globalen Mangel an Pathologen und ihrer zunehmenden Arbeitsbelastung, die durch steigende Krebsfälle und die Nachfrage nach komplexeren Diagnosen angetrieben wird. Die Implementierung verantwortungsvoller AI wird Pathologen dabei helfen, ihre Arbeitsbelastung effektiver zu managen, die diagnostische Effizienz zu verbessern und Verzögerungen zu reduzieren. Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben kann AI Fehlerquoten senken, die Qualität der Diagnose verbessern und letztendlich das Vertrauen der Pathologen in ihre Arbeit stärken. Ich bin fest davon überzeugt, dass AI, zusammen mit einem Menschen im Entscheidungsprozess, die beste Kombination für die Transformation des Gesundheitswesens ist.

Ein weiteres Gebiet mit großem Potenzial ist die Erweiterung über die aktuelle Praxis der Pathologie hinaus in den Bereich der Vorhersage-Algorithmen. Algorithmen, die möglicherweise mehrere Modalitäten kombinieren, um Ergebnisse oder – entscheidend – die Wirksamkeit der Behandlung vorherzusagen.

AI kann auch die Gesundheitsgerechtigkeit durch demokratisierten Gesundheitszugang verbessern. Unabhängig vom Standort verdient jeder Patient, überall auf der Welt, eine vertrauenswürdige Diagnose. Es wäre großartig, wenn die AI-Technologie Teil der Standardpraxis in jedem Pathologie-Labor weltweit wäre. Dies beginnt jedoch mit der Zusammenarbeit zwischen Ärzten, der Industrie und den Behörden, um die Bereitstellung dieser Technologie zu beschleunigen – ich fühle, dass wir dies den Patienten schuldig sind.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Ibex Medical Analytics besuchen.