Joseph Mossel, Ibex Medical Analytics의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Joseph Mossel은 Ibex Medical Analytics의 CEO입니다. 그의 기술 산업 경력은 20년 이상으로, 소프트웨어 개발 및 제품 관리를 시작으로 스타트업, 대형 다국적 기업 및 비영리 단체의 리더십을 맡았습니다. Joseph는 제품을 처음부터 다중 백만 달러의 비즈니스로 성장시켰습니다. 그는 텔아비브 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를, 암스테르담 VU 대학교에서 환경 과학 석사 학위를 취득했습니다.

병리학자를 위한 병리학자에 의해 개발된 Ibex는 임상 등급의 다중 조직 플랫폼으로, 유방, 전립선 및 위암을 포함하여 100개 이상의 임상적으로 관련된 특징을 감지하고 등급을 매깁니다.

제3자 디지털 병리학 소프트웨어 솔루션, 스캔 플랫폼 및 실험실 정보 시스템과 무결하게 통합된 Ibex의 AI 기반 워크플로는 자동화된 고품질 인사이트를 제공하여 환자 안전을 향상시키고, 의사 신뢰도를 높이고, 생산성을 높입니다.

당신은 Ibex Medical Analytics (Ibex)를 공동 창립하게 된 영감은 무엇이었으며, 어떤 문제를 해결하려고 했나요?

암은 불행히도 모든 사람을 만져요. 직접 영향을 받거나, 암에 걸린 사람의 간호를 했거나, 영향을 받은 사람을 알고 있습니다. 저는 암에 걸린 친척과 친구가 있습니다. 그리고 불행히도, 우리의 직원이 암으로 사망했습니다.

세계적으로 암 발병률이 증가함에 따라 암 진단에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 병리학자의 글로벌 부족과 치료 및 진단의 복잡성으로 인한 병리학자의 작업 복잡성의 증가로 인해 복합적으로 증가하고 있습니다.

我们的 플랫폼은 병리학자를 AI 도구로 강화하여 정확성을 향상시키고 워크플ロー를 간소화함으로써 이러한 도전에 대처합니다. 이를 통해 모든 환자는 정확하고 적절한 진단을 받을 수 있으며, 이는 치료 결정과 궁극적으로 환자 결과를 개선하는 데 중요합니다.

우리는 고객을 위해 하는 일을 자랑스럽게 생각합니다. 많은 고객은 매일 더 나은 진단을 제공하기 위해 우리의 기술에 의존합니다. 그들의 신뢰는 우리가 실제로 영향을 미치고 있으며, 병리학 분야를変革하고, 환자 결과를 개선하고 있음을 강조합니다.

당신의 배경에 대해 조금 알려주실 수 있나요? 그리고 그것이 어떻게 AI 기반 병리학 분야에서 일하게 되셨나요?

저의 경력을 돌아보면, 두 가지 주된 동기가 있었습니다. 목적감을 찾는 것과, 깊은 전문성을 갖는 것보다 상호 작용하는 것을 선호하는 것입니다. 저는 목적감을 주는 회사를 운영하는 것에幸運합니다. 그리고 다양한 배경과 분야에서 온 인재들과 함께 일할 수 있습니다.

저의 원래 학문적 배경은 컴퓨터 과학이었으며, 계산 신경과학을 전공했습니다. 저는 알고리즘 엔지니어로 일했으며, 이후 제품 관리를 맡았습니다. 대기업에서 일한 후, 그것이 저에게 적합하지 않다는 것을 알았습니다. 저는 환경 과학 학위를 취득했고, 몇 년 동안 환경 비영리 단체를 운영했습니다. 지속 가능성은 저에게 여전히 열정입니다. 그리고 이것은 우리 시대의伟大한 도전입니다.

10년 전, 저는 공동 창립자 Chaim Linhart를 만났습니다. 그는 의미 있는 차이를 만들고자 하는 열망과 기술에 대한 열정을 공유했습니다. Chaim은 저와 달리 전문가입니다. 그는 컴퓨터 과학 박사 학위를 가지고 있으며, 25년 이상의 알고리즘 개발, AI 및 기계 학습 경험을 가지고 있습니다. Ibex의 초기에, Chaim은 Kaggle (ML) 대회에서 우승했습니다.

우리가 병리학이 (천천히) 디지털화되고 있다는 것을 알게 되었습니다. 우리는 디지털 병리학의 변환이 암 진단을 개선하는 데 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 이야기했습니다. 수백 개의 회사들이 이미 방사선학에서 AI를 개발하고 있었기 때문에, 우리는 왜 병리학에서 동일한 일을 하지 못하는지 물었습니다. 기술 전문 지식을 병리학 분야에 가져오는 것은 자연스러운 적합이라고 생각했습니다. 우리는 병리학자와 긴밀히 협력하면서 매 단계에서 함께 일했습니다.

Ibex의 초기에, 당신은 어떤 가장 큰 도전을 직면했으며, 어떻게 그것을 극복했나요?

AI를 병리학 슬라이드에 적용하는 아이디어는 쉽게 생각할 수 있었습니다. 그러나 실행은 어렵습니다. Ibex의 초기에, 우리는 세 가지 주요 도전을 직면했습니다. 데이터에 대한 접근, 자본에 대한 접근, 및 도메인별 지식에 대한 접근이었습니다.

우리는 이스라엘의 Maccabi Health Services와의 파트너십을 통해 데이터 도전을 해결했습니다. 그 때, 우리는 두 명의 초보 기업가였으며, 의학 지식이 없었습니다. 그러나 Maccabi의 혁신 부문을 이끌던 Varda Shalev는 우리의 비전을 믿었고, 우리는 Maccabi와의 파트너십 및 데이터 공유 계약을 체결했습니다. 이 시점에서, Ibex의 Chief Medical Officer (CMO)로 현재도 재직 중인 Dr. Judith Sandbank가 우리 팀에 합류했습니다. 전략적 파트너와 CMO를 얻은 후, 우리는 시드 라운드를 조달할 수 있었습니다. 우리는 AXA Insurance의 프랑스 벤처 스튜디오인 Kamet Ventures로부터 시드 라운드를 조달했습니다.

우리는 이제 역사적인 업적을 달성할 수 있었습니다. 우리는 두 명의 엔지니어를 고용하고, 전립선 암 감지에 대한 첫 번째 알고리즘을 개발했습니다. 알고리즘의 성능에 만족한 후, 우리는 Maccabi 병리학 연구소에서 이를 2차 판독으로 배포했습니다. 경고를 받은 후, 시스템은 경로학자가 놓친 암을 발견했습니다. 우리가 알고 있는 한, 이것은 알고리즘이 처음으로 암의 초기 진단을 내린 경우였습니다. 2018년에 일어난 일입니다.

Ibex Prostate Detect에 대한 FDA 510(k) 승인을 축하합니다! Ibex와 AI 기반 진단 분야에 대한 승인은 무엇을 의미하나요?

감사합니다! 이 승인은 Ibex의 여정에서 중요한 里程碑이며, 임상적으로 검증된 솔루션을 개발하여 환자 건강 결과를 개선하는 데 대한 우리의 헌신을 보여줍니다. 이는 우리의 솔루션의 안전성과 효과에 대한 우리의 헌신을 확인하며, 병리학자에게 혁신을 제공하여 궁극적으로 그들이 섬기고 있는 환자에게 이익을 제공할 수 있습니다.

우리는 이 里程碑가 장벽을 허물고, 병리학에서 AI 및 디지털화의 채택을 가속화할 것이라고 생각합니다. 우리는 이 업적이 산업 전반에 걸쳐 기술이 쉽게 구현되고 광범위한 사용에 준비가 되었음을 확신시킬 것이라고 희망합니다. 장기적으로, FDA 승인은 병리학에서 AI에 대한 보상을 위한 중요한 단계이며, 기술의 광범위한 채택을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

FDA 승인 과정에서, 초기 양성 진단에서 암이 놓친 경우가 13%라는 사실이 밝혀졌습니다. 이것은 진단 정확성을 개선하는 데 대한 AI의 잠재력을 무엇을 알려주나요?

FDA 승인을 위한 강력한 정밀도 및 임상 검증 연구에서, 시스템은 초기에 양성으로 진단된 환자 중 13%에서 암이 놓친 경우를 식별했습니다. 이 통계는 Ibex의 제품의 정확성과 영향을 강조하며, Ibex의 AI 플랫폼이 임상 워크플로에 안전하게 통합될 수 있으며, 궁극적으로 환자 치료를 개선할 수 있음을 확인합니다. 추가적인 분석 계층을 제공함으로써, 우리의 기술은 오류를 줄이고, 임상 의사 결정의 질을 높이며, 환자 안전을 증진하는 데 도움이 됩니다.

Ibex Prostate Detect는 어떻게 작동하며, 다른 AI 기반 병리학 솔루션과 비교하여 무엇이 독특한가요?

Ibex Prostate Detect는 전립선 암을 식별하기 위한 AI를 활용하는 체외 진단 의료 기기입니다. 경보를 생성하여 경로학자가 놓친 전립선 암을 식별하는 안전망 역할을 합니다. 이 기기는 전립선 암 진단의 정확성을 높이기 위해 설계되었습니다.

기기는 경로학자가 놓친 암을 식별하도록 설계되었습니다. 전립선 암에 의심스러운 조직이 발견되면, 시스템은 경고를 생성하고, 암이 포함될 가능성이 있는 영역을 표시하는 히트맵을 제공합니다. Ibex Prostate Detect는 모든 암 가능성 영역에 대한 AI 기반 히트맵을 제공하는唯一의 FDA 승인 솔루션으로, 검토하는 경로학자에게 완전한 설명력을 제공합니다.

히트맵 기능이 어떻게 경로학자에게 암 조직을 식별하는 데 도움이 되나요?

Ibex Prostate Detect는 초기에 양성으로 진단된 경우에 대한 추가 검토를 위해 경로학자에게 경고를 생성합니다. 전립선 아데노카르시노마 (AdC), 아티피컬 스몰 아시너 프로리퍼레이션 (ASAP) 및 기타 드문 암 亚형을 의심스러운 조직 형태를 감지하면, 암이 포함될 가능성이 있는 조직 영역의 히트맵을 포함하는 경고를 생성합니다. 이는 검토하는 경로학자에게 완전한 설명력을 제공합니다.

일반적으로, 히트맵은 정확하고 정밀하며, 경로학자가 집중할 수 있는 영역을 제공하여 올바른 진단을 내릴 수 있습니다. FDA 승인을 위한 정밀도 및 임상 검증 연구에서, Ibex Prostate Detect의 히트맵은 다음과 같은 특성을 보여주었습니다:

• 几乎 모든 암 영역이 히트맵으로 커버됩니다 (민감도 = 98.7%).
• 암으로 의심되는 거의 모든 영역이 실제로 암입니다 (PPV = 99.6%).
• 시스템에 의해 식별된 놓친 암 사례 (거짓 음성)는 전문 경로학자에 의해 확인되었으며, 이는 제품의 임상 유용성과 현재 표준 치료와 비교하여 이점을 입증합니다.

AI 모델은 어떻게 양성과 악성 조직을 구별하며, 어떻게 훈련되었나요?

딥 러닝 알고리즘은 다층 컨볼루션 신경망을 기반으로 하며, 여러 배율 수준에서 작동합니다. AI는 여러 실험실과 환자 인구 통계에서 높은 정확성을 보여주며, 매우 강력합니다. 주목할 점은, ‘경로학자를 위한 경로학자’라는 우리의 모토에 따라, 모델은 세계 최고의 의료 센터에서 유명한 경로학자에 의해 주의 깊게 주석이 달린 100만 개 이상의 슬라이드에서 훈련되었습니다. 이 접근 방식은 비용이 많이 들지만, 경로학자의 통찰력 없이 이러한 성능 수준에 도달하는 것이 매우 어려울 것이라고 믿습니다. 이를 통해, 우리는 모든 경로학자에게 전문가의 통찰력을 제공하며, 모든 환자에게, 위치에 관계없이, 세계 최고의 전문家的 수준에 맞는 진단을 받을 수 있도록 합니다.

전립선 암을 넘어서, Ibex는 유방암 및 위암에 대한 솔루션도 개발 중입니다. 회사의 새로운 진단 능력에 대한 다음 단계는 무엇인가요?

Ibex는 이미 유방암 및 위암에 대한 AI 기반 진단 솔루션에 큰 영향을 미치고 있습니다. 전 세계적으로 Ibex의 제품을 사용하여 의료 관행을 변革하는 많은 실험실이 있습니다. Ibex의 제품은 실제 임상 영향을 미치고 있으며, 경로학자들은 AI를 신뢰하며, 그 가치를 입증합니다. 이제, 우리는 AstraZeneca와 Daiichi Sankyo와의 협력을 통해 개발되고 검증된 새로운 기술을 시장에 출시하고 있습니다. 특정 알고리즘은 HER2 발현을 정량화하는 데 도움이 되며, 이는 치료 과정을 결정하는 데 도움이 됩니다.

향후, 우리는 현재 지원하는 조직 유형에 대한 추가적인 통찰력을 제공하기 위해 우리의 제품을 확장할 것입니다. 우리는 다른 조직 영역에 대한 제품을 제공하고, 고객의 워크플로를 개선하는 데 계속 노력할 것입니다.

5년에서 10년 내에, AI 기반 병리학은 어떻게 발전할 것으로 보나요?

저는 AI가 병리학의 실제와 암 진단에 큰 영향을 미칠 것으로 생각합니다. 저는 경로학자를 대체하는 것이 아니라, 새로운 기술 개발과 마찬가지로, 실제는 변형될 것입니다. AI는 의료 분야에서 증가하는 작업량과 암 사례로 인한 글로벌 경로학자 부족에 도움이 될 것입니다. 책임 있는 AI를 구현하면 경로학자가 작업량을 더 효율적으로 관리할 수 있으며, 진단 효율성을 높이고, 지연을 줄일 수 있습니다. 루틴 작업을 자동화함으로써, AI는 오류율을 낮추고, 진단의 질을 높이며, 궁극적으로 경로학자의 자신감을 높일 수 있습니다. 저는 AI와 인간이 함께 일하는 것이 헬스케어를 변革하는 데 가장 좋은 조합이라고 생각합니다.

또한 예측 알고리즘을 개발하는 분야도 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 여러 모달리티를 결합하여 결과 또는 치료 효능을 예측하는 알고리즘입니다.

AI는 또한 건강 평등을 증진하여 건강 접근성을 민주화할 수 있습니다. 모든 환자, 모든 곳에서 신뢰할 수 있는 진단을 받을 권리가 있습니다. Ibex의 기술이 모든 병리학 연구소에서 표준적인 관행으로 사용되기를 바랍니다. 그러나 이것은 의사, 산업, 및 기관 간의 협력을 통해 이 기술을 배포하는 것을 가속화하는 것에서 시작됩니다. 저는 환자에게 이것을 빚진다고 생각합니다.