Joseph Mossel, Współzałożyciel i Dyrektor Generalny Ibex Medical Analytics – Wywiad

Joseph Mossel jest dyrektorem generalnym Ibex Medical Analytics. Jego kariera w branży technologicznej trwa ponad 20 lat, rozpoczynając się od rozwoju oprogramowania i zarządzania produktem, a następnie obejmując stanowiska kierownicze w startupach, dużych korporacjach międzynarodowych i organizacjach non-profit. Joseph prowadził produkty od początku do dojrzałości jako firmy o wartości wielu milionów dolarów. Ukończył studia magisterskie z informatyki na Uniwersytecie w Tel Awiwie oraz studia magisterskie z nauk o środowisku na VU Amsterdam.

Został opracowany przez patologów dla patologów, Ibex to platforma kliniczna, wielotkankowa, która pomaga patologom wykrywać i klasyfikować raka piersi, prostaty i żołądka, a także ponad sto innych klinicznie istotnych cech.

Całkowicie zintegrowany z oprogramowaniem cyfrowej patologii, platformami skanowania i systemami informacji laboratoryjnej, AI Ibex dostarcza zautomatyzowane, wysokiej jakości informacje, które poprawiają bezpieczeństwo pacjentów, zwiększają zaufanie lekarzy i zwiększają wydajność.

Czym skłoniło Cię do współzałożenia Ibex Medical Analytics (Ibex), a jaki problem chcieliście rozwiązać?

Rak, niestety, dotyka każdego – czy to osobiście, jako opiekun dla kogoś z rakiem, czy ktoś, kto zna kogoś, kto został dotknięty rakiem. Mam krewnych i przyjaciół, którzy zostali dotknięci rakiem, a jeden z naszych pracowników zmarł na raka.

Ponieważ zachorowalność na raka wzrasta na całym świecie, rośnie popyt na diagnostykę raka, który jest pogarszany przez globalny brak patologów, a ich praca staje się coraz bardziej skomplikowana ze względu na postęp w leczeniu i popyt na bardziej złożoną diagnostykę.

Nasza platforma pomaga pokonać te wyzwania, dając patologom narzędzia AI, które poprawiają dokładność i przyspieszają przepływ pracy, aby każdy pacjent otrzymał dokładną i terminową diagnozę, co jest niezwykle ważne zarówno w podejmowaniu decyzji leczniczych, jak i ostatecznie w poprawie wyników leczenia pacjentów.

Jesteśmy dumni z pracy, którą wykonujemy dla naszych klientów, wielu z nich polega na naszej technologii codziennie, aby dostarczyć lepsze diagnozy. Ich zaufanie do naszych rozwiązań podkreśla realny wpływ, jaki wywieramy, przekształcając dziedzinę patologii i poprawiając wyniki leczenia pacjentów.

Możesz opowiedzieć o swoim tle i jak doprowadziło Cię do pracy w dziedzinie patologii wspomaganej przez AI?

Jeśli spojrzałem na swoją karierę, były dwie napędzające siły: poszukiwanie sensu i preferencja interdyscyplinarności nad głęboką specjalizacją. Mam szczęście prowadzić firmę, która daje mi głęboki sens i pozwala mi pracować z niezwykle utalentowanym zespołem z różnych dyscyplin.

Mój pierwotny background akademicki był z informatyki, specjalizując się w neuroinformatyce obliczeniowej. Następnie pracowałem jako inżynier algorytmów i przechodziłem do zarządzania produktem. Po pracy w dużej korporacji postanowiłem, że to nie jest dla mnie. Ukończyłem studia magisterskie z nauk o środowisku i prowadziłem organizację non-profit przez kilka lat. Zrównoważony rozwój pozostaje moją pasją i jest uważany za wielkie wyzwanie naszych czasów.

Okolo dziesięć lat temu spotkałem mojego współzałożyciela, Chaima Linharta, który był równie zmotywowany do dokonania znaczącej różnicy i dzielił moją pasję do technologii. Chaim, w przeciwieństwie do mnie, jest specjalistą. Ma doktorat z informatyki i ponad 25-letnie doświadczenie w rozwoju algorytmów, AI i machine learningu (ML). W pierwszych dniach Ibex Chaim był zajęty wygranymi w konkursach Kaggle (ML).

Gdy dowiedzieliśmy się, że patologia jest (wolno) cyfryzowana, rozmawialiśmy o wpływie, jaki cyfryzacja patologii mogłaby mieć na poprawę diagnostyki raka. Setki firm już rozwijało AI w radiologii, i zadaliśmy sobie pytanie, dlaczego nie zrobić tego samego w patologii? Wydawało się to naturalnym dopasowaniem, aby wprowadzić naszą ekspertyzę technologiczną w tę dziedzinę, ściśle współpracując z patologami na każdym etapie.

Jakie były największe wyzwania, z którymi spotkałeś się na początku Ibex, i jak je pokonałeś?

Pomysł – który nie był pierwszym, jaki przyszedł nam do głowy – zastosowania AI w patologii był łatwy. Wykonanie jest trudne. Trzy główne wyzwania, z którymi spotkaliśmy się we wczesnych dniach Ibex, to dostęp do danych, dostęp do kapitału i dostęp do wiedzy specjalistycznej.

Rozwiązaliśmy wyzwanie z danymi poprzez partnerstwo z Maccabi Health Services of Israel. W tym momencie byliśmy dwoma młodymi przedsiębiorcami bez wiedzy medycznej, którzy postanowili otworzyć startup medyczny w bardzo złożonej dziedzinie. Jednak Varda Shalev, która kierowała innowacjami Maccabi w tym czasie, wierzyła w naszą wizję, i podpisaliśmy umowę partnerską i udostępniania danych z Maccabi. W tym momencie dr Judith Sandbank, główny patolog w Ibex, dołączyła do naszego zespołu jako nasz Chief Medical Officer (CMO), stanowisko, które nadal zajmuje. Z partnerem strategicznym i CMO, byliśmy teraz dobrze przygotowani do zebrania rundy seed, którą zebraliśmy od Kamet Ventures, francuskiego studia venture, które było częścią AXA Insurance.

Byliśmy teraz gotowi zrobić historię. Zatrudniliśmy dwóch inżynierów i opracowaliśmy nasz pierwszy algorytm do wykrywania raka prostaty. Gdy byliśmy zadowoleni z wyników, wdrożyliśmy go w laboratorium patologicznym Maccabi jako drugie czytanie, przeglądając wszystkie przypadki po wstępnym czytaniu przez patologa. Do naszego zaskoczenia, w ciągu kilku dni system wykrył alert dla przypadku raka, który został pominięty przez patologa. Jak się wydaje, był to pierwszy przypadek, w którym pierwotna diagnoza raka została postawiona przez algorytm, w 2018 roku.

Gratulacje z okazji otrzymania FDA 510(k) clearance dla Ibex Prostate Detect! Co oznacza to zatwierdzenie dla Ibex i szerszej dziedziny diagnostyki wspomaganej przez AI?

Dziękuję! To zatwierdzenie oznacza znaczący kamień milowy w podróży Ibex i ilustruje nasze zaangażowanie w rozwijanie klinicznie zwalidowanych rozwiązań, które pomagają poprawić wyniki zdrowia pacjentów. Potwierdza nasze zaangażowanie w bezpieczeństwo i skuteczność naszych rozwiązań i wzmacnia naszą zdolność do dostarczania innowacyjnych rozwiązań patologom, ostatecznie przynosząc korzyści pacjentom, których obsługują.

Wyobrażam sobie, że ten wielki kamień milowy zburzy bariery i przyspieszy przyjęcie AI i cyfryzacji w patologii. Mamy nadzieję, że to osiągnięcie wzmocni branżowe zaufanie, że technologia jest łatwa do wdrożenia i gotowa do szerokiego użycia. Długoterminowo, zatwierdzenie FDA jest ważnym krokiem w kierunku uzyskania refundacji za AI w patologii i szerokiego przyjęcia.

Proces zatwierdzenia FDA podkreślił 13% wskaźnik przypadków raka, które zostały pominięte w pierwotnych diagnozach jako łagodne. Co to mówi nam o potencjale AI do poprawy dokładności diagnostycznej?

W ramach gruntownych badań precyzyjności i walidacji klinicznej przeprowadzonych w wielu laboratoriach w Stanach Zjednoczonych i Europie w ramach zatwierdzenia FDA, system wykrył 13% wskaźnik przypadków raka, które zostały pominięte w grupie kolejnych pacjentów, którzy zostali zdiagnozowani jako łagodni. Ta statystyka potwierdza dokładność i wpływ produktów Ibex, i potwierdza również, że platforma AI Ibex może być bezpiecznie zintegrowana z przepływem klinicznym, poprawiając precyzyjność diagnostyczną i ostatecznie poprawiając opiekę nad pacjentem. Poprzez dostarczanie dodatkowej warstwy analizy, nasza technologia pomaga redukować błędy, umożliwiając lepsze podejmowanie decyzji klinicznych i promując bezpieczeństwo pacjentów.

Jak działa Ibex Prostate Detect, i co go wyróżnia w porównaniu z innymi rozwiązaniami diagnostyki wspomaganej przez AI?

Ibex Prostate Detect to urządzenie diagnostyczne in vitro, które wykorzystuje AI do generowania map cieplnych, które identyfikują pominięte raki prostaty. Działając jako sieć bezpieczeństwa, Ibex Prostate Detect pomaga patologom w zapewnieniu, że pacjenci otrzymują dokładną diagnozę. Wykorzystuje algorytmy AI do poprawy dokładności diagnozy raka prostaty.

Urządzenie jest przeznaczone do identyfikacji guzów, które mogły zostać pominięte przez patologa. Jeśli podejrzane tkanki dla raka prostaty zostaną zidentyfikowane, system generuje alert i zawiera mapę cieplną, kierując patologa do obszarów, które prawdopodobnie zawierają rak. Ibex Prostate Detect jest jedynym rozwiązaniem zatwierdzonym przez FDA, które dostarcza mapy cieplne AI dla wszystkich obszarów z prawdopodobieństwem raka, oferując pełną wyjaśnialność przeglądającemu patologowi.

Czy możesz wyjaśnić, jak funkcja mapy cieplnej pomaga patologom w identyfikowaniu tkanek nowotworowych?

Ibex Prostate Detect jest przeznaczony do identyfikacji przypadków, które zostały zdiagnozowane jako łagodne, do dalszego przeglądu przez patologa. Jeśli wykryje morfologię tkanek podejrzanych o raka prostaty, atypiczną małą proliferację acinar (ASAP) i inne rzadkie podtypy raka, dostarcza alerty, które zawierają mapę cieplną tkanek w całych obrazach, oferując pełną wyjaśnialność przeglądającemu patologowi.

Ogólnie, mapa cieplna jest dokładna i precyzyjna i może dostarczyć patologowi obszarów, które mogą budzić podejrzenia, i określić prawidłową diagnozę. W badaniach precyzyjności i walidacji klinicznej przeprowadzonych w ramach zatwierdzenia FDA, mapy cieplne Ibex Prostate Detect wykazały ekstremalną precyzyjność pikseli i określiły:

• Prawie wszystkie obszary raka są pokryte przez mapę cieplną (czułość = 98,7%).
• Prawie wszystko, co zostało podkreślone jako wysokie prawdopodobieństwo raka na mapie cieplnej, jest rzeczywiście rakiem (PPV = 99,6%).
• Przypadki raka, które zostały pominięte (fałszywe negatywy) przez system, zostały następnie potwierdzone przez ekspertów patologów, potwierdzając przydatność kliniczną produktu i korzyści w porównaniu z obecnym standardem opieki.

Jak model AI różnicuje się między tkankami łagodnymi a złośliwymi, i jak został przeszkolony?

Algorytm Deep Learning oparty jest na wielowarstwowych sieciach neuronowych, działających na kilku poziomach powiększenia. AI jest wyjątkowo wytrzymały, wykazując wysoką dokładność w wielu laboratoriach i demografiach pacjentów. Godne uwagi jest to, że zgodnie z naszym mottem “przez patologów, dla patologów”, model został przeszkolony na ponad milionie slajdów, starannie opatrzonych przez światowej sławy patologów w wiodących ośrodkach medycznych. Ten podejście jest kosztowny, ale wierzymy, że bez wglądu patologów jest bardzo trudno osiągnąć poziom wydajności, którego szukamy. Poprzez to, wyposażamy wszystkich patologów w wgląd ekspertów i zapewniamy, że każdy pacjent, niezależnie od swojej lokalizacji, otrzyma poziom diagnozy porównywalny z najlepszymi specjalistami na świecie.

Poza rakiem prostaty, Ibex pracuje również nad rozwiązaniami dla raka piersi i żołądka. Co jest następne dla firmy w zakresie nowych możliwości diagnostycznych?

Ibex już ma ogromny wpływ na rozwiązania diagnostyki wspomaganej przez AI dla raka piersi i żołądka. Jako światowy lider w wdrożeniach klinicznych, wiele laboratoriów – w tym w Stanach Zjednoczonych – już korzysta z produktów Ibex, aby przekształcić swoją praktykę medyczną. Nasze produkty zostały udowodnione, aby dostarczyć realny wpływ kliniczny, a patolodzy ufają AI i potwierdzają wartość, którą wnosi. Teraz pracujemy nad wprowadzeniem nowego rodzaju technologii na rynek, technologii, która została opracowana i zwalidowana przez Ibex we współpracy z AstraZeneca (AZN ) i Daiichi Sankyo. Konkretny algorytm, który jest pierwszym do wydania, pomaga ilościowo określić ekspresję HER2, co pomaga dostawcom określić przebieg leczenia pacjenta.

Spójrzmy w przyszłość, będziemy kontynuować rozwijanie naszych ofert, aby dostarczyć dodatkowe informacje w ramach tkanek, które już obsługujemy. Będziemy również dążyć do dostarczania ofert w ramach innych obszarów tkanek i będziemy kontynuować ulepszanie przepływu pracy naszych klientów.

Jak widzisz ewolucję patologii wspomaganej przez AI w ciągu najbliższych pięciu do dziesięciu lat?

Wyobrażam sobie, że AI będzie miało ogromny wpływ na praktykę patologii i sposób, w jaki rak jest diagnozowany. Nie widzę, abyśmy zastępowali patologów, ale jak w przypadku każdego nowego rozwoju technologicznego, praktyka będzie przekształcona. AI będzie nadal instrumentalne w rozwiązywaniu rosnących wyzwań związanych z siłą roboczą w ochronie zdrowia, szczególnie globalnym brakiem patologów i ich rosnącymi obciążeniami, napędzanymi przez rosnącą liczbę przypadków raka. Wdrożenie odpowiedzialnego AI pomoże patologom zarządzać swoją pracą bardziej efektywnie, poprawiając wydajność diagnostyczną i redukując opóźnienia. Poprzez automatyzację rutynowych zadań, AI może obniżyć wskaźnik błędów, poprawić jakość diagnozy i ostatecznie zwiększyć zaufanie patologów do swojej pracy. Uważam, że AI, wraz z człowiekiem w pętli, jest najlepszym połączeniem do transformacji opieki zdrowotnej.

Innym obszarem z wielkimi obietnicami jest rozwijanie się poza obecną praktyką patologii w kierunku algorytmów predykcyjnych. Algorytmy, które łączą kilka modalności, aby przewidzieć wyniki lub, co najważniejsze, skuteczność leczenia.

AI może również poprawić równość zdrowotną poprzez demokratyzację dostępu do opieki zdrowotnej. Niezależnie od lokalizacji, każdy pacjent zasługuje na zaufaną diagnozę. Byłoby wspaniale, gdyby technologia AI została wdrożona jako część standardowej praktyki w każdym laboratorium patologicznym na świecie. Jednak to zaczyna się od współpracy między lekarzami, przemysłem i agencjami, aby przyspieszyć wdrożenie tej technologii – uważam, że jesteśmy winni to pacjentom.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Ibex Medical Analytics.