Tal Wenderow, Prezes i Dyrektor Generalny Vocalis Health – Seria Wywiadów

Tal Wenderow jest Prezesem i Dyrektorem Generalnym Vocalis Health, firmą healthtech, która jest pionierem w rozwoju biomarkerów głosowych. Wcześniej, Pan Wenderow był współzałożycielem Corindus Vascular Robotics w 2002 roku, która była notowana na Nowojorskiej Giełdzie Papierów Wartościowych po przejęciu przez Siemens Healthineers (SHL.SW ) w 2019 roku.

Jaka była historia powstania Vocalis Health?

Vocalis Health została założona w 2019 roku przez Dr. Shady’ego Hassana i Daniela Aronovicha. Dr. Hassan, lecząc pacjentów w szpitalu, zauważył, że słuchał ich głosów, aby ocenić stan ich zdrowia. Ponieważ nie było standardowego systemu ilościowego, opierającego się na głosie, używał swojego subiektywnego doświadczenia i ekspertyzy, aby ocenić stan zdrowia pacjentów. Następnie zrozumiał, że mógłby pomóc milionom pacjentów, zanim jeszcze trafili do szpitala, wykorzystując sztuczną inteligencję i technologię analizy głosu do przesiewowych badań na różne choroby.

Vocalis Health została stworzona z misją standaryzacji przesiewowych badań głosowych, aby jak najwcześniej podnieść alarm i poprawić wyniki leczenia pacjentów, oraz aby to osiągnąć w sposób dostępny, efektywny i nieinwazyjny.

Czy mógłby Pan omówić rodzaje biomarkerów głosowych, które są stosowane do oceny ryzyka zakażenia COVID-19?

Biomarkery głosowe, które rozwijamy, są algorytmami sztucznej inteligencji, które wykorzystują własne techniki przetwarzania głębokiego uczenia, aby ocenić korelację między głosem pacjenta a różnymi chorobami, objawami i stanami medycznymi. Algorytm konwertuje nagrania audio na obrazy, zwane spektrogramami, które następnie wykorzystują techniki wizji komputerowej, wraz z informacjami z kart medycznych pacjenta, aby znaleźć małe zmiany w spektrogramie.

Aby opracować biomarker COVID-19, zebraliśmy dane z badań klinicznych pacjentów z potwierdzonym COVID-19 oraz ich nagrań głosowych, a następnie wytrenowaliśmy algorytm sztucznej inteligencji, aby rozpoznać objawy i wzorce choroby, tworząc w zasadzie “cyfrowy podpis” COVID-19. Każde nowe nagranie głosowe, które analizujemy, jest porównywane z naszym biomarkerem COVID-19. Mierzymy korelację między głosem a “podpisem” COVID-19, oceniając prawdopodobieństwo, że osoba jest zakażona COVID-19.

Czy wiek, język czy akcent są barierą dla oceny ryzyka?

Nasz algorytm dotyczy tylko dorosłych, ponieważ nie zebraliśmy jeszcze danych na temat osób poniżej 18 roku życia. Uczestnicy naszych badań i pilotaży mieli od 19 do 83 lat, bez wpływu wieku. Jednak w przypadku dzieci poniżej 18 roku życia ich ciągły i zmienny rozwój – który wpływa na głos – wymaga dalszych badań, które planujemy.

Jeśli chodzi o akcenty, przetestowaliśmy nasz algorytm na wielu akcentach języka angielskiego – z uczestnikami mówiącymi po angielsku z różnych geografii, w tym z Indii, Południowej Afryki, Izraela i USA – i nie stwierdziliśmy żadnego znaczącego wpływu, co oznacza, że akcenty nie wpływają na skuteczność algorytmu.

Nasza baza danych obejmuje również kilka języków, a wstępne wyniki wykazały, że nasz biomarker głosowy COVID-19 jest niezależny od języka, co udowodniliśmy w pilotażowym badaniu przeprowadzonym w językach, których algorytm nie został wcześniej naucony. Mimo to przeprowadzamy walidację dla każdego nowego języka, aby upewnić się, że algorytm jest skuteczny i zoptymalizowany podle potrzeb.

Jakie są obecnie odsetki fałszywie dodatnich lub fałszywie ujemnych wyników?

Określenia fałszywie dodatni / fałszywie ujemny dotyczą narzędzi diagnostycznych; nasz biomarker głosowy COVID-19 jest narzędziem przesiewowym, a nie diagnostycznym. Przez definicję, narzędzie przesiewowe zidentyfikuje niektóre osoby negatywne jako mające wysokie ryzyko i vice versa. Obecnie nasze narzędzie przesiewowe COVID-19 wykazało współczynnik AUC (Area Under the Curve) wynoszący 0,73. Gdy dodano do niego ocenę objawów, AUC wzrosło do 0,85, co skłoniło nas do włączenia kwestionariusza objawów do naszego produktu. Im więcej danych zbieramy, tym nasze algorytmy stają się bardziej czułe i dokładne.

Czy mógłby Pan omówić technologie sztucznej inteligencji, które są stosowane do oceny ryzyka zakażenia COVID-19 za pomocą głosu?

Nasze podejście do biomarkerów głosowych polega na konwersji głosu z dziedziny audio do dziedziny wizualnej, tworząc spektrogram głosu. Następnie stosujemy techniki sztucznej inteligencji do dziedziny wizualnej, aby skorelować algorytm z naszymi danymi i wygenerować biomarker głosowy.

Vocalis Health niedawno ogłosiła współpracę z Mayo Clinic w celu opracowania nowych narzędzi opartych na głosie do przesiewowych badań, wykrywania i monitorowania zdrowia pacjentów. Czy mógłby Pan omówić szczegóły tej współpracy?

Mayo Clinic jest jednym z wiodących systemów opieki zdrowotnej na świecie, a my wcześniej przeprowadziliśmy nasze pierwsze badanie kliniczne z nimi na temat nadciśnienia płucnego (PH). Teraz współpracujemy z nimi, aby dalej zoptymalizować i zwalidować nasz biomarker głosowy dla PH, a równolegle badamy inne stany chorobowe, w których biomarkery głosowe mogą mieć pozytywny wpływ na wyniki leczenia pacjentów.

W poprzednim badaniu z Vocalis Health, zespół badawczy Mayo Clinic ustalił związek między pewnymi cechami głosu a nadciśnieniem płucnym (PH). Czy mógłby Pan opisać, co to jest PH i jakie cechy głosu są brane pod uwagę?

Nadciśnienie płucne jest wysokim ciśnieniem krwi w tętnicach płucnych, naczyniach krwionośnych, które dostarczają krew do płuc, i może ostatecznie uszkodzić prawą stronę serca. Ściany tętnic płucnych stają się grube i sztywne i nie mogą się dobrze rozszerzać, aby umożliwić przepływ krwi, co utrudnia prawej stronie serca pompowanie krwi przez naczynia.

Nadciśnienie płucne często pozostaje niezauważone, ponieważ jego objawy są podobne do innych chorób płuc, a nawet gdy jest podejrzane, jest trudne do zdiagnozowania. Naszym celem jest przesiewowe badanie pacjentów i jak najwcześniejsze podniesienie alarmu, że pacjent jest w grupie wysokiego ryzyka dla PH. PH jest chorobą przewlekłą, która obecnie nie ma leku, ale leczenie może pomóc złagodzić objawy i poprawić jakość życia. Im wcześniej PH zostanie zdiagnozowane, tym skuteczniejsze będzie leczenie, a pacjent będzie miał lepsze rokowania.

Jakie są kliniczne implikacje dla telemedycyny i zdalnego monitorowania pacjentów w przyszłości?

Naszym celem z biomarkerami głosowymi jest zapewnienie wczesnej detekcji, przesiewowych badań, zarządzania, monitorowania i przewidywania różnych objawów i stanów, aby umożliwić systemowi opieki zdrowotnej stać się bardziej proaktywnym, a nie tylko reagować na ciężkie objawy lub zdarzenia.

Nasze rozwiązanie nie jest jedynym, które jest opracowywane, aby osiągnąć te cele, ale uważamy, że głos, będący nieinwazyjnym, skalowalnym i dostępnym bez potrzeby dodatkowych urządzeń lub sprzętu, jest idealnym sposobem przesiewowych badań. Wykorzystując technologię głosową do zdalnego monitorowania pacjentów, objawy choroby mogą być zauważone znacznie wcześniej, a pacjenci mogą być leczeni odpowiednio.

Czy jest coś jeszcze, co Pan chciałby podzielić się na temat Vocalis Health?

Vocalis Health to podstawą firma komputerowa głosowa, która stosuje sztuczną inteligencję i technologie głosowe, aby poprawić opiekę zdrowotną. Uważamy, że nasze biomarkery głosowe mogą być stosowane w przypadku wielu chorób, od ostrych do przewlekłych, i umożliwić lekarzom być proaktywnymi w leczeniu pacjentów.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Vocalis Health.