Tobias Rijken, Kheiron Medical Technologiesin perustaja ja CTO – Haastattelusarja

Tobias Rijken on Kheiron Medical Technologiesin perustaja ja CTO, lääketieteellisen kuvantamisen yritys, joka kehittää ja tarjoaa älykkäitä työkaluja radiologeille, radiologian osastoille, kuvantamiskeskuksille ja sairaaloille parantamaan radiologian raportoinnin tehokkuutta, johdonmukaisuutta ja tarkkuutta käyttäen edistyneitä koneoppimisen teknologioita.

Kheiron Medical Technologies perustettiin yksinomaan auttamaan radiologeja havaitsemaan rintasyöpä aiemmin koneoppimisohjelmistojen avulla.

Mikä alun perin kiinnosti sinua koneoppimiseen?

Epävirallinen tutustuminen koneoppimiseen oli, kun aloin ohjelmointia nuorena teininä. Siinä pelimoottorissa voitiin ohjelmoida omia pelejä. Halusin pelata kyseistä peliä, mutta kuka minua vastaan pelaa? Se voi olla toinen pelaaja, mutta se voi myös olla ohjelma. Miten voit rakentaa ohjelman, joka oppii pelaamaan peliä? Se ei ollut moderni tekoäly, se oli sääntöpohjainen tekoäly. Voitin sen jokaisella kerralla, joten se ei ollut hyvä tekoäly.

Ollessani opiskelemassa maisterin tutkintoa Lontoon yliopistossa, siirryimme uuteen aikakauteen modernissa tekoälyssä. DeepMind oli juuri hankittu, ja opiskelin koneoppimista paikassa, jossa DeepMind perustettiin. David Silver, yksi DeepMindin johtavista tutkijoista, opetti kurssin vahvistusoppimisesta. Kurssin osana rakensin agentin, joka oppii pelaamaan yksinkertaista blackjack-peliä. Kun valmistuin tekoälystä ja pelasin luomani vastaan, en voittanut sitä enää. Ja se oli todellinen ilmestys.

Virallinen tutustuminen koneoppimiseen oli ensimmäisenä yliopistovuotena. Opiskelin matematiikkaa ja tietojenkäsittelytiedettä Amsterdamin yliopistossa. Samalla perustettiin uudet avoimet verkkokurssit, ja liityin AI-kursseille alan johtavilta henkilöiltä. Kurssi, joka vaikutti eniten, oli Peter Norvigin ja Sebastian Thrunin kurssi Stanfordin yliopistosta, ja voisin opiskella tekoälyä 100 000 ihmisen kanssa samanaikaisesti.

Nyt Kheironissa minua miellyttää niin paljon koneoppimisesta se, mihin se soveltuu todellisessa maailmassa. Mahdollisuus, jonka se tarjoaa ratkaista todellisia maailman ongelmia. Se on se, mikä todella innostaa minua.

Voitko kertoa Kheiron Medicalin syntytarinaa?

Peter ja minä tapasimme vuonna 2016 UK:n kiihdyttämössä Entrepreneur First. Yhdistyimme välittömästi – luultavasti samanlaisen taustamme vuoksi. Molemmat tulemme lääketieteellisistä perheistä – Peterin äiti on radiologi, kasvoin lääketieteellisessä perheessä, ympäröityni lääkäreillä, ja molemmat valitsimme mennä STEM-reitille.

Taustamme antoi meille selkeän näkymän terveydenhuollon työntekijöiden kamppailuun ja haasteisiin, joita he kohtaavat, ja ymmärryksen siitä, miten tekoäly voi parantaa heidän elämäänsä sekä potilaiden elämää. Jaamme uskon, että tekoäly yhdessä klinikoitsijoiden kanssa muuttaa terveydenhuoltoa paremmaksi.

On suuri ongelma, jota on ratkaistava. On globaali puute radiologeista. Paljon ihmisiä kuolee syöpään – yli 40 000 amerikkalaista naista kuolee joka vuosi rintasyöpään. Osa siitä, miksi niin moni kuolee syöpään, on, että lääkärit eivät ole oikein perillä potilaista. Tekoäly voi auttaa siinä.

Ensisijaisesti Kheiron on täällä auttamaan radiologia, jotta radiologi voi auttaa potilaita. Minua henkilökohtaisesti motivoidaan kaivamaan ongelman yksityiskohtiin ymmärtääkseen sen monimutkaisuuden. Kaikki työskentelemme kovasti ymmärtääksemme radiologien työtä, dataa, jota he työskentelevät päivittäin, heidän työnkulkuaan. Sitten voimme keksiä, miten voimme käyttää tekoälyä osana työnkulkua.

Panostamme voimakkaasti ymmärtääksemme käyttäjiä ja dataa. Meillä on radiologeja tiimissämme, jotka auttavat meitä integroimaan käyttäjien tarpeet suunnitteluprosessiin ja kehitykseen. Meillä on potilaiden osallistumisohjelma, joka osallistuu suoraan naisiin ymmärtääkseen heidän pelkonsa ja tarpeensa rintasyövän seulontaa varten.

Monet ihmiset kysyvät minulta yrityksemme nimestä – Kheiron. Kheiron oli viisas, lempeä kentauri – olento, joka on osittain mies, osittain hevonen kreikkalaisessa mytologiassa – joka koulutti sankareita lääketieteessä. Tämä idea siitä, että kaksi puoliskoa muodostaa jotain voimakkaampaa kuin yksittäiset osat, on inspiraatio Kheironille – tekoäly ja klinikoitsija työskentelevät yhdessä muuttaakseen mahdollista hoitotasoa.

Voitko kertoa rintasyövän seulontaratkaisuista, jotka tarjoat?

Työskentelemme useilla rintasyövän seulontaratkaisuilla rintasyövän seulontareitillä.

Ensimmäinen tuotteemme on nimeltään Mia – se tarkoittaa mammografiaa älykkäällä arvioinnilla. Mia on optimoitu suorittamaan sama tehtävä kuin radiologille – määrätä, tulisiko nainen kutsua takaisin tarkastukseen vai ei.

Suorituskyvyn taso, jota saavutamme, antaa meille uudelleenajatella työnkulkua. Amerikan naisille se on erittäin merkittävää. Yhdysvalloissa on niin kutsuttu “yksittäisen lukijan työnkulku”. Tämä tarkoittaa, että jokainen mammografia luetaan yhden radiologin toimesta. Sen sijaan Iso-Britannia ja Eurooppa ovat “kaksinkertaisen lukijan työnkulku”, mikä tarkoittaa, että jokainen mammografia luetaan kahden radiologin toimesta. Monet amerikkalaiset radiologit pitävät kaksinkertaista lukemista “kultaisena standardina”, koska se on todennäköisemmin havaitseva varhaiset, pienet rintasyövät.

Kliiniset tutkimuksemme osoittavat, että Mia on kliinisesti turvallinen ja kustannustehokas vaihtoehto itsenäisenä tai samanaikaisena lukijana. Tämä tarkoittaa, että Yhdysvalloissa Mia voidaan käyttää yhdessä radiologin kanssa saavuttaaksesi kaksinkertaisen lukemisen “kultaisen standardin” – yhden ihmisen lukijan kanssa. Kuten mainitsin aiemmin, tämä on todella se, miten näemme tekoälyn ja ihmisen yhdistyvän ratkaisemaan suuria ongelmia.

Ensimmäinen tuotteemme, jota tuomme Yhdysvaltojen markkinoille, on nimeltään Mia IQ, joka sijoittuu yhden askeleen eteenpäin rintasyövän seulontareitillä. Mia IQ auttaa radiografian tekniikoita analysoimaan kuvan laatua. Jos voimme parantaa kuvan laatua, myös lukemisen laatu nousee. Ja tämä tarkoittaa, että enemmän syöpiä havaitaan aikaisemmin, kun tulokset voivat olla paremmat naisille.

Tämä on erittäin tärkeää MQSA:n laadunvarmistusauditoinnille ja jatkuvalle koulutukselle, jossa odotamme näkevämme Mia IQ:n ensimmäiset sovellukset. Mia IQ tarjoaa seulontaprogrammeille raportteja, jotka sisältävät sijoitusongelmia. Tämä mahdollistaa ohjelmanjohtajien antaa kohdennettua koulutusta tekniikoille ja käsitellä mahdollisia laajempia kuvanlaatua koskevia ongelmia, jotka voivat vaikuttaa heidän laadunvarmistusauditointiinsa.

Kuinka monta kuvaa tekoälyverkko on koulutettu?

Meille ei ole tärkeintä kuvausten määrä. Hyvä asia rintasyövän seulontatilassa on, että siellä on paljon dataa saatavilla. On paljon historiallista dataa, koska seulontaprogrammeja on ollut jo jonkin aikaa. Ja koska seulotaan koko väestöä, syntyy paljon uutta dataa.

Haaste on, että data on voimakkaasti vinoutunut. 99 % seulontaväestöstä ei ole syöpää, onneksi, mikä tarkoittaa vinoutumista normaaleihin kuviin. On myös populaatioiden eroja, joissa on puute monimuotoisuudesta datassa.

Niinpä Kheironin kannalta haaste ei ole saada määrää dataa. Sen sijaan suuri osa menestyksestämme tulee ymmärtämisestä, minkälaista dataa kerätä parhaiden tuloksien saavuttamiseksi, ja olemme erittäin valikoivia ja kohdennettuja siinä, mistä ja miten saamme datamme. Yhteistyömme Emoryn yliopiston kanssa on erinomainen esimerkki siitä, miten teemme tämän.

Ovatko virheelliset positiiviset tulokset tällä hetkellä ongelma?

Virheelliset positiiviset tulokset ovat vain osa ongelmaa. Seulonnan tieteessä on tasapainotettava virheellisiä positiivisia ja virheellisiä negatiivisia tuloksia. Voimme saavuttaa erittäin alhaisen virheellisen positiivisen tuloksen, mutta meillä on mahdollisesti jäänyt havaitsematta joitain syöpiä. Toisaalta voimme saavuttaa vain vähän syöpää jättämällä havaitsematta, jos meillä on korkea virheellinen positiivinen tulos. On tärkeää ymmärtää näitä tasapainotusvaatimuksia ja tasapainottaa seulontapalvelua perustuen prioriteetteihin ja resursseihin.

Kulttuuriset ja poliittiset erot maissa vaikuttavat myös siihen, miten nämä tasapainotukset tehdään. Joissain maissa syövän jättäminen havaitsematta on erittäin ongelmallista. Toisissa maissa on tärkeämpää minimoida tarpeettomat kutsut, koska jokaisen kutsun terveydenhuollon kustannukset ovat korkeat.

Lopulta on kyse siitä, miten tämä tasapainotus vaikuttaa potilaisiin, niin, että tarpeettomat kutsut ja edelleen testit “virheellisten positiivisten” ryhmän kokeneille verrattuna “virheellisten negatiivisten” ryhmään, jonka syövät jäävät havaitsematta. Se on vaikea tasapainotus, mutta tekoäly lupaa nostaa tasoa molemmille ryhmille.

Kheiron Medical Technologies ja Emoryn yliopisto ilmoittivat äskettäin yhteistyöstä arvioidakseen aiempien mammografien dataa yli 50 000:lle afrikkalaisamerikkalaiselle naiselle, jotka on seulottu Emory Healthcare -järjestelmässä. Voitko kertoa lisää tästä hankkeesta?

Yhteistyömme Emoryn yliopiston kanssa laajentaa datan monimuotoisuutta, jota käytämme varmistaaksemme, että Mia, meidän rintasyövän seulontaratkaisumme, toimii samalla tasolla jokaiselle naiselle, riippumatta etnisyydestä.

Yhteistyön ensimmäinen projekti tukee Mian suorituskyvyn validointia Emoryn monimuotoisen seulontaväestön kanssa. Tämä on monisivuinen tutkimus, joka kattaa neljä seulontasivustoa ja sairaalaa. Tutkimukseen sisältyy yli 200 000:n seulontamammografian kohortti – noin 45 % naisista tässä kohortissa on afrikkalaisamerikkalaisia.

Ilmoitimme tästä yhteistyöstä marraskuun lopussa ja olemme tehneet suuria edistysaskelia siitä lähtien, jopa ottaen huomioon haasteet, joita globaali pandemia ja etätyöskentely ovat aiheuttaneet. Luulen, että se on suuri ansioksi Emoryn tiimille, joka on myös klinikoitsijoita, jotka antavat erinomaista hoitoa potilaille yhteisössä.

Tällä hetkellä yhteistyömme panostaa aloitusenergiaa vahvan perustan luomiseksi tulevaan työhöömme. Työskentelemme läheisesti Emoryn tiimin kanssa ymmärtääksemme kliinisiä työnkulkuja. Tämä on välttämätön perusta syvälle analyysiin ja datan eri alaryhmien, kuten etnisten ryhmien, välisen erojen tutkimiseen.

Tämä työ ei ole helppoa eikä nopeaa. Ei moni asia terveydenhuollossa ole. Se on kuitenkin erittäin palkitsevaa, ja olemme onnekkaampia hyötyäksemme joukosta globaaleja kumppaneita, jotka ovat erittäin yhteistyökykyisiä ja sitoutuneita meidän jaettuun lääkäriin: auttaa jokaista naista joka paikassa taistelemaan rintasyöpää vastaan.

Kuinka suuri ongelma on epäedustettujen ei-valkoisten edustus kuvadataan syövän diagnosoinnissa?

Historiallisesti potilasväestön monimuotoisuutta ei ole heijastettu lääketieteellisessä tutkimuksessa siinä määrin kuin sen pitäisi. Meillä, jotka kehitämme tekoälyä, on vastuu sisällyttää etninen monimuotoisuus tutkimuksiimme.

Aliedustetut väestöt ovat ongelma rintasyövän seulonnalle. Afrikkalaisamerikkalaisten naisten tulokset ovat esimerkki tästä. Afrikkalaisamerikkalaiset naiset ovat taipuvaisempia kuolemaan syöpään (39 % korkeammat kuin ei-hispalaiset valkoiset), ja tämä voidaan johtaa terveydenhuollon saatavuudesta, diagnosoinnin viivästymisestä ja hoidon aloittamisen viivästymisestä, muun muassa.

Tekoälyn yleistettävyyden varmistaminen eri populaatioissa on avainaskel lääketieteellisten erojen ratkaisemiseksi rintasyövän seulonnassa. Olen innoissani, että Kheironin tiimimme on sitoutunut rakentamaan ratkaisun, joka toimii yhtä hyvin mammografiakuvista eri rotuisten populaatioiden kanssa – ja tämä on suuri motivaattori työllemme. Yhteistyömme Emoryn ja UCSF:n kanssa auttaa meitä saavuttamaan tämän yleistettävyyden visiot – varmistaaksemme, että Mia antaa jokaiselle naiselle, kaikkialla, paremman mahdollisuuden taistella rintasyöpää vastaan.

Kiitos haastattelusta ja työstäsi näin tärkeillä elämän pelastavilla teknologioilla. Lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Kheiron Medical Technologiesin sivustolla.