Mo Abdolell, CEO și Fondator, Densitas Inc – Seria de Interviuri

Mo Abdolell este CEO și fondator al Densitas Inc., o companie axată pe domeniul mamografiei care oferă soluții de învățare automată pentru sănătatea mamară personalizată, cu tehnologii axate pe densitatea mamară, calitatea imaginilor clinice și riscul personalizat.

Mo este, de asemenea, profesor asociat, Radiologie Diagnostică, Universitatea Dalhousie și, în calitate de biostatistician consultant, are 25 de ani de experiență în proiectarea studiilor, analiza statistică și învățarea automată în cercetarea biomedicală și clinică.

Ne puteți descrie drumul dvs. din spatele lansării Densitas, Inc.?
De când îmi amintesc, am vrut să îmbunătățesc sănătatea populațiilor defavorizate la nivel global. Am vrut să lucrez pentru Organizația Mondială a Sănătății într-un fel care să facă uz de înclinațiile mele matematice. Ei bine, asta nu s-a întâmplat exact așa. În schimb, am studiat biostatistica la școala de sănătate publică Dalla Lana, Universitatea Toronto, finalizând teza mea în învățarea automată înainte de a lucra în spitale și instituții de cercetare medicală. Am predat și am supervizat studenți absolvenți în diverse domenii, inclusiv biostatistică, epidemiologie, inginerie biomedicală și informatică medicală și de sănătate, cu accent pe imagistica diagnostică. Acest lucru mi-a oferit un loc în primul rând la intersecția diverselor discipline științifice și mi-a dat o perspectivă largă asupra modului în care inteligența artificială poate fi utilizată pentru a oferi rezultate mai bune pentru pacienți.

Cineva care a avut un impact semnificativ asupra deciziei de a lansa Densitas a fost dr. Judy Caines, care a fost directorul medical fondator al Programului de screening mamar din Nova Scotia, Halifax, Canada. Dr. Caines a fost o adevărată personalitate luminată și inovatoare în practica sa clinică, cu un focus neclintit asupra obținerii de soluții practice și durabile pentru îmbunătățirea calității îngrijirii și a rezultatelor pentru pacienți în sănătatea mamară a femeilor. Angajamentul și determinarea sa absolută pentru excelență au fost inspiratoare. Ea a sprijinit și a încurajat investigațiile mele timpurii în mamografie digitală, una dintre care a condus la dezvoltarea unui algoritm pentru măsurarea densității mamare, așa cum apare într-o mamografie. Primul lucru pe care l-a spus dr. Caines atunci când algoritmul a fost finalizat a fost că vrea să-l utilizeze în practica clinică. Acesta a fost impulsul care a condus la lansarea companiei, închizând astfel cercul dorinței mele de a contribui într-un fel la îmbunătățirea sănătății globale prin stabilirea unui parteneriat cu RAD-AID International pentru a oferi o sănătate mamară mai bună în țările cu venituri mici și regiunile slab deservite din lume.

Ar putea veni ca o surpriză pentru mulți că densitatea mamară este un factor în riscul de cancer mamar. Ne puteți împărtăși punctul dvs. de vedere pe această temă?

Densitatea mamară se referă la cantitatea de componente epiteliale și stromale ale țesutului mamar, iar cancerul mamar apare cel mai frecvent în celulele epiteliale. Prin urmare, cu cât mai mult țesut epitelial în sân, cu atât mai mare este șansa ca cancerul să apară în celulele epiteliale.

În plus, țesutul mamar dens și cancerul mamar subiacent apar alb pe o mamografie, ceea ce înseamnă că țesutul dens poate masca prezența cancerului și poate crește riscul de a pierde cancerul din vedere. De fapt, jumătate dintre femei au sâni densi, iar jumătate dintre cancerele mamare în sâni densi sunt pierdute din vedere.

Aceste fapte sunt în concordanță cu cercetările care arată că femeile cu sâni extrem de densi au un risc de 4-6 ori mai mare de a dezvolta cancer mamar comparativ cu femeile cu sâni grași, iar modelele de risc care includ densitatea mamară prevăd mai bine cancerul mamar decât cele care nu o includ.

Care sunt diferitele tehnologii de învățare automată utilizate la analiza densității mamare?

La un nivel general, există trei strategii de modelare a datelor pentru construirea de algoritmi care calculează densitatea mamară. Acestea includ învățarea statistică, învățarea automată și învățarea profundă, fiecare abordare cerând seturi de date de antrenament etichetate din ce în ce mai mari. Algoritmii de învățare statistică și învățare automată necesită caracteristici de imagine create manual pentru a fi dezvoltate ca intrări pentru a prezice densitatea mamară. Învățarea profundă nu necesită caracteristici de imagine create manual, ci descoperă aceste caracteristici de la sine, conduse de datele de antrenament disponibile.

Cum poate inteligența artificială ajuta la reducerea epuizării pentru radiologi?

Epuizarea este recunoscută de Organizația Mondială a Sănătății ca un „fenomen profesional” caracterizat prin sentimente de epuizare, izolare, cinism și reducerea angajamentului profesional.

Sarcinile birocratice, cum ar fi completarea documentelor, raportarea, lucrul de birou și responsabilitățile de acreditare obligatorie, sunt principalele cauze raportate de epuizare pentru majoritatea radiologilor.

Automatizarea inteligenței artificiale integrată cu digitalizarea poate oferi o raportare și o eficiență a fluxului de lucru mai bune, precum și o calitate a imaginii și o gestionare a procesului îmbunătățită, care pot elibera radiologii de sarcinile administrative și de raportare repetitive care duc la epuizare. Astfel de soluții permit radiologilor să dedice mai mult timp sarcinilor interpretative și să se concentreze asupra îngrijirii pacienților.

Densitas ajută, de asemenea, departamentele de imagistică medicală cu eficiența fluxului de lucru și respectarea ghidurilor naționale. Ne puteți spune cum Densitas face acest lucru?

Aproape 40 de state din SUA au adoptat legislația de notificare a densității mamare, care obligă femeile să fie informate despre densitatea mamară. Acest lucru acoperă peste 85% din populația eligibilă pentru screening din țară. Densitatea mamară este raportată vizual conform scării de densitate BI-RADS a Colegiului American de Radiologie, care s-a dovedit a fi nefiabilă și neproducătoare, consumatoare de timp, o etapă suplimentară de raportare și o distragere de la sarcina principală de detectare a cancerului.

Un aspect cheie al Actului de Calitate a Mamografiei (MQSA) al FDA, Programul de Inspectare pentru Îmbunătățirea Calității (EQUIP), este că medicul interpretativ principal trebuie să asigure întreținerea și actualizarea corectă a înregistrărilor privind controlul calității (inclusiv acțiunile corective) și poziționarea pacientului, precum și acțiunile corective în caz de calitate a imaginii clinice inadecvată. De asemenea, MQSA EQUIP necesită stabilirea unui program de asigurare a calității și menținerea înregistrărilor asociate. MQSA EQUIP stabilește standarde, dar nu este prescriptiv în ceea ce privește cerințele. Calitatea imaginii clinice este evaluată subiectiv și nu este standardizată. Administrarea unui sistem de calitate axat pe responsabilitățile medicului interpretativ principal și tehnologului de control al calității nu este de obicei digitalizată, este foarte consumatoare de timp și nu este rambursabilă. Cu toate acestea, acreditarea facilităților de mamografie depinde de capacitatea de a demonstra implementarea eficientă a unui astfel de sistem.

Platforma densitasai oferă automatizarea inteligenței artificiale pentru densitatea mamară, calitatea imaginii clinice și evaluarea riscului de cancer mamar la nivel de mamografie, precum și la nivel de clinic și sistem de sănătate, prin intermediul unei interfețe avansate de analitică web.

Integrările cu lideri din industrie, inclusiv Nuance, ikonopedia, Three Palm Software și principalii furnizori de PACS, asigură că densitatea mamară, calitatea imaginii și scorurile de risc sunt încorporate automat în sistemele care sunt deja bine stabilite în fluxurile de lucru și raportarea radiologilor, eliminând erorile de transcriere, îmbunătățind viteza de raportare și prioritizând studiile pentru revizuire.

Sistemul avansat de analitică încorporat oferă raportare și auditare automată, fluxuri de lucru digitalizate, controlul calității la nivel de sistem de sănătate și benchmarking al performanței și utilizării resurselor, precum și automatizarea sarcinilor administrative.

Ne puteți discuta despre parteneriatul Densitas cu RAD-AID International și cum ajută regiunile slab deservite?
Scopul parteneriatului este de a oferi instituțiilor cu resurse limitate educație, sprijin clinic și instruire practică, astfel încât acestea să poată adopta practici de mamografie durabile care să valorifice aplicațiile practice bazate pe inteligență artificială. Pentru departamentele de imagistică mamară din instituțiile participante, se așteaptă ca programul să ajute la îmbunătățirea calității deciziilor de management ale pacienților și la îmbunătățirea detectării precoce a bolilor.

Kenya este o țară cu aproape 5 milioane de femei care sunt eligibile pentru screeningul mamar, dar există doar 3 radiologi specializați în imagistică mamară în întreaga țară. Tanzania este o țară de 58 de milioane de oameni, dar are doar 450 de tehnicieni pentru întreaga țară. Acestea sunt doar două exemple de țări slab deservite din lume. Screeningul atâtor femei cu doar câțiva radiologi și tehnicieni specializați este pur și simplu imposibil.

Programele de screening la nivel de populație, cum ar fi screeningul pentru cancer mamar, sunt caracterizate de volume mari de pacienți, ceea ce duce la nevoia de fluxuri de lucru clinice eficiente, standardizarea proceselor și îngrijirii, optimizarea sarcinilor repetitive și administrative, gestionarea cost-eficientă a pacienților și proceselor, precum și respectarea standardelor de acreditare naționale.

Soluțiile de inteligență artificială Densitas abordează aceste provocări prin evaluări automate ale densității mamare, riscului de cancer mamar și calității imaginii clinice.

În final, scopul este de a ajuta la îmbunătățirea screeningului pentru cancer mamar prin detectarea precoce și un tratament mai bun pentru a salva vieți.

Densitas a lansat, de asemenea, un program pentru a ajuta personalul de radiologie în timpul pandemiei de COVID-19. Ce program este oferit?

În aceste vremuri fără precedent, atenția principală a îngrijirii este necesarmente dedicată pacienților grav bolnavi.

O consecință nefericită a COVID-19 este că screeningul pentru cancer mamar a fost în mare măsură oprit.

Însă, chiar și în regiunile cele mai afectate, vedem deja că facilitățile de mamografie planifică să-și reia activitatea, începând cu examenele de diagnostic și urmând cu examenele de screening. Pe măsură ce se întâmplă acest lucru, numărul imens de pacienți care așteaptă screeningul mamar în săptămânile și lunile următoare (reprogramate și noi) va prezenta o provocare monumentală pentru facilitățile de mamografie și sistemele de sănătate, cu personalul de radiologie întins la limită.

Va fi important să se asigure că calitatea imaginii clinice este menținută la cel mai înalt standard, în ciuda stresului generat de volumul mare de imagini. Automatizarea inteligenței artificiale a evaluării calității imaginii clinice, integrată într-o platformă de analitică și raportare cuprinzătoare, va spori pregătirea pentru inspecțiile MQSA și va elibera resurse critice pentru îngrijirea pacienților. Automatizarea inteligenței artificiale a densității mamare și a evaluării riscului de cancer mamar va crește eficiența fluxului de lucru și va sprijini protocoalele de screening personalizate.

Vrem să ajutăm. Pentru o perioadă limitată, oferim platforma noastră densitasai ca o încercare fără risc și fără taxă pentru anumite sisteme de sănătate, spitale și centre de imagistică medicală calificate.

Platforma densitasai va (1) ajuta la lupta împotriva listei de așteptare iminente prin automatizarea sarcinilor, (2) va oferi eficiențe ale fluxului de lucru care vor reduce povara sarcinilor tedioase, (3) consumatoare de timp și repetitive și va ajuta la mitigarea epuizării personalului, (4) va allevia cerințele semnificative de resurse și administrative ale inspecțiilor Actului de Calitate a Mamografiei, (5) va digitaliza procesele pentru a maximiza principiile de distanțare socială în îngrijirea clinică pe o bază continuă.

Platforma densitasai poate fi implementată remote.

Densitas va sprijini și va oferi asistență pentru 20 de site-uri. Data limită pentru înregistrare și calificare este 30 iunie 2020 sau atunci când vom fi complet subscriși, oricare dintre acestea va veni mai întâi.

Faceți clic aici pentru a citi mai multe despre cum poate inteligența artificială ajuta la reducerea epuizării în practica dvs. de mamografie.

Mulțumim pentru interviu. Aici există multe informații importante despre sănătatea mamară. Oricine dorește să afle mai multe poate vizita Densitas.