インタビュー
Dr. James Tudor, MD, VP of AI at XCath – Interview Series
Dr. James Tudor, MD, は、XCathのロボティクスシステムへのAIの統合を主導しています。技術と医学の融合に対する情熱に駆り立てられ、実践放射線科医、ベイラー医科大学の放射線科助教授、AI研究者としての役割を熱心にバランスをとっています。
2017年に設立されたXCathは、医療ロボティクス、ナノロボティクス、材料科学の分野で進歩を遂げるスタートアップ会社です。この会社は、脳血管障害や他の深刻な医療条件の治療を目的とした次世代の血管内ロボティクスシステムと操向可能なガイドワイヤを開発しています。
Dr. Tudor、AIと医学、特に放射線科の分野における交差点に興味を持つきっかけとなったものは何ですか?
2016年、放射線科の研修を開始したとき、DeepMindのAlphaGoが世界チャンピオンの囲碁プレーヤーLee Sedolに勝利しました。AlphaGoが、可観測宇宙の中の原子よりも多くの可能なボード配置を持つ囲碁というゲームの膨大な複雑さを圧縮して抽象化する能力は、私の想像力を掻き立てました。放射線科や医療全体を変革するAIの潜在能力に興奮した私は、AIに没頭しました。研修中、私は夜や週末にAIのプロジェクトを行っていました。
医学校からXCathのAIのVPになるまでのあなたの経歴について、詳しくお話しください。ヘルスケアロボティクスにおけるAIの統合に取り組むきっかけとなったものは何でしたか?
私のキャリアパスは予想外の方向に進みました。放射線科の研修を終えた後、私はAIとその商業的な応用に更多の時間を費やしたいと思いました。私は、現在XCathのCEOであるEduardo Fonsecaが設立したフィットネスロボティクススタートアップに参加しました。 彼らは私に、XCathのAIのVPとして参加することを依頼しました。
約10年前、急性脳卒中の治療において革命が起こりました。従来の治療法は、血栓を解消する薬物tPAでした。2015年、臨床試験により、脳動脈内に微小なガイドワイヤとカテーテルを導入して血栓を直接除去する手術（機械的血栓除去術）が、大動脈脳卒中の治療において優れていることが実証されました。ただし、この手術を受けることができる米国の人口は40%未満です。専門家が手術を実施できるストロークセンターは、一般的に都市部に限られており、世界的には状況はさらに厳しいです。世界の人口の3%未満が機械的血栓除去術を受けることができます。
XCathの使命は、ハブアンドスポークモデルを使用して機械的血栓除去術へのアクセスを増やすことです。専門家は、遠隔地に展開された血管内テロロボットから遠隔で専門的な脳卒中ケアを提供できます。
Eduardoは、私にテロロボティックシステムの安全性を高めるためにAIをどのように利用できるかを尋ねました。私は数週間を研究に費やし、介入放射線科医と話をし、テロロボットについて学びました。ミッションと人道的な影響は非常に魅力的で、私はその呼びかけに応える必要がありました。
学術的な放射線科医としてのあなたの経験は、医療機器へのAIの統合にどのような影響を与えましたか?
放射線科の研修医に教えることは、私が複雑なアイデアを明確に説明する能力を高めました。これは、AIテクノロジーとその医療における実際の応用を橋渡しする際に重要です。さらに、臨床医が直面する課題に根ざし、私が設計するAIソリューションが臨床的に実用的でユーザーフレンドリーであることを保証します。
XCathのAIのVPとして、ロボティクスシステムへのAIの統合で直面した主な課題について、詳しくお話しください。どうやってそれらを克服しましたか?
AIを外科ロボティクスに統合することは、U字型の課題です。最大の困難は、データの取得と管理（始まり）と、エンベデッドソフトウェアパッケージへの統合（終わり）にあります。AIモデルの実際のトレーニングは比較的簡単です。
医療データの取得は困難ですが、幸いにも優れた画像共有パートナーシップを確立することができました。臨床での使用のためのモデルを実装するには、AI、品質、ソフトウェア、UI/UX、ロボティクスエンジニアなどのさまざまなチームの努力を調整する必要があります。さらに、ソリューションが有用で効果的であることを確認するために、臨床チームと継続的に検証する必要があります。多くの要素が動いているため、最終的な成功は、頻繁かつ効果的にコミュニケーションをとる、高性能の専念したチームに依存します。
XCathの血管内ロボティクスシステムの能力をどのようにAIが強化するか、詳しくお話しください。AIは患者結果の改善にどのような役割を果たしますか?
AIアルゴリズムは、認知負荷を減らし、すべての提供者が世界クラスのケアを提供できるようにする、常に教師とアシスタントとして機能できます。AIは、手術中と手術後のフィードバックを提供し、血管内ロボティクスのトレーニングと採用プロセスを加速できます。私たちの目標は、システムを非常に効果的でアクセスしやすくすることです。そうすれば、他の血管内専門家、たとえば介入放射線科医や介入心臓病学者が、ロボットで急性脳卒中のケアを提供することができます。
さらに、ローカルに組み込まれたアルゴリズムは、サイバー攻撃やネットワーク障害から追加の安全性を提供できます。アルゴリズムは、手順の予想される経路を予測し、予期しない場合に手順を警告して一時停止できます。
最終的には、私たちは介入放射線科医からコントロールを奪うのではなく、彼らの能力を強化したいと思います。そうすれば、すべての患者が世界クラスのケアを受けていることを確信できるようになります。
XCathのAI駆動型テクノロジーは、血管内手術中に人間の血管をナビゲートする複雑さに対処する方法について、詳しくお話しください。
XCathの血管内ロボティクスシステムは、精密医療の重要な進歩を表し、サブミリメートルの精度で複雑な人間の血管をナビゲートするように設計されています。私たちのシステムは、手術の変動を最小限に抑え、直感的な制御コンソールを介してさまざまな血管内デバイスの制御を高めます。
さらに、XCathのElectroSteer Deflectable Guidewire Systemは、世界初の電子制御可能な可操向ガイドワイヤです。可変先端は、複雑な血管解剖学と挑戦的な血管曲がりをナビゲートするために工学的に設計されています。
AIは、ローカルに組み込まれたコンピュータビジョンとパスプランニングモデルの使用により、ナビゲーション機能をさらに強化します。これらのモデルは、手順中のリアルタイム画像分析と強化を支援し、並列自律性を介してセーフガードを提供することで、介入放射線科医の認知負荷を軽減する上で重要な役割を果たします。
XCathは、世界初のテロロボティック機械的血栓除去術デモンストレーションを達成しました。手順におけるAIの役割について、詳しくお話しください。
私たちは、その画期的な成果を達成するために、ロボットの以前のバージョンを使用しました。したがって、AIは役割を果たしませんでした。ただし、それは、将来のテロロボティック手順へのAIの統合の基礎となる、驚くべきマイルストーンです。
この実証では、Dr. Vitor Pereiraは、アブダビから遠隔操作して、シミュレートされた韓国の患者から脳の血栓を数分で除去しました。テロロボティックデモンストレーションの結果は、低遅延と信頼性の高い接続が、アブダビのロボットコントローラと韓国のロボットデバイスの間で実現されたことを示しています。私たちは、地域ロボットテレストロークネットワークを予測していますが、テクノロジーの能力を実証するために極端な例を示しました。
脳血管疾患の治療におけるテロロボティック手術の将来について、ご覧の方はどう考えていますか? XCathはこの分野でリーダーシップをとるためにどのように準備していますか?
多くの医療シナリオでは、外科医がすぐに利用可能であるか、患者を転送することが可能である場合、テロロボティック手術の必要性を正当化することは難しい場合があります。ただし、脳卒中の治療の文脈では、毎分が貴重で、神経細胞が急速に失われているため、テロロボティック介入は非常に重要になります。
XCathは、テロロボティック手術のパイオニアになるために独自の位置にあり、当初は脳卒中の治療に焦点を当てています。私たちのアプローチは、専門化されたケアへのアクセスが限られている地域における迅速な介入の重要なニーズに応えています。私たちがこの課題を克服すると、私はそれが他の時間依存的な医療緊急事態におけるテロロボティックソリューションの道を開くことを信じています。さらに、ロボットコントロールの極めて高い精度により、ロボットをローカルで使用して、動脈瘤修復などの技術的に困難な手術を実行する可能性もあります。
医療におけるAIの将来、特にロボティクスシステムと最小侵襲手術の関係について、ご覧の方はどう考えていますか?
AIは医療を革命する巨大な潜在能力を持っています。AIアプリケーションの最初の波は、主にトライアージュと効率性の向上に焦点を当てています。放射線科、特に緊急事態のフラグ付けまたは測定の自動化において、重大な進歩をみてきました。医療記録の自動ドキュメンテーションについても興奮しています。現在、医師は患者と相談するよりもコンピューターの前でドキュメンテーションに多くの時間を費やしています。私は、医師の貴重な時間を解放することで、医患相談や手術をリアルタイムでドキュメント化できるシステムの開発を予想しています。ロボティクスでは、AIは支援とプロクタリングで重要な役割を果たし、ケアの質と一貫性を高めるでしょう。
予測可能な将来、AIは外科医を増強するでしょうが、置き換えることはありません。ロボティクスシステムにおける並列自律性の実装は、手順の安全性と効率性を大幅に改善するでしょう。
AI研究に深く関与しているあなたとして、医療機器開発に最も大きな影響を与えるAIの進歩について、次の10年でどのようなものがあると思いますか?
過去数年間で、FDAの承認を受けた教師ありディープラーニングモデルの波を見てきました。彼らは医療を変革する約束を果たしています。生成AIアプリケーションの波が次の数年間を支配する可能性が高いです。エージェントAIはまだ幼少期ですが、より大きな約束を持ちます。AIは急速に進化しているため、診断と治療を行うことができるマルチエージェントシステムが現れる可能性は非常に高いです。これらのエージェントの行動は不透明で確率的であるため、追加の規制障壁が存在します。ただし、世界的なニーズは、特に医療リソースにアクセスできない地域でのマルチエージェントAI医療機器の採用を推進するでしょう。ルワンダでは、Zipline社がドローンを使用して、国中の至る所で医療用品を数分以内に届けています。同様に、医療リソースにアクセスできない地域では、リスク/メリットのバランスは非常に異なり、発展途上国がマルチエージェントAI医療機器の展開で先進国を追い越す可能性があります。
素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい方はXCathを訪問してください。
