मो अब्दोल्ला, सीईओ और संस्थापक, डेंसिटास इंक – साक्षात्कार श्रृंखला

मो अब्दोल्ला डेंसिटास इंक के सीईओ और संस्थापक हैं, जो एक ऐसी कंपनी है जो मैमोग्राफी उद्यम पर केंद्रित है और व्यक्तिगत स्तन स्वास्थ्य के लिए मशीन लर्निंग समाधान प्रदान करती है, जिसमें स्तन घनत्व, नैदानिक छवि गुणवत्ता और अनुकूलित जोखिम पर केंद्रित प्रौद्योगिकियां शामिल हैं।

मो डलहौसी विश्वविद्यालय में निदानात्मक रेडियोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर भी हैं और एक परामर्शदाता जैव सांख्यिकीविद् के रूप में 25 वर्षों का अनुभव है, जिसमें अध्ययन डिजाइन, सांख्यिकीय विश्लेषण और जैव चिकित्सा/नैदानिक अनुसंधान में मशीन लर्निंग शामिल है।

क्या आप हमें डेंसिटास लॉन्च करने के पीछे की अपनी यात्रा के बारे में बता सकते हैं?
मुझे याद है कि जब से मैं याद रख सकता हूं, मैं वैश्विक स्तर पर कम सेवा वाली आबादी के स्वास्थ्य में सुधार करना चाहता था। मैं विश्व स्वास्थ्य संगठन के लिए काम करना चाहता था जो मेरी गणितीय प्रवृत्ति का अच्छा उपयोग करे। लेकिन ऐसा नहीं हुआ। इसके बजाय, मैंने टोरंटो विश्वविद्यालय के डला लाना स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ में स्नातक स्कूल में जैव सांख्यिकी का अध्ययन किया, जहां मैंने मशीन लर्निंग में अपना शोध पूरा किया और फिर अस्पतालों और स्वास्थ्य अनुसंधान संस्थानों में काम किया। मैंने विभिन्न क्षेत्रों में स्नातक छात्रों को पढ़ाया और पर्यवेक्षण किया, जिनमें जैव सांख्यिकी, महामारी विज्ञान, जैव चिकित्सा इंजीनियरिंग और स्वास्थ्य/चिकित्सा सूचना विज्ञान शामिल हैं, जिसमें निदानात्मक इमेजिंग पर ध्यान केंद्रित किया गया है। यह मुझे विभिन्न वैज्ञानिक अनुशासनों के交ाल में एक अग्रिम पंक्ति की सीट दी है और मुझे यह देखने का अवसर मिला है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग बेहतर रोगी परिणाम प्रदान करने के लिए कैसे किया जा सकता है।

डेंसिटास लॉन्च करने के निर्णय पर जिन लोगों का बड़ा प्रभाव पड़ा है, उनमें से एक डॉ जूडी केन्स हैं, जो हैलिफ़ैक्स, कनाडा में नोवा स्कोटिया ब्रेस्ट स्क्रीनिंग प्रोग्राम के संस्थापक चिकित्सा निदेशक थे। डॉ केन्स एक सच्चे प्रकाशक और उनके नैदानिक अभ्यास में नवाचार थे, जो महिलाओं के स्तन स्वास्थ्य में गुणवत्ता देखभाल और रोगी परिणामों में सुधार के लिए व्यावहारिक और टिकाऊ समाधान प्राप्त करने के लिए एक अटूट ध्यान केंद्रित थे। उनकी पूर्ण प्रतिबद्धता और उत्कृष्टता के लिए ड्राइव प्रेरणादायक थी। उन्होंने मेरे शुरुआती जांच में डिजिटल मैमोग्राफी में समर्थन और प्रोत्साहन किया, जिसमें से एक ने स्तन घनत्व को मापने के लिए एक अल्गोरिदम विकसित किया जैसा कि एक मैमोग्राम में दिखाई देता है। जब अल्गोरिदम पूरा हो गया, तो डॉ केन्स ने जो पहली बात कही थी, वह यह थी कि वह इसे नैदानिक अभ्यास में उपयोग करना चाहती थीं। यह वह धक्का था जिसने कंपनी के लॉन्च की ओर अग्रसर किया, जो अंततः मेरी लंबे समय से चली आ रही इच्छा को पूरा करने के लिए रेड-एड इंटरनेशनल के साथ साझेदारी स्थापित करने के लिए वैश्विक स्वास्थ्य में योगदान देने के लिए।

यह कई लोगों के लिए आश्चर्य की बात हो सकती है कि स्तन घनत्व स्तन कैंसर के जोखिम में एक कारक है। क्या आप इस पर अपने विचार साझा कर सकते हैं?

स्तन घनत्व स्तन ऊतक के उपांगों और स्ट्रोमल घटकों की मात्रा को संदर्भित करता है, और स्तन कैंसर सबसे अधिक बार उपांग कोशिकाओं में दिखाई देता है। इसलिए, स्तन में अधिक उपांग ऊतक होने से कैंसर होने की संभावना अधिक होती है।

इसके अलावा, घने स्तन ऊतक और अंतर्निहित स्तन कैंसर दोनों मैमोग्राम पर सफेद दिखाई देते हैं, जिसका अर्थ है कि घने ऊतक कैंसर की उपस्थिति को छिपा सकता है और इसे याद करने का जोखिम बढ़ा सकता है। वास्तव में, आधी महिलाओं के पास घने स्तन होते हैं, और घने स्तनों में आधे स्तन कैंसर को याद किया जाता है।

इन तथ्यों के अनुरूप शोध है कि जिन महिलाओं के पास अत्यधिक घने स्तन होते हैं, उनमें स्तन कैंसर होने का जोखिम 4-6 गुना अधिक होता है जितना कि जिन महिलाओं के पास फैटी स्तन होते हैं, और जोखिम मॉडल जो स्तन घनत्व को शामिल करते हैं स्तन कैंसर की भविष्यवाणी करते हैं जो उन लोगों की तुलना में बेहतर है जो नहीं करते हैं।

स्तन घनत्व का विश्लेषण करने के लिए कौन सी मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियां हैं?

उच्च स्तर पर, स्तन घनत्व की गणना करने वाले अल्गोरिदम बनाने के लिए तीन डेटा मॉडलिंग रणनीतियां हैं: सांख्यिकीय सीखना, मशीन लर्निंग और गहरा सीखना, जिसमें प्रत्येक अगले दृष्टिकोण के लिए बढ़ते हुए बड़े लेबल वाले प्रशिक्षण डेटा सेट की आवश्यकता होती है। सांख्यिकीय सीखने और मशीन लर्निंग अल्गोरिदम दोनों को छवि विशेषताओं को विकसित करने की आवश्यकता होती है जो स्तन घनत्व की भविष्यवाणी करने के लिए इनपुट के रूप में उपयोग की जाती हैं। गहरा सीखना छवि विशेषताओं को विकसित करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा से स्वयं उन विशेषताओं की खोज करता है।

कैसे एआई रेडियोलॉजिस्ट के लिए बर्नआउट को कम करने में मदद कर सकता है?

बर्नआउट को विश्व स्वास्थ्य संगठन द्वारा एक ‘व्यावसायिक घटना’ के रूप में मान्यता प्राप्त है, जो थकान, अलगाव, निराशा और कम पेशेवर जुड़ाव की भावनाओं से चिह्नित है।

ब्यूरोक्रेटिक कार्य जैसे कि चार्टिंग, रिपोर्टिंग, प्रशासनिक कागजी कार्य और अनिवार्य प्रमाणन जिम्मेदारियां अधिकांश रेडियोलॉजिस्टों के लिए बर्नआउट के प्रमुख रिपोर्ट किए गए कारण हैं।

एआई स्वचालन डिजिटलीकरण के साथ एकीकृत हो सकता है और बेहतर रिपोर्टिंग और कार्यप्रवाह दक्षता प्रदान कर सकता है, साथ ही बेहतर छवि गुणवत्ता और प्रक्रिया प्रबंधन में सुधार कर सकता है, जो रेडियोलॉजिस्टों को तेड़ियस और पुनरावृत्ति रिपोर्टिंग और प्रशासनिक बोझ से मुक्त करता है जो बर्नआउट का कारण बनता है। ऐसे समाधान रेडियोलॉजिस्टों को व्याख्यात्मक कार्यों पर अधिक समय समर्पित करने और रोगी देखभाल पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं।

डेंसिटास इमेजिंग विभागों को कार्यप्रवाह दक्षता और राष्ट्रीय दिशानिर्देशों के अनुपालन में भी मदद करता है। क्या आप हमें बता सकते हैं कि डेंसिटास यह कैसे संभव बनाता है?

संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग 40 राज्यों ने स्तन घनत्व अधिसूचना विधायी कानून पारित किया है जो महिलाओं को उनकी स्तन घनत्व के बारे में सूचित करने के लिए कहता है। यह देश भर में 85% से अधिक स्क्रीन योग्य आबादी को कवर करता है। स्तन घनत्व को अमेरिकन कॉलेज ऑफ रेडियोलॉजी बीआई-रेड्स घनत्व स्केल के अनुसार दृश्य रूप से रिपोर्ट किया जाता है, जो अविश्वसनीय और पुनरुत्पादित नहीं है, समय लेने वाला है, एक अतिरिक्त रिपोर्टिंग चरण है, और कैंसर का पता लगाने के प्राथमिक कार्य से विचलित है।

एफडीए मैमोग्राफी गुणवत्ता मानक अधिनियम (एमक्यूएसए) के EQUIP कार्यक्रम का एक प्रमुख पहलू यह है कि प्रमुख व्याख्यात्मक चिकित्सक को गुणवत्ता नियंत्रण (सही कार्रवाई सहित) और रोगी स्थिति के रिकॉर्ड के रखरखाव और अद्यतन के लिए जिम्मेदार होना चाहिए, और अस्वीकार्य नैदानिक छवि गुणवत्ता की स्थिति में सुधारात्मक कार्रवाई। इसके अलावा, एमक्यूएसए EQUIP कार्यक्रम के लिए एक गुणवत्ता आश्वासन कार्यक्रम की स्थापना और संबंधित रिकॉर्ड के रखरखाव की आवश्यकता होती है। एमक्यूएसए EQUIP मानक निर्धारित करता है लेकिन इसकी आवश्यकताओं में विस्तृत नहीं है। नैदानिक छवि गुणवत्ता का मूल्यांकन विषयगत रूप से किया जाता है और मानकीकृत नहीं है। एलआईपी और लीड क्यूसी प्रौद्योगिकीविद् की जिम्मेदारियों पर केंद्रित गुणवत्ता प्रणाली का प्रशासन आमतौर पर डिजिटल नहीं है, बहुत समय लेने वाला है और प्रतिपूर्ति नहीं है। फिर भी, मैमोग्राफी सुविधा प्रमाणीकरण इस बात पर निर्भर करता है कि सुविधा एक ऐसी प्रणाली के प्रभावी कार्यान्वयन को प्रदर्शित कर सकती है या नहीं।

densitasai™ प्लेटफ़ॉर्म बिंदु-देखभाल और क्लिनिक और स्वास्थ्य प्रणाली स्तर पर एक उन्नत वेब-आधारित विश्लेषण इंटरफ़ेस के माध्यम से स्तन घनत्व, नैदानिक छवि गुणवत्ता और स्तन कैंसर जोखिम मूल्यांकन के लिए एआई स्वचालन प्रदान करता है।

न्यूअंस, इकोनोपेडिया, थ्री पाम सॉफ्टवेयर, और प्रमुख पीएस विक्रेताओं जैसे उद्योग के नेताओं के साथ एकीकरण यह सुनिश्चित करता है कि स्तन घनत्व, छवि गुणवत्ता और जोखिम स्कोर रेडियोलॉजिस्टों के रिपोर्टिंग और कार्यप्रवाह में पहले से स्थापित प्रणालियों में स्वचालित रूप से एम्बेडेड हों, जो प्रतिलेखन त्रुटियों को समाप्त करता है, रिपोर्टिंग गति में सुधार करता है, और अध्ययन की समीक्षा के लिए प्राथमिकता देता है।

उन्नत वेब-आधारित एम्बेडेड विश्लेषण प्रणाली स्वचालित रिपोर्टिंग और ऑडिटिंग, डिजिटल कार्यप्रवाह, स्वास्थ्य प्रणाली व्यापी गुणवत्ता नियंत्रण और प्रदर्शन और संसाधन उपयोगिता के बेंचमार्किंग, और प्रशासनिक कार्यों के स्वचालन प्रदान करती है।

क्या आप डेंसिटास की रेड-एड इंटरनेशनल के साथ साझेदारी के बारे में चर्चा कर सकते हैं और यह कैसे कम सेवा वाले क्षेत्रों में मदद करता है?

साझेदारी का उद्देश्य कम संसाधन वाले संस्थानों को शिक्षा, नैदानिक समर्थन और हाथों-हाथ प्रशिक्षण प्रदान करना है ताकि वे टिकाऊ मैमोग्राफी प्रथाओं को अपना सकें जो व्यावहारिक एआई संचालित अनुप्रयोगों का लाभ उठाते हैं। भाग लेने वाले संस्थानों के लिए स्तन इमेजिंग विभागों के लिए, कार्यक्रम को रोगी प्रबंधन निर्णय लेने की गुणवत्ता में सुधार करने और प्रारंभिक रोग का पता लगाने में मदद करने की उम्मीद है।

केन्या एक ऐसा देश है जिसमें लगभग 5 मिलियन महिलाएं स्क्रीनिंग मैमोग्राफी के लिए पात्र हैं, लेकिन पूरे देश में केवल 3 फेलोशिप-प्रशिक्षित स्तन इमेजर हैं। तंजानिया एक ऐसा देश है जिसमें 58 मिलियन लोग हैं, लेकिन केवल 450 तकनीशियन हैं। ये केवल दो उदाहरण हैं जो दुनिया भर में कई कम सेवा वाले देशों का प्रतिनिधित्व करते हैं। इतनी सारी महिलाओं की स्क्रीनिंग करना जो केवल कुछ विशेषज्ञ-प्रशिक्षित स्तन रेडियोलॉजिस्ट और रेडियोलॉजिकल तकनीशियनों के साथ असंभव है।

ब्रेस्ट कैंसर स्क्रीनिंग जैसे बड़े पैमाने पर जनसंख्या-व्यापी स्क्रीनिंग कार्यक्रम उच्च रोगी वॉल्यूम द्वारा विशेषता होते हैं जो कार्यप्रवाह में दक्षता की आवश्यकता को बढ़ाते हैं, प्रक्रियाओं और देखभाल के मानकीकरण, पुनरावृत्ति रिपोर्टिंग और प्रशासनिक कार्यों के अनुकूलन, रोगी और प्रक्रिया प्रबंधन के लिए लागत प्रभावी प्रबंधन, और राष्ट्रीय प्रमाणन मानकों के अनुपालन की आवश्यकता होती है।

डेंसिटास के कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान इन चुनौतियों का समाधान करते हैं जो स्तन घनत्व, स्तन कैंसर जोखिम और नैदानिक छवि गुणवत्ता के स्वचालित मूल्यांकन के साथ हैं।

अंततः, लक्ष्य बेहतर स्तन कैंसर स्क्रीनिंग के माध्यम से जीवन बचाने के लिए早 पता लगाने और बेहतर उपचार में सुधार करना है।

डेंसिटास ने कोविड-19 महामारी के दौरान रेडियोलॉजी कर्मियों की मदद करने के लिए एक कार्यक्रम भी शुरू किया है। क्या आप बता सकते हैं कि यह कार्यक्रम क्या प्रदान करता है?

इन असाधारण समयों में, देखभाल का प्राथमिक फोकस आवश्यक रूप से गंभीर रूप से बीमार रोगियों को दिया जाता है।

कोविड-19 का एक दुर्भाग्यपूर्ण परिणाम यह है कि स्तन कैंसर स्क्रीनिंग को बड़े पैमाने पर रखा गया है।

हालांकि, सबसे अधिक प्रभावित क्षेत्रों में हम मैमोग्राफी सुविधाओं को नैदानिक और उसके बाद स्क्रीनिंग मैमोग्राफी परीक्षा बुकिंग के साथ फिर से शुरू होने की योजना बना रहे हैं। जैसे ही ऐसा होता है, आगामी हफ्तों और महीनों में (पुनः अनुसूचित और शुद्ध नए) स्तन स्क्रीनिंग के लिए प्रतीक्षा करने वाले मरीजों की संख्या मैमोग्राफी सुविधाओं और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए एक बड़ी चुनौती पेश करेगी, जिसमें रेडियोलॉजी कर्मियों को पतला किया जाएगा।

यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण होगा कि नैदानिक छवि गुणवत्ता उच्चतम मानक पर बनी रहे, इसके बावजूद कि इमेजिंग थ्रूपुट पर दबाव है। नैदानिक छवि गुणवत्ता मूल्यांकन का एआई स्वचालन, एक व्यापक विश्लेषण और रिपोर्टिंग प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत, एमक्यूएसए निरीक्षण तैयारी को बढ़ावा देगा और रोगी देखभाल के लिए महत्वपूर्ण संसाधनों को मुक्त करेगा। स्तन घनत्व और स्तन कैंसर जोखिम स्कोरिंग और रिपोर्टिंग का एआई स्वचालन कार्यप्रवाह दक्षता में वृद्धि करेगा और अनुकूलित अनुवर्ती स्क्रीनिंग प्रोटोकॉल का समर्थन करेगा।

हम मदद करना चाहते हैं। एक सीमित समय के लिए, हम योग्य स्वास्थ्य प्रणालियों, अस्पतालों और इमेजिंग केंद्रों को अपने densitasai™ प्लेटफ़ॉर्म की पेशकश कर रहे हैं जो जोखिम मुक्त, शुल्क मुक्त परीक्षण के रूप में है।

densitasai™ प्लेटफ़ॉर्म (1) एआई स्वचालन कार्यों के साथ आगामी पिछड़ेपन से लड़ने में मदद करेगा, (2) कार्यप्रवाह दक्षता प्रदान करेगा जो उबाऊ, (3) समय लेने वाले और पुनरावृत्ति कार्यों के बोझ को कम करेगा, और कर्मचारी थकान को कम करने में मदद करेगा, (4) एफडीए मैमोग्राफी गुणवत्ता मानक अधिनियम निरीक्षणों के प्रशासनिक और संसाधनों की मांग को कम करेगा, और (5) नैदानिक देखभाल में सामाजिक दूरी के सिद्धांतों को डिजिटलize करके एक निरंतर आधार पर अधिकतम करेगा।

densitasai™ प्लेटफ़ॉर्म दूरस्थ रूप से तैनात किया जा सकता है।

डेंसिटास 20 साइटों को शामिल करेगा। पंजीकरण और योग्यता की समय सीमा 30 जून, 2020 है या जब तक हम पूरी तरह से सब्सक्राइब नहीं हो जाते हैं, जो भी पहले हो।

क्लिक करें यह जानने के लिए कि एआई आपके मैमोग्राफी अभ्यास में बर्नआउट को कैसे कम कर सकता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। यहां स्तन स्वास्थ्य पर बहुत महत्वपूर्ण जानकारी है। जो कोई भी अधिक जानना चाहता है उसे डेंसिटास पर जाना चाहिए।