Allan Hanbury, Co-Fondator al contextflow – Seria de Interviuri

Allan Hanbury este profesor de inteligență a datelor la TU Wien, Austria, și membru al facultății Complexity Science Hub, unde conduce cercetarea și inovarea pentru a da sens datelor nestructurate. El este inițiatorul proiectului austriac ICT Lighthouse, Data Market Austria, care creează un ecosistem de servicii de date în Austria. A fost coordonator științific al proiectului european Khresmoi, care vizează căutarea și analiza informațiilor medicale și de sănătate, și este co-fondator al contextflow, compania care comercializează tehnologia de căutare a imaginilor radiologice dezvoltată în proiectul Khresmoi. De asemenea, a coordonat proiectul european VISCERAL, care vizează evaluarea algoritmilor pe date mari, și proiectul european KConnect, care vizează tehnologia pentru analizarea textului medical.

contextflow este o companie spin-off a Universității Medicale din Viena și a proiectului european de cercetare KHRESMOI. Ne puteți spune despre proiectul KHRESMOI?

Desigur! Scopul proiectului Khresmoi a fost să dezvoltăm un sistem de căutare și acces multilingv și multimodal pentru informații și documente biomedicale, ceea ce ne-a obligat să automatizăm procesul de extragere a informațiilor, să dezvoltăm interfețe utilizator adaptive și să legăm informațiile text nestructurate și semi-structurate de imagini. În esență, am vrut să facem procesul de recuperare a informațiilor pentru profesioniștii medicali fiabil, rapid, precis și ușor de înțeles.

Care este setul de date curent care alimentează algoritmul de învățare profundă contextflow?

Setul nostru de date conține aproximativ 8000 de tomografii computeronale pulmonare. Deoarece AI-ul nostru este destul de flexibil, ne îndreptăm spre imagini RMN ale creierului.

Ați observat îmbunătățiri în performanța AI-ului pe măsură ce setul de date a crescut?

Ne este adesea adresată această întrebare, și răspunsul nu este probabil mulțumitor pentru majoritatea cititorilor. Într-o anumită măsură, da, calitatea se îmbunătățește cu mai multe scanări, dar după un anumit prag, nu câștigați mult mai mult doar din faptul că aveți mai multe. Cât de mult este suficient depinde realmente de diverse factori (organ, modality, model de boală, etc), și este imposibil să dați un număr exact. Ceea ce este cel mai important este calitatea datelor.

contextflow este proiectat pentru toate cazurile sau doar pentru a determina diagnosticul diferențial pentru cazurile dificile?

Radiologii sunt realmente buni la ceea ce fac. Pentru majoritatea cazurilor, constatările sunt evidente, și instrumentele externe sunt inutile. contextflow s-a diferențiat pe piață prin focalizarea pe căutarea generală și nu pe diagnosticul automat. Există câteva cazuri de utilizare pentru instrumentele noastre, dar principalul este ajutarea în cazurile dificile în care constatările nu sunt imediat evidente. Aici, radiologii trebuie să consulte diverse resurse, și acest proces ia timp. contextflow SEARCH, motorul nostru de căutare bazat pe imagini 3D, are ca scop reducerea timpului necesar radiologilor pentru a căuta informații în timpul interpretării imaginilor, permițându-le să caute prin imaginea însăși. Deoarece oferim, de asemenea, informații de referință utile pentru diagnosticul diferențial, un alt caz de utilizare promițător este și instruirea noilor radiologi.

Ne puteți prezenta procesul prin care un radiolog utilizează platforma contextflow?

contextflow SEARCH Lung CT este complet integrat în fluxul de lucru al radiologului (altfel, nu l-ar utiliza). Radiologul își efectuează lucrul în mod obișnuit, și atunci când are nevoie de informații suplimentare pentru un anumit pacient, selectează o regiune de interes din acel scan și face clic pe iconița contextflow din stația sa de lucru pentru a deschide sistemul nostru într-o fereastră nouă a browserului. De acolo, primesc cazuri de referință din baza noastră de date de pacienți cu modele de boală similare cu cele ale pacientului pe care îl evaluează, împreună cu statistici și literatură medicală (de exemplu, radiopedia). Pot derula prin sistemul nostru normal, selectând regiuni suplimentare pentru a căuta informații suplimentare și a le compara alături de cazurile de referință. Există, de asemenea, hărți de căldură care oferă o vizualizare a distribuției generale a modelelor de boală, ceea ce ajută la raportarea constatărilor. Am încercat realmente să punem tot ceea ce are nevoie un radiolog pentru a scrie un raport într-un singur loc și disponibil în câteva secunde.

Acesta a fost inițial proiectat pentru scanări CT pulmonare, va extinde contextflow la alte tipuri de scanări?

Da! Avem o listă de organe și modalități solicitate de radiologi pe care le vom adăuga. Scopul final este să oferim un sistem care acoperă întregul corp uman, indiferent de organ sau tip de scanare.

contextflow a primit sprijinul a două programe de incubator extraordinare, INiTS și i2c TU Wien. Cât de benefice au fost aceste programe și ce ați învățat din proces?

Le suntem foarte recunoscători acestor incubatoare. Ambele ne-au conectat cu mentori, consultanți și investitori care ne-au provocat modelul de afaceri și, în final, au clarificat cine suntem, de ce și cum. Ele acționează foarte practic, oferind finanțare și spațiu de birou, astfel încât am putut să ne concentrăm realmente pe munca noastră și să nu ne facem prea multe griji pentru subiectele administrative. Nu am fi putut ajunge atât de departe fără sprijinul lor. Ecosistemul de startup-uri din Austria este încă mic, dar există programe care pot ajuta la aducerea ideilor inovatoare la realitate.

Sunteți, de asemenea, inițiatorul proiectului austriac ICT Lighthouse, care vizează crearea unui ecosistem de servicii de date durabil în Austria. Ne puteți spune mai multe despre acest proiect și despre rolul dvs. în el?

Cantitatea de date produse zilnic crește exponențial, și importanța lor pentru majoritatea industriilor este, de asemenea, în creștere… este realmente una dintre cele mai importante resurse ale lumii! Proiectul Data Market Austria’s Lighthouse are ca scop dezvoltarea sau reformarea cerințelor pentru afaceri de date de succes, asigurând costuri scăzute, calitate ridicată și interoperabilitate. Am coordonat proiectul pentru primul an, în 2016-2017. Acest lucru a condus la crearea Data Intelligence Offensive, unde sunt membru al consiliului de administrație. Misiunea DIO este de a schimba informații și cunoștințe între membri cu privire la gestionarea și securitatea datelor.

Există altceva pe care ați dori să îl împărtășiți cu cititorii noștri despre contextflow?

Fluxurile de lucru radiologice nu sunt în mintea cetățeanului mediu, și asta ar trebui să fie așa. Sistemul ar trebui să funcționeze pur și simplu. Din nefericire, odată ce devii pacient, realizezi că nu este întotdeauna așa. contextflow lucrează la transformarea acestui proces atât pentru radiologi, cât și pentru pacienți. Puteți aștepta multe dezvoltări interesante de la noi în anii următori, așa că rămâneți tune!

Vă rugăm să vizitați contextflow pentru a afla mai multe.