Chaim Linhart, PhD, Co-fondator și CTO al Ibex Medical Analytics – Seria de interviuri

Chaim Linhart, PhD este CTO și co-fondator al Ibex Medical Analytics. El are peste 25 de ani de experiență în dezvoltarea de algoritmi, inteligență artificială și învățare automată, atât în mediul academic, cât și în serviciul într-o unitate de elită a armatei israeliene și în mai multe companii tehnologice. Chaim are un doctorat în știința calculatoarelor de la Universitatea Tel Aviv și a câștigat multiple competiții de învățare automată Kaggle.

Începând cu 2016, Ibex a condus calea în diagnostice bazate pe inteligență artificială pentru patologie. Compania a încercat să transforme patologia, asigurând că fiecare pacient poate primi un diagnostic de cancer precis, la timp și personalizat. Astăzi, Ibex este cea mai răspândită platformă de inteligență artificială în patologie. Dezvoltată de patologi pentru patologi, soluțiile lor servesc celor mai buni medici, organizații de sănătate și furnizori de diagnostice din lume. În fiecare zi, Ibex are privilegiul de a afecta viețile pacienților din întreaga lume. Platforma ridică încrederea medicilor, optimizează fluxurile de lucru de diagnostic, ajută clinicienii să ofere diagnostice mai personalizate și, cel mai important, permite rezultate clinice mai bune.

Puteți împărtăși drumul și viziunea din spatele fondării Ibex și a misiunii sale de a transforma diagnosticele de cancer cu inteligență artificială?

În 2016, co-fondatorul meu, Joseph Mossel, și cu mine am aflat despre impactul direct pe care o revoluție digitală în patologie l-ar putea avea asupra îmbunătățirii diagnosticei cancerului. Radiologia trecuse printr-o transformare similară cu 20 de ani înainte, care avusese un impact semnificativ asupra modului în care se practica specialitatea. Odată ce patologia a devenit digitalizată, am recunoscut că oferă o oportunitate de a dezvolta instrumente avansate noi care utilizează inteligența artificială pentru a efectua analize de imagine sofisticate. Ne-am concentrat pe dezvoltarea de instrumente bazate pe inteligență artificială care ajută medicii să ajungă la diagnostice mai precise, obiective, reproductibile și la timp, și, prin urmare, să ajute fiecare pacient să primească diagnosticul corect, la timp, ceea ce duce la cel mai bun tratament posibil.

Cum s-a schimbat peisajul diagnosticei cancerului de la înființarea Ibex în 2016?

Laboratoarele au adoptat digitizarea la un ritm tot mai mare, chiar și mai mult accelerat de Covid-19. Revoluția digitală a permis laboratoarelor să-și lărgească capacitățile dincolo de microscop într-un mod semnificativ și cu impact, utilizând inteligența artificială care ajută patologii să analizeze și să înțeleagă rezultatele în mod eficient.

Domeniul diagnosticii cancerului bazat pe inteligență artificială a crescut exponențial, deoarece am văzut startup-uri și alte companii care lucrează la diverse aspecte ale inteligenței artificiale pentru patologie în domeniul diagnosticii cancerului. Medicina de precizie, de exemplu, este o stratificare a pacienților bazată pe date, permisă de un diagnostic precis și de abordări informatică care duc la un tratament optim și personalizat. O creștere a medicinei de precizie vine cu o nevoie crescută de diagnostice mai complexe pentru a sprijini noile tratamente țintite.

Am văzut, de asemenea, o creștere a publicațiilor științifice și a asociațiilor industriale care se axează pe acest domeniu. Când Joseph și cu mine am participat la prima noastră conferință despre patologie digitală și computațională în 2016, inteligența artificială era o mică parte a conversației despre diagnosticarea cancerului, deoarece nu era atât de mainstream. Acum, când participăm la o conferință mare de patologie, inteligența artificială este evenimentul principal.

Ce diferențiază Ibex de alte companii din domeniul patologiei bazate pe inteligență artificială?

Când vorbim despre patologie bazată pe inteligență artificială, există mai multe subdomenii. Există companii care prioritizează aplicațiile de cercetare, cum ar fi instrumentele care analizează imagini de țesut pentru a ajuta la înțelegerea proceselor de boală la nivel morfologic și celular, de exemplu. În al doilea rând, există companii care se concentrează în principal pe aplicații clinice, adică produse care sunt utilizate în laboratoare pentru a sprijini diagnosticarea rutină.

Ibex se concentrează pe aplicații clinice și are cea mai mare și mai răspândită bază de instalații cu patologi din întreaga lume care utilizează instrumentele noastre zilnic pentru diagnosticarea cancerului. De asemenea, suntem parteneri cu Pharma pentru a dezvolta aplicații clinice bazate pe inteligență artificială care sprijină patologii în cuantificarea biomarkerilor care permit terapii țintite.

În plus, în timp ce unele companii se concentrează pe indicații specifice și limitate pentru fiecare tip de tumoră, cum ar fi detectarea cancerului, abordarea noastră constă în a antrena inteligența artificială pentru a analiza tot ceea ce un patolog ar vedea în aceste țesuturi. Nu este vorba doar despre detectarea cancerului, ci și despre tipul și subtipul de cancer, gradul, mărimea, precum și morfologiile și caracteristicile clinice legate de cancer. Știm că patologia este mai mult decât doar determinarea dacă pacientul are cancer sau nu. Vrem să ajutăm patologii să realizeze beneficiile pe care inteligența artificială le aduce.

Puteți explica tehnologia de bază din spatele soluțiilor Ibex și modul în care aceasta ajută patologii în detectarea și clasificarea cancerului?

Abordarea noastră constă în faptul că patologii instruiesc mașina. Avem o echipă mare de patologi din întreaga lume care anotează preparate și le etichetează. Acest lucru înseamnă că ei marchează zone specifice din aceste preparate și le etichetează. Ei pot marca un tumor de grad scăzut, un vas de sânge, un nerv, inflamație și așa mai departe. Apoi, luăm aceste date și le utilizăm pentru a antrena modelele de inteligență artificială. Acest lucru asigură că inteligența artificială este foarte precisă, chiar și pentru cazuri rare și dificile, ceea ce este vital. Inteligența noastră artificială este învățată de patologi și este antrenată pentru a identifica diverse structuri și morfologii ale țesuturilor, ceea ce este foarte util pentru patologi și inevitabil crește precizia sa. Prin accesul la o gamă largă de date și cunoștințe, putem îmbunătăți inteligența noastră artificială și implementa învățămintele obținute direct din teren.

Cum asigură Ibex acuratețea clinică a soluțiilor sale pentru diverse tipuri de cancer, cum ar fi cancerul de sân, prostată și stomac?

Acest lucru necesită multă muncă. Colectăm date de la mulți parteneri din întreaga lume. Ne asigurăm că datele sunt foarte diverse, cu reprezentare din diferite laboratoare și diverse tehnici de pregătire a țesuturilor, scanere, constatări clinice. Îmbogățim datele de antrenare cu tipuri rare de cancer. Acest lucru asigură că inteligența artificială este antrenată cu o gamă largă de caracteristici. În timpul procesului de antrenare, măsurăm ce face inteligența artificială bine și determinăm unde trebuie făcute îmbunătățiri. Echipa, cu experiență vastă în învățare automată, testează inteligența artificială pe mii de preparate pe care le-am colectat de la diferite laboratoare. Realizăm studii și teste clinice și comparăm două aspecte fundamentale ale sistemului. În primul rând, revizuim performanța sa independentă în comparație cu adevărul absolut. În al doilea rând, determinăm cu ce acuratețe patologul lucrează cu și fără inteligență artificială. Prin urmare, ne asigurăm că inteligența artificială este precisă, robustă, imparțială și sigură. Măsurăm impactul său asupra patologilor care utilizează inteligența artificială. În toate aplicațiile noastre, observăm că patologul, cu ajutorul inteligenței artificiale, ajunge la rezultate mai bune (adică mai precise, cu un acord mai mare cu adevărul absolut) decât în standardul de îngrijire (adică atunci când nu sunt sprijiniți de inteligența artificială). De asemenea, măsurăm eficiența muncii lor și alte beneficii importante ale platformei de inteligență artificială, cum ar fi optimizarea fluxului de lucru în laborator și reducerea timpului de întoarcere (cât de repede primește pacientul rezultatele).

Care sunt unele caracteristici unice ale soluțiilor Ibex care îmbunătățesc fluxurile de lucru de diagnostic și rezultatele pacienților?

Sistemul nostru integrat include un vizualizator de preparate, rezultatele inteligenței artificiale și unelte de raportare integrate. Acest sistem holistic a fost proiectat pentru a îmbunătăți acuratețea și productivitatea. Acesta conduce patologii prin procesul de diagnostic, arătându-le principalele constatări din fiecare caz și preparat. În loc de a căuta caracteristici, care pot fi mici și greu de detectat, inteligența artificială le evidențiază foarte clar. De acolo, patologul poate confirma sau modifica. Inteligența artificială afișează măsurători și cuantificări; de asemenea, aceasta punctează totul. Cu rapoarte integrate, patologul nu trebuie să se uite la preparat, să facă diagnosticul în mintea sa și apoi să meargă la un alt sistem și să raporteze totul; în schimb, raportarea se face în timp ce inteligența artificială conduce fluxul de lucru integrat. Chiar și numărul de clicuri pe mouse a fost optimizat. Totul a fost construit cu patologii în minte pentru a îmbunătăți acuratețea diagnosticului și eficiența, creând astfel un mediu de lucru mai bun pentru acești medici și rezultate mai bune pentru pacienții lor.

Cum se integrează soluțiile Ibex cu soluțiile de patologie digitală existente și sistemele de informații de laborator?

Lucrăm cu mai mulți furnizori din domeniu care vând soluții de gestionare a imaginilor sau oferă sisteme de informații de laborator. Pentru fiecare partener, există diferite oportunități de integrare. În unele cazuri, încorporăm inteligența noastră artificială în instrumentele lor, astfel încât patologul să poată utiliza platforma lor cu inteligența noastră artificială integrată. În alte cazuri, ne integrăm cu aceste instrumente într-un mod care permite patologilor să lanseze Ibex din sistemul respectiv. Indiferent de integrare, ne dorim întotdeauna să ne asigurăm că utilizatorii au cea mai optimă modalitate de utilizare a inteligenței artificiale. De asemenea, am dezvoltat o interfață de programare a aplicațiilor (API) deschisă care permite părților terțe, inclusiv altor companii sau departamentelor IT ale clienților, să obțină informații de la inteligența noastră artificială și să le integreze în mediul lor.

Care au fost provocările cu care s-a confruntat Ibex în realizarea adoptării largi a soluțiilor sale bazate pe inteligență artificială în patologie?

La o reflecție, aș spune că principala provocare cu care s-a confruntat Ibex a fost legată de complexitatea și cantitatea de muncă, efort și timp necesare pentru a aduce produse de diagnostic pe piață. Acest lucru include abordări multidisciplinare: colectarea de date, lucrul cu patologi, antrenarea inteligenței artificiale și testarea acesteia riguros, realizarea de studii clinice și, în unele geografii, obținerea aprobărilor de reglementare – și toate acestea sub măsuri stricte de asigurare a calității. În domeniul medical, este foarte important să se genereze dovezi științifice și să se publice rezultate cu multiple laboratoare pentru a demonstra performanța și beneficiile platformei de inteligență artificială.

Puteți împărtăși unele povești de succes sau studii de caz din organizații de sănătate care au implementat soluțiile Ibex?

Suntem foarte mândri de parteneriatele noastre și de acoperirea noastră globală. De exemplu, avem prima implementare la nivel național a inteligenței artificiale în Țara Galilor – toate consiliile de sănătate din Țara Galilor utilizează soluția de inteligență artificială Ibex. Un alt exemplu este CorePlus Laboratories din Puerto Rico – ei utilizează Ibex de mai mulți ani și au publicat un studiu, care arată impactul pe care platforma l-a avut asupra practicii clinice. De exemplu, utilizând algoritmul de inteligență artificială, patologii au putut identifica 160 de bărbați care altfel ar fi fost diagnosticați greșit. Acești pacienți au primit tratamentul corect mulțumită sprijinului inteligenței artificiale. Acesta este impactul pe care îl avem – nu putem uita că suntem aici pentru a afecta viețile oamenilor.

Care este rolul pe care îl vedeți inteligența artificială jucând în viitorul patologiei și diagnosticii cancerului în următorul deceniu?

De-a lungul următorului deceniu, vom continua să vedem patologii utilizând inteligența artificială pentru a-i sprijini în eforturile lor diagnostice principale. Îmi imaginez că patologii vor utiliza inteligența artificială pentru majoritatea încărcăturilor lor de muncă pentru a se asigura că calitatea este ridicată și totul este obiectiv, reproductibil și la timp. În plus, inteligența artificială va ajuta medicii să facă lucruri pe care nu le fac în prezent. Aceasta poate ajuta medicii să decidă care teste suplimentare trebuie efectuate pentru un anumit caz, precum și să ofere o prognoză mai precisă și o selecție a tratamentului mai eficientă.

Inteligența artificială va fi esențială în întreaga călătorie a pacientului, nu doar în partea de diagnostic a cancerului în laboratorul de patologie, ci și, de exemplu, pentru oncologul care decide asupra cursului tratamentului. De asemenea, cred că inteligența artificială va ajuta la combinarea disciplinelor. Cu timpul, diferitele modalități (patologie, radiologie, genomică, înregistrări clinice) vor fi alimentate către diverse module de inteligență artificială pentru a sprijini medicina de precizie nouă și îmbunătățită. Din perspectiva echității în sănătate, pacienții care nu au acces la cei mai buni medici din lume vor experimenta un salt uriaș în calitatea diagnosticului lor și a tratamentului. Inteligența artificială va aduce pe toată lumea la nivelul de aproape expert. Toată lumea merită acces la îngrijire de calitate, și inteligența artificială ne va ajuta să mergem în direcția corectă pentru a democratiza accesul la sănătate.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Ibex Medical Analytics.