모 압돌렐, Densitas Inc의 CEO & 설립자 – 인터뷰 시리즈

모 압돌렐은 Densitas Inc.의 CEO이자 설립자입니다. Densitas Inc.는 유방암 검진 기업으로, 기계학습 솔루션을 통해 개인화된 유방 건강을 제공하는 기술을 개발하고 있습니다. 특히 유방 밀도, 임상 이미지 품질, 맞춤형 위험 평가에 초점을 맞추고 있습니다.

모 압돌렐은 또한 달하우스 대학교의 진단 방사선과 교수이자 의학 통계학자로 25년간의 경험을 가지고 있습니다. 그는 생의학 및 임상 연구에서 연구 설계, 통계 분석, 기계학습에 대한 전문 지식을 가지고 있습니다.

덴시타스를 설립한 배경에 대해 설명해 주시겠습니까?

저는 어릴 때부터 전 세계적으로 소외된 인구의 건강을 개선하고 싶었습니다. 세계보건기구에서 일하고 싶었습니다. 하지만那样하지는 못했습니다. 대신에 토론토 대학교의 달라나 공중보건학교에서 생의학 통계학을 전공하고, 기계학습을 연구했습니다. 이후에 병원과 보건 연구 기관에서 일했습니다. 저는 생의학 통계학, 역학, 생의학 공학, 보건/의료 정보학을 가르치고, 진단 이미징에 대한 초점을 두었습니다. 이것은 저에게 다양한 과학 분야의 교차점에서 인공 지능을 사용하여 더好的 환자 결과를 도출하는 방법에 대한 폭넓은 관점을 제공했습니다.

덴시타스를 설립하는 데 영향을 미친 사람은 주디 케인스 박사입니다. 그녀는 캐나다 핼리팩스의 노바 스코샤 유방 검진 프로그램의 창립 의료 책임자였습니다. 케인스 박사는 임상 실습에서真正한 혁신가였으며, 여성 유방 건강에서 질 관리와 환자 결과를 개선하는 실용적이고 지속 가능한 해결책에 대한 확고한 집념을 가지고 있었습니다. 그녀의 헌신과 열정은 영감을 주었습니다. 그녀는 저의 디지털 유방 검진에 대한 초기 조사에 지원과 격려를 제공했습니다. 그 중 하나는 유방 밀도를 측정하는 알고리즘을 개발하는 것이었습니다. 케인스 박사가 알고리즘이 완성되자마자 말한 첫 번째 말은 그것을 임상 실습에서 사용하고 싶다는 것이었습니다. 이것은 회사를 설립하는 데 필요한 추진력을 제공했습니다. 궁극적으로 저는 글로벌 건강을 개선하는 데 기여하고 싶었던 오랜 열망을 이루기 위해 RAD-AID 국제와 파트너십을 맺었습니다. 저는 저소득 국가와 의료 서비스가 부족한 지역에서 더好的 유방 건강을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

유방 밀도가 유방암 위험 요소라는 사실은 많은 사람에게 놀라울 것입니다. 이에 대한您的 견해를 공유해 주시겠습니까?

유방 밀도는 유방 조직의 상피와 기질 성분의 양을 말합니다. 유방암은 대부분 상피 세포에서 발생합니다. 따라서 유방에 상피 조직이 많을수록 암이 발생할 가능성이 더 높습니다.

또한, 밀한 유방 조직과 암은 모두 유방 검진에서 하얀색으로 나타나기 때문에, 밀한 조직이 암의 존재를 가릴 수 있습니다. 실제로, 모든 여성의 절반 이상이 밀한 유방을 가지고 있으며, 밀한 유방에서 발생하는 유방암의 절반은 발견되지 않습니다.

이 사실은 극단적으로 밀한 유방을 가진 여성은 지방질 유방을 가진 여성보다 4~6배 더 높은 유방암 위험을 가지고 있다는 연구 결과와 일치합니다. 또한, 유방 밀도를 포함하는 위험 모델은 유방암을 더 잘 예측합니다.

유방 밀도 분석에 사용되는 기계학습 기술은 무엇입니까?

높은 수준에서, 유방 밀도를 계산하는 알고리즘을 구축하는 데에는 세 가지 데이터 모델링 전략이 있습니다. 통계적 학습, 기계학습, 및 딥러닝이 그것입니다. 각 접근 방식은 점점 더 큰 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트를 요구합니다. 통계적 학습과 기계학습 알고리즘은 모두 손으로 만든 이미지 특성을 개발하여 유방 밀도를 예측하는 입력으로 사용해야 합니다. 딥러닝은 손으로 만든 이미지 특성을 개발할 필요가 없습니다. 대신, 사용 가능한 훈련 데이터에 의해 구동되는 특성을 스스로 발견합니다.

인공 지능이 방사선과에서 번아웃을 줄이는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

번아웃은 세계보건기구에 의해 직업 현象으로 인식되며, 피로, 고립, 냉소, 및 전문적 참여의 감소와 같은 특징을 가지고 있습니다.

방사선과에서 번아웃의 주요 원인은 차트 작성, 보고, 행정 업무, 및 강제적인 인증 책임과 같은 관료적 업무입니다.

디지털화와 결합된 인공 지능 자동화는 보고 및 워크플로우 효율성을 개선하고, 이미지 품질과 프로세스 관리를 개선하여, 방사선과에서 번아웃을 줄일 수 있습니다. 이러한 솔루션은 방사선과 의사들이 더 많은 시간을 해석 업무에 할애하고, 환자 치료에 집중할 수 있도록 합니다.

덴시타스는 영상의학과에서 워크플로우 효율성과 국가 지침 준수를 지원합니다. 어떻게 지원하는지 설명해 주시겠습니까?

미국에서 거의 40개의 주에서 유방 밀도 알림 법안을 통과시켜, 여성들이 자신의 유방 밀도에 대해 알려야 합니다. 이는 국가적으로 검진 대상 인구의 85% 이상을 커버합니다. 유방 밀도는 미국 방사선과 학회(BI-RADS) 밀도 척도에 따라 시각적으로 보고되며, 이는 신뢰할 수 없고 재현성이 없으며, 시간이 많이 걸리고, 보고의 추가 단계이며, 암 검출의 주된 업무에서 방해가 됩니다.

FDA의 유방 검진 품질 표준법(MQSA) Enhancing Quality Using the Inspection Program(EQUIP)의 핵심 측면은, 주 해석 의사가 품질 관리(포함하여 수정 조치)에 대한 기록의 적절한 유지 및 업데이트를 보장해야 한다는 것입니다. 또한, MQSA EQUIP는 품질 보증 프로그램의 설립과 관련된 기록의 유지를 요구합니다. MQSA EQUIP는 표준을 설정하지만, 요구 사항에 대해 구체적으로 규정하지는 않습니다. 임상 이미지 품질은 주관적으로 평가되며, 표준화되어 있지 않습니다. 품질 시스템의 관리는 일반적으로 디지털화되지 않으며, 시간이 많이 걸리고, 보상되지 않습니다. 그러나, 유방 검진 시설의 인증은 이러한 시스템의有效한 구현에 달려 있습니다.

덴시타스의 인공 지능 플랫폼은 유방 밀도, 임상 이미지 품질, 및 유방암 위험 평가를 제공하며, 이는 포인트 오브 케어 및 클리닉 및 헬스 시스템 수준에서 고급 웹 기반 분석 인터페이스를 통해 제공됩니다.

누앙스, 이코노피디아, 쓰리 팜 소프트웨어, 및 주요 PACS 벤더와의 통합을 통해, 유방 밀도, 이미지 품질, 및 위험 점수는 이미 방사선과 의사들의 보고 및 워크플로우에서 잘 정립된 시스템에 자동으로 포함됩니다. 이는 전사 오류를 제거하고, 보고 속도를 개선하며, 연구를 위해 우선 순위를 정합니다.

고급 웹 기반 분석 시스템은 자동화된 보고 및 감사, 디지털화된 워크플로우, 건강 시스템 전체의 품질 관리 및 성과 및 자원 활용의 벤치마킹, 및 행정 업무의 자동화를 제공합니다.

덴시타스와 RAD-AID 국제의 파트너십에 대해 설명해 주시겠습니까? 어떻게 도움이 되는지 설명해 주시겠습니까?

파트너십의 목적은 저자원 기관에 교육, 임상 지원, 및 실무 훈련을 제공하여, 실제적인 인공 지능 기반 응용 프로그램을 사용하여 지속 가능한 유방 검진 관행을 채택할 수 있도록 하는 것입니다. 참여 기관의 유방 영상과학과에서, 이 프로그램은 환자 관리 결정의 질을 향상시키고, 조기 질병 검출을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.

케냐는 약 500만 명의 여성이 유방 검진 대상자입니다. 그러나, 전체 국가에서 유방 영상과 전문가가 단 3명뿐입니다. 탄자니아는 5,800만 명의 인구를 가지고 있지만, 전체 국가에서 기술자가 단 450명뿐입니다. 이러한 국가들은 세계적으로 많은 저자원 국가 중 일부입니다. 이러한 전문가와 기술자 수로 많은 여성들을 검진하는 것은 불가능합니다.

대규모 인구 기반 검진 프로그램은 효율적인 임상 워크플로우, 표준화된 프로세스 및 치료, 반복적인 보고 및 행정 업무의 최적화, 비용 효율적인 환자 및 프로세스 관리, 및 국가 인증 표준 준수를 요구합니다.

덴시타스의 인공 지능 솔루션은 이러한 도전에 대한 해답을 제공합니다. 자동화된 유방 밀도, 유방암 위험, 및 임상 이미지 품질 평가를 제공합니다.

궁극적인 목표는 조기 검출과 더好的 치료를 통해 유방암을 예방하는 것입니다.

덴시타스는 방사선과 전문가들을 위해 COVID-19 대유행期间 프로그램을 제공하고 있습니다. 제공하는 프로그램에 대해 설명해 주시겠습니까?

이번 대유행期间, 주요 치료는 필수적으로 위중한 환자에게 집중되어 있습니다.

불행히도, 유방암 검진은 대부분 중단되었습니다.

그러나, 가장 심각한 지역에서도 이미 유방 검진 시설이 진단 및 검진 유방 검사를 예약하기 시작하고 있습니다. 이는 향후 수주 및 수개월 동안 방사선과 전문가들이 부족해질 것입니다.

임상 이미지 품질을最高의 표준으로 유지하는 것이 중요합니다. 임상 이미지 품질 평가의 인공 지능 자동화는, 포인트 오프 케어에서부터 클리닉 및 헬스 시스템 수준까지의 분석 및 보고 플랫폼과 통합되어, FDA의 유방 검진 품질 표준법 검사 준비도를 높이고, 환자 치료를 위한 자원을 해방시킵니다. 유방 밀도 및 유방암 위험 점수와 보고의 인공 지능 자동화는 워크플로우 효율성을 개선하고, 맞춤형 추적 검진 프로토콜을 지원합니다.

우리는 도와드리고 싶습니다. 한정된 시간 동안, 우리는 우리의 덴시타스 인공 지능 플랫폼을無료로 제공하고 있습니다. 이 플랫폼은

1) 인공 지능 자동화를 통해 업무를 처리하여,

2) 워크플로우 효율성을 개선하여,

3) 반복적인 보고 및 행정 업무를 줄여,

4) FDA의 유방 검진 품질 표준법 검사 준비도를 높이고,

5) 임상 치료에서 사회적 거리 두기를 최대화하기 위한 디지털화된 프로세스를 제공합니다.

덴시타스 인공 지능 플랫폼은 원격으로 배포할 수 있습니다.

우리는 20개의 사이트를 지원할 것입니다. 등록 및 자격의 마감 기한은 2020년 6월 30일 또는 자격을 모두 채운 경우입니다.

여기서 더 많은 정보를 확인하십시오.

인터뷰에 감사드립니다. 여기에는 유방 건강에 대한 많은 중요한 정보가 있습니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 사람들은 덴시타스를 방문해야 합니다.