인터뷰
Chaim Linhart, PhD, Ibex Medical Analytics의 공동 창립자 및 CTO – 인터뷰 시리즈
2016년부터 Ibex는 병리학 분야에서 AI 기반 진단을 주도해 왔습니다. 회사는 모든 환자가 정확하고 及時하고 개인화된 암 진단을 받을 수 있도록 병리학을 변革하는 것을 목표로 하여 출발했습니다. 오늘날 Ibex는 병리학 분야에서 가장 널리 배포된 인공 지능 플랫폼입니다. 병리학자를 위한 병리학자에 의해 개발된 Ibex의 솔루션은 세계 최고의 의사, 의료 기관, 및 진단 제공업체를 지원합니다. 매일 Ibex는 세계 각지의 환자의 삶에 영향을 미치는 특권을 가지고 있습니다. 이 플랫폼은 의사의 확신을 높이고, 진단 워크플로를 최적화하며, 임상의가 더 개인화된 진단을 제공하도록 도와주며, 무엇보다도 더好的 임상 결과를 가능하게 합니다.
Ibex의 창립과 암 진단을 AI로 변革하는 비전을 공유해 줄 수 있나요?
2016년, 저의 공동 창립자 Joseph Mossel와 저는 병리학 분야의 디지털 혁명이 암 진단을 개선하는 데 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 방사선과는 20년 전과 같이 변革을 거쳤으며, 이는 그 분야의 관행에 큰 영향을 미쳤습니다. 병리학이 디지털화됨에 따라 우리는 인공 지능(AI)을 활용하여 고급 이미지 분석을 수행하는 새로운 도구를 개발할 수 있는 기회를 인식했습니다. 우리는 의사들이 더 정확하고 객관적이며 재현 가능한 진단을 내릴 수 있도록 도와주는 AI 기반 도구를 개발에 중점을 두었습니다. 이는 각 환자가 올바른 진단을 及時하게 받을 수 있도록 하여 최상의 치료를 받을 수 있도록 합니다.
2016년 Ibex가 설립된 이후 암 진단의 풍경은 어떻게 변경되었습니다?
연구소는 디지털화를 점점 더 빠르게 채택하고 있으며, 이는 Covid-19로 더욱 가속화되었습니다. 디지털 혁명은 연구소가 현미경을 넘어서서 의미 있는 방식으로 능력을 넓히고, 병리학자가 효율적으로 결과를 분석하고 이해하는 데 도움을 주는 AI를 활용할 수 있도록 했습니다.
암 진단 AI 분야는 기하급수적으로 성장했으며, 우리는 다양한 암 진단 영역에서 병리학을 위한 AI에 대한 다양한 측면에서 작업하는 스타트업과 다른 회사들을 보았습니다. 예를 들어, 정밀 의학은 정확한 진단과 다양한 정보학적 접근 방식을 통해 데이터 주도 환자 분리 및 최적의 개인화된 치료를 가능하게 합니다. 정밀 의학의 증가와 함께 새로운 표적 치료를 지원하는 더 복잡한 진단의 필요성이 증가합니다.
우리는 또한 학술 간행물과 산업 협회가 이 분야에 중점을 두고 있는 것을 보았습니다. 2016년 Joseph과 저가 처음으로 디지털 및 계산 병리학 회의에 참석했을 때, AI는 암 진단을 둘러싼 대화의 작은 부분이었습니다. 이제 큰 병리학 회의에 참석하면 AI가 주요 행사입니다.
Ibex를 다른 회사와 비교했을 때, Ibex는 어떤 점이 다릅니까?
AI 기반 병리학에 대해 이야기할 때, 여러 하위 도메인이 있습니다. 연구 응용 프로그램을 우선하는 회사들이 있습니다. 즉, 조직 이미지 분석을 통해 질병 과정의 형태학적 및 세포 수준을 이해하는 데 도움을 주는 도구와 같은 회사들이 있습니다. 두 번째로, 주요하게 임상 응용 프로그램에 중점을 둔 회사들이 있습니다. 즉, 연구소에서 일상적인 진단을 지원하는 제품을 사용하는 회사들이 있습니다.
Ibex는 임상 응용 프로그램에 중점을 두고 있으며, 전 세계의 병리학자들이 일상적으로 암 진단을 위해 Ibex의 도구를 사용하는 가장 큰 설치 기반을 가지고 있습니다. 우리는 또한 병리학자가 표적 치료를 가능하게 하는 바이오 마커를 양적으로 분석하는 데 도움을 주는 AI 기반 임상 응용 프로그램을 개발하기 위해 제약 회사와 협력하고 있습니다.
또한, 일부 회사들은 특정 종양 유형에 대한 특정한 적발만에 중점을 두는 반면, Ibex는 병리학자가 조직에서 볼 수 있는 모든 것을 분석하는 AI를 훈련하는 접근 방식을 취합니다. 이는 암을 발견하는 것뿐만 아니라 암의 유형과 하위 유형, 등급, 크기 및 암 관련 형태학적 특징과 기타 임상 특징을 포함합니다. 우리는 병리학이 암이 있는지 여부만을 결정하는 것이 아니라는 것을 알고 있습니다. 우리는 병리학자가 테이블에 가져오는 AI의 광범위한 이점을 실현하는 데 도움을 주고자 합니다.
Ibex의 솔루션이 암 감지 및 등급 지정에 병리학자를 지원하는 핵심 기술을 설명할 수 있나요?
우리의 접근 방식은 기본적으로 병리학자가 기계를 훈련합니다. 우리는 전 세계의 많은 병리학자들이 슬라이드를 주석 처리하고 있습니다. 즉, 슬라이드 내의 특정 영역을 표시하고 레이블을 지정합니다. 그들은 저등급 종양, 혈관, 신경, 염증 등을 표시할 수 있습니다. 우리는 이러한 데이터를 수집하여 AI 모델을 훈련하는 데 사용합니다. 이는 AI가 매우 정확하도록 보장하며, 특히 드문 경우나 어려운 경우에도 중요합니다. 우리의 AI는 병리학자에 의해 훈련되며, 조직의 다양한 구조와 형태학을 식별하도록 훈련됩니다. 이는 병리학자에게 매우 유용하며, 궁극적으로 정확도를 높입니다. 광범위한 데이터와 지식에 접근할 수 있으므로 우리의 AI를 개선하고 현장에서 얻은 피드백을 통해 배울 수 있습니다.
Ibex는 유방암, 전립선암, 위암과 같은 다양한 암 유형에서 임상 등급의 정확도를 어떻게 보장합니까?
이는 많은 노력과 시간이 필요합니다. 우리는 전 세계의 여러 파트너로부터 데이터를 수집합니다. 우리는 데이터가 매우 다양하도록 보장하며, 다양한 연구소와 조직 준비 기술, 스캐너 및 임상 결과가 포함됩니다. 우리는 훈련 데이터를 희귀한 암 유형으로 풍부하게 합니다. 이는 AI가 다양한 특징을 학습하도록 보장합니다. 훈련 과정에서 우리는 AI가 잘하는 것을 측정하고, 또한 개선해야 할 영역을 결정합니다. 방대한 기계 학습 경험을 가진 팀은 다양한 연구소에서 수집한 수천 개의 슬라이드에서 AI를 테스트합니다. 우리는 연구와 임상 시험을 수행하며, 시스템의 두 가지 기본적인 측면을 비교합니다. 첫 번째는 AI의 독립적인 성능을 기준 진실과 비교하는 것입니다. 두 번째는 병리학자가 AI와 함께 및 없이 작업할 때의 정확도를 결정하는 것입니다. 이를 통해 AI가 정확하고, 강건하고, 편향되지 않고, 안전하다는 것을 보장합니다. 우리는 AI를 사용하는 병리학자의 영향을 측정합니다. 우리의 응용 프로그램 전체에서, 우리는 병리학자가 AI의 지원을 받았을 때 표준 치료(즉, AI의 지원 없이)보다 더好的 결과(즉, 더 정확하고 기준 진실과 더 높은 일치)를 달성한다는 것을 보았습니다. 우리는 또한 그들의 작업의 효율성과 다른 중요한 AI 플랫폼의 이점을 측정합니다. 예를 들어, 연구소의 워크플로를 최적화하고 결과를 환자에게 더 빠르게 전달하는_turnaround 시간을 줄이는 것입니다.
Ibex의 솔루션에는 어떤 고유한 특징이 있으며, 이는 진단 워크플로를 개선하고 환자 결과를 향상시키는 데 어떻게 도움이 되나요?
我们的 综合 시스템에는 슬라이드 뷰어, AI 결과 및 내장된 보고 도구가 포함됩니다. 이 전체적인 시스템은 정확도와 생산성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이는 병리학자를 진단 과정으로 안내하며, 각 사례와 슬라이드의 주요 결과를 보여줍니다. 특징을 검색하는 대신(이는 작고 감지하기 어려울 수 있음), AI는 모든 것을 매우 명확하게 강조합니다. 그 다음, 병리학자는 확인 또는 수정할 수 있습니다. AI는 측정값과 양적화된 결과를 표시하며, 모든 것을 점수화합니다. 내장된 보고 도구로 인해, 병리학자는 슬라이드를查看하여 진단을 내리고, 다른 시스템으로 이동하여 모든 것을 보고하는 대신, AI가 통합 워크플로를 주도하는 동안 보고를 수행할 수 있습니다. 심지어 마우스 클릭의 수를 최적화했습니다. 모든 것이 병리학자를 위해 설계되었습니다. 즉, 진단의 정확도와 효율성을 향상시키고, 더好的 환자 결과를 생성하는 더好的 작업 환경을 제공합니다.
Ibex의 솔루션은 기존 디지털 병리학 소프트웨어 솔루션 및 연구소 정보 시스템과 어떻게 통합되나요?
우리는 해당 분야의 여러 벤더와 협력하고 있습니다. 이미지 관리 솔루션 또는 연구소 정보 시스템을 판매합니다. 각 파트너에 대해, 다양한 통합 기회가 있습니다. 일부 경우에는, 우리는 그들의 도구에 Ibex의 AI를 내장하여 병리학자가 그들의 플랫폼에서 Ibex의 AI를 사용할 수 있도록 합니다. 다른 경우에는, 우리는 병리학자가 다른 시스템에서 Ibex를 시작할 수 있도록 그들의 도구와 통합합니다. 통합 유형과 상관없이, 우리는 사용자가 Ibex의 AI를 사용하는 가장 최적의 방법을 항상 보장하려고 합니다. 또한, 우리는 Ibex의 AI에서 정보를 검색하고, 그들의 환경에 통합할 수 있도록 허용하는 개방형 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스(API)를 개발했습니다.
Ibex는 병리학에서 AI 기반 솔루션의 광범위한 채택을 달성하는 데 어떤 도전을 직면했나요?
돌이켜 보면, Ibex가 직면한 주요 도전은 진단 제품을 시장에 출시하기 위해 필요한 복잡성과 노력의 양, 그리고 시간이었습니다. 이는 다학제적 접근 방식을 포함합니다. 데이터 수집, 병리학자와의 협력, AI 훈련 및 철저한 테스트, 임상 시험 수행, 그리고 일부 지역에서는 규제 승인을 취득하는 것을 포함합니다. 모든 것을 엄격한 품질 보증 조치하에 수행하는 것이 중요합니다. 의료 분야에서, 과학적 증거를 생성하고, 여러 연구소에서 결과를 출판하여, AI 플랫폼의 성능과 이점을 보여주는 것도 매우 중요합니다.
또 다른 주목할 만한 도전은 통합입니다. 우리는 병리학자가 효율적이고 자연스러운 방식으로 AI를 사용할 수 있도록 보장해야 합니다. 연구소에는 여러 시스템이 있습니다. 디지털 병리학 스캐너, 연구소 정보 시스템 및 워크플로, 보고 도구 등이 있습니다. 간단히 말해, 우리는 모든 것이 가장 효율적인 방식으로 함께 작동하도록 보장합니다.
건강 관리 기관에서 Ibex의 솔루션을 구현한 성공 사례나 사례 연구를 공유할 수 있나요?
우리는 우리의 파트너십과 세계적인 범위에 대해 매우 자랑스럽습니다. 예를 들어, 우리는 웨일즈에서 AI의 최초의 전국적 배포를 가지고 있습니다. 웨일즈의 모든 보건 위원회는 Ibex의 AI 솔루션을 사용하고 있습니다. 또 다른 예는 푸에르토리코의 CorePlus Laboratories입니다. 그들은 수년 동안 Ibex를 사용해 왔으며, 플랫폼이 그들의 임상 관행에 미친 영향을 보여주는 논문을 발표했습니다. 예를 들어, AI 알고리즘을 사용하여, 병리학자들은 다른 방식으로 오진될 수 있었던 160명의 남성을 식별할 수 있었습니다. 그 환자들은 AI의 지원을 통해 올바른 치료를 받았습니다. 그것이 우리가 만드는 영향입니다. 그것은 우리가 잊지 말아야 할 것입니다. 우리는 사람들의 삶에 영향을 미치기 위해 여기 있습니다.
앞으로 10년 동안 병리학과 암 진단의 미래에서 AI가 어떤 역할을 할 것으로 보나요?
앞으로 10년 동안, 우리는 병리학자가 주요 진단 노력에서 AI를 지원받는 것을 계속해서 볼 것입니다. 나는 병리학자가 대부분의 작업량에서 AI를 사용하여 품질이 높고, 모든 것이 객관적이고, 재현 가능하고, 及時적이도록 할 것으로 예상합니다. 또한, AI는 의사들이 현재 하지 않는 일들을 도와줄 것입니다. 예를 들어, 특정 사례에 대해 수행해야 할 추가 테스트를 결정하거나, 더 정확한 예후와 치료 선택을 제공하는 데 도움을 줄 것입니다.
AI는 암 진단 부분에서 병리학 연구소뿐만 아니라, 암 치료를 결정하는 종양학자와 같은 전체 환자 여정을 통해 핵심적인 역할을 할 것입니다. 또한, AI는 다양한 학문을 결합하는 데 도움을 줄 것입니다. 시간이 지나면, 병리학, 방사선과, 유전체학, 임상 기록과 같은 다양한 모달리티가 다양한 AI 모듈에 피드되어, 새로운 정밀 의학을 지원할 것입니다. 건강 불평등의 관점에서, 세계 최고의 의사에게 접근할 수 없는 환자는 진단과 치료의 품질에서 큰 도약을 경험할 것입니다. AI는 모든 사람을 전문가 수준으로 끌어올릴 것입니다. 모든 사람은 품질 있는 치료에 접근할 자격이 있습니다. AI는 건강 접근의 민주화를 향한 올바른 방향으로 우리를 이끌어 줄 것입니다.
멋진 인터뷰에 감사드립니다. Ibex Medical Analytics에 대해 더 알아보려는 독자는 Ibex Medical Analytics를 방문해야 합니다.
