Joseph Mossel, Mitgründer und CEO von Ibex Medical Analytics – Interview-Serie

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 Produkt-Management, gefolgt von Führungspositionen in Start-ups, großen multinationalen Konzernen und Non-Profit-Organisationen. Joseph hat Produkte von der Konzeption bis zur Reife als Millionen-Dollar-Geschäfte geführt. Er hält einen Master-Abschluss in Informatik von der Universität Tel Aviv und einen Master-Abschluss in Umweltwissenschaften von der VU Amsterdam.

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

Nahtlos in Drittanbieter-Software-Lösungen für digitale Pathologie, Scanning-Plattformen und Labor-Informationssysteme integriert, liefern die AI-gestützten 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, leider, berührt jeden – ob man persönlich betroffen ist, als Pfleger für jemanden mit Krebs war oder von jemandem weiß, der von Krebs betroffen war. Ich habe Verwandte und Freunde, die von Krebs betroffen waren, und tragischerweise ist einer unserer Mitarbeiter an Krebs verstorben.

Da die Krebsinzidenz weltweit weiter ansteigt, gibt es eine zunehmende Nachfrage nach Krebsdiagnostik, die durch den globalen Mangel an Pathologen und die zunehmende Komplexität ihrer Arbeit noch verstärkt wird.

Unere Plattform hilft, diese Herausforderungen zu überwinden, indem sie Pathologen mit AI-Tools ausstattet, die die Genauigkeit erhöhen und die Arbeitsabläufe straffen, um sicherzustellen, dass jeder Patient eine genaue und zeitnahe Diagnose erhält, die für die Behandlungsentscheidungen und letztendlich für die Verbesserung der Patientenergebnisse entscheidend 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, und transformiert das Feld der Pathologie, um Patientenergebnisse zu 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 es mir ermöglicht, mit einem unglaublich talentierten Team aus verschiedenen Disziplinen und Hintergründen zusammenzuarbeiten.

Mein ursprünglicher akademischer Hintergrund war in Informatik, spezialisiert auf computergestützte Neurologie. Ich arbeitete dann als Algorithmus-Entwickler und wechselte zu Produkt-Management. Nach einer Zeit 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 bedeutenden 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 und maschinellem Lernen. In den ersten Tagen von Ibex war Chaim damit beschäftigt, Kaggle-Wettbewerbe (ML) zu gewinnen.

Als wir erfuhren, dass die Pathologie langsam digitalisiert wird, sprachen wir über die Auswirkungen, die eine digitale Transformation in der Pathologie auf die Verbesserung der Krebsdiagnostik haben könnte. Hunderte von Unternehmen entwickelten bereits künstliche Intelligenz in der Radiologie, und wir fragten uns, warum wir nicht dasselbe in der Pathologie tun sollten? Es schien wie eine natürliche Passung, unsere technologische Expertise in dieses Feld zu bringen, in enger Zusammenarbeit mit Pathologen auf jedem Schritt des Weges.

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

Die Idee – die wir nicht als Erste hatten – künstliche Intelligenz auf pathologische Präparate anzuwenden, war der einfache Teil. Die Umsetzung 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 zu diesem Zeitpunkt die Innovationsabteilung von Maccabi leitete, glaubte an unsere Vision, und wir unterzeichneten eine Partnerschafts- und Daten-Teilungs-Vereinbarung mit Maccabi. Zu diesem Zeitpunkt kam Dr. Judith Sandbank, die Chef-Pathologin bei 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 ist, aufbrachten.

Wir waren nun in der Lage, Geschichte zu schreiben. Wir stellten zwei Ingenieure ein und entwickelten unseren ersten Algorithmus für die 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 Fall von Krebs aus, der vom Pathologen übersehen worden war. Soweit wir wissen, war dies der erste Fall, in dem die anfängliche Diagnose von Krebs 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, innovative Lösungen für Pathologen bereitzustellen, die letztendlich den Patienten zugutekommen, 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 % verpasster 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 in mehreren US-amerikanischen und europäischen Labors im Rahmen der FDA-Zulassung durchgeführt wurden, identifizierte das System eine Rate von 13 % verpasster 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 validiert, dass die AI-Plattform von Ibex sicher in klinische Workflows integriert werden kann, um die diagnostische Präzision zu erhöhen und letztendlich die Patientenversorgung zu verbessern. Durch die Bereitstellung einer zusätzlichen Analyseebene hilft unsere Technologie, Fehler zu reduzieren, bessere klinische Entscheidungen zu ermöglichen und die Patientensicherheit zu fördern.

Wie funktioniert Ibex Prostate Detect, und was macht es im Vergleich zu anderen AI-gestützten Pathologie-Lösungen einzigartig?

Ibex Prostate Detect ist ein In-vitro-Diagnostikum, das AI nutzt, um Heatmaps zu generieren, die verpasste Prostatakrebsfälle identifizieren. Als Sicherheitsnetz hilft Ibex Prostate Detect Pathologen, sicherzustellen, dass Patienten eine genaue Diagnose erhalten. Es nutzt AI-Algorithmen, um die Genauigkeit der Prostatakrebs-Diagnose zu erhöhen.

Das Gerät ist dazu bestimmt, Tumore zu identifizieren, die vom Pathologen möglicherweise übersehen wurden. Wenn verdächtiges Gewebe für Prostatakrebs identifiziert wird, generiert das System eine Warnung und enthält eine Heatmap, die den Pathologen auf Bereiche hinweist, die wahrscheinlich Krebs enthalten. Ibex Prostate Detect ist die einzige FDA-zugelassene Lösung, die AI-gestützte Heatmaps für alle Bereiche mit einer Wahrscheinlichkeit von Krebs bereitstellt, und bietet dem überprüfenden Pathologen eine vollständige 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 erkennt, liefert es Warnungen, die eine Heatmap von Gewebe-Bereichen in den gesamten Bildern enthalten, die wahrscheinlich Krebs enthalten, und bietet dem überprüfenden Pathologen eine vollständige Erklärbarkeit.

Im Allgemeinen ist die Heatmap genau und präzise und kann dem Pathologen Bereiche aufzeigen, auf die er sich konzentrieren und die korrekte Diagnose stellen kann. In den Präzisions- und klinischen Validierungsstudien, die im Rahmen der FDA-Zulassung durchgeführt wurden, zeigte die Heatmap von Ibex Prostate Detect eine extreme Pixel-Genauigkeit und bestimmte:

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

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

Der Deep-Learning-Algorithmus basiert auf mehrschichtigen konvolutiven neuronalen Netzen, die auf mehreren Vergrößerungsstufen arbeiten. Die AI ist außergewöhnlich robust und zeigt eine hohe Genauigkeit über mehrere Labors und Patienten-Demografien hinweg. Beachtenswert ist, dass unser Motto “von Pathologen für Pathologen” ist, das Modell wurde auf über einer Million Präparaten trainiert, die von weltweit anerkannten Pathologen in führenden medizinischen Zentren sorgfältig 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, das wir anstreben. Indem wir dies tun, stellen wir sicher, dass alle Pathologen mit Experten-Einsichten ausgestattet sind und dass jeder Patient, unabhängig von seinem Standort, eine Diagnose auf dem Level der weltweit führenden Spezialisten erhält.

Jenseits von Prostatakrebs 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 großen Einfluss auf AI-gestützte diagnostische Lösungen für Brust- und Magenkrebs. Als weltweiter Marktführer bei der Einführung von Live-Kliniken setzen viele Labors – einschließlich derjenigen in den USA – bereits Ibex-Produkte ein, um ihre medizinische Praxis zu transformieren. Unsere Produkte haben sich als wirksam erwiesen, um einen realen klinischen Einfluss zu haben, und Pathologen vertrauen der AI und bestätigen den Wert, den sie bringt. Jetzt arbeiten wir daran, eine neue Art von Technologie auf den Markt zu bringen, eine Technologie, die von Ibex in Zusammenarbeit mit AstraZeneca (AZN ) und Daiichi Sankyo entwickelt und validiert wurde. Der spezifische Algorithmus, der zuerst veröffentlicht wird, hilft bei der Quantifizierung des HER2-Ausdrucks, was den Anbietern hilft, den Behandlungsverlauf für den Patienten zu bestimmen.

Wenn wir in die Zukunft blicken, werden wir unser Angebot weiter ausbauen, um zusätzliche Erkenntnisse innerhalb der Gewebe-Typen bereitzustellen, die wir bereits unterstützen. Wir werden auch Angebote in anderen Gewebe-Bereichen bereitstellen und die Arbeitsabläufe 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 nicht, dass wir Pathologen ersetzen, aber wie bei jeder neuen technologischen Entwicklung wird die Praxis transformiert. AI wird weiterhin ein wichtiger Faktor bei der Bewältigung der wachsenden Herausforderungen im Gesundheitswesen sein, insbesondere bei dem globalen Mangel an Pathologen und ihrer zunehmenden Arbeitsbelastung, die durch die steigende Zahl von Krebsfällen getrieben wird. Durch die Implementierung verantwortungsvoller AI können Pathologen ihre Arbeitslast effektiver managen, die diagnostische Effizienz verbessern und Verzögerungen reduzieren. Durch die Automatisierung von Routine-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 in der Schleife, die beste Kombination für die Transformation des Gesundheitswesens ist.

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

AI kann auch die Gesundheitsgleichheit durch demokratisierten Gesundheitszugang fördern. Unabhängig vom Standort verdient jeder Patient eine vertrauenswürdige Diagnose. Es wäre großartig, wenn AI-Technologie Teil der Standard-Praxis in jedem Pathologie-Labor weltweit wäre. Dies beginnt jedoch mit der Zusammenarbeit zwischen Ärzten, der Industrie und den Behörden, um die Einführung dieser Technologie zu beschleunigen – ich fühle, dass wir dies den Patienten schulden.

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