Chaim Linhart, PhD, Co-fundador e CTO da Ibex Medical Analytics – Série de Entrevistas

Chaim Linhart, PhD é o CTO e co-fundador da Ibex Medical Analytics. Ele tem mais de 25 anos de experiência em desenvolvimento de algoritmos, inteligência artificial e aprendizado de máquina, tanto na academia quanto servindo em uma unidade de elite do exército israelense e em várias empresas de tecnologia. Chaim tem um PhD em Ciência da Computação pela Universidade de Tel Aviv e ganhou várias competições de aprendizado de máquina da Kaggle.

Desde 2016, a Ibex lidera o caminho em diagnósticos de patologia com inteligência artificial. A empresa se propôs a transformar a patologia garantindo que cada paciente possa receber um diagnóstico de câncer preciso, oportuno e personalizado. Hoje, a Ibex é a plataforma de inteligência artificial mais amplamente implantada em patologia. Desenvolvida por patologistas para patologistas, suas soluções atendem aos principais médicos, organizações de saúde e provedores de diagnósticos do mundo. Todos os dias, a Ibex tem o privilégio de impactar a vida de pacientes em todo o mundo. A plataforma aumenta a confiança dos médicos, otimiza os fluxos de trabalho de diagnóstico, ajuda os clínicos a fornecer diagnósticos mais personalizados e, o mais importante, permite melhores resultados clínicos.

Você pode compartilhar a jornada e a visão por trás da fundação da Ibex e sua missão de transformar os diagnósticos de câncer com inteligência artificial?

Em 2016, meu co-fundador, Joseph Mossel, e eu aprendemos sobre o impacto direto que uma revolução digital em patologia poderia ter na melhoria dos diagnósticos de câncer. A radiologia havia passado por uma transformação semelhante 20 anos antes, o que teve um impacto proeminente na forma como a especialidade era praticada. Com a patologia se tornando digitalizada, reconhecemos que isso proporcionava uma oportunidade para desenvolver novas ferramentas avançadas que utilizam inteligência artificial para realizar análises de imagem sofisticadas. Nos concentramos em desenvolver ferramentas com inteligência artificial que ajudem os médicos a alcançar diagnósticos mais precisos, objetivos, reproduzíveis e, assim, ajudar cada paciente a receber o diagnóstico correto, de forma oportuna, o que leva ao melhor tratamento possível.

Como a paisagem dos diagnósticos de câncer mudou desde a criação da Ibex em 2016?

Os laboratórios vêm adotando a digitalização a um ritmo crescente, ainda mais acelerado pela Covid-19. A revolução digital permitiu que os laboratórios ampliassem suas capacidades além do microscópio de uma maneira impactante e significativa, aproveitando a inteligência artificial que ajuda os patologistas a analisar e entender os resultados de forma eficiente.

O campo de diagnósticos de câncer com inteligência artificial cresceu exponencialmente, pois vimos startups e outras empresas trabalhando em vários aspectos da inteligência artificial para patologia no domínio do diagnóstico de câncer. A medicina de precisão, por exemplo, é a estratificação de pacientes baseada em dados, habilitada por um diagnóstico preciso e várias abordagens de informática que levam a um tratamento otimizado e personalizado. Um aumento na medicina de precisão vem com uma necessidade aumentada de diagnósticos mais complexos para apoiar os novos tratamentos direcionados.

Também vimos um aumento nas publicações acadêmicas e associações da indústria se concentrando no campo. Quando Joseph e eu participamos de nossa primeira conferência sobre patologia digital e computacional em 2016, a inteligência artificial era uma pequena parte da conversa em torno do diagnóstico de câncer, pois não era tão mainstream. Agora, quando participamos de uma grande conferência de patologia, a inteligência artificial é o evento principal.

O que diferencia a Ibex de outras empresas no campo da patologia com inteligência artificial?

Quando falamos de patologia com inteligência artificial, existem vários subdomínios. Existem empresas que priorizam aplicações de pesquisa, como ferramentas que analisam imagens de tecidos para ajudar a entender processos de doenças no nível morfológico e celular, por exemplo. Em segundo lugar, existem empresas que se concentram principalmente em aplicações clínicas, ou seja, produtos que são usados em laboratórios para apoiar o diagnóstico de rotina.

A Ibex se concentra em aplicações clínicas e tem a maior e mais ampla base de instalação com patologistas em todo o mundo usando nossas ferramentas diariamente para diagnóstico de câncer. Também estamos parceirando com a indústria farmacêutica para desenvolver aplicações clínicas com inteligência artificial que apoiem os patologistas na quantificação de biomarcadores que habilitam terapias direcionadas.

Além disso, enquanto algumas empresas se concentram em indicações específicas e limitadas por tipo de tumor, como detecção de câncer, nossa abordagem é treinar a inteligência artificial para analisar tudo o que um patologista veria nesses tecidos. Não se trata apenas de detecção de câncer, mas também do tipo e subtipo de câncer, do grau, do tamanho, bem como de morfologias e recursos clínicos relacionados ao câncer. Sabemos que a patologia é mais do que apenas determinar se o paciente tem câncer ou não. Queremos ajudar os patologistas a realizar os vastos benefícios que a inteligência artificial traz à mesa.

Você pode explicar a tecnologia central por trás das soluções da Ibex e como ela ajuda os patologistas na detecção e graduação do câncer?

Nossa abordagem é que os patologistas essencialmente treinam a máquina. Temos uma grande equipe de patologistas em todo o mundo anotando lâminas. Isso significa que eles marcam áreas específicas dentro dessas lâminas e as rotulam. Eles podem marcar um tumor de baixo grau, um vaso sanguíneo, um nervo, inflamação, e assim por diante. Em seguida, pegamos esses dados e usamos para treinar os modelos de inteligência artificial. Isso garante que a inteligência artificial seja muito precisa, mesmo para casos raros e difíceis, o que é vitalmente importante. Nossa inteligência artificial é ensinada por patologistas e é treinada para identificar muitos diferentes tipos de estruturas e morfologias do tecido, o que é muito útil para os patologistas e inevitavelmente aumenta sua precisão. Ao ter acesso a uma amplitude de dados e conhecimento, somos capazes de melhorar nossa inteligência artificial e implementar aprendizados com os feedbacks obtidos diretamente no campo.

Como a Ibex garante a precisão clínica em diferentes tipos de câncer, como câncer de mama, próstata e estômago?

Isso requer muito trabalho árduo. Coletamos dados de muitos parceiros em todo o mundo. Garantimos que os dados sejam muito diversificados, com representação de diferentes laboratórios e várias técnicas de preparação de tecidos, scanners e achados clínicos. Enriquecemos os dados de treinamento com tipos raros de câncer. Isso garante que a inteligência artificial seja treinada com uma ampla variedade de recursos. Durante o processo de treinamento, medimos o que a inteligência artificial faz bem e também determinamos onde melhorias precisam ser feitas. A equipe, com vasta experiência em aprendizado de máquina, testa a inteligência artificial em milhares de lâminas que coletamos de diferentes laboratórios. Realizamos estudos e ensaios clínicos e comparamos dois aspectos fundamentais do sistema. Primeiro, revisamos seu desempenho independente em comparação com a verdade de referência. Segundo, determinamos com que precisão o patologista trabalha com e sem a inteligência artificial. Ao fazer isso, garantimos que a inteligência artificial seja precisa, robusta, imparcial e segura. Medimos seu impacto nos patologistas que usam a inteligência artificial. Em nossas aplicações, vemos que o patologista, com o apoio da inteligência artificial, alcança melhores resultados (ou seja, mais precisos, com maior concordância com a verdade de referência) do que o padrão de cuidado (ou seja, quando não são apoiados pela inteligência artificial). Também medimos a eficiência de seu trabalho e outros benefícios importantes da plataforma de inteligência artificial, como a otimização do fluxo de trabalho no laboratório e a redução do tempo de espera (ou seja, o quão rapidamente o paciente recebe os resultados).

Quais são algumas características únicas das soluções da Ibex que melhoram os fluxos de trabalho de diagnóstico e os resultados dos pacientes?

Nosso sistema integrado inclui um visualizador de lâminas, os resultados da inteligência artificial e ferramentas de relatórios embutidas. Esse sistema holístico foi projetado para melhorar a precisão e a produtividade. Ele leva os patologistas pelo processo de diagnóstico, mostrando-lhes as principais descobertas em cada caso e lâmina. Em vez de procurar por recursos, que podem ser pequenos e difíceis de detectar, a inteligência artificial os destaca muito claramente. A partir daí, o patologista pode confirmar ou modificar. A inteligência artificial mostra medições e quantificações; ela também pontua tudo. Com relatórios embutidos, o patologista não precisa olhar para a lâmina, fazer o diagnóstico em sua mente e, em seguida, ir para outro sistema e relatar tudo; em vez disso, o relatório é feito enquanto a inteligência artificial impulsiona o fluxo de trabalho integrado. Até o número de cliques do mouse foi otimizado. Tudo foi construído com os patologistas em mente para melhorar a precisão e a eficiência do diagnóstico, criando assim um melhor ambiente de trabalho para esses médicos e melhores resultados para seus pacientes.

Como as soluções da Ibex se integram com soluções de software de patologia digital existentes e sistemas de informação de laboratório?

Trabalhamos com vários fornecedores no campo que vendem soluções de gerenciamento de imagens ou oferecem sistemas de informação de laboratório. Para cada parceiro, existem diferentes tipos de oportunidades de integração. Em alguns casos, incorporamos nossa inteligência artificial em suas ferramentas para que o patologista possa usar sua plataforma com nossa inteligência artificial dentro dela. Em outros casos, integramos com essas ferramentas de uma maneira que permite que os patologistas lancem a Ibex a partir do outro sistema. Independentemente da integração, sempre queremos garantir que os usuários tenham a forma mais ótima de usar a inteligência artificial. Além disso, desenvolvemos uma interface de programação de aplicativos (API) aberta que permite que terceiros, incluindo outras empresas ou departamentos de TI dos clientes, recuperem informações de nossa inteligência artificial e as integrem em seu ambiente.

Quais desafios a Ibex enfrentou para alcançar a adoção generalizada de suas soluções com inteligência artificial em patologia?

Em retrospecto, diria que o principal desafio que a Ibex enfrentou foi em torno da complexidade e da quantidade de trabalho, esforço e tempo necessário para levar produtos de diagnóstico ao mercado. Isso inclui abordagens multidisciplinares: coletar dados, trabalhar com patologistas, treinar a inteligência artificial e testá-la rigorosamente, realizar ensaios clínicos e, em algumas geografias, obter aprovação regulatória – e fazer tudo isso sob medidas de garantia de qualidade estritas. No campo médico, também é extremamente importante gerar evidências científicas e publicar resultados com vários laboratórios para demonstrar o desempenho e os benefícios da plataforma de inteligência artificial.

Outro desafio notável é a integração. Precisamos garantir que os patologistas possam usar a inteligência artificial de uma maneira eficiente e natural. Existem vários sistemas no laboratório: scanners de patologia digital, o sistema de informação de laboratório e fluxo de trabalho, e ferramentas de relatórios. Em resumo, garantimos que tudo se encaixe da maneira mais eficiente possível, apesar dos desafios.

Você pode compartilhar algumas histórias de sucesso ou estudos de caso de organizações de saúde que implementaram as soluções da Ibex?

Estamos muito orgulhosos de nossas parcerias e alcance global. Por exemplo, temos a primeira implantação nacional de inteligência artificial no País de Gales – todos os Conselhos de Saúde do País de Gales estão usando a solução de inteligência artificial da Ibex. Outro exemplo é o CorePlus Laboratories em Porto Rico – eles vêm usando a Ibex por vários anos e publicaram um artigo que mostra o impacto que a plataforma teve em sua prática clínica. Como exemplo, usando o algoritmo de inteligência artificial, os patologistas foram capazes de identificar 160 homens que de outra forma seriam diagnosticados incorretamente. Esses pacientes receberam o tratamento correto graças ao apoio da inteligência artificial. Esse é o impacto que estamos fazendo. É algo que não podemos esquecer – estamos aqui para impactar a vida das pessoas.

Qual papel você vê a inteligência artificial desempenhando no futuro da patologia e dos diagnósticos de câncer nas próximas décadas?

Ao longo da próxima década, continuaremos a ver os patologistas usarem a inteligência artificial para apoiá-los em seus esforços diagnósticos principais. Imagino que os patologistas usarão a inteligência artificial na maior parte de sua carga de trabalho para garantir que a qualidade seja alta e que tudo seja objetivo, reproduzível e oportuno. Além disso, a inteligência artificial ajudará os médicos a fazer coisas que eles não fazem atualmente. Ela pode ajudá-los a decidir quais testes adicionais precisam ser realizados em um caso específico, bem como fornecer uma prognose mais precisa e uma seleção de tratamento mais direcionada.

A inteligência artificial será integral em toda a jornada do paciente, não apenas na parte do diagnóstico de câncer no laboratório de patologia, mas também, por exemplo, para o oncologista que decide o curso do tratamento. Acho também que a inteligência artificial ajudará a combinar disciplinas. Com o tempo, as diferentes modalidades (patologia, radiologia, genômica, registros clínicos) serão alimentadas por vários módulos de inteligência artificial para apoiar a medicina de precisão nova e melhorada. Do ponto de vista da equidade em saúde, os pacientes que não têm acesso aos melhores médicos do mundo experimentarão um grande salto na qualidade de seu diagnóstico e tratamento. A inteligência artificial trará todos ao nível de quase especialista. Todos merecem acesso a cuidados de qualidade, e a inteligência artificial ajudará a nos levar na direção certa para a democratização do acesso à saúde.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Ibex Medical Analytics.