Jonas Muff, Fondator și CEO al Vara – Seria de Interviuri

Jonas Muff este fondatorul și CEO-ul Vara, o platformă de screening pentru cancerul de sân. Fondată în Germania, Vara operează în mai multe țări din Europa. Recent, au anunțat două parteneriate majore în Grecia și Mexic, care vor face tehnologia lor disponibilă pentru peste 30 de milioane de femei.

Ce v-a atras inițial în domeniul inteligenței artificiale?

Ca fiu al unui medic, am crezut întotdeauna că puterea și potențialul sănătății se află în prevenire, mai degrabă decât în tratament; menținerea sănătoasă a oamenilor sănătoși, mai degrabă decât tratarea bolnavilor. Inteligența artificială deține cheia pentru a debloca această schimbare de paradigmă și pentru a ajuta sistemele moderne de sănătate să facă salturi cuantice atât în diagnosticarea, cât și în tratamentul bolilor. Diagnosticarea bazată pe inteligență artificială are potențialul de a fi mai ieftină și mai puțin dependentă de resursele cunoștințelor experților, care sunt în deficit la nivel global. În acest fel, inteligența artificială ar putea fi utilizată pentru a oferi medicină de înaltă calitate în țările mai puțin dezvoltate, pentru a face accesul la îngrijirea sănătății mai echitabil și mai global.

Puteți discuta despre povestea de origine a Vara?

Vara s-a născut din Merantix, un studio de venture din Berlin, care are ca scop deblocarea potențialului inteligenței artificiale prin abordarea colaborativă. Merantix adună oameni din diferite medii, toți cu mentalitate antreprenorială, pentru a aborda probleme reale în moduri inovatoare. Am adunat o echipă de experți în învățarea automată, dezvoltatori de software, designeri de produs și radiologi, și am pornit să reinventăm fluxul de lucru pentru screeningul cancerului de sân de la zero.

Când citesc mamografii, un radiolog de screening efectiv caută o acă într-un stog de fân. În timp ce majoritatea covârșitoare a mamografiilor va fi considerată “normală” – adică, nu va conține semne de cancer mamar – o minoritate mică, dar semnificativă, va fi suspectă și va necesita o analiză mai amănunțită.

Aceasta pune o presiune enormă asupra radiologului pentru a se asigura că nu se pierd “ace” și că sunt obligați să petreacă 98% (sau mai mult) din viața lor de lucru zilnică raportând mamografii normale. Este o combinație care poate duce la greșeli și în care am crezut, din ziua întâi, că inteligența artificială poate ajuta la rezolvarea ambelor, prin compensarea erorilor umane și înlăturarea sarcinii administrative. În acest fel, radiologii pot dedica mai multă atenție pentru a găsi anomaliile.

Având în vedere acest lucru, am colaborat cu unii dintre cei mai importanți radiologi de screening din Germania pentru a construi o platformă care să standardizeze întregul flux de lucru clinic și să îl îmbunătățească prin utilizarea instrumentelor avansate de inteligență artificială, automatizare și gestionare a datelor. În loc să încercăm să înlocuim radiologii, platforma Vara își propune să îi “încarce” pe radiologi pentru a face procesele mai eficiente, mai transparente și mai eficace.

Prin munca noastră, am realizat că, deși screeningul cancerului de sân este o certitudine în majoritatea țărilor europene, inclusiv în țara noastră de origine, Germania – care are o moștenire mândră de a fi început un program de screening bazat pe populație în 2002 – majoritatea țărilor din lume nu oferă femeilor screening. Credem că fiecare femeie are dreptul la screening și, prin urmare, platforma noastră a fost proiectată pentru a funcționa oriunde în lume. Misiunea noastră este de a face screeningul cancerului de sân bazat pe date mai accesibil pentru toată lumea.

Câte seturi de antrenament au fost utilizate pentru a antrena datele, și includ aceste seturi o varietate largă de tipuri de piele?

Modelele noastre au fost dezvoltate pe baza a peste 7 milioane de mamografii, utilizând date din Europa, în principal din Germania.

Mamografiile sunt foarte asemănătoare între diferitele populații și etnii. Ceea ce variază în întreaga populație este densitatea sânului (cantitatea de țesut adipos din sân), subtipuri patologice de cancer, precum și tipuri și dimensiuni de leziuni.

Când evaluăm Vara, nu ne uităm doar la performanța medie, ci și la performanța în fiecare subgrup, adică sânii grași versus sânii densi, sau leziuni mici versus leziuni mari. Rezultatele noastre arată că putem îmbunătăți metricile radiologilor în toate subgrupurile relevante.

Acest lucru înseamnă că, chiar dacă femeile din alte populații tind să aibă sânii mai densi, de exemplu, Vara va îmbunătăți în continuare standardul de îngrijire. Am efectuat o evaluare locală pentru a înțelege performanța AI-ului în Mexic, pentru a ne asigura că îmbunătățim într-adevăr standardul de îngrijire. Și vom continua să monitorizăm performanța prospectivă a Vara în timp real și să rămânem într-un dialog constant cu partenerii noștri de screening. Scopul nostru este de a îmbunătăți standardul de îngrijire în Mexic, oferind un flux de lucru standardizat de screening, alimentat de inteligență artificială.

Sistemul Vara utilizează trei tipuri de clasificări pentru fiecare mamografie, puteți discuta despre acestea și despre modul în care ajută la prevenirea falselor pozitive?

Decizia de a face referire către un specialist este un proces de screening dezvoltat de Vara, în care algoritmul face o declarație doar pentru cazurile în care este încrezător în previziunile sale – în timp ce lasă alte cazuri experților umani.

Scopul deciziei de a face referire este de a sprijini radiologul cu inteligență artificială pentru a îmbunătăți atât sensibilitatea, cât și specificitatea, adică pentru a reduce falsurile negative și pozitive. În același timp, inteligența artificială nu este perfectă și nu poate face previziuni corecte la 100% pentru toate cazurile. Prin urmare, scopul deciziei de a face referire este de a combina expertiza umană a radiologilor cu capacitățile tehnice ale inteligenței artificiale de astăzi, pentru a îmbunătăți ambele.

Cele trei tipuri de clasificare sunt:

1. Triajul normal: Algoritmul selectează un subset de cazuri pe care le consideră normale cu încredere ridicată și le etichetează automat pentru radiolog. Scopul triajului normal este de a eticheta cât mai multe cazuri normale negative, cu minimizarea erorilor de clasificare.
2. Rețeaua de siguranță: Pentru cazurile în care inteligența artificială este foarte încrezătoare că imaginile sunt suspecte, oferă o rețea de siguranță: în cazul în care radiologul clasifică unul dintre aceste cazuri ca negativ, rețeaua de siguranță se activează și atrage atenția radiologului asupra unei regiuni specifice din imagine care este suspectă pentru inteligența artificială. Radiologul poate reevalua decizia, posibil detectând un cancer care ar fi fost altfel pierdut.
3. Cazuri neclasificate: Important, inteligența artificială nu face o declarație pentru toate cazurile. Există cazuri care nu sunt clasificate ca normale (cele mai puțin suspecte), nici nu se activează rețeaua de siguranță (cele mai suspecte). Pentru aceste cazuri, inteligența artificială nu este suficient de încrezătoare, iar expertiza decizională ar trebui să vină de la radiolog.

Oamenii, inclusiv radiologii, experimentează adesea prejudecăți cognitive, cum ajută aplicația de inteligență artificială să rezolve această problemă?

Inteligența noastră artificială a învățat din date de la unul dintre cele mai bune sisteme de screening din lume, din Germania. În plus, în timpul antrenamentului, inteligența artificială are acces la date pe care radiologii nu le au în practica clinică, și anume rezultatele biopsiilor sau urmărirea pe doi ani a fiecărui caz. Prin utilizarea unor seturi de date largi și reprezentative, prevenim prejudecățile în datele de antrenament.

Apoi, am dezvoltat Rețeaua de siguranță pentru a reduce orice prejudecată potențială în interacțiunea dintre oameni și inteligență artificială. Rețeaua de siguranță nu arată zone suspecte radiologului din start. În schimb, radiologul raportează constatările sale cu vizualizatorul Vara și, în cazul în care inteligența artificială nu este de acord cu evaluarea radiologului, Vara arată predicția localizată. Acest lucru oferă radiologului ocazia de a-și reevalua raportul inițial și de a-l adapta. În acest fel, Rețeaua de siguranță ajută la reducerea cancerelor pierdute.

În contrast cu oamenii, modelul nu se obosește și oferă în mod constant performanțe îmbunătățite, independent de ora zilei. Inteligența artificială poate obiectiva astfel rezultatele radiologilor.

Puteți discuta despre provocările detectării cancerului de sân în ceea ce privește cazurile marginale, cum ar fi implanturile?

Modelele noastre au fost antrenate pe un set de date din lumea reală, divers, care include toate femeile care participă la screening, inclusiv femei cu implanturi. Nu am găsit aceste cazuri ca fiind o provocare deosebită pentru Vara. În plus, modelul nostru nu face declarații despre toate cazurile. Dacă este nesigur cu privire la un anumit caz, deferă decizia către radiologi, o abordare pe care o numim decizie de a face referire (a se vedea mai sus).

Vara efectuează, de asemenea, screening post-mamografii, în acest pas al procesului, ce se caută în mod specific?

Vara arată previziuni după ce radiologul și-a format o părere (a se vedea “Rețeaua de siguranță” mai sus pentru mai multe detalii). Radiologii obțin informații critice prin compararea evoluției țesuturilor și a leziunilor în timp. În același mod, utilizarea informațiilor temporale va îmbunătăți în continuare acuratețea diagnostică a modelelor de inteligență artificială. Nu numai că inteligența noastră artificială rulează pe examinarea curentă, dar verifică și examinările anterioare pentru semne de cancer – cu promisiunea de a îmbunătăți în continuare performanța screeningului.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre Vara?

Abordarea deciziei de a face referire a platformei Vara este acum utilizată în 30% din toate unitățile de screening din Germania. Ca parte a misiunii noastre globale, am lansat recent unități de screening în Mexic și Grecia, în parteneriat cu furnizorii de îngrijire a sănătății din aceste regiuni. Cu astfel de parteneri, demonstrăm cum putem utiliza infrastructura existentă de sănătate pentru a le permite să sară peste configurația actuală și să ajungă la un serviciu de screening standardizat și de ultimă generație.

Echipa noastră s-a dublat la 30 și am numit experți globali în radiologie, cum ar fi Profesor Katja Pinker-Domenig, care a devenit consilierul nostru medical principal, precum și Stephan Dreier, care a devenit directorul nostru de venituri. De asemenea, avem colaborări cu instituții academice de renume din SUA și Europa, cum ar fi Memorial Sloan Kettering Cancer Center, University of Cambridge, Karolinska Institutet și Cancer Registry of Norway.

Performanța inteligenței artificiale Vara arată promisiuni imense în ceea ce privește reproductibilitatea și generalizarea. Un studiu retrospectiv amplu este în prezent în presă la renumitul Lancet Digital Health, precum și o altă publicație importantă de peer-review despre prevenirea cancerului interval la European Journal of Radiology.

Am început, de asemenea, primul studiu prospectiv din Germania pentru a arăta impactul Vara în rutina clinică. Toate aceste realizări ne ajută să ne atingem misiunea principală de a face screeningul cancerului de sân bazat pe date accesibil tuturor.

Mulțumim pentru interviul minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Vara.