Jonas Muff, מייסד ומנכ"ל Vara - סדרת ראיונות

Jonas Muff הוא המייסד והמנכ"ל של VARA פלטפורמה לבדיקת סרטן השד. Vara, שנוסדה בגרמניה, פועלת במספר מדינות באירופה. לאחרונה הם הכריזו על שתי שותפויות גדולות השנה ביוון ובמקסיקו, מה שיהפוך את הטכנולוגיה שלה לזמינה ליותר מ-30 מיליון נשים.

מה משך אותך בתחילה לתחום הבינה המלאכותית?

כבן של רופא, תמיד האמנתי שהכוח והפוטנציאל של שירותי הבריאות טמונים במניעה ולא רק בריפוי; שמירה על בריאות אנשים בריאים, במקום רק לטפל בחולים. לבינה מלאכותית יש את המפתח לא רק לפתיחת שינוי הפרדיגמה הזה, אלא גם בסיוע למערכות הבריאות המודרניות לבצע קפיצות קוונטיות הן באבחון והן בטיפול במחלות. לאבחון המופעל על ידי בינה מלאכותית יש פוטנציאל להיות זול יותר ותלוי פחות במשאבים של ידע מומחים, שקיים בהם מחסור עולמי. בדרך זו ניתן להשתמש ב-AI כדי לספק רפואה באיכות גבוהה במדינות פחות מפותחות כדי להפוך את הגישה לשירותי בריאות טובים להוגנת וגלובלית יותר.

האם תוכל לדון בסיפור הבראשית מאחורי וארה?

Vara נולד מתוך Merantix, סטודיו ליזמות בברלין שמטרתו לנצל את הפוטנציאל של AI באמצעות גישה שיתופית. Merantix מפגישה אנשים מרקעים שונים, כולם עם חשיבה יזמית, כדי להתמודד עם בעיות בעולם האמיתי בדרכים חדשניות. הרכבנו צוות של מומחי למידת מכונה, מפתחי תוכנה, מעצבי מוצר ורדיולוגים, ויצאנו לדמיין מחדש את זרימת העבודה של בדיקת סרטן השד מלמטה למעלה.

בעת קריאת ממוגרפיה, רדיולוג סקר מחפש למעשה מחט בערימת שחת. בעוד שהרוב המכריע של בדיקות הממוגרפיה ייחשבו "נורמליות" - כלומר, הן לא יכילו סימנים לסרטן השד - מיעוט קטן, אך משמעותי לחלוטין, יהיה חשוד וידרוש ניתוח נוסף.

זה מפעיל לחץ עצום על הרדיולוג לוודא שאף מחטים לא מוחמצות, אבל הם גם נדרשים להשקיע 98% (או יותר) מחיי העבודה היומיומיים שלהם בדיווח על ממוגרפיות תקינות. זה שילוב שיכול להוביל לטעויות וכזה שבו האמנו, מהיום הראשון, שבינה מלאכותית יכולה לעזור לפתור הן על ידי פיצוי על טעויות אנוש והן הסרת הנטל הניהולי. בדרך זו, רדיולוגים יכולים להקדיש עוד יותר תשומת לב לאיתור החריגות.

מתוך מחשבה על כך, שיתפנו פעולה עם כמה מהרדיולוגים המובילים בגרמניה כדי לבנות פלטפורמה שתתקן את זרימת העבודה הקלינית ומשפרת אותה באמצעות שימוש בכלים מתקדמים של AI, אוטומציה וניהול נתונים. במקום לנסות להחליף רדיולוגים, פלטפורמת Vara שואפת להטעין אותם כדי להפוך את התהליכים ליעילים יותר, שקופים יותר ואפקטיביים יותר.

באמצעות עבודתנו, הבנו גם שלמרות שבדיקת סרטן השד היא דבר מובן מאליו ברוב מדינות אירופה, כולל מדינת הולדתנו גרמניה - שיש לה מורשת גאה של פתיחת תוכנית סקר מבוססת אוכלוסיה עוד בשנת 2002 - רוב המדינות בעולם עושות זאת. לא להציע לנשים הקרנה. אנו מאמינים שלכל אישה יש את הזכות להקרנה ולכן הפלטפורמה שלנו תוכננה לעבוד בכל מקום בעולם. המשימה שלנו היא להפוך את בדיקת סרטן השד מונעת נתונים נגישה יותר לכולם.

בכמה ערכות אימון נעשה שימוש לאימון הנתונים, והאם ערכות אלו כוללות מגוון רחב של סוגי עור?

המודלים שלנו פותחו על בסיס יותר מ-7 מיליון ממוגרפיות באמצעות נתונים מאירופה, בעיקר גרמניה.

בדיקות ממוגרפיה דומות מאוד בין אוכלוסיות ואתניות שונות. מה שמשתנה בין אוכלוסיות גלובליות הוא צפיפות השד (כמות רקמת השומן בשד), תת-סוגי סרטן פתולוגיים, כמו גם סוגי נגעים וגדלים של נגעים.

בעת הערכת Vara, לא רק שקלנו את הביצועים הממוצעים, אלא הסתכלנו על הביצועים בכל תת-קבוצה, כלומר שדיים שומניים לעומת שדיים צפופים, או נגעים קטנים לעומת גדולים. התוצאות שלנו מראות שאנחנו יכולים לשפר את המדדים של רדיולוגים בכל תת הקבוצות הרלוונטיות.

המשמעות היא שגם אם נשים מאוכלוסיות אחרות נוטות להיות עם חזה צפוף יותר, למשל, וארה עדיין תשפר את רמת הטיפול שלהן. ביצענו הערכה מקומית כדי להבין את ביצועי הבינה המלאכותית במקסיקו כדי להבטיח שאנחנו אכן משפרים את רמת הטיפול. ואנו נמשיך לעקוב אחר הביצועים הפוטנציאליים של Vara בזמן אמת ולהישאר בדיאלוג מתמיד עם שותפי המיון שלנו. המטרה שלנו היא לשפר את רמת הטיפול במקסיקו על ידי אספקת זרימת עבודה סטנדרטית ומסננת המופעלת על ידי AI.

מערכת Vara משתמשת ב-3 סוגים של סיווגים לכל ממוגרפיה, האם תוכל לדון במה אלה וכיצד הם מסייעים במניעת תוצאות חיוביות כוזבות?

מסלול ההפניה להחלטה הוא תהליך מיון שפותח על ידי Vara, שבו האלגוריתם משמיע הצהרה רק למקרים כאשר הוא מבצע בביטחון תחזיות מדויקות - תוך השארת מקרים אחרים למומחיות אנושית.

המטרה של מסלול ההפניה להחלטה היא לתמוך ברדיולוג עם בינה מלאכותית כדי לשפר הן את הרגישות והן את הספציפיות, כלומר להפחית שלילי כוזב וחיובי כוזב. יחד עם זאת, AI אינו מושלם ואינו יכול לבצע תחזיות נכונות ב-100% לכל המקרים. לכן, המטרה של הפניה להחלטה היא לשלב את המומחיות האנושית של רדיולוגים עם היכולות הטכניות של AI כיום במטרה לשפר את שניהם.

שלושת סוגי הסיווג הם אם כן:

1. טריאגינג רגיל: האלגוריתם בוחר תת-קבוצה של מקרים שנראה לו נורמליים בביטחון גבוה ומתייג אוטומטית את המקרים הללו עבור הרדיולוג. המטרה של טריאגינג רגיל היא לתייג כמה שיותר מקרים נורמליים שליליים, עם סיווג שגוי מינימלי.
2. רשת בטחון: במקרים שבהם ה-AI בטוח מאוד שהתמונות חשודות, הוא מציע רשת ביטחון: אם הרדיולוג יסווג אחד מאותם מקרים כשלילי, רשת הביטחון מפעילה ומפנה את הרדיולוג לאזור ספציפי בתמונה החשוד ל-AI. לאחר מכן, הרדיולוג יכול לשקול מחדש את ההחלטה, ועלול לחטוף סרטן שאחרת היה מחמיץ.
3. מקרים לא מסווגים: חשוב לציין, ה-AI אינו מפרסם הצהרה לכל המקרים. ישנם מקרים שאינם מסווגים כתקינים (המקרים הכי פחות חשודים), וגם לא מופעלת רשת הביטחון (המקרים החשודים ביותר). במקרים אלה, ה-AI אינו בטוח מספיק ומומחיות ההחלטה צריכה להגיע מהרדיולוג.

תכונה מהותית של הפניה להחלטה היא יכולת התצורה שלה. אנו יכולים להגדיר את ה-AI כך ש-50% הנמוכים ביותר מהמקרים יסומנו כרגיל, או שנוכל להגדיר אותו כך שה-70% הנמוכים ביותר יתויגו כרגיל. באופן דומה, ניתן להפעיל את רשת הביטחון עבור 1% מהמקרים החשודים ביותר, או לחילופין עבור 2% מהמקרים החשודים ביותר.

בני אדם, כולל רדיולוגים, חווים לעתים קרובות הטיה קוגניטיבית, כיצד אפליקציית הבינה המלאכותית עוזרת לפתור בעיה זו?

הבינה המלאכותית שלנו למדה מנתונים מאחת ממערכות ההקרנה הטובות בעולם בגרמניה. בנוסף, במהלך האימון ל-AI יש למעשה גישה לנתונים שאין לרדיולוגים בפרקטיקה הקלינית. כלומר, תוצאות הביופסיה או המעקב של כל מקרה לשנתיים. באמצעות מערכי נתונים רחבים ומייצגים אנו מונעים הטיות בנתוני ההדרכה.

לאחר מכן פיתחנו את רשת הבטיחות כדי להפחית כל הטיה אפשרית באינטראקציה בין בני אדם ובינה מלאכותית. רשת הבטיחות אינה מציגה אזורים חשודים לרדיולוג מראש. במקום זאת, הרדיולוג מדווח על ממצאיו עם הצופה בווארה, ובמקרה שה-AI לא מסכים עם הערכת הרדיולוג, וארה מראה את התחזית המקומית. זה נותן לרדיולוג את האפשרות לעיין בדוח הראשוני שלו ולהתאים אותו. בדרך זו, רשת הבטיחות מסייעת בהפחתת סוגי סרטן שהוחמצו.

בניגוד לבני אדם, הדגם אינו מתעייף, והוא מספק ללא הרף ביצועים משופרים, ללא תלות בשעה ביום. AI יכול אפוא להמחיש את התוצאות של רדיולוגים.

האם תוכל לדון באתגרים של גילוי סרטן השד בכל הנוגע למקרי קצה אפשריים כגון שתלים?

הדוגמניות שלנו הוכשרו על בסיס נתונים מגוונים בעולם האמיתי של כל הנשים שמשתתפות בהקרנה, כולל נשים עם שתלים. לא מצאנו שמקרים אלה מהווים אתגר מיוחד עבור וארה. בנוסף, המודל שלנו אינו מציג הצהרות לגבי כל המקרים. אם זה לא בטוח לגבי מקרה ספציפי, זה דוחה את ההחלטה לרדיולוגים, גישה שאנו מכנים הפניית החלטה (ראה לעיל).

וארה מבצעת גם בדיקת ממוגרפיה לאחר בדיקת ממוגרפיה, בשלב זה של התהליך מה מחפשים ספציפית?

וארה מציג תחזיות לאחר שהרדיולוג גיבש דעה (ראה "רשת ביטחון" לעיל לפרטים נוספים). רדיולוגים מקבלים תובנה קריטית על ידי השוואת התפתחות הרקמה והנגעים לאורך זמן. כמו כן, מינוף מידע זמני ישפר עוד יותר את דיוק האבחון של מודלים של AI. לא רק שה-AI שלנו פועל בבחינה הנוכחית, אלא גם בודק בדיקות קודמות לאיתור סימני סרטן - עם הבטחה לשיפור נוסף בביצועי הסקר.

האם יש משהו נוסף שתרצה לחלוק על Vara?

גישת הפניית ההחלטות של פלטפורמת Vara AI נמצאת כעת בשימוש ב-30% מכלל יחידות המיון בגרמניה. כחלק מהמשימה הגלובלית שלנו, השקנו לאחרונה יחידות מיון ב MEXICO ו יון, בשיתוף עם ספקי שירותי בריאות בשטח באותם אזורים. עם שותפים כאלה, אנו מראים כיצד אנו יכולים למנף את תשתית שירותי הבריאות הקיימת כדי לאפשר להם לקפוץ במערך הנוכחי שלהם לשירות מיון מתקדם וסטנדרטי.

הצוות שלנו הוכפל ל-30 ומינו מומחים גלובליים ברדיולוגיה, כגון פרופסור קטיה פינקר-דומניג, שהפך ליועץ הרפואי הראשי שלנו, כמו גם סטפן דרייר כמנהל הכנסות ראשי. יש לנו גם שיתופי פעולה עם מוסדות אקדמיים ידועים בארה"ב ובאירופה, כגון Memorial Sloan Kettering Cancer Center, University of Cambridge, קרולינסקה ו מרשם הסרטן של נורבגיה.

ביצועי הבינה המלאכותית של Vara מראים הבטחה עצומה במונחים של שחזור והכללה. מחקר רטרוספקטיבי גדול נמצא כעת בעיתונות ב-Lancet Digital Health הידוע בעולם, כמו גם פרסום חשוב נוסף של ביקורת עמיתים על מניעת סרטן מרווחים בכתב העת European Journal of Radiology.

גם אנחנו רק התחלנו המחקר הפרוספקטיבי הראשון של גרמניה כדי להראות את ההשפעה של וארה בשגרה הקלינית. כל ההישגים הללו מסייעים לנו להשיג את המשימה העיקרית שלנו להנגיש את בדיקת סרטן השד מונעת נתונים לכולם.

תודה על הראיון הנהדר, קוראים שרוצים ללמוד עוד צריכים לבקר מקל.