Joseph Mossel, Co-Fondatore e Amministratore Delegato di Ibex Medical Analytics – Serie di Interviste

Joseph Mossel è l’Amministratore Delegato di Ibex Medical Analytics. La sua carriera nel settore tecnologico copre più di 20 anni, iniziata con lo sviluppo software e la gestione dei prodotti, seguita da posizioni di leadership in startup, grandi corporation multinazionali e organizzazioni no-profit. Joseph ha guidato prodotti dalla fase di concezione alla maturità come aziende da milioni di dollari. Ha un master in scienze informatiche presso l’Università di Tel Aviv e un master in scienze ambientali presso la VU Amsterdam.

Sviluppato da patologi per patologi, Ibex è una piattaforma clinica di grado, multi-tessuto che aiuta i patologi a rilevare e classificare il cancro al seno, alla prostata e allo stomaco, oltre a più di cento altre caratteristiche clinicamente rilevanti.

Integrata in modo nativo con soluzioni di software di patologia digitale di terze parti, piattaforme di scansione e sistemi di informazione di laboratorio, i flussi di lavoro abilitati all’IA di Ibex forniscono informazioni di alta qualità automatizzate che migliorano la sicurezza dei pazienti, aumentano la fiducia dei medici e aumentano la produttività.

Cosa ti ha ispirato a co-fondare Ibex Medical Analytics (Ibex) e quale problema cercavi di risolvere?

Il cancro, purtroppo, tocca tutti – sia che siano stati personalmente colpiti, siano stati un caregiver per qualcuno con cancro o conoscano qualcuno che è stato colpito. Ho parenti e amici che sono stati colpiti dal cancro e, tragicamente, uno dei nostri dipendenti è morto di cancro.

Mentre l’incidenza del cancro continua a salire in tutto il mondo, c’è una crescente domanda di diagnostica del cancro che è aggravata da una carenza globale di patologi, il cui lavoro sta diventando più complesso con l’avanzare della terapia e la richiesta di diagnostica più complessa.

La nostra piattaforma aiuta a superare queste sfide fornendo ai patologi strumenti di IA che migliorano l’accuratezza e ottimizzano i flussi di lavoro per garantire che ogni paziente riceva una diagnosi precisa e tempestiva, che è fondamentale per guidare le decisioni di trattamento e migliorare gli esiti dei pazienti.

Siamo orgogliosi del lavoro che facciamo per i nostri clienti, molti dei quali si affidano quotidianamente alla nostra tecnologia per fornire diagnosi migliori. La loro fiducia nelle nostre soluzioni sottolinea l’impatto reale che stiamo avendo, trasformando il campo della patologia e migliorando gli esiti dei pazienti.

Puoi condividere un po’ del tuo background e di come ti ha portato a lavorare nella patologia guidata dall’IA?

Se guardo indietro alla mia carriera, ci sono state due forze trainanti: la ricerca di un senso di scopo e la preferenza per l’interdisciplinarietà rispetto alla specializzazione profonda. Sono fortunato a dirigere un’azienda che mi dà un profondo senso di scopo e mi consente di lavorare con un team incredibilmente talentuoso proveniente da background e discipline diverse.

Il mio background accademico originale era in scienze informatiche, specializzandomi in neuroscienze computazionali. Ho poi lavorato come ingegnere di algoritmi e sono passato alla gestione dei prodotti. Dopo un periodo in una grande corporation, ho deciso che non faceva per me. Ho ottenuto un diploma in scienze ambientali e ho gestito un’organizzazione no-profit ambientale per diversi anni. La sostenibilità rimane una mia passione e viene considerata la grande sfida del nostro tempo.

Circa dieci anni fa, ho incontrato il mio co-fondatore, Chaim Linhart, che era altrettanto determinato a fare una differenza significativa e condivideva la mia passione per la tecnologia. Chaim, a differenza di me, è uno specialista. Ha un dottorato in scienze informatiche e più di 25 anni di esperienza nello sviluppo di algoritmi, IA e apprendimento automatico (ML). Nei primi giorni di Ibex, Chaim era impegnato a vincere competizioni di Kaggle (ML).

Quando abbiamo appreso che la patologia stava essere (lentamente) digitalizzata, abbiamo parlato dell’impatto che una trasformazione digitale in patologia avrebbe potuto avere nel migliorare la diagnostica del cancro. Centinaia di aziende stavano già sviluppando l’IA in radiologia e ci siamo chiesti perché non fare lo stesso in patologia? Sembra un adattamento naturale per portare la nostra competenza tecnologica in questo campo, collaborando strettamente con i patologi in ogni fase.

Quali sono stati alcuni dei più grandi sfidi che hai affrontato nei primi giorni di Ibex e come li hai superati?

L’idea – che non eravamo i primi a concepire – di applicare l’IA alla patologia era la parte facile. L’esecuzione è difficile. Le tre principali sfide che abbiamo incontrato nei primi giorni di Ibex sono state l’accesso ai dati, l’accesso al capitale e l’accesso alla conoscenza specifica del settore.

Abbiamo risolto la sfida dei dati attraverso la partnership con Maccabi Health Services di Israele. A quel punto, eravamo due imprenditori alle prime armi senza conoscenze mediche che avevano deciso di aprire una startup medica in un dominio molto complesso. Tuttavia, Varda Shalev, che dirigeva l’innovazione di Maccabi all’epoca, ha creduto nella nostra visione e abbiamo firmato un accordo di partnership e condivisione dei dati con Maccabi. A questo punto, la dottoressa Judith Sandbank, il capo patologo di Ibex, è entrata a far parte del nostro team come nostro Ufficio Medico Capo (CMO), una posizione che ancora ricopre. Con un partner strategico e un CMO, eravamo ora ben posizionati per raccogliere un round di finanziamenti, che abbiamo raccolto da Kamet Ventures, uno studio di venture francese che faceva parte di AXA Insurance.

Eravamo ora pronti a fare storia. Abbiamo assunto due ingegneri e sviluppato il nostro primo algoritmo per la rilevazione del cancro alla prostata. Una volta che fummo soddisfatti delle prestazioni, lo abbiamo implementato nel laboratorio di patologia di Maccabi come seconda lettura, esaminando tutti i casi dopo una prima lettura del patologo. Per nostra sorpresa, nel giro di pochi giorni, il sistema ha sollevato un allarme per un caso di cancro che era stato mancato dal patologo. Per quanto ne sappiamo, questo è stato il primo caso in cui la diagnosi iniziale di cancro è stata fatta da un algoritmo, nel 2018.

Congratulazioni per aver ottenuto l’autorizzazione FDA 510(k) per Ibex Prostate Detect! Cosa significa questo per Ibex e il più ampio settore della diagnostica guidata dall’IA?

Grazie! Questa autorizzazione segna un importante traguardo nel percorso di Ibex e dimostra il nostro impegno nello sviluppo di soluzioni clinicamente validate che aiutano a migliorare gli esiti dei pazienti. Conferma il nostro impegno per la sicurezza e l’efficacia delle nostre soluzioni e rafforza la nostra capacità di fornire innovazioni all’avanguardia ai patologi, beneficiando in ultima analisi i pazienti che servono.

Ci aspettiamo che questo importante traguardo abbatterà le barriere e accelererà l’adozione dell’IA e della digitalizzazione in patologia. Speriamo che questo risultato rafforzerà la fiducia dell’industria nel fatto che la tecnologia è facile da implementare e pronta per un uso su larga scala. A lungo termine, l’autorizzazione FDA è un passo importante verso il raggiungimento del rimborso per l’IA in patologia e la promozione di un’adozione diffusa.

Il processo di convalida FDA ha messo in luce un tasso del 13% di cancri mancati nelle diagnosi iniziali di benignità. Cosa ci dice questo sul potenziale dell’IA per migliorare l’accuratezza diagnostica?

Negli studi di precisione e convalida clinica condotti in più laboratori negli Stati Uniti e in Europa come parte dell’autorizzazione FDA, il sistema ha identificato un tasso del 13% di cancri mancati in un gruppo di pazienti consecutivi inizialmente diagnosticati come benigni. Questa statistica rafforza l’accuratezza e l’impatto dei prodotti di Ibex e valida anche il fatto che la piattaforma di IA di Ibex possa essere integrata in modo sicuro nei flussi di lavoro clinici, migliorando la precisione diagnostica e migliorando in ultima analisi la cura dei pazienti. Fornendo un ulteriore livello di analisi, la nostra tecnologia aiuta a ridurre gli errori, a consentire una migliore presa di decisioni cliniche e a promuovere la sicurezza dei pazienti.

Com’è possibile descrivere il funzionamento di Ibex Prostate Detect e cosa lo rende unico rispetto ad altre soluzioni di diagnostica guidata dall’IA?

Ibex Prostate Detect è un dispositivo diagnostico medico in vitro che utilizza l’IA per generare mappe di calore che identificano cancri prostatici mancati. Agendo come una rete di sicurezza, Ibex Prostate Detect aiuta i patologi a garantire che i pazienti ricevano una diagnosi precisa. Sfrutta algoritmi di IA per migliorare l’accuratezza della diagnosi del cancro alla prostata.

Il dispositivo è progettato per identificare tumori che potrebbero essere stati mancati dal patologo. Se si identifica tessuto sospetto per il cancro alla prostata, il sistema genera un allarme e include una mappa di calore, indirizzando il patologo alle aree che potrebbero contenere cancro. Ibex Prostate Detect è l’unica soluzione autorizzata dalla FDA che fornisce mappe di calore basate sull’IA per tutte le aree con probabilità di cancro, offrendo una completa spiegabilità al patologo che esamina.

Puoi spiegare come la funzione della mappa di calore aiuta i patologi a identificare tessuto canceroso?

Ibex Prostate Detect è progettato per identificare casi inizialmente diagnosticati come benigni per un’ulteriore revisione da parte di un patologo. Se rileva una morfologia tissutale sospetta per adenocarcinoma prostatico (AdC), proliferazione acinara atipica (ASAP) e altri sottotipi di cancro rari, fornisce allarmi che includono una mappa di calore delle aree del tessuto nelle immagini del vetrino che potrebbero contenere cancro, offrendo una completa spiegabilità al patologo che esamina.

In generale, la mappa di calore è precisa e può fornire al patologo aree di preoccupazione su cui concentrarsi e determinare la diagnosi corretta. Negli studi di precisione e convalida clinica condotti come parte dell’autorizzazione FDA, le mappe di calore di Ibex Prostate Detect hanno dimostrato un’estrema accuratezza del pixel e hanno determinato quanto segue:

• Quasi tutte le aree del cancro sono coperte dalla mappa di calore (sensibilità = 98,7%).
• Quasi tutto ciò che è stato evidenziato come alta probabilità di cancro nella mappa di calore è in realtà cancro (PPV = 99,6%).
• I casi di cancro mancati (falsi negativi) identificati dal sistema sono stati successivamente verificati da patologi esperti, confermando l’utilità clinica e i benefici del prodotto rispetto allo standard di cura attuale.

Com’è possibile descrivere il modello di IA che differenzia il tessuto benigno da quello maligno e come è stato addestrato?

L’algoritmo di apprendimento profondo si basa su reti neurali convoluzionali multistrato, operanti su più livelli di ingrandimento. L’IA è eccezionalmente robusta, dimostrando un’alta accuratezza in più laboratori e demografie di pazienti. Nota che, in linea con il nostro mantra di “by patologists, for patologists”, il modello è stato addestrato su oltre un milione di vetrini annotati con cura da patologi di fama mondiale in importanti centri medici. Questo approccio è costoso, ma crediamo che senza l’intuizione dei patologi sia molto difficile raggiungere il livello di prestazioni che ci proponiamo. Facendo ciò, dotiamo tutti i patologi di intuizioni esperte e garantiamo che ogni paziente, indipendentemente dalla sua ubicazione, riceva un livello di diagnosi paragonabile a quello degli specialisti di fama mondiale.

Oltre al cancro alla prostata, Ibex sta anche lavorando a soluzioni per il cancro al seno e allo stomaco. Cosa c’è in programma per l’azienda in termini di nuove capacità di diagnostica?

Ibex sta già avendo un grande impatto sulle soluzioni di diagnostica guidata dall’IA per il cancro al seno e allo stomaco. Come leader mondiale nella messa in produzione clinica, molti laboratori – tra cui quelli negli Stati Uniti – stanno già utilizzando i prodotti di Ibex per trasformare la loro pratica medica. I nostri prodotti sono stati provati a fornire un impatto clinico reale e i patologi si fidano dell’IA e attestano il valore che porta. Ora stiamo lavorando per rilasciare un nuovo tipo di tecnologia sul mercato, una tecnologia sviluppata e validata da Ibex in collaborazione con AstraZeneca (AZN ) e Daiichi Sankyo. L’algoritmo specifico che è il primo a essere rilasciato aiuta a quantificare l’espressione di HER2, aiutando i fornitori a determinare il corso del trattamento per il paziente.

Guardando avanti, continueremo ad espandere le nostre offerte per fornire ulteriori informazioni all’interno dei tipi di tessuto che già supportiamo. Stiamo anche cercando di fornire offerte all’interno di altre aree di tessuto e di continuare a migliorare i flussi di lavoro dei nostri clienti.

Com’è possibile descrivere l’evoluzione della patologia guidata dall’IA nei prossimi cinque o dieci anni?

Immagino che l’IA avrà un impatto profondo sulla pratica della patologia e sul modo in cui il cancro viene diagnosticato. Non vedo noi che sostituiamo i patologi, ma come con ogni nuovo sviluppo tecnologico, la pratica sarà trasformata. L’IA continuerà a essere strumentale nell’affrontare le crescenti sfide di lavoro force nel settore sanitario, in particolare la carenza globale di patologi e il loro carico di lavoro crescente trainato da casi di cancro in aumento. L’implementazione di un’IA responsabile aiuterà i patologi a gestire il loro lavoro in modo più efficace, migliorando l’efficienza diagnostica e riducendo i ritardi. Automatizzando le attività di routine, l’IA può ridurre i tassi di errore, migliorare la qualità della diagnosi e aumentare in ultima analisi la fiducia dei patologi nel loro lavoro. Sono fermamente convinto che l’IA, insieme a un essere umano nel loop, sia la migliore combinazione per trasformare la sanità.

Un’altra area con grande promessa è l’espansione oltre la pratica attuale della patologia nel regno degli algoritmi predittivi. Algoritmi che potenzialmente combinano più modalità per prevedere gli esiti o, in modo cruciale, l’efficacia del trattamento.

L’IA può anche migliorare l’equità sanitaria attraverso l’accesso democratizzato alla sanità. Indipendentemente dalla posizione, ogni paziente merita una diagnosi affidabile. Sarebbe fantastico se la tecnologia dell’IA potesse essere implementata come pratica standard in ogni laboratorio di patologia in tutto il mondo. Tuttavia, questo inizia con la collaborazione tra medici, industria e agenzie per accelerare il dispiegamento di questa tecnologia – credo che noi dobbiamo questo ai pazienti.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Ibex Medical Analytics.