Densitas Inc、CEO 兼創設者、モー・アブドレル – インタビュー シリーズ

モー・アブドレルはCEO/創設者です。 デンシタス株式会社. は、乳房密度、臨床画像品質、カスタマイズされたリスクに焦点を当てたテクノロジーを使用して、個人に合わせた乳房の健康のための機械学習ソリューションを提供するマンモグラフィー企業に焦点を当てた企業です。

Mo はダルハウジー大学の放射線診断学の准教授でもあり、コンサルティング生物統計学者として、生物医学/臨床研究における研究デザイン、統計分析、機械学習に 25 年の経験があります。

Densitas, Inc. を立ち上げるまでの経緯を教えていただけますか?

物心ついた頃から、私は世界中で十分なサービスを受けられていない人々の健康の改善に貢献したいと考えていました。 私は、自分の数学的傾向をうまく活用して、世界保健機関で働きたいと考えていました。 まあ、それは決してうまくいきませんでした。 その代わりに、私はトロント大学ダララナ公衆衛生大学院の大学院で生物統計学を学び、機械学習の論文を完成させてから、病院や健康研究機関で働きました。 私は生物統計学、疫学、生体医工学、画像診断に焦点を当てた健康/医療情報学など、さまざまな分野で大学院生を教え、指導してきました。 このおかげで、私は多様な科学分野が交わる最前列の席に座ることができ、人工知能をどのように使用して患者の転帰を改善するかについて広い視野を得ることができました。

デンシタス発売の決定に大きな影響を与えた人物は、カナダのハリファックスにあるノバスコシア乳がん検診プログラムの創設医長であったジュディ・ケインズ博士です。 ケインズ博士は、女性の乳房の健康におけるケアの質と患者の転帰を改善するための実践的で持続可能な解決策を達成することに揺るぎない焦点を当てた、臨床実践における真の著名人であり革新者でした。 彼女の絶対的な献身と卓越性への意欲は感動的でした。 彼女は、デジタル マンモグラフィーに関する私の初期の研究をサポートし、奨励してくれました。その XNUMX つが、マンモグラムに表示される乳房の密度を測定するアルゴリズムの開発につながりました。 このアルゴリズムが完成したとき、ケインズ博士が最初に言ったのは、それを臨床で使いたいということでした。 これが会社の立ち上げにつながるきっかけとなり、最終的には、低所得国でより良い乳房の健康を提供するためにRAD-AID Internationalとのパートナーシップを確立することで、世界の健康の改善に何らかの形で貢献したいという私の長年の願望に終止符を打つことになりました。そして世界の医療が十分に受けられていない地域。

乳房の密度が乳がんのリスクの要因であることは、多くの人にとって驚くべきことかもしれません。 これについてご意見をお聞かせいただけますか?

乳房の密度は、乳房組織の上皮および間質成分の量を指し、乳がんは最も一般的に上皮細胞に発生します。 したがって、乳房内の上皮組織が多いほど、上皮細胞にがんが発生する可能性が高くなります。

さらに、密度の高い乳房組織とその下にある乳がんは両方ともマンモグラフィーでは白く見えます。これは、密度の高い組織ががんの存在を隠し、がんを見逃すリスクが高まることを意味します。 実際、女性全体の半数が高濃度乳房を有しており、高濃度乳房の乳がんの半数が見逃されます。

これらの事実は、極度に乳房の密度が高い女性は、脂肪乳房の女性に比べて乳がんになるリスクが4～6倍高く、乳房密度を組み込んだリスクモデルは、そうでない女性よりも乳がんをよりよく予測するという研究結果と一致しています。

乳房の密度を分析する際に使用されるさまざまな機械学習テクノロジーには何がありますか?

高レベルでは、乳房密度を計算するアルゴリズムを構築するためのデータ モデリング戦略は基本的に XNUMX つあります。 これらには、統計学習、機械学習、深層学習が含まれ、それぞれの連続したアプローチでは、ますます大規模なラベル付きトレーニング データセットが必要になります。 統計学習アルゴリズムと機械学習アルゴリズムはどちらも、乳房密度を予測するための入力として開発される手作りの画像特徴を必要とします。 ディープラーニングでは、手動で画像特徴を開発する必要はなく、利用可能なトレーニング データによってこれらの特徴自体を検出します。

AI は放射線科医の燃え尽き症候群をどのように軽減できるでしょうか?

燃え尽き症候群は、疲労感、孤立感、冷笑的態度、および職業的関与の低下を特徴とする「職業現象」として世界保健機関によって認識されています。

カルテの作成、報告、事務処理、義務付けられた認定責任などの官僚的業務は、大多数の放射線科医にとって燃え尽き症候群の主な原因であると報告されています。

デジタル化と統合された AI 自動化により、レポート作成とワークフローの効率が向上するだけでなく、画像品質の向上とプロセス管理の向上が実現され、疲労困憊につながる退屈で反復的なレポート作成や管理上の負担から放射線科医が解放されます。 このようなソリューションにより、放射線科医は解釈業務により多くの時間を費やし、患者のケアに集中できるようになります。

Densitas は、画像部門のワークフローの効率化と国のガイドラインへの準拠も支援します。 Densitas がどのようにしてこれを実現しているのか教えていただけますか?

米国の40近くの州が、女性に自分の乳房密度を知らせる義務を課す乳房密度通知法を可決した。 これは、全国のスクリーン対象人口の 85% 以上をカバーします。 乳房の密度は、米国放射線学会の BI-RADS 密度スケールに従って視覚的に報告されますが、これは信頼性が低く、再現性がなく、時間がかかり、追加の報告手順が必要であり、がん検出という主要なタスクの邪魔になることがわかっています。

検査プログラム (EQUIP) を使用した品質の向上に関する FDA マンモグラフィー品質基準法 (MQSA) の重要な側面は、主任通訳医師が品質管理 (是正措置を含む) および患者の位置決め、および矯正に関する記録の適切な保守と更新を確実に行うことです。臨床画像の品質が不十分な場合のアクション。 さらに、MQSA EQUIP では、QA プログラムの確立と関連記録の保守が必要です。 MQSA EQUIP は標準を設定しますが、その要件は規範的ではありません。 臨床画像の品質は主観的に評価され、標準化されていません。 LIP および主任 QC 技術者の責任に重点を置いた品質システムの管理は、通常デジタル化されておらず、非常に時間がかかり、償還の対象外です。 しかし、マンモグラフィー施設の認定は、施設がそのようなシステムの効果的な導入を実証できるかどうかにかかっています。

デンシタスai™ プラットフォームは、高度な Web ベースの分析インターフェイスを通じて、診療所および医療システム レベルだけでなく、ポイント オブ ケアのマンモグラム レベルでも乳房密度、臨床画像品質、乳がんリスク評価の AI 自動化を実現します。

Nuance、ikonopedia、Three Palm Software、主要な PACS ベンダーなどの業界リーダーとの統合により、乳房密度、画質、リスク スコアが放射線科医のレポートとワークフローですでに確立されているシステムに自動的に組み込まれ、転記エラーが排除され、改善が保証されます。レポートのスピードとレビューのための研究の優先順位付け。

高度な Web ベースの組み込み分析システムは、自動化されたレポートと監査、デジタル化されたワークフロー、医療システム全体の QC とパフォーマンスとリソース使用率のベンチマーク、および管理タスクの自動化を提供します。

Densitas と RAD-AID International とのパートナーシップ、そしてそれがサービスの行き届いていない地域をどのように支援しているかについて話してくれませんか?

このパートナーシップの目的は、リソースの少ない医療機関に教育、臨床サポート、実践的なトレーニングを提供し、AI を活用した実用的なアプリケーションを活用した持続可能なマンモグラフィー実践を導入できるようにすることです。 参加施設の乳房画像診断部門にとって、このプログラムは患者管理の意思決定の質を向上させ、疾患の早期発見を向上させるのに役立つことが期待されています。

ケニアにはマンモグラフィー検査を受ける資格のある女性が 5 万人近くいる国ですが、フェローシップで訓練を受けた乳房画像撮影装置は全国でわずか 3 台しかありません。 タンザニアは人口 58 万の国ですが、技術者は国全体でわずか 450 人です。 これらは、世界中のそのような十分なサービスを受けていない国のほんの XNUMX つの例にすぎません。 専門的な訓練を受けた少数の乳房放射線科医や放射線技師だけでこれほど多くの女性を検査することは、まったく不可能です。

乳がん検診のような大規模な人口規模の検診プログラムは、効率的な臨床ワークフロー、プロセスとケアの標準化、反復的な報告と管理タスクの最適化、費用対効果の高い患者とプロセスの管理、遵守の必要性を促進する大量の患者数を特徴としています。国家認定基準に準拠しています。

Densitas の人工知能ソリューションは、自動化された乳房密度、乳がんリスク、臨床画質評価によってこれらの課題に対処します。

最終的な目標は、早期発見とより良い治療を通じて乳がん検診を改善し、命を救うことです。

デンシタスは、新型コロナウイルス感染症のパンデミックの最中に放射線科スタッフを支援するプログラムも立ち上げた。 提供されているプログラムは何ですか?

この前例のない時代において、治療の主な焦点は必然的に重篤な患者に向けられます。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の残念な結果として、乳がん検診がほぼ延期されています。

しかし、最も被害が大きかった地域でも、マンモグラフィー施設はすでに診断から始めてマンモグラフィー検査の予約をスクリーニングする計画を立てているのを目にします。 そうなると、今後数週間、数か月で乳がん検診を待つ患者数（スケジュール変更や純新規）が非常に多くなり、放射線科スタッフが不足しており、マンモグラフィー施設や医療システムに大きな課題を突きつけることになるだろう。

画像スループットの過負荷にもかかわらず、臨床画像の品質を最高水準に維持することが重要です。 包括的な分析およびレポート プラットフォームに統合された臨床画像品質評価の AI 自動化により、MQSA 検査の準備が強化され、患者ケアに重要なリソースが解放されます。 乳房密度と乳がんリスクのスコアリングとレポート作成を AI で自動化することで、ワークフローの効率が向上し、カスタマイズされたフォローアップ スクリーニング プロトコルがサポートされます。

私たちは助けたいと思っています。 期間限定でデンシタを提供していますai™ プラットフォームは、条件を満たす医療システム、病院、画像センターを選択するためのリスクなし、無料のトライアルとして利用できます。

デンシタスai™ プラットフォームは、(1) AI によるタスクの自動化により、差し迫ったバックログとの戦いに役立ちます。(2) 単調で反復的なタスクの負担を軽減するワークフローの効率化を実現し、(3) 時間のかかる反復的なタスクとスタッフの燃え尽き症候群の軽減に役立ちます。(4) 重大なストレスの軽減に役立ちます。 FDA マンモグラフィー品質基準法検査のリソースと管理上の需要、(5) 臨床ケアにおける社会的距離の原則を継続的に最大化するためのプロセスをデジタル化する。

デンシタスai™ プラットフォームはリモートで展開できます。

Densitas は 20 のサイトに関与し、サポートします。 登録と資格の締め切りは、30 年 2020 月 XNUMX 日、または完全に購読が完了した時点のいずれか早い方です。

AI がマンモグラフィー診療における燃え尽き症候群の軽減にどのように役立つかについて詳しくは、ここをクリックしてください.

インタビューありがとうございました。 ここには乳房の健康に関する重要な情報がたくさんあります。 もっと詳しく知りたい人はぜひ訪れてください デンシタス.