Tal Wenderow, „Vocalis Health – Interviu serijos“ prezidentas ir generalinis direktorius

Tal Wenderow yra „Vocalis Health“, AI sveikatos technologijų įmonės, kurianti balso biologinius žymenis, prezidentas ir generalinis direktorius. Anksčiau J. Wenderow 2002 m. įkūrė Corindus Vascular Robotics, kuri buvo Niujorko vertybinių popierių biržoje listinguojama bendrovė, kurią 2019 m. įsigijo Siemens Healthineers.

Kokia buvo „Vocalis Health“ atsiradimo istorija?

„Vocalis Health“ 2019 m. įkūrė daktarai Shady Hassan ir Daniel Aronovich. Daktaras Hassanas, gydydamas pacientus ligoninėje, suprato, kad nuolat klausosi jų balso, kad įvertintų jų sveikatos būklę. Kadangi nebuvo standartinės sistemos, pagal kurią būtų galima kiekybiškai įvertinti jų ligą pagal balsą, jis naudojosi savo subjektyvia patirtimi ir žiniomis, kad išmatuotų jų sveikatos būklę. Tada jis suprato, kad gali padėti milijonams pacientų dar prieš jiems patenkant į ligoninę, naudodamas dirbtinį intelektą ir balso analizės technologiją, kad patikrintų pacientus dėl įvairių ligų.

„Vocalis Health“ buvo sukurta siekiant standartizuoti balso patikrą, kad perspėjimai būtų kuo anksčiau, siekiant pagerinti pacientų rezultatus, ir tai padaryti prieinamu, ekonomišku ir neinvaziniu būdu.

Ar galėtumėte aptarti balso biologinių žymenų tipus, kurie naudojami siekiant įvertinti asmens COVID užsikrėtimo arba tolesnio tyrimo poreikį?

Mūsų kuriami balso biomarkeriai yra AI algoritmai, kuriuose naudojami patentuoti mašininio mokymosi / giluminio mokymosi apdorojimo metodai, siekiant įvertinti ryšį tarp paciento balso ir įvairių ligų, simptomų ir sveikatos būklių. Algoritmas konvertuoja garso įrašus į vaizdinius vaizdus, ​​vadinamas spektrogramomis, kurios vėliau naudoja kompiuterinio matymo metodus kartu su informacija iš paciento medicininių įrašų, kad nustatytų nedidelius spektrogramos pokyčius.

Siekdami sukurti COVID-19 biomarkerį, rinkome duomenis PGR patvirtintų pacientų, sergančių COVID infekcine liga, klinikinių tyrimų metu, taip pat jų balso įrašus, taip pat išmokėme dirbtinio intelekto algoritmą atpažinti ligos požymius ir modelius, iš esmės sukurdami „skaitmeninį parašą“. “ COVID-19. Kiekvienas naujas paciento balsas, kurį analizuojame, lyginamas su mūsų COVID-19 balso biomarkeriu. Matuojame koreliaciją tarp jų balso ir COVID-19 „parašo“, įvertindami tikimybę, kad asmuo yra užsikrėtęs COVID-19.

Ar amžius, kalba ar akcentas trukdo įvertinti riziką?

Mūsų algoritmas taikomas tik suaugusiems, nes dar nesurinkome duomenų apie jaunesnius nei 18 metų žmones. Mūsų bandymų ir pilotų amžius svyravo nuo 19 iki 83 metų, o amžius neturėjo įtakos. Tačiau su vaikais iki 18 metų, jų nuolatiniam ir kintamam augimui ir vystymuisi, kuris, kaip žinoma, turi įtakos balsui, reikalauja tolesnių tyrimų, kuriuos planuojame.

Kalbant apie diakritinius ženklus, mes išbandėme savo algoritmą su daugeliu anglų kalbos akcentų – dalyviai kalbėjo angliškai iš įvairių geografinių vietų, įskaitant Indiją, Pietų Afriką, Izraelį ir JAV – ir neradome jokių reikšmingų efektų, o tai reiškia, kad kirčiai neturi įtakos algoritmo sėkmei.

Mūsų duomenų bazėje taip pat yra keletas kalbų, o ankstyvieji rezultatai parodė, kad mūsų COVID-19 balso biomarkeris yra kalbų agnostikas, o tai parodėme atlikdami bandomąjį projektą kalbomis, kurių algoritmas nebuvo išmokytas. Nepaisant to, mes atliekame kiekvienos naujos kalbos patvirtinimą, kad įsitikintume, jog algoritmas yra sėkmingas, ir optimizuojame jį pagal poreikį.

Remiantis dabartiniais duomenimis, koks procentas klaidingai teigiamų ar klaidingai neigiamų rezultatų buvo pastebėtas?

Sąvokos klaidingai teigiamas / klaidingas neigiamas yra taikomos diagnostikos priemonėms; mūsų COVID-19 balso biomarkeris yra atrankos, o ne diagnostikos įrankis. Pagal apibrėžimą atrankos priemonė kai kuriems COVID neigiamiems žmonėms nustatys didelę riziką ir atvirkščiai. Šiuo metu mūsų COVID-19 patikros įrankis parodė, kad plotas po kreive (AUC) yra 0.73. Kai prie įrankio pridedamas simptomų įvertinimas, AUC padidėjo iki 0.85, todėl į dabartinį produktą įtraukėme simptomų klausimyną. Kadangi ir toliau renkame duomenis, mūsų algoritmai laikui bėgant tampa jautresni ir tikslesni.

Ar galite aptarti mašininio mokymosi technologijas, kurios naudojamos norint įvertinti riziką užsikrėsti COVID-19 žmogaus balsu?

Mūsų požiūris į vokalinius biologinius žymenis yra konvertuoti balsą iš garso srities į vaizdo sritį, sukuriant balso spektrogramą. Tada vaizdo domenui taikome mašininio mokymosi metodus, kad susietume algoritmą su mūsų duomenimis ir sukurtume balso biomarkerį.

Vocalis Health neseniai paskelbė apie bendradarbiavimą su Mayo Clinic tirti ir kurti naujas balsu pagrįstas priemones, skirtas pacientų sveikatai tikrinti, nustatyti ir stebėti. Ar galėtumėte aptarti kai kurias šios partnerystės detales?

Mayo Clinic yra viena iš pirmaujančių sveikatos priežiūros sistemų pasaulyje, ir mes anksčiau atlikome savo pirmąjį pagrindinį klinikinį plaučių hipertenzijos (PH) tyrimą. Dabar bendradarbiaujame su jais, siekdami toliau optimizuoti ir patvirtinti savo balso biomarkerį PH ir lygiagrečiai tyrinėjame kitas ligos būsenas, kai balso biomarkeriai gali turėti teigiamos įtakos pacientų rezultatams.

Ankstesniame tyrime su Vocalis Health Mayo tyrimų grupė nustatė ryšį tarp tam tikrų balso savybių ir plaučių hipertenzijos (PH). Ar galėtumėte apibūdinti, kas yra PH ir kokių vokalinių savybių ieškoma?

Plaučių hipertenzija yra padidėjęs kraujospūdis plaučių arterijose, kraujagyslėse, tiekiančiose kraują į plaučius, ir galiausiai gali pažeisti dešinę širdies pusę. Plaučių arterijų sienelės tampa storos ir standžios ir negali gerai išsiplėsti, kad prasiskverbtų kraujas, todėl sumažėja kraujo tekėjimas, todėl dešiniajai širdies pusei sunkiau pumpuoti kraują per arterijas.

Plaučių hipertenzija dažnai nepastebima, nes jos simptomai yra panašūs į kitų plaučių ligų simptomus, o net įtarus ją sunku diagnozuoti. Mūsų tikslas – ištirti pacientus ir kuo anksčiau iškelti vėliavą, kad pacientui yra didelė PH rizika. PH yra lėtinė liga, šiuo metu neišgydoma, tačiau gydymas gali padėti palengvinti simptomus ir pagerinti gyvenimo kokybę. Kuo anksčiau bus diagnozuotas PH, tuo veiksmingesnis bus gydymas ir geresnė paciento prognozė.

Kokios yra klinikinės telemedicinos ir nuotolinio pacientų stebėjimo pasekmės ateityje?

Mūsų tikslas naudojant vokalinius biomarkerius – anksti aptikti, tikrinti, valdyti, stebėti ir numatyti įvairius simptomus ir sąlygas, kad sveikatos priežiūros sistema taptų aktyvesnė, o ne tik reaguotų į sunkius simptomus ar įvykius.

Mūsų siūlomas sprendimas nėra vienintelis kuriamas sprendimas šioms užduotims atlikti, tačiau manome, kad balsas, kuris yra neinvazinis, keičiamas ir pasiekiamas nereikalaujant jokių papildomų įrenginių ar įrangos, yra idealus atrankos metodas. Naudojant balso technologiją nuotoliniam dažų stebėjimui, ligos požymiai gali būti pastebėti žymiai anksčiau ir pacientai gali būti atitinkamai gydomi.

Ar dar kuo nors norėtumėte pasidalinti apie „Vocalis Health“?

„Vocalis Health“ yra balso skaičiavimo įmonė, taikanti AI ir ML technologijas sveikatos priežiūrai gerinti. Manome, kad mūsų balso biomarkeriai gali būti taikomi daugeliui ligų, nuo ūminių iki lėtinių, ir leidžia gydytojams aktyviai gydyti pacientus.

Dėkojame už puikų interviu, skaitytojai, norintys sužinoti daugiau, turėtų apsilankyti Vocalis Health.