Allan Hanbury, contextflow의 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

Allan Hanbury는 오스트리아 TU Wien의 데이터 인텔리전스 교수이며, Complexity Science Hub의 펠로우로 연구와 혁신을 통해 비정형 데이터를 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 그는 오스트리아 ICT 라이트하우스 프로젝트인 Data Market Austria의 발起인으로, 오스트리아에서 데이터 서비스 생태계를 구축하는 데 기여하고 있습니다. 그는 의료 및 건강 정보 검색 및 분석을 위한 EU 자금 지원 프로젝트인 Khresmoi 프로젝트의 과학적 조정자였으며, Khresmoi 프로젝트에서 개발된 방사선 영상 검색 기술을 상업화하는 스타트업인 contextflow의 공동 창립자입니다. 그는 또한 빅데이터에 대한 알고리즘 평가를 위한 EU 자금 지원 프로젝트인 VISCERAL 프로젝트와 의료 텍스트 분석을 위한 기술을 개발한 EU 자금 지원 프로젝트인 KConnect 프로젝트를 조정했습니다.

contextflow는 비엔나 의학 대학과 유럽 연구 프로젝트인 KHRESMOI에서 파생된 회사입니다. KHRESMOI 프로젝트에 대해 알려주세요.

물론입니다! Khresmoi의 목표는 의료 전문가들이 신뢰할 수 있는, 빠른, 정확한 정보를 검색하고 접근할 수 있도록 하는 다국어, 다중 모달 검색 및 접근 시스템을 개발하는 것이었습니다. 이를 위해 정보 추출 과정을 자동화하고, 사용자 인터페이스를 개발하며, 비정형 및 반정형 텍스트 정보를 이미지에 연결하는 것이 필요했습니다. 본质적으로, 우리는 의료 전문가들이 정보 검색 과정을 신뢰할 수 있게 만들고자 했습니다.

contextflow의 딥 러닝 알고리즘을 구동하는 현재 데이터셋은 무엇입니까?

우리의 데이터셋에는 약 8,000개의 폐 CT 스캔이 포함되어 있습니다. 우리의 AI는 khá 유연하기 때문에, 다음으로는 뇌 MRI를 처리할 계획입니다.

데이터셋이 더 커짐에 따라 AI의 성능이 향상되는 것을 보셨나요?

이 질문은 자주 받습니다. 대답은 대부분의 독자에게 만족스럽지 않을 것입니다. 어느 정도는 그렇습니다. 더 많은 스캔이 있으면 품질이 향상되지만, 특정 임계값을 넘으면 더 많은 스캔이 있으면 큰 차이가 없습니다. 얼마나 많은 것이 충분한지에 대한 정확한 숫자는 말하기 어렵습니다. 가장 중요한 것은 데이터의 품질입니다.

contextflow는 모든 경우에 사용하도록 설계되었나요, 아니면 어려운 경우에 대한 차별적 진단을 결정하는 데 사용하도록 설계되었나요?

방사선과는 정말 잘합니다. 대부분의 경우, 발견은 명확하며, 외부 도구는 불필요합니다. contextflow는 자동 진단이 아닌 일반 검색에 중점을 둔 시장에서 자신을 차별화했습니다. 우리의 도구에는 몇 가지 사용 사례가 있지만, 주요 사용 사례는 어려운 경우에 도움이 되는 것입니다. 이러한 경우, 방사선과는 다양한 资源을 참조해야 하며, 이 과정은 시간이 걸립니다. contextflow SEARCH, 우리의 3D 이미지 기반 검색 엔진은 방사선과가 정보를 검색하는 시간을 줄이도록 설계되었습니다. 또한, 우리는 차별적 진단에 도움이 되는 참고 정보를 제공하므로, 새로운 방사선과를 교육하는 것도 유망한 사용 사례입니다.

방사선과가 contextflow 플랫폼을 사용하는 과정을 설명해 주세요.

contextflow SEARCH Lung CT는 방사선과의 워크플로에 완전히 통합되어 있습니다. 방사선과는 일반적으로 작업을 수행하며, 특정 환자에 대한 추가 정보가 필요할 때, 그들은 스캔의 관심 영역을 선택하고 워크스테이션의 contextflow 아이콘을 클릭하여 새 브라우저 창에서 우리의 시스템을 엽니다.そこ에서, 그들은 우리의 데이터베이스에서 유사한 질병 패턴을 가진 환자의 참고 사례와 함께 통계 및 의학 문헌(예: radiopedia)을 받습니다. 그들은 우리의 시스템에서 환자의 스캔을 정상적으로 스크롤할 수 있으며, 추가 정보를 검색하기 위해 추가 영역을 선택하고 참고 사례와 비교할 수 있습니다. 또한, 질병 패턴의 전체 분포를 시각화하는 히트맵이 있습니다. 이는 발견을 보고하는 데 도움이 됩니다. 우리는 방사선과가 보고서를 작성하는 데 필요한 모든 것을 한 곳에 모으고, 몇 초 내에 사용할 수 있도록 하려고 했습니다.

contextflow는 초기에 폐 CT 스캔을 위해 설계되었지만, 다른 유형의 스캔으로 확장할 계획입니까?

네! 우리는 방사선과가 요청한 기관과 모달리티 목록이 있으며, 이를 추가하고자 합니다. 궁극적인 목표는 모든 기관과 스캔 유형에 대한 시스템을 제공하는 것입니다.

contextflow는 두 가지 놀라운 인큐베이터 프로그램인 INiTS와 i2c TU Wien의 지원을 받았습니다. 이러한 프로그램이 얼마나 유익했으며, 이 과정에서 무엇을 배웠나요?

우리는 이 인큐베이터 프로그램에 큰 감사를 느낍니다. 두 프로그램 모두 우리를 멘토, 컨설턴트, 투자자와 연결해 주었으며, 우리의 비즈니스 모델을 도전하고, 궁극적으로 우리의 목적과 방법을 명확히 했습니다. 또한, 그들은 실제적으로 우리에게 자금과 사무 공간을 제공하여, 우리는 행정적인 문제에 너무 걱정하지 않고 작업에 집중할 수 있었습니다. 우리는 정말로 그들의 지원 없이 지금의 위치에 있지 못했을 것입니다. 오스트리아의 스타트업 생태계는 아직 작지만, 혁신적인 아이디어를 실현하는 데 도움이 되는 프로그램이 있습니다.

당신은 또한 오스트리아 ICT 라이트하우스 프로젝트인 Data Market Austria의 발起인입니다. 이 프로젝트와 당신의 역할에 대해 알려주세요.

일일 생산되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 대부분의 산업에서 데이터의 중요성도 증가하고 있습니다. Data Market Austria의 라이트하우스 프로젝트는 성공적인 데이터 기반 비즈니스를 위한 요구 사항을 개발하거나 개혁하여, 비용을 낮추고 품질을 높이고 상호 운용성을 보장하는 것을 목표로 합니다. 나는 2016-2017년에 프로젝트를 조정했습니다. 이것은 Data Intelligence Offensive의 생성으로 이어졌으며, 나는 이곳의 이사회에서 활동하고 있습니다. DIO의 임무는 데이터 관리 및 보안에 관한 정보 및 노하우를 회원 간에 교환하는 것입니다.

contextflow에 대해 독자에게 전하고 싶은 것이 있나요?

방사선과 워크플로는 평균 시민의 마음에 없는 것이 맞습니다. 시스템은 그냥 작동해야 합니다. 불행히도, 환자가 되면, 항상 그런 것은 아니라는 것을 실감합니다. contextflow는 방사선과와 환자 모두를 위한 프로세스를 변革하기 위해 노력하고 있습니다. 향후 몇 년 동안 우리에게서 많은 흥미로운 개발을 기대하실 수 있습니다. 따라서 계속 지켜봐 주세요!

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