コンテキストフロー共同創設者アラン・ハンバリーへのインタビュー

アラン・ハンバリーは、オーストリアのTU Wienのデータインテリジェンス教授であり、Complexity Science Hubのファキュルティメンバーでもあり、非構造化データを理解するための研究とイノベーションを牽引しています。彼は、オーストリアのICT燈台プロジェクト「Data Market Austria」のイニシアチブを立ち上げ、オーストリアでデータサービスエコシステムを作成することを目指しています。彼は、医療および健康情報の検索と分析に関するEU資金プロジェクト「Khresmoi Integrated Project」の科学コーディネーターであり、Khresmoiプロジェクトで開発された放射線画像検索技術を商業化するスピンオフ会社「contextflow」の共同創設者でもあります。また、ビッグデータのアルゴリズム評価に関するEU資金プロジェクト「VISCERAL」や医療テキスト分析技術に関するEU資金プロジェクト「KConnect」の調整も行っています。

contextflowは、ウィーン医科大学とヨーロッパの研究プロジェクト「KHRESMOI」からスピンオフしました。KHRESMOIプロジェクトについてお話しください。

もちろん！Khresmoiの目的は、医療専門家が信頼性の高い、迅速な、正確な、理解可能な情報検索プロセスを実現するために、多言語、多モーダルな検索およびアクセスシステムを開発することでした。つまり、情報抽出プロセスを自動化し、適応性の高いユーザーインターフェイスを開発し、画像情報とテキスト情報をリンクする必要がありました。

contextflowのディープラーニングアルゴリズムを動かしている現在のデータセットは何ですか?

私たちのデータセットには約8000の肺CT画像が含まれています。私たちのAIはかなり柔軟性があるため、次に脳MRIに移行する予定です。

データセットが大きくなると、AIの性能が向上することを確認しましたか?

この質問はよく聞かれますが、答えは多くの読者にとって満足のいくものではありません。ある程度はいえますが、閾値を超えると、単にスキャンを増やすだけではあまり改善されません。どれくらいが十分かは、臓器、モダリティ、疾患パターンなど、さまざまな要因によって異なります。データの品質が最も重要です。

contextflowはすべての症例に対応するように設計されていますか、または難しい症例の鑑別診断を決定するために使用されるだけですか?

放射線科医は仕事が得意です。大多数の症例では、所見は明らかで、外部ツールは不要です。contextflowは、自動診断ではなく一般的な検索に焦点を当てて市場で差別化しています。主な用途は、所見がすぐには明らかでない難しい症例で、放射線科医がさまざまなリソースを参照する必要がある場合です。このプロセスには時間がかかります。contextflow SEARCH、放射線科医が画像自体で検索できる3D画像ベースの検索エンジンは、画像解釈中に情報を検索する時間を短縮することを目的としています。さらに、鑑別診断に役立つ参考情報を提供するため、新しい放射線科医のトレーニングも有望な用途です。

放射線科医がcontextflowプラットフォームを使用するプロセスを説明できますか?

contextflow SEARCH Lung CTは、放射線科医のワークフローに完全に統合されています（そうでない場合、使用されません）。放射線科医は通常の業務を行い、特定の症例について追加情報が必要な場合、スキャン内の関心領域を選択し、ワークステーションのcontextflowアイコンをクリックして、新しいブラウザウィンドウでシステムを開きます。そこでは、患者と同じような疾患パターンを持つ患者からの参考症例、統計、医学文献（例：radiopedia）を受け取ります。システム内で患者をスクロールし、追加情報を検索するためにさらに領域を選択し、参考症例と比較します。疾患パターンの全体的な分布を視覚化するヒートマップもあり、所見の報告に役立ちます。レポートを書くために必要なすべてを1か所にまとめ、数秒以内に利用できるようにしました。

contextflowは当初肺CTスキャン用に設計されましたが、他の種類のスキャンにも対応する予定ですか?

はい！放射線科医から要求された臓器やモダリティのリストがあり、それらを追加したいと思っています。最終的な目標は、臓器やスキャンの種類に関係なく、全身を網羅するシステムを提供することです。

contextflowは、2つの素晴らしいインキュベーター・プログラム「INiTS」と「i2c TU Wien」のサポートを受けています。これらのプログラムはどれほど役に立ちましたか?また、プロセスから何を学びましたか?

これらのインキュベーターに多大な感謝の意を表します。両者とも、私たちをメンター、コンサルタント、投資家と結び付けてくれました。彼らは私たちのビジネスモデルに挑戦し、最終的に私たちの目的や方法を明確にしました。また、実用的にも、資金やオフィススペースを提供してくれました。彼らのサポートがなければ、現在のところまで来られなかっただろうと思います。オーストリアのスタートアップエコシステムはまだ小さく、成長途上ですが、革新的なアイデアを実現するためのプログラムがあります。

あなたはまた、オーストリアのICT燈台プロジェクト「Data Market Austria」のイニシアチブを立ち上げ、オーストリアで持続可能なデータサービスエコシステムを構築することを目指しています。プロジェクトについて、およびあなたの役割についてお話しください。

日々生成されるデータの量は指数関数的に増加しており、その重要性も多くの業界で増大しています…実際、世界で最も重要なリソースの1つです！Data Market Austriaの燈台プロジェクトは、成功したデータ駆動型ビジネスに対する要件を開発または改革することを目指しており、低コスト、高品質、相互運用性を確保することを目的としています。私は2016年から2017年にかけてプロジェクトを調整しました。これにより、Data Intelligence Offensiveが創設され、そこで私は理事会の一員です。DIOの使命は、データ管理とセキュリティに関する情報とノウハウの交換を会員間で行うことです。

contextflowについて、読者に伝えたいことは他にありますか?

放射線科医のワークフローは、一般の人々の意識に留まるものではありません。そうであるべきです。システムはただ動作するべきです。残念ながら、患者になると、それが常に当てはまるとは限らないことを実感します。contextflowは、放射線科医と患者にとってのプロセスを変革するために取り組んでいます。私たちから多くの興奮する開発が予想されるため、ご注意ください。

contextflowについてさらに詳しく知りたい場合は、contextflowを訪れてください。