Ibex Medical Analytics의 공동 창립자이자 CEO인 Joseph Mossel – 인터뷰 시리즈

Joseph Mossel은 Ibex Medical Analytics의 CEO입니다. 그는 20년 이상의 기술 산업 경력을 가지고 있으며, 소프트웨어 개발과 제품 관리를 시작으로 스타트업, 대형 다국적 기업 및 비영리 단체에서 리더십을 맡았습니다. Joseph는 제품을 개발하여 수백만 달러의 비즈니스로 성장시켰습니다. 그는 텔 아비브 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를, 암스테르담의 VU 대학교에서 환경 과학 석사 학위를 가지고 있습니다.

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

제3자 디지털 병리학 소프트웨어 솔루션, 스캐닝 플랫폼 및 실험실 정보 시스템과无缝으로 통합된 Ibex의 AI 기반 워크플로는 자동으로 높은 품질의 인사이트를 제공하여 환자 안전을 향상시키고, 의사의 확신을 높이고, 생산성을 향상시킵니다.

당신은 Ibex Medical Analytics (Ibex)를 공동 창립하기 위해 어떤 영감을 받았으며, 어떤 문제를 해결하려고 했나요?

암은 불행히도 모든 사람에게 영향을 미칩니다. 암에 직접적으로 영향을 받거나, 암 환자를 돌본 경험이 있거나, 암에 영향을 받은 사람을 알고 있습니다. 저의 친척과 친구도 암에 영향을 받았습니다.

세계적으로 암 발병률이 증가함에 따라 암 진단에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이는 병리학자의 글로벌 부족으로 인해 복잡해지고 있습니다. 우리의 플랫폼은 병리학자를 AI 도구로 강화하여 정확성을 향상시키고 워크플로를 간소화하여 모든 환자가 정확하고 적절한 진단을 받을 수 있도록 도와줍니다.

우리는 고객을 위해 하는 일을 자랑스럽게 생각합니다. 많은 고객이 우리의 기술을 일상적으로 사용하여 더 나은 진단을 제공합니다. 그들의 신뢰는 우리가 변革을 일으키고 환자 결과를 개선하는 실제 영향을 미치고 있음을 강조합니다.

당신의 배경과 AI 기반 병리학에 대한 작업으로 이어진 경로에 대해 조금 설명해 주시겠습니까?

저의 경력을 돌아보면, 두 가지 주된 동기가 있었습니다. 하나는 목적을 찾는 것이었고, 다른 하나는 심층적인 전문화보다는 상호 작용을 선호하는 것이었습니다. 저는 목적을感じ주는 회사를 운영하는幸運을 가지고 있으며, 다양한 배경과 학문에서 온 인재들과 함께 일할 수 있습니다.

저의 원래 학문적 배경은 컴퓨터 과학이었으며, 계산 신경 과학을 전공했습니다. 이후 알고리즘 엔지니어로 일했고, 제품 관리로 이동했습니다. 대기업에서 일한 후, 저는 그것이 저에게 적합하지 않다는 것을 깨달았습니다. 저는 환경 과학 학위를 취득하고 환경 비영리 단체를 운영했습니다. 지속 가능성은 저에게 여전히 열정입니다.

10년 전, 저는 공동 창립자 Chaim Linhart를 만났습니다. 그는 의미 있는 차이를 만들기 위해 동기를 부여받았으며, 기술에 대한 저의 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.

병리학이 디지털화되는 것을 알게 되자, 우리는 암 진단을 개선하는 디지털 변환의 영향을 논의했습니다. 수백 개의 회사에서 이미 방사선학에서 AI를 개발하고 있었으며, 우리는 기술 전문 지식을 병리학 분야에 적용하는 것이 자연스러운 적합이라고 생각했습니다. 우리는 병리학자와 밀접하게 협력하여 기술을 개발했습니다.

Ibex의 초기에 당신이 직면한 가장 큰 도전은 무엇이었으며, 어떻게 그것을 극복했나요?

병리학 슬라이드에 AI를 적용하는 아이디어는 쉽게 생각할 수 있었습니다. 하지만 실행은 어렵습니다. Ibex의 초기에 우리는 세 가지 주요 도전을 직면했습니다. 데이터에 대한 접근, 자본에 대한 접근, 그리고 도메인 특정 지식에 대한 접근이었습니다.

우리는 이스라엘의 Maccabi Health Services와의 파트너십을 통해 데이터 도전을 해결했습니다. 우리는 의학적 지식이 없는 두 명의 젊은 기업가였지만, Maccabi의 혁신 담당자 Varda Shalev는 우리의 비전을 믿었고, 우리는 파트너십과 데이터 공유 계약을 체결했습니다. 이후 Ibex의 Chief Medical Officer (CMO)로 Judith Sandbank 박사가 합류했습니다. 전략적 파트너와 CMO를 확보한 후, 우리는 시드 ра운드를 Kamet Ventures에서 조달할 수 있었습니다.

그 후 우리는 두 명의 엔지니어를 고용하고 전립선 암 감지 알고리즘을 개발했습니다. 알고리즘의 성능에 만족한 후, 우리는 Maccabi 병리학 연구소에서 이를 2차 읽기로 배포했습니다. 알고리즘이 암을 발견했을 때, 경고를 발송하고, 병리학자가 암이 있을 가능성이 높은 영역을 표시하는 히트맵을 제공했습니다. 2018년, 알고리즘이 최초로 암을 발견한 경우가 보고되었습니다.

FDA 510(k) 승인을 Ibex Prostate Detect에 대해 축하드립니다! Ibex와 AI 기반 진단 분야에 대한 승인의 의미는 무엇인가요?

감사합니다! 이 승인은 Ibex의 여정에서 중요한 이정표이며, 임상적으로 검증된 솔루션을 개발하여 환자 건강 결과를 개선하는 우리의 헌신을 보여줍니다. 이는 우리의 솔루션의 안전성과 효능에 대한 우리의 헌신을 강화하며, 병리학자에게 혁신을 제공하는 우리의 능력을 강화합니다.

우리는 이 거대한 이정표가 장벽을 허물고 병리학에서 AI 및 디지털화의 채택을 가속화할 것입니다. 우리는 이 성과가 산업 전반에 걸쳐 기술이 쉽게 구현되고 광범위하게 사용할 준비가 되었다는 확신을 높일 것입니다. 장기적으로, FDA 승인은 병리학에서 AI에 대한 보험 적용을 달성하고 광범위한 채택을 촉진하는 중요한 단계입니다.

FDA 승인 과정에서 초기 양성 진단에서 암이 놓친 경우가 13%라는 사실이 밝혀졌습니다. 이것은 암 진단의 정확도를 개선하는 AI의 잠재력을 무엇을 말해줍니다?

FDA 승인을 위한 연구에서, 시스템은 초기에 양성으로 진단된 환자 중 13%에서 암을 발견했습니다. 이는 Ibex의 제품의 정확성과 영향력을 강조하며, 또한 Ibex의 AI 플랫폼이 임상 워크플로에 안전하게 통합될 수 있음을 보여줍니다. 이는 진단의 정밀도를 향상시키고 궁극적으로 환자 치료를 개선하는 데 도움이 됩니다.

Ibex Prostate Detect는 어떻게 작동하며, 다른 AI 기반 병리학 솔루션과 비교했을 때 무엇이 고유한 특징인가요?

Ibex Prostate Detect는 전립선 암을 식별하는 히트맵을 생성하는 AI를 사용하는 체외 진단 의료 기기입니다. 이는 병리학자가 정확한 진단을 내릴 수 있도록 도와주는 안전망 역할을 합니다. 이는 전립선 암 진단의 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

장치는 병리학자가 놓친 암을 식별하는 데 도움이 됩니다. 전립선 암에 의심스러운 조직이 발견되면, 시스템은 경고를 발송하고, 병리학자가 암이 있을 가능성이 높은 영역을 표시하는 히트맵을 제공합니다. Ibex Prostate Detect는 병리학자에게 전체 설명 가능성을 제공하는 유일한 FDA 승인 솔루션입니다.

히트맵 기능이 암 조직을 식별하는 데 어떻게 병리학자를 도와주는지 설명해 주시겠습니까?

Ibex Prostate Detect는 초기에 양성으로 진단된 경우에 대한 추가 검토를 위해 설계되었습니다. 전립선 암에 의심스러운 조직이 발견되면, 시스템은 경고를 발송하고, 병리학자가 암이 있을 가능성이 높은 영역을 표시하는 히트맵을 제공합니다.

일반적으로 히트맵은 정확하고 정밀하며, 병리학자가 집중할 수 있는 영역을 제공합니다. FDA 승인을 위한 연구에서, Ibex Prostate Detect의 히트맵은 다음과 같은 결과를 보여주었습니다.

• 几乎 모든 암 영역이 히트맵에 의해 커버됩니다 (민감도 = 98.7%).
• 히트맵에서 높은 암 가능성을 표시한 영역은 실제로 암입니다 (PPV = 99.6%).
• 시스템에 의해 식별된 놓친 암 사례는 전문가 병리학자에 의해 확인되었습니다.

AI 모델은 양성과 악성 조직을 어떻게 구별하며, 어떻게 훈련되었나요?

딥 러닝 알고리즘은 다층 컨볼루션 신경망을 기반으로 하며, 여러 배율 수준에서 작동합니다. AI는 여러 실험실과 환자 인구 통계에서 높은 정확성을 보여주었습니다. 주목할 점은, 모델이 세계 최고의 병리학자에 의해 주석이 달린 수백만 개의 슬라이드에서 훈련되었다는 것입니다. 이는 비용이 많이 들지만, 우리는 병리학자의 통찰력 없이 높은 성능을 달성하는 것이 어렵다고 믿습니다. 이를 통해 모든 병리학자가 전문가의 통찰력을 얻을 수 있으며, 모든 환자가 세계 최고의 전문家的 수준에서 진단을 받을 수 있습니다.

전립선 암을 넘어, Ibex는 유방과 위암에 대한 솔루션도 개발 중입니다. 회사의 새로운 진단 기능에 대한 계획은 무엇인가요?

Ibex는 이미 유방과 위암에 대한 AI 기반 진단 솔루션에 큰 영향을 미치고 있습니다. 많은 실험실에서 Ibex의 제품을 사용하여 의료 관행을 변革하고 있습니다. 우리의 제품은 실제 임상 영향을 미치고 있으며, 병리학자들은 AI를 신뢰하며, 그 가치를 인정합니다. 우리는 새로운 기술을 출시하고 있으며, 이는 AstraZeneca와 Daiichi Sankyo와의 협력을 통해 개발되었습니다. 이 알고리즘은 HER2 발현을 정량화하는 데 도움이 됩니다.

향후, 우리는 현재 지원하는 조직 유형에 대한 추가적인 통찰력을 제공하기 위해 계속 노력할 것입니다. 우리는 다른 조직 영역에 대한 제공을 확대하고, 고객의 워크플로를 개선하는 데에도 집중할 것입니다.

5년에서 10년 내에 AI 기반 병리학이 어떻게 발전할 것으로 보십니까?

저는 AI가 병리학의 관행과 암 진단에 큰 영향을 미칠 것으로 생각합니다. 저는 병리학자를 대체하는 것이 아니라, 새로운 기술 개발과 함께 관행이 변형될 것으로 생각합니다. AI는 병리학자의 작업량을 더 효율적으로 관리하는 데 도움이 되며, 진단의 정확성을 향상시키고, 오류를 줄일 것입니다. 이는 병리학자의 확신을 높이고, 궁극적으로 환자 결과를 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

또한, 예측 알고리즘을 개발하여 결과를 예측하거나 치료의 효능을 예측하는 데에도 큰 가능성이 있습니다. AI는 또한 건강의 평등을 증진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모든 환자는 신뢰할 수 있는 진단을 받을 권리가 있습니다. Ibex의 기술이 모든 병리학 연구소에서 표준적인 관행으로 채택되는 것이 좋습니다. 그러나 이는 의사, 산업, 기관 간의 협력을 통해 기술의 배포를 가속화하는 데에서 시작됩니다. 우리는 환자에게 빚진 것입니다.

감사합니다. Ibex Medical Analytics에 대해 더 알고 싶은 독자는 Ibex Medical Analytics를 방문하시기 바랍니다.