차임 린하트, 박사, Ibex Medical Analytics의 공동 창립자 및 CTO – 인터뷰 시리즈

차임 린하트 박사는 Ibex Medical Analytics의 CTO이자 공동 창립자입니다. 그는 25년 이상의 알고리즘 개발, 인공지능 및 기계 학습 경험을 가지고 있으며, 이스라엘군의 엘리트 부대와 여러 기술 회사에서 근무했습니다. 차임은 텔아비브 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했으며, 여러 Kaggle 기계 학습 대회에서 우승했습니다.

2016년부터 Ibex는 병리학 분야에서 인공지능 기반 진단을 주도해 왔습니다. 회사는 모든 환자가 정확하고 及时한 개인화된 암 진단을 받을 수 있도록 병리학을 변革하겠다는 목표를 세웠습니다. 오늘날 Ibex는 병리학 분야에서 가장 널리 사용되는 인공지능 플랫폼입니다. 병리학자를 위한 병리학자에 의해 개발된 Ibex의 솔루션은 세계 최고의 의사, 의료 기관, 및 진단 제공업체를 지원합니다. 매일 Ibex는 전 세계 환자의 삶에 영향을 미칩니다. 플랫폼은 의사의 자신감을 높이고, 진단 워크플로를 최적화하며, 임상의가 더 개인화된 진단을 제공하도록 도와줍니다. 가장 중요한 것은, 더好的 임상 결과를 달성합니다.

차임, Ibex의 창립과 암 진단을 위한 인공지능 기반 솔루션의 비전을 공유해 주시겠습니까?

2016년, 저와 제 동료인 조셉 모셀은 병리학 분야에서 디지털 혁신이 암 진단을 개선하는 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 방사선과는 20년 전과 같은 변화를 겪었으며, 이는 그 분야에서 실천하는 방식에 큰 영향을 미쳤습니다. 병리학이 디지털화됨에 따라, 우리는 인공지능을 사용하여 고급 이미지 분석을 수행하는 새로운 도구를 개발할 수 있는 기회를 인식했습니다. 우리는 의사가 더 정확하고 객관적이며 재현 가능한 진단을 내릴 수 있도록 도와주는 인공지능 기반 도구를 개발하는 데 중점을 두었습니다. 이는 각 환자가 올바른 진단을 받고, 及时한 치료를 받을 수 있도록 합니다.

2016년 Ibex가 설립된 이후 암 진단의 풍경은 어떻게 변했습니다?

연구소에서는 디지털화의 속도가 빨라졌으며, 이는 Covid-19로 더욱 가속화되었습니다. 디지털 혁신은 연구소가 현미경을 넘어서서 의미 있는 방식으로 능력을 넓히도록 허용했습니다. 인공지능은 병리학자가 결과를 효율적으로 분석하고 이해하도록 도와줍니다.

암 진단 인공지능 분야는指数적으로 성장했습니다. 우리는 다양한 암 진단 영역에서 인공지능을 사용하는 스타트업과 다른 회사를 보았습니다. 정밀의학은 정확한 진단과 다양한 정보학적 접근 방식을 통해 최적의 개인화된 치료를 가능하게 하는 데이터 기반 환자 분류입니다. 정밀의학의 증가로 더 복잡한 진단이 필요하게 됩니다.

우리는 학술 간행물과 산업 협회가 이 분야에 중점을 두고 있는 것을 보았습니다. 2016년, 조셉과 저는 첫 번째 디지털 및 계산 병리학 회의에 참석했을 때, 인공지능은 암 진단을 둘러싼 대화의 작은 부분이었습니다. 이제, 큰 병리학 회의에서 인공지능은 주요 행사입니다.

인공지능 기반 병리학 분야에서 Ibex를 다른 회사와 차별화하는 것은 무엇입니까?

인공지능 기반 병리학에는 여러 하위 도메인이 있습니다. 연구 응용 프로그램에 중점을 둔 회사와 임상 응용 프로그램에 중점을 둔 회사들이 있습니다. Ibex는 임상 응용 프로그램에 중점을 두고 있으며, 전 세계의 병리학자들이 암 진단을 위해 일상적으로 사용하는 가장 큰 설치 기반을 보유하고 있습니다. 우리는 또한 제약 회사와 협력하여 병리학자가 표적 치료를 지원하는 생체 지표를 양적으로 평가하는 인공지능 기반 임상 응용 프로그램을 개발하고 있습니다.

또한, 일부 회사에서는 특정 종양 유형에 대한限定된 적응증에 중점을 두고 있습니다. Ibex는 병리학자가 조직에서 볼 수 있는 모든 것을 분석하도록 인공지능을 훈련시킵니다. 이는 암을 발견하는 것만이 아니라, 암의 유형과 하위 유형, 암의 크기, 암 관련 형태학 및 기타 임상 특징을 포함합니다. 우리는 병리학이 암이 있는지 없는지만을 결정하는 것이 아니라, 병리학자가 인공지능의 혜택을 실현하도록 도와주고자 합니다.

차임, Ibex의 솔루션의 핵심 기술과 암 진단 및 등급 지정에 병리학자를 지원하는 방법을 설명해 주시겠습니까?

우리의 접근 방식은 병리학자가 기계를 훈련시킵니다. 우리는 전 세계의 병리학자 팀이 슬라이드를 주석으로 표시하고 레이블을 붙이는 것을 보유하고 있습니다. 이는 병리학자가 특정 영역을 표시하고, 저등급 종양, 혈관, 신경, 염증 등을 레이블을 붙이는 것을 의미합니다. 우리는 이러한 데이터를 사용하여 인공지능 모델을 훈련시킵니다. 이는 인공지능이 매우 정확하도록 합니다. 특히 드문 경우와 어려운 경우에서 중요합니다. 우리의 인공지능은 병리학자에 의해 훈련되고, 조직의 다양한 구조와 형태학을 식별하도록 훈련됩니다. 이는 병리학자에게 매우 유용하며, 궁극적으로 정확도를 높입니다. 우리는 데이터와 지식을广泛하게 사용하여 인공지능을 개선하고, 현장에서 직접 얻은 피드백으로부터 학습합니다.

차임, Ibex는 임상 등급의 정확성을 보장하기 위해 어떤 노력을 하고 있습니까?

이것은 많은 노력과 시간이 필요합니다. 우리는 전 세계의 여러 파트너로부터 데이터를 수집합니다. 우리는 데이터가 매우 다양하도록 보장하며, 다양한 연구소와 조직 기술, 스캐너 및 임상 결과가 포함됩니다. 우리는 훈련 데이터에 드문 유형의 암을 포함시킵니다. 이는 인공지능이 다양한 특징을 학습하도록 합니다. 훈련 과정에서, 우리는 인공지능이 잘하는 것을 측정하고, 개선해야 하는 영역을 결정합니다. 경험丰富한 기계 학습 팀은 여러 연구소에서 수집한 수천 개의 슬라이드에서 인공지능을 테스트합니다. 우리는 연구와 임상 시험을 수행하며, 두 가지 기본적인 측면을 비교합니다. 첫째, 우리는 인공지능의 독립적인 성능을 기준 사실과 비교합니다. 둘째, 우리는 병리학자가 인공지능을 사용하여 작업할 때 얼마나 정확하게 하는지 결정합니다. 이를 통해 인공지능이 정확하고, 강건하고, 편향되지 않고, 안전하다는 것을 보장합니다. 우리는 인공지능 플랫폼의 영향을 측정합니다. 우리의 응용 프로그램에서, 우리는 병리학자가 인공지능의 지원을 받을 때, 표준 치료와 비교하여 더 나은 결과(즉, 더 정확하고, 기준 사실과 더 높은 일치)를 달성한다는 것을 보았습니다. 우리는 또한 인공지능 플랫폼의 효율성과 다른 중요한 혜택을 측정합니다. 예를 들어, 연구소의 워크플로를 최적화하고, 환자가 결과를 받는 시간(회전 시간)을 줄이는 것입니다.

차임, Ibex의 솔루션은 어떻게 진단 워크플로를 향상시키고 환자 결과를 개선하는가?

우리의 통합 시스템에는 슬라이드 뷰어, 인공지능 결과, 및 내장된 보고 도구가 포함됩니다. 이 전체 시스템은 정확도와 생산성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이는 병리학자를 진단 과정으로 안내하며, 각 사례와 슬라이드에서 주요 결과를 보여줍니다. 병리학자는 특징을 검색할 필요가 없습니다. 인공지능은 모든 것을 명확하게 강조합니다. 병리학자는 확인하거나 수정할 수 있습니다. 인공지능은 측정값과 정량화를 제공하며, 모든 것을 점수화합니다. 내장된 보고서로 인해, 병리학자는 슬라이드를 보지 않고, 진단을 내린 다음, 다른 시스템으로 이동하여 모든 것을 보고할 필요가 없습니다. 보고서는 인공지능이 통합 워크플로를 구동하는 동안 수행됩니다. 심지어 마우스 클릭의 수를 최적화했습니다. 모든 것은 병리학자를 위해 설계되었습니다. 이는 진단 정확도와 효율성을 향상시키고, 궁극적으로 환자에게 더好的 결과를 제공합니다.

차임, Ibex의 솔루션은 기존의 디지털 병리학 소프트웨어 솔루션과 연구소 정보 시스템과 어떻게 통합되는가?

우리는 이 분야의 여러 벤더와 협력합니다. 각 파트너마다 다른 유형의 통합 기회가 있습니다. 어떤 경우에는 우리의 인공지능을 그들의 도구에 내장하여, 병리학자가 그들의 플랫폼에서 우리의 인공지능을 사용할 수 있도록 합니다. 다른 경우에는, 우리는 병리학자가 다른 시스템에서 Ibex를 시작할 수 있도록 통합합니다. 통합 유형에 관계없이, 우리는 사용자가 인공지능을 사용하는 가장 최적의 방법을 항상 보장하려고 합니다. 또한, 우리는 第三자들이 우리의 인공지능에서 정보를 검색하고, 그들의 환경에 통합할 수 있도록 하는 공개 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 개발했습니다.

차임, Ibex는 병리학 분야에서 인공지능 기반 솔루션을 널리 채택하는 데 어떤 도전을 겪었나요?

회고해 보면, Ibex가 겪은 주요 도전은 진단 제품을 시장에 출시하기 위해 필요한 복잡성과 노력의 양이었습니다. 이는 데이터 수집, 병리학자와의 협력, 인공지능 훈련 및 테스트, 임상 시험 및 일부 지리적 지역에서는 규제 승인을 포함하는 다학제적 접근 방식이었습니다. 의료 분야에서는 또한 과학적 증거를 생성하고, 여러 연구소에서 결과를 발표하여 인공지능 플랫폼의 성능과 혜택을示す 것이 매우 중요합니다.

또 다른 주목할 만한 도전은 통합입니다. 우리는 병리학자가 인공지능을 효율적이고 자연스럽게 사용할 수 있도록 보장해야 합니다. 연구소에는 여러 시스템이 있습니다. 디지털 병리학 스캐너, 연구소 정보 시스템 및 워크플로, 및 보고 도구가 있습니다. 간단히 말해, 우리는 모든 것이 가장 효율적인 방식으로 함께 작동하도록 합니다. 도전을 극복합니다.

차임, Ibex의 솔루션을 구현한 의료 기관의 성공 사례나 사례 연구를 공유해 주시겠습니까?

우리는 우리의 파트너십과 전 세계적 범위에 대해 매우 자랑스럽습니다. 예를 들어, 우리는 웨일즈에서 인공지능의 최초 전국적 배포를 보유하고 있습니다. 웨일즈의 모든 보건 위원회는 Ibex의 인공지능 솔루션을 사용하고 있습니다. 또 다른 예는 푸에르토리코의 CorePlus Laboratories입니다. 그들은 수년 동안 Ibex를 사용해 왔으며, 그 영향에 대한 논문을 발표했습니다. 예를 들어, 인공지능 알고리즘을 사용하여, 병리학자들은 다른 경우에는 잘못 진단되었을 160명의 남성을 식별할 수 있었습니다. 그 환자들은 인공지능의 지원으로 올바른 치료를 받았습니다. 이것이 우리가 하는 영향입니다. 우리는 사람들의 삶에 영향을 미치기 위해 여기 있습니다.

차임, 향후 10년 동안 병리학과 암 진단의 미래에서 인공지능이 어떤 역할을 할 것이라고 생각하십니까?

향후 10년 동안, 우리는 병리학자가 자신의 주요 진단 노력에 지원을 위해 인공지능을 사용할 것입니다. 나는 병리학자가 대부분의 작업량에 대해 인공지능을 사용하여, 품질이 높고, 모든 것이 객관적이고, 재현 가능하며, 及时한지 확인할 수 있을 것으로 생각합니다. 또한, 인공지능은 의사가 현재 하지 않는 일을 할 수 있도록 도와줄 것입니다. 예를 들어, 특정 사례에 대해 수행해야 하는 추가 테스트를 결정하거나, 더 정확한 예후와 치료 선택을 제공할 수 있습니다.

인공지능은 전체 환자 여정을 통해, 병리학 연구소의 암 진단 부분뿐만 아니라, 치료 과정을 결정하는 종양학자와 같은 의사에게도 필수적일 것입니다. 또한, 인공지능은 다양한 분야를 결합하는 데 도움이 될 것입니다. 시간이 지남에 따라, 다양한 모달리티(병리학, 방사선과, 유전체학, 임상 기록)가 다양한 인공지능 모듈에 공급되어, 새로운 정밀의학을 지원할 것입니다. 건강 불평등의 관점에서, 세계 최고의 의사에게 접근할 수 없는 환자는 그들의 진단과 치료의 품질에서 큰 도약을 경험할 것입니다. 인공지능은 모든 사람을 거의 전문가 수준으로 끌어올릴 것입니다. 모든 사람은 품질 있는 치료에 접근할 권리가 있으며, 인공지능은 우리에게 건강 접근을 민주화하는 올바른 방향으로 나아가도록 도와줄 것입니다.

감사합니다. Ibex Medical Analytics에 대해 더 알고 싶은 독자는 Ibex Medical Analytics를 방문하십시오.