イベックス メディカル アナリティクス の共同創設者兼CEO、ジョセフ モッセル – インタビュー シリーズ

ジョセフ モッセルは、イベックス メディカル アナリティクスのCEOです。彼のキャリアは、20年以上に及ぶテクノロジー業界での経験で、ソフトウェア開発と製品管理からスタートし、スタートアップ、大手多国籍企業、非営利組織でのリーダーシップを経ています。ジョセフは、数百万ドル規模のビジネスとして成長する製品を立ち上げ、成熟させてきました。彼は、テルアビブ大学でコンピューターサイエンスの修士号を、VUアムステルダムで環境科学の修士号を取得しています。

イベックスは、病理医による病理医のための臨床グレード、マルチ組織プラットフォームです。乳腺、前立腺、胃がんを含む100以上の臨床的に関連する特徴を検出してグレード付けするのに役立ちます。

第三者デジタル病理ソフトウェアソリューション、スキャニングプラットフォーム、ラボラトリー情報システムとシームレスに統合されたイベックスのAIエナブルドワークフローは、自動化されたハイクオリティのインサイトを提供し、患者の安全性を高め、医師の自信を高め、生産性を向上させます。

あなたをイベックス メディカル アナリティクス（イベックス）の共同創設者にするきっかけは何でしたか？あなたは何の問題を解決しようとしていましたか？

がんは、残念ながら、誰もが影響を受けるものです。私もがんの影響を受けた親戚や友人、そして従業員がいます。

がんの発症率は世界中で増加し続けていますが、病理医の世界的な不足により、がんの診断需要が高まっています。私たちのプラットフォームは、病理医にAIツールを提供することで、これらの課題を克服するのに役立ちます。患者の治療決定と最終的な転帰に重要な役割を果たす、正確でタイムリーな診断を受けられるようにします。

私たちは、毎日私たちのテクノロジーを使用してより良い診断を提供する多くの顧客のために行っている仕事を誇りに思っています。彼らの私たちのソリューションに対する信頼は、実際に私たちが行っている影響を強調しています。病理学の分野を変革し、患者の転帰を改善しています。

あなたの背景とAIパワード病理学への取り組みについて少し教えてください。

私のキャリアを振り返ると、2つの原動力がありました。目的意識と、深い専門化よりも相互学際的なアプローチを好むことです。私が運営する会社は、私に深い目的意識を与えてくれます。また、多様な背景と分野から集まった才能あるチームと働くことができます。

私の元の学術的背景はコンピューターサイエンスで、計算神経科学を専攻しました。次に、アルゴリズムエンジニアとして働き、製品管理に移りました。大手企業での勤務を経て、非営利組織を運営していました。持続可能性は私にとっての情熱であり、現在の最大の課題です。

約10年前、私の共同創設者であるハイム・リンハートと出会いました。彼は、私と同じように、有意義な違いを生み出すことに情熱を持ち、テクノロジーに情熱を持ちました。ハイムは、私と異なり、専門家でした。彼はコンピューターサイエンスの博士号を持ち、25年以上のアルゴリズム開発、AI、機械学習の経験を持っていました。イベックスの初期の頃、ハイムはKaggle（ML）コンペティションで優勝していました。

私たちが病理学が（ゆっくり）デジタル化されていることを知ったとき、病理学におけるデジタル変革の影響について話し合いました。数百の企業がすでに放射線科でAIを開発していたので、病理学でも同じことをするのは自然な流れのように思えました。テクノロジーの専門知識を病理学の分野に持ち込むことは、病理医と密接に協力しながら、がんの診断を改善するための自然な適合のように思えました。

イベックスの初期の頃に直面した最大の課題は何でしたか？それらをどのように克服しましたか？

病理学スライドにAIを適用するというアイデアは、実行が難しいものでした。実行は難しいです。イベックスの初期の頃に私たちが直面した3つの大きな課題は、データへのアクセス、資本へのアクセス、ドメイン固有の知識へのアクセスでした。

データの課題は、イスラエルのマッカビ・ヘルス・サービスと提携することで解決しました。当時、私たちは2人の若い起業家でしたが、医学の知識はありませんでした。しかし、マッカビのイノベーション部門の責任者であるヴァルダ・シャレフは、私たちのビジョンを信じ、データ共有契約を締結しました。同時に、イベックスのチーフメディカルオフィサー（CMO）であるジュディス・サンドバンク博士が参加しました。戦略的パートナーとCMOを得たことで、シードラウンドを調達することができました。フランスのベンチャースタジオであるKamet Venturesから資金を調達しました。

歴史を創るために準備が整いました。2人のエンジニアを雇用し、前立腺がんの検出のための最初のアルゴリズムを開発しました。性能に満足した後、マッカビ病理研究所で第二読みとして展開しました。病理医による初期読みの後に、システムはすべての症例をレビューしました。驚くことですが、数日以内に、病理医によって見逃されたがんの症例をシステムが検知しました。私たちが知る限りでは、これはアルゴリズムによって初めてがんの初期診断が行われたことになります。2018年のことです。

イベックス プロステート ディテクトに対するFDA 510(k) クリアランスを取得したことをおめでとうございます！イベックスとAI パワード診断の分野にとって、この承認は何を意味しますか？

ありがとうございます！この承認は、イベックスの旅における重要な里程標であり、臨床的に検証されたソリューションを開発して患者の健康結果を改善するという私たちの献身を示しています。私たちのソリューションの安全性と有効性への取り組みを強化し、病理医に革新的なイノベーションを提供する能力を強化します。

私たちは、この重要な里程標が、病理学におけるAIとデジタル化の採用を加速し、業界全体の自信を高め、テクノロジーの広範な導入を促進することを期待しています。長期的には、FDAの承認は、病理学におけるAIのための報酬を達成するための重要なステップであり、広範な採用を促進することになります。

FDAの検証プロセスでは、初期の良性診断で見逃されたがんの13％の割合が強調されました。この統計は、診断の精度を向上させるためのAIの潜在能力について私たちに何を教えてくれますか？

FDAの承認に伴う厳格な精度と臨床的検証研究では、システムは初期に良性と診断された症例の13％でがんを検出したことがわかりました。この統計は、イベックスの製品の精度と影響を強化し、また、イベックスのAIプラットフォームが臨床ワークフローに安全に統合できることを検証しています。私たちのテクノロジーは、エラーを減らし、臨床的意思決定を改善し、患者の安全性を促進するのに役立っています。

この承認は、私たちのテクノロジーの重要性を強調しています。すでに市場で有意義な影響を与えています。この承認は、私たちのテクノロジーが世界中の健康結果を改善する上で重要なステップであることを示しています。

イベックス プロステート ディテクトはどのように機能し、他のAI駆動型病理学ソリューションと比べて何がユニークなのでしょうか？

イベックス プロステート ディテクトは、前立腺がんを検出するためにAIを利用する、体外診断医療機器です。病理医が患者の診断を正確に行えるように、セーフティネットとして機能します。イベックス プロステート ディテクトは、前立腺がんの診断の精度を高めるために、AIアルゴリズムを活用しています。

このデバイスは、病理医によって見逃された腫瘍を特定することを目的としています。前立腺がんの疑いのある組織が検出された場合、システムは警報を発し、がんの可能性のある領域を示すヒートマップを含めます。イベックス プロステート ディテクトは、がんの可能性のあるすべての領域についてAI駆動型のヒートマップを提供する、FDA承認された唯一のソリューションです。レビューする病理医に完全な説明可能性を提供します。

ヒートマップ機能は、病理医ががん性組織を特定するのをどのように支援しますか？

イベックス プロステート ディテクトは、初期に良性と診断された症例を病理医によるレビューのために特定することを目的としています。前立腺腺がん（AdC）、小型細胞性増殖（ASAP）などのがん性組織を疑う組織形態が検出された場合、システムは、がんを含む可能性のある組織領域のヒートマップを含む警報を提供します。レビューする病理医に完全な説明可能性を提供します。

一般的に、ヒートマップは正確で精密です。病理医は、がんの可能性のある領域に焦点を当てて、正しい診断を下すことができます。FDAの承認に伴う精度と臨床的検証研究では、イベックス プロステート ディテクトのヒートマップは、極めて高いピクセル精度を示し、以下の結果を示しました。

• ほぼすべてのがん領域がヒートマップによってカバーされている（感度＝98.7％）。
• ヒートマップによって高確率のがんと特定されたもののほとんどは実際にはがんである（PPV＝99.6％）。
• システムによって特定されたがんの症例（偽陰性）は、専門家の病理医によって確認され、現在の標準治療と比較した製品の臨床的有用性と利点を確認しました。

AIモデルは、良性組織と悪性組織をどのように区別しますか？また、それはどのように訓練されましたか？

ディープラーニングアルゴリズムは、マルチレイヤーの畳み込みニューラルネットワークに基づいています。複数の拡大レベルで動作します。AIは、複数の研究所と患者の人口統計で高い精度を示しています。注目すべきは、世界有数の病理医が主導する医療センターで、100万枚以上のスライドを丁寧に注釈したことです。このアプローチは高価ですが、病理医の洞察なしでは私たちが目指すパフォーマンスレベルに到達することは難しいと考えています。そうすることで、すべての病理医に専門家の洞察を提供し、世界中のどこにいても、世界のトップスペシャリストと同等のレベルの診断を受けられることを保証します。

前立腺がん以外にも、イベックスは乳腺がんと胃がんの解決策にも取り組んでいます。会社の新しい診断機能についてはどうなりますか？

イベックスはすでに乳腺がんと胃がんのAI駆動型診断ソリューションに大きな影響を与えています。世界中で、多くの研究所がイベックスの製品を使用して医療慣行を変革しています。私たちの製品は、現実世界の臨床的影響を実証しており、病理医はAIを信頼し、その価値を証言しています。現在、イベックスとアストラゼネカ、ダイイチサンキョーが共同で開発・検証した新しいテクノロジーを市場にリリースするために取り組んでいます。最初にリリースされる特定のアルゴリズムは、HER2発現を量化するのに役立ち、医療提供者が患者の治療経路を決定するのに役立ちます。

今後、既存の組織タイプをサポートする追加の洞察を提供する製品を拡大し、ワークフローを改善することを計画しています。また、他の組織タイプの製品を提供することも計画しています。

次の5〜10年で、AI駆動型病理学はどのように進化すると思いますか？

私は、AIが病理学の実践とがんの診断方法に大きな影響を与えることを予想しています。病理医を置き換えるのではなく、AIは病理学の実践を変えるでしょう。AIは、特に病理医の世界的な不足と、治療の進歩による診断の複雑化により増加するワークロードという、ヘルスケアの課題に取り組むのに役立ちます。責任あるAIの実装により、病理医はワークロードをより効果的に管理し、診断の効率を高め、遅延を減らすことができます。ルーティンワークを自動化することで、AIはエラー率を低減し、診断の質を高め、最終的に病理医の自信を高めることができます。私は、AIとヒューマンの組み合わせがヘルスケアを変革するための最良の組み合わせであると強く信じています。

別の分野で大きな期待が持たれているのは、病理学の現在の実践を超えて、予測アルゴリズムの分野への拡大です。複数のモダリティを組み合わせて結果や治療の有効性を予測するアルゴリズムです。

AIは、ヘルスケアへのアクセスを民主化することで、ヘルスエクイティを高めることもできます。どこにいても、すべての患者は信頼できる診断を受けるに値します。AIテクノロジーが世界中のすべての病理研究所で標準的な慣行として導入されることは、素晴らしいことです。ただし、これは医師、業界、機関の間の協力から始まる必要があります。このテクノロジーの導入を加速する必要があります。私は、患者に負っている責任があると感じています。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はイベックス メディカル アナリティクスを訪問してください。