데니스 월, 박사, Cognoa의 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

데니스 월 박사는 스탠퍼드 대학교의 소아과와 정신과 교수이며 Cognoa의 공동 창립자입니다. Cognoa는 모든 아이들과 가족들이 평생 동안 좋은 결과를 얻을 수 있도록 조기 개입에 대한 평등한 접근을 보장하는 아동 행동 건강 분야에서 이전 없는 치료 표준을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

당신은 오랫동안 자폐증이 있는 사람과 개인적인 관계를 맺어왔습니다. 이 관계와 자폐증에서 배운 것을 설명해 주시겠습니까?

제 처제는 중증 자폐증을 가지고 있습니다. 저는 실제로 10대 시절부터 그녀를 알고 있습니다. 저는 보스턴 칼리지 고등학교에서 그녀의 사촌이자 제 친구와 함께 다녔으며, 제 친구는 저에게 일주일에 몇 번씩 그의 집에서 머물러도 된다고 했습니다. 그래서 저는 그의 가족과 가까워졌고, 그 덕분에 베키와 자폐증의 고점과 저점을 알게 되었습니다.

저는 UC 버클리에서 통합 생물학을 공부하고 스탠퍼드에서 계산 유전학을 공부했습니다. 그리고妻 아비와 함께 보스턴으로 돌아가서 하버드 대학교에서 교수직을 맡았습니다. 그때 저는 제 연구실과 학술 연구를 자폐증을 이해하고 베키의 가족과 같은 가족들을 위해 제 훈련을 활용하여 해결책을 찾는 데에 집중했습니다. 그것은 저를 여러 길로 이끌었지만, 가장 중요한 것은 자폐증 진단 시스템의 현실과 도전에 대한 새로운 시각을 제공했습니다. 제 개인적인 자폐증 경험은 새로운 혁신과 변화가 많은 가족들을 위해 필요하다는 것을 가르쳤습니다.

당신은 종종 “자폐증 연구의 불량배”로 묘사됩니다. 이評價가 정당한지 생각하시나요?

저는 이 설명이 普遍的に 공유되는 의견은 아니라고 생각합니다. 최근에 저는 미국 의료 정보학 대학의 펠로우로 선출되었으며, 세계 최고의 자폐증 연구자 중 9위에 올랐습니다. 저는 지난 16년 동안 자폐증을 진단하고 치료하는 더好的 해결책을 찾기 위해 노력했습니다.

부모들이 자폐증 진단을 받고 치료를 시작하기 위해 1~3년을 기다려야 하는 사실은, 많은 아이들이 중요한 신경 발달 창을 놓치게 되어 치료의 효과가 제한되게 됩니다. 이것은 저를 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 진단 프로세스를 개선하는 해결책을 찾는 데에 동기를 부여했습니다. COVID-19는 진단에 대한 접근을さらに 어렵게 만들고 있습니다. 우리는 혁신하고 새로운 해결책을 받아들이는 것이 필요합니다. Cognoa는 이를 하고 있으며, 저의 주요 관심사는 모든 가족에게 적절한 시기에 평등하게 진단과 치료를 접근할 수 있도록 하는 혁신과 의료 커뮤니티 간의 협력을 추진하는 것입니다.

당신은 종종 찰스 다윈의 대표작 “종의 기원”을 다시 방문합니다. 이 책이 당신에게 इतन나 महत하게 여겨지는 이유는 무엇입니까?

저는 생물 다양성을 사랑합니다. 저는 세상을 이해하고 싶습니다. 저는 다윈이 종의 기원에 대한 이단적인 이론을 제시하여 시스템을 도전한 것을 좋아합니다. 그의 책은 또한 물리적, 행동적, 형태학적 특성을 통해 유기체를 분류하는 알고리즘을 설명하며, 수학적 기초를 정량적으로 정의하여 생명의 형태를 정의하는 엄격한 분야를 시작했습니다. 계통 발생, 집단 유전학 등의 분야는 의학 분야와 다르지만, 실제로 그렇지 않습니다. 자폐증과 같은 상태는 많은 형태를 가지고 있으며, 기계 학습과 같은 수학적 기초를 통해 주의 깊게 설명해야 합니다. 이것은 더 객관적이고 데이터 주도적인 프로세스를 만듭니다.

당신은 Cognoa의 창립자입니다. 이 회사의 창립 배경을 설명해 주시겠습니까?

제 개인적인 자폐증 경험과 전문 연구로 인해, 저는 자폐증이 있는 아이들과 가족들의 삶을 개선하기 위해 현재의 치료 시스템을 개선하는 것을 목표로 Cognoa를 설립했습니다. 의사와 의료 기술자를 따라가며, 저는 가족들이 현재 시스템을 탐색하는 데에 직면하는 엄청난 도전을 목격했습니다. 특히, 진단 프로세스가 가족들의 필요와 일치하지 않는다는 것을 알게 되었습니다. 너무 많은 가족들이 진단을 받기 위해 긴과艱難한 여정을 겪습니다. 결과적으로, 아이들은 중요한 신경 발달 창을 놓치게 되어 치료의 효과가 제한되게 됩니다.

제가 하버드 대학교에서 교수직을 시작했을 때, 저는 자폐증의 분자적 기초에 집중했습니다. 우리는 자폐증이 유전적이고 상속된다는 것을 알았습니다. 그러나, 책임 있는 유전자는 명확하지 않았습니다. 저는 보스턴 어린이병원(당시 보스턴 어린이병원)과 협력하여, 저는 라벨링, 즉 자폐증 진단을 확인하는 방법에 대해 궁금해했습니다.

저는 의사와 임상 기술자를 따라가며, 표준 치료 평가를 사용하여 부모와 아이들을 인터뷰하는 것을 관찰했습니다. 저는 진단 프로세스가 매우 길고 반복하기 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 주관성이 불가피하게 방정식에 들어간다는 것을 알게 되었습니다. 모든 요소가 저를 더 빠른 진단 평가 방법을 찾는 데에 동기를 부여했습니다.

제가 집중한 것은 표현형이었고, 디지털 양적 도구를 구축하여 아이들을 높은 정확도로, 상호 평가자 신뢰도, 효율성을 갖춘 방법으로 표현형을 만들 수 있는지에 대해 연구했습니다. 자폐증 진단의 복잡성을 줄일 수 있는지에 대한 답은 분명히 예입니다.

이로 인해, 저는 진단 여정에 집중하는 새로운 회사를 설립하기 위해 자금을 조달하는 여정을 시작할 수 있었습니다. 현재, 소아과 의사들은 대부분의 발달 지연을 의심하는 아이들을 전문가에게 진단하고 치료를 위해 보냅니다. 이것은 아이들이 진단을 받고 치료를 시작하기 위해 몇 개월 또는 몇 년을 기다려야 하는 결과를 초래합니다. Cognoa는 이 현실을 근본적으로改变하기 위해 소아과 의사들이 1차 진료 환경에서 진단을 내릴 수 있도록 하여, 전문가를 지원하고, 더 복잡한 증례에 집중할 수 있도록 하여, 전체 시스템을 개선하는 것을 목표로 합니다.

Cognoa는 기계 학습에 크게 의존합니다. 이 기술에 처음으로 관심을 가졌던 것은 무엇입니까?

기계 학습은 데이터에서 패턴을 찾는 데에 탁월합니다. 많은 데이터는 복잡하고 다차원적이며, 아이들의 평가에서 관찰된 데이터도 마찬가지입니다. 행동 건강 상태인 자폐증의 진단을 위해, 사회적 측정, 감각적 측정, 시간 의존성 및 독립성, 그리고 감정, 동작, 제스처, 반응 등의 변이가 필요합니다. 모든 이러한 구성 요소가 결정에 고려되어야 하며, 기계 학습은 의사가 어떤 특성이 다른 특성과 관련되어 있는지, 어떤 특성이 결정에 기여하는지 도와줄 수 있습니다.

우리는 기계 학습을 사용하여 노이즈를 제거하고, 아이의 디지털 표현형을 생성하는 수학적 모델을 생성할 수 있습니다. 그러나 이것은 시작에 불과합니다. 다음에 필요한 것은 이러한 특성을 정확하고 확장 가능하며 반복 가능한 방식으로 평가하는 방법을 결정하는 것입니다.

Cognoa는 먼저 의료 결과를 개선하기 위해 헌신하는 회사입니다. 우리는 특정 기술에 헌신하는 것이 아니라, 아이들의 발달 건강, 특히 자폐증과 관련된 건강 결과를 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 기계 학습은 우리에게 더 빠른 quyết정을 내릴 수 있도록 도와주며, 프로세스에서 오류를 제거하고, 다양한 사회 경제적 인구, 남녀, 모든 문화와 인종에 대한 접근을 크게 증가시킬 수 있습니다. 그러나, 이러한 것이 성공하기 위해서는 기계 학습이 올바른 데이터 흐름 수단과 결합되어야 합니다. 따라서 Cognoa는 또한 기계 학습이(이 고临床적 정확성을 보여주었음) 스마트폰과 같은 普遍적인 기술을 통해 접근할 수 있도록 하는 데에 헌신하고 있습니다. 또한, COVID-19로 인해 의료의 불균형과 비효율성을 해결하는 데에 기술의 역할이 더욱 중요해졌습니다.

자폐증 진단에 대한 새로운 치료 패러다임을 도입하기 위해 Cognoa가 최신 AI와 기계 학습 기술을 활용하는 방법에 대해 논의해 주시겠습니까?

디지털 시대에 자폐증 진단을 가져옴으로써, Cognoa는 건강 결과, 가족의 삶의 질, 그리고 현재 매우 복잡한 시스템을 개선하기 위해 자폐증 진단에 대한 새로운 접근 방식을 개척하고 있습니다. 현재, 소아과 의사들은 대부분의 발달 지연을 의심하는 아이들을 전문가에게 진단하고 치료를 위해 보냅니다. 많은 가족들이 긴 진단 프로세스를 겪으며, 아이들이 초기, 중요한 신경 발달 창을 놓치게 되어 치료의 효과가 제한되게 됩니다.

Cognoa의 접근 방식은 소아과 의사들이 1차 진료 환경에서 정확한 진단을 내릴 수 있도록 하여, 전문가를 지원하고, 더 복잡한 증례에 집중할 수 있도록 하여, 전체 시스템을 개선하는 것을 목표로 합니다. 목표는 더 많은 아이들이 자폐증 초기 개입을 시작할 수 있도록 하여, 자폐증이 있는 아이들과 가족들의 평생 결과를 개선하는 것입니다.

저는 또한 Cognoa의 AI가 의도적으로 성별, 인종, 민족적, 사회 경제적 기원을 포함하도록 구축되어, 역사적으로 자폐증 진단에 존재하는 내재된 인간 편견을 해결한다고 말할 수 있습니다. 이를 통해 Cognoa는 모든 아이들에게 자폐증 진단을 민주화하여, 모든 아이들에게 평등한 치료를 제공합니다.

우리는 두 가지 방법으로 치료 접근을 해결하고 있습니다. 일반적으로, 소아과 의사들은 자폐증 전문가보다 아이들과 가족들에게 더 접근하기 쉽습니다. 소아과 의사들이 진단을 내릴 수 있도록 ermög하고,鼓励함으로써, 아이들과 가족들은 치료에 더 접근하기 쉽게 됩니다. 둘째, 우리의 디지털 장치의 특성은 소아과 의사들이 원격으로 telemedicine를 통해 입력을 캡처할 수 있도록 합니다. 이것은 지리적 또는 다른 로지스틱한 도전과 같은, 심지어 전염병 중에도 자폐증 진단을 가능하게 합니다.

Cognoa가 기계 학습을 사용하여 자폐증 진단을 더 객관적이고 효율적으로 만드는 노력에 대해 논의해 주시겠습니까?

연구는 성별, 인종, 민족적, 사회 경제적 불균형이 자폐증 진단에서 널리 존재한다는 것을 계속 보여주고 있습니다. 예를 들어, 소녀들은 평균적으로 1.5년 후에 자폐증 진단을 받습니다. 또한, 8세 미만의 자폐증 아이들 중 1/4는, 대부분이 흑인 또는 히스패닉인, 진단을 받지 못하고 있습니다. 이것은 역사적으로 소녀들과 소수 민족에서 자폐증이 어떻게 나타나는지에 대한 이해 부족과, 치료에 대한 접근을 방해하는 장벽 때문입니다.

기계 학습이 기초 데이터에 내재된 편견을 퍼뜨릴 수 있다는 우려가 있지만, Cognoa에서는 우리의 AI 알고리즘을 성별, 인종, 민족적, 사회 경제적 기원을 포함하도록 의도적으로 구축하여, 이러한 오랜 불균형을 해결하고자 합니다. 이것은 다양한 배경의 수천 명의 아이들이 가진 다양한 상태, 증상, 및 동반 질환을 포함하는 역사적 환자 데이터를 사용하여 구현되었습니다.

Cognoa의 AI는 수천 개의 인간 특성과 특징을 평가하여, 현재 및 미래의 행동 건강 상태를 정확하고 빠르게 결정할 수 있습니다. 이는 임상의가 따라갈 수 없는 수준의 객관성과 속도를 제공합니다.

Cognoa의 자폐증 치료법에 대해 설명해 주시겠습니까?

Cognoa의 자폐증 치료법은 임상 개발 중이므로, 정확하게 어떻게 작동하는지 아직 공개할 수 없습니다. 그러나 Cognoa는 자폐증의 핵심 결함인 사회적 감정적 인식과 참여를 타겟으로 하는 치료 솔루션을 개발하고 있습니다. Cognoa의 자폐증 디지털 치료 솔루션은 FDA의突破적 지명 상태를 받았습니다.

저는 자폐증 치료와 치료를 대폭 향상시키고, 자폐증이 있는 아이들과 가족들의 삶을 개선하는 데에 디지털 행동 건강 솔루션을 사용하는 데에 매우 흥奮합니다.

스탠퍼드 대학교 연구소에서 Superpower Glass를 개발하여, 저는 그것을 철저하게 테스트한 컴퓨터 비전 도구로 발전시켰습니다. 시스템은 6주간의 사용 후에 대조군과 비교하여 매우 유의한 치료 효과를 보여주었습니다. 결과는 지난 해 JAMA Pediatrics에 발표되었습니다.

우리는 또한 새로운 도구(guesswhat.stanford.edu)를 발명하여, 아이의 현실을增强하여, chơi하는 파트너와 더 프로 사회적 행동을鼓励합니다. 우리는 이를 임의 통제 시험에서 테스트하고, 궁극적으로 일반 인구의 자폐증 아이들에게 이를 제공할 계획입니다.

Cognoa에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있습니까?

2020년 9월, Cognoa는 성공적인 임상 시험을 마친 후 FDA에 자폐증 진단 기기를 승인 요청할 것이라고 발표했습니다. 이것은 자폐증이 있는 아이들과 가족들의 삶을 개선하기 위한 Cognoa의 임무에서 중요한 이정표입니다. 우리는 현재 연구 결과를 동료 평가 저널에 발표하기 위해 준비 중이며, 향후 더욱 많은 진행 상황을 공유하겠습니다.

멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Cognoa를 방문할 수 있습니다.