Varaの創設者兼CEO、Jonas Muff – インタビュー・シリーズ

Jonas Muffは、Varaの創設者兼CEOです。Varaは、乳がん検診プラットフォームです。ドイツで設立されたVaraは、ヨーロッパの複数の国で運営しています。今年、ギリシャとメキシコで2つの大きなパートナーシップを発表しました。これにより、3000万人以上の女性がVaraの技術を利用できるようになります。

あなたが初めて人工知能の分野に惹かれたのは何ですか?

医者の息子として、健康の力と潜在性は治療ではなく予防にあると常に信じてきました。人工知能は、現代の医療システムが疾患の診断と治療において大きな飛躍を遂げるのに役立つだけでなく、このパラダイムシフトを解決する鍵を握っています。AIを利用した診断は、専門家の知識やリソースに依存することなく、費用対効果の高い医療を提供できる可能性があります。これにより、AIは発展途上国での高品質医療を提供し、医療へのアクセスをより公平で世界的なものにすることができます。

Varaの創設話を語ってください。

Varaは、ベルリンのベンチャースタジオ、Merantixから生まれました。Merantixは、協力的なアプローチでAIの潜在性を解放することを目的としています。Merantixは、起業家精神を持つさまざまな背景の人々を集め、革新的な方法で現実世界の問題に取り組むことを目的としています。私たちは、機械学習の専門家、ソフトウェア開発者、プロダクトデザイナー、放射線科医を集め、乳がん検診のワークフローを再考しました。

乳房X線検査を読むとき、スクリーンング放射線科医は基本的に針を探しているのと同じです。ほとんどの乳房X線検査は「正常」と判断されますが、少数のケースは疑わしいと判断され、さらに分析が必要になります。

これにより、放射線科医は、針を逃さないようにするために、膨大な圧力をかけられますが、同時に、98%以上の日常業務を正常な乳房X線検査の報告に費やす必要があります。これは、ミスを犯す可能性のある組み合わせであり、AIが解決することができると信じてきました。AIは、人間のミスを補償し、行政的な負担を軽減することで、放射線科医をサポートすることができます。そうすることで、放射線科医は、異常を見つけることにさらに多くの注意を払うことができます。

この考え方に基づいて、ドイツを代表するスクリーンング放射線科医と提携し、臨床ワークフローを標準化し、AI、自動化、データ管理ツールを使用して強化するプラットフォームを構築しました。放射線科医を置き換えるのではなく、Varaプラットフォームは、プロセスをより効率的、透明、効果的にするために、放射線科医を強化することを目的としています。

私たちの仕事を通じて、ヨーロッパのほとんどの国、特にドイツでは、乳がん検診が当然のように行われていることを実感しました。しかし、世界のほとんどの国では、女性に対する検診は行われていません。私たちは、すべての女性が検診を受ける権利があると信じており、したがって、私たちのプラットフォームは、世界中どこでも機能するように設計されています。私たちの使命は、データ駆動型の乳がん検診をすべての人にアクセス可能なものにすることです。

どれくらいのトレーニングセットを使用してデータをトレーニングしましたか? また、これらのセットにはさまざまな肌のタイプが含まれていますか?

私たちのモデルは、主にドイツを含むヨーロッパからの700万以上の乳房X線検査データを使用して開発されました。

乳房X線検査は、さまざまな集団や民族間で非常に似ています。集団間で異なるのは、乳房の密度（乳房内の脂肪組織の量）、病理学的ながんのサブタイプ、病変のタイプやサイズです。

Varaを評価する際には、平均的なパフォーマンスだけではなく、各サブグループのパフォーマンスも考慮しました。つまり、脂肪豊富な乳房と密な乳房、または小さな病変と大きな病変の場合などです。私たちの結果は、すべての関連サブグループで放射線科医のメトリックを改善できることを示しています。

これは、他の集団の女性がより密な乳房を持っている場合でも、Varaが彼女たちのケアの標準を改善できることを意味します。メキシコでのAIのパフォーマンスを評価し、確かにケアの標準を改善できることを確認しました。私たちは、スクリーニングパートナーとの対話を継続し、VaraのProspectiveパフォーマンスをリアルタイムで監視し続ける予定です。私たちの目標は、AIを利用した標準化されたスクリーニングワークフローを提供することで、メキシコでのケアの標準を改善することです。

Varaシステムでは、各乳房X線検査に3つの分類タイプを使用しています。これについて説明してください。また、偽陽性を防ぐのにどのように役立つのか?

決定の参照パスは、Varaが開発したスクリーニングプロセスであり、アルゴリズムは、確実に正確な予測をしている場合にのみ、発言します。その他の場合は、人間の専門知識に頼ります。

決定の参照パスの目的は、放射線科医をサポートするためにAIを使用して、感度と特異性の両方を改善することです。つまり、偽陰性と偽陽性を減らすことです。同時に、AIは100%正確な予測をすべてのケースで行うことはできません。したがって、決定の参照の目的は、人間の専門知識とAIの技術的能力を組み合わせて、両方を改善することです。

3つの分類タイプは次のとおりです：

1. 正常なトライアージング: アルゴリズムは、自信を持って正常と判断できるケースを選択し、自動的にラベルを付けます。正常なトライアージングの目的は、可能な限り多くの正常なケースをラベル付けすることです。誤分類は最小限に抑えます。
2. セーフティネット: AIが画像が疑わしいと非常に自信を持っている場合は、セーフティネットを提供します。放射線科医がそのようなケースを陰性と判断した場合、セーフティネットはトリガーされ、AIが疑わしいと判断した画像の特定の領域を放射線科医に示します。放射線科医は、決定を再考し、別のがんを発見する可能性があります。
3. 未分類のケース: 重要な点は、AIはすべてのケースについて発言しないことです。正常と判断されるケースやセーフティネットがトリガーされるケース以外のケースについては、AIは自信を持って発言できません。そのようなケースについては、決定は放射線科医の専門知識に頼る必要があります。

決定の参照の特性は、その構成可能性です。AIを構成して、最も低い50%のケースを正常とラベル付けすることができます。または、最も低い70%を正常とラベル付けすることもできます。セーフティネットは、最も疑わしい1%のケースにトリガーされることもあれば、最も疑わしい2%のケースにトリガーされることもあります。

人間、特に放射線科医は、認知バイアスを経験することがあります。AIアプリケーションは、この問題をどのように解決するのですか?

私たちのAIは、世界で最も優れたスクリーニングシステムの1つであるドイツのデータから学習しました。さらに、AIは、臨床実践では放射線科医がアクセスできないデータ、つまり生検結果や各症例の2年間のフォローアップにアクセスしています。広範な代表的なデータセットを使用することで、トレーニングデータにおけるバイアスを防ぎます。

セーフティネットを開発して、人間とAIの間の相互作用における潜在的なバイアスを軽減しました。セーフティネットは、放射線科医に疑わしい領域を最初から示しません。代わりに、放射線科医はVaraビューアーを使用して報告書を作成し、AIが放射線科医の評価と一致しない場合、Varaはローカライズされた予測を表示します。これにより、放射線科医は初期の報告書を確認し、必要に応じて修正することができます。こうすることで、セーフティネットは、がんを逃すことを減らすのに役立ちます。

人間と異なり、モデルは疲れません。また、常に改善されたパフォーマンスを提供し、時間帯に関係なく独立して機能します。したがって、AIは、放射線科医の結果を客観化することができます。

乳がんを検出する際のエッジケース、たとえばインプラントについて、どのように対処しますか?

私たちのモデルは、すべての女性、インプラントを含む、実際のスクリーン検査に参加した女性の多様なデータセットでトレーニングされています。インプラントのある女性の場合、特別な課題があるとは考えていません。さらに、モデルはすべてのケースについて発言しません。自信を持って発言できない場合は、決定を放射線科医に任せます。決定の参照というアプローチを採用しています（上記参照）。

Varaは乳房X線検査の後にもスクリーン検査を行います。このプロセスのステップでは、特に何を探していますか?

Varaは、放射線科医が意見を形成した後、予測を表示します（上記の「セーフティネット」参照）。放射線科医は、組織と病変の発達を時間の経過とともに比較することで、重要な洞察を得ることができます。同様に、時系列情報を利用することで、AIモデルをさらに改善することができます。私たちのAIは、現在の検査だけでなく、がんの兆候を探すために過去の検査もチェックします。スクリーニングのパフォーマンスをさらに改善することを約束しています。

Varaについてさらに共有したいことはありますか?

VaraのAIプラットフォームの決定の参照アプローチは、現在、ドイツのスクリーニングユニットの30%で使用されています。私たちの世界的な使命の一環として、メキシコとギリシャでスクリーニングユニットを立ち上げました。これらの地域の現地のヘルスケアプロバイダーと提携しています。こうしたパートナーと協力して、既存のヘルスケアインフラストラクチャを利用して、最先端の標準化されたスクリーニングサービスを提供する方法を示しています。

私たちのチームは30人に倍増し、放射線科の世界的な専門家であるKatja Pinker-Domenig教授をリードメディカルアドバイザーに任命しました。また、Stephan Dreierをチーフレベニューオフィサーに任命しました。アメリカとヨーロッパの著名な学術機関、メモリアルスローンケタリング癌センター、ケンブリッジ大学、カロリンスカ研究所、ノルウェーの癌登録センターと協力しています。

VaraのAIパフォーマンスは、再現性と汎用性の点で大きな約束を示しています。世界的に有名なランセットデジタルヘルス誌に掲載される予定の大規模な回顧的研究と、ヨーロッパ放射線学会誌に掲載される予定の間隔がん予防に関する重要なピアレビュー出版物があります。

私たちがドイツで初めてのProspective研究を開始しました。これは、Varaの臨床ルーチンの影響を示すものです。これらの成果は、私たちがデータ駆動型の乳がん検診をすべての人にアクセス可能なものにするという私たちの主な使命を達成するのに役立っています。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はVaraを訪問してください。