ジュリアナ・イアニ、ProsciaのAI研究開発担当副社長 – インタビュー・シリーズ

ジュリアナ・イアニは、ProsciaのAI研究開発を率いて、高品質の計算機パスロジー製品を開発しています。Prosciaは、Concentriq^®デジタルパスロジー・プラットフォームと計算機アプリケーションのパイプラインを通じて、伝統的なツールの限界を超えたラボを推進しています。これらのテクノロジーは、パスロジーの経済と実践を変革し、現代のデータ中心の医療をがんとの戦いに活用しています。

Prosciaの創設の背景を教えてください。

パスロジーは、バイオメディカル研究とがん診断の核心に位置しています。しかし、ほとんどのヘルスケア分野でデジタライゼーションが進んできたのに対し、パスロジーは150年以上の歴史を持ちながら、ほとんど変化していません。パスロジーは、基本的に、パスロジストが顕微鏡下で組織を観察することで、パターンを認識するという、手作業的で主観的なプロセスです。このプロセスは、パスロジストの数の減少とがんの負担の増加によってさらに複雑化しています。

Prosciaは、この標準的なケアを進歩させるために設立されました。創設者は、パスロジーのデジタル化を推進することで、がんとの戦いに取り組む機会を見出しました。デジタルパスロジーを推進することで、ラボは運用を合理化し、品質と生産性の改善を達成し、新しい洞察を解放することができます。これらの利点は、研究者がブレークスルーを加速させ、パスロジストが世界中の患者さんにとってより良い結果を達成するのに役立っています。

初期の日々から、Prosciaは、主要なラボ、ヘルスシステム、バイオテクノロジー企業、研究機関などの顧客ベースを築き上げてきました。企業顧客の中には、ジョンズ・ホプキンス大学、ペンシルベニア大学、トップ20の製薬会社の10社があります。また、LabPONがProsciaのソフトウェア・プラットフォームに移行し、世界最大のヒト組織データのリポジトリであるジョイント・パスロジー・センターがProsciaでデジタル化されることも発表しました。

Prosciaはデジタルおよび計算機パスロジー会社です。詳しく教えてください。

高レベルで見ると、デジタルパスロジーは、顕微鏡スライドをスキャナーでデジタル化し、ソフトウェアを使用して画像を表示、管理、共有、分析するプロセスです。

Prosciaは、ソフトウェア側に特化しています。Concentriqというコア・プラットフォームを提供し、ラボがパスロジー・オペレーションを実行するために必要なエンタープライズ機能を提供しています。Concentriqは、AIアプリケーションの起点ともなります。

デジタルパスロジーの利点、特に効率性と生産性の向上、そして新しい洞察の解放について触れました。具体的なユースケースを見てみましょう。現在、COVID-19の影響で、ラボは新しい方法で作業する必要があり、デジタルパスロジーはパスロジストが作業を続け、患者さんにサービスを提供することを可能にしました。Concentriqのようなプラットフォームを使用することで、画像を簡単に共有し、オンデマンドで表示できます。

一般的に、Prosciaの提供するデジタルおよび計算機パスロジー・ソリューションは、パスロジストが質と効率性を向上させることを可能にし、患者さんに正しい診断を迅速に提供することができます。これは、早期治療が良好な結果につながることが多いことを考えると、重要です。

パスロジーにおけるマシン・ラーニングの現状と将来について教えてください。

マシン・ラーニングは、パスロジーにおける多くの分野で有望な成果を示しています。たとえば、画像内の特定の領域をパスロジストの注意を引くために特定したり、組織サンプルに関する定量的な洞察を提供したりします。また、画像を診断や特定のパターンに基づいて分類することもできます。さらに、患者さんの結果や治療への反応を予測する研究も行われています。パスロジーにおけるマシン・ラーニングの応用は、非常に幅広い分野で活用されています。

パスロジーにおけるマシン・ラーニングのほとんどのユースケースは、基本的に、臨床と研究の問題を解決することを目的としています。まず、診断のボリュームの問題があります。診断するケースの数は増えていますが、パスロジストの数は減っています。マシン・ラーニングは、診断の効率性を向上させることを目的としています。2つ目の大きな問題は、診断とケアの質です。診断の正確性を向上させるにはどうすればよいのか。予後を向上させるにはどうすればよいのか。患者さんの結果を向上させるにはどうすればよいのか。これらが、マシン・ラーニングが解決しようとしている問題です。

将来については、研究段階と臨床実践の段階を区別する必要があります。現在、研究段階では多くの成果が上がっていますが、臨床実践に応用するには、システムと品質のレベルを高める必要があります。Prosciaのアプローチは、実世界で機能するAIを構築することです。

DermAIは、皮膚病変を事前診断カテゴリに自動分類するために、ディープ・ラーニングを利用しています。DermAIの設計と開発の際の主な考慮事項について教えてください。

まず、システムが何を実行する必要があるかを考慮する必要があります。特定のタイプの皮膚病変のみではなく、すべての皮膚病変を分類できるシステムを構築する必要がありました。皮膚病理学には多くのバリエーションがあります。したがって、トレーニング・セットにすべてのバリエーションを網羅する必要がありました。これは、特に希少な病変の場合、データセットを構築する上で大きな課題となります。

2つ目の考慮事項は、システムが単一のサイトや特定のスキャナーでしか機能しないということです。システムは、すべてのラボの画像で、すべてのスキャナーで機能する必要があります。サイトやスキャナーによって、画像の外観に大きな違いが出ることがあります。システムは、これらの違いを考慮に入れ、サイトごとに大量のデータを必要とせずに機能する必要があります。

システムの信頼性を高めるために、不確実性を考慮する必要があります。AIシステムは完璧ではありません。システムは、不確実性を認識し、不確実な場合は分類を提供しないように設計する必要があります。システムは、各分類に信頼度スコアを割り当て、スコアが高いほど分類の正確性が高くなるように設計されています。

DermAIは、パスロジーにおける最も包括的な研究の1つで検証されました。研究とその主な結果について教えてください。

この研究は、非常に野心的でした。皮膚病理スライドを自動的に分類するシステムを開発し、パスロジストが事前診断カテゴリに分類するのを支援することを目的としました。システムは、スライドの組織を検出し、画像の外観を調整し、関心領域を検出し、組織内のパターンに基づいて分類しました。

システムは、1つのサイトから5,000枚の画像でトレーニングされ、3つの別のサイトから約3倍の画像でテストされました。システムは、複数のサイトで高い精度で機能することを実証しました。システムのパフォーマンスは、ラボでの実際のワークフローに近いものでした。

画像のアーティファクトに対するディープ・ラーニング・アルゴリズムの感度について教えてください。画像のアーティファクトとは何ですか。解決策は何ですか。

画像のアーティファクトは、人間の目では簡単に無視できるものですが、AIシステムは簡単に欺かれる可能性があります。例えば、スライド上の汚れ、明るさの変化、画像のぼけ、ペンのインクなどです。AIシステムは、これらの問題に対して敏感になる可能性があります。

画像のアーティファクトに対処するには、2つのアプローチがあります。1つは、画像をきれいにすることです。もう1つは、システムをこれらのアーティファクトに耐性を持たせることです。Prosciaでは、後者のアプローチを採用しました。システムは、さまざまなアーティファクトが含まれた画像でトレーニングされ、実世界での使用に耐性を持つように設計されています。

AIアプリケーションであるDermAIは、パスロジー・ラボでどのように実装されていますか。

ラボごとに異なるアプローチをとっていますが、Prosciaは、AIを活用したプラットフォームを活用することが、ラボがAIの採用を拡大するための唯一の方法であると考えています。Concentriqは、ラボがデジタルパスロジー・オペレーションを実行するために必要なすべての機能を提供し、AIアプリケーションの起点ともなります。

Prosciaについてさらに知らせてください。

私たちは、がんの影響を受けた人々の生活を改善し、より良い結果をもたらすことを目指しています。Prosciaの仕事は、患者さんのケアを向上させる可能性があり、非常に誇らしいことです。

Prosciaの仕事を信じているのは、私たちだけではありません。ジョイント・パスロジー・センターは、Prosciaのプラットフォームを使用して、世界最大のヒト組織データのリポジトリをデジタル化することを発表しました。LabPONは、Prosciaのプラットフォームを使用してパスロジー・オペレーションを拡大し、AIの実装の基盤を築くことを発表しました。LabPONは、Prosciaと協力してAIシステムの開発と検証を行う予定です。

最後に、私たちは、パスロジーの実践を単独で変えることはできないと認識しています。私たちは、常にチームを拡大しています。如果あなたが私たちに加わりたいと思っている場合、Prosciaについてもっと知り、私たちの求人をご覧ください。