Ophir Tanz, Fondator și CEO al Pearl – Seria de Interviuri

Ophir Tanz este fondatorul și CEO-ul companiei Pearl, o companie care a fost fondată pe ideea că inteligența artificială poate fi asistentul permanent al practicianului dentar și cel mai de încredere prieten al pacientului. Fondatorii au o legătură personală unică cu complexitatea industriei dentare, precum și cunoștințele și educația necesare pentru a actualiza potențialul deplin și practic al inteligenței artificiale.

Ce v-a atras inițial către Inteligența Artificială?

Am fost interesat de IA de când eram la facultate. Am văzut oportunități acolo și asta m-a determinat să aplic IA pentru a crea capacități și aplicații comerciale noi. În special, am fost interesat de viziunea computerizată – domeniul inteligenței artificiale în care învățăm computerele să vadă, să proceseze și să înțeleagă lumea în același mod în care creierul uman o face – așa că, după absolvire, am lansat o companie, GumGum, care s-a concentrat pe aplicarea inteligenței vizuale mașinilor pentru a crea valoare în categoria mass-media digitală. Deși am înțeles puterea IA de timpuriu, pe măsură ce am crescut acea companie, am fost impresionat de cât de avansată și practică devenea domeniul – și am devenit tot mai interesat de aplicațiile mai largi ale tehnologiei.

Prima dvs. companie, GumGum, care s-a specializat în utilizarea IA în publicitatea contextuală, a fost extrem de de succes. La ce ați atribui acest succes?

Cred că ceea ce a permis GumGum să reușească în măsura în care a făcut-o a fost accentul pe care l-am pus pe inovarea și aplicarea IA. Este în primul rând o companie de publicitate digitală, dar, deși am operat în limitele mai largi ale acestei categorii, munca noastră cu IA nu a fost de fapt limitată de categoria respectivă. Acest lucru a însemnat că am fost o companie de tehnologie la fel de mult ca o companie de publicitate, ceea ce a creat o diferențiere semnificativă. Mentalitatea noastră axată pe IA ne-a condus să inovăm în domenii din afara limitelor naturale ale publicității digitale – în evaluarea sponsorizării și, desigur, în domeniul dentar. Pentru că nu ne-am concentrat niciodată să fim “doar o companie de publicitate” și am căutat mereu modalități de a face mai bine, GumGum a putut crește odată cu noi, pe măsură ce viziunea noastră s-a extins și tehnologia și domeniul IA au evoluat.

Puteți împărtăși povestea de fond a noii dvs. startup-uri de IA, Pearl?

După ce am fondat GumGum și m-am concentrat pe viziunea computerizată, știam că puteam face mai mult cu tehnologia și eram întotdeauna în căutarea unor aplicații noi. Sănătatea și radiologia m-au interesat în mod deosebit, și reprezentau, de asemenea, aplicații clare ale tipului de învățare automată pe care GumGum o aplica. Am lansat o divizie dentară numită GumGum Dental, care a fost geneza Pearl. Am decis să spun divizia dentară complet, deoarece cred că oportunitatea merita o companie independentă. Cred că a fost menit să fie într-un fel – tatăl meu era dentist, și am crescut ajutând la cabinetul lui, așa că trecerea la concentrarea asupra industriei dentare a fost o întoarcere acasă pentru mine. Dar nu este ca și cum legătura mea din copilărie cu dentistica ar fi fost principalul impuls pentru dorința mea de a conduce Pearl ca o nouă întreprindere. Cred cu tărie că viziunea computerizată și IA vor transforma dentistica și sănătatea globală, și am vrut să pot acorda atenția pe care consider că o merită acest proiect.

Puteți discuta despre sistemele de viziune computerizată și învățare automată utilizate pentru a scana imagini radiografice și 3D dentare?

Viziunea computerizată este o formă de IA care învață computerele să “vadă” în același mod în care o fac oamenii. Alimentăm cantități mari de imagini dentare expert-annotate într-o serie de algoritmi modelați pe rețelele neuronale din creierul uman. Prin studierea imaginilor annotate, rețeaua învață să recunoască patologii dentare de tipul celor marcate în imaginile annotate. Acest proces se numește “învățare supravegheată”. Învățând un computer în acest fel, acesta poate învăța să recunoască imagini în moduri neliterale. De exemplu, învață să identifice un obiect parțial ascuns sau unul care poate fi vizualizat doar din anumite unghiuri, absorbând mii de exemple diferite și construind ceea ce este, în esență, o imagine mentală a computerului a acelui obiect.

Am învățat IA și algoritmii de învățare automată prin construirea unei colecții mari de radiografii și am lucrat cu dentisti și radiologi pentru a eticheta imaginile, apoi am folosit imaginile etichetate pentru a învăța sistemul să interpreteze noi imagini. Acum avem o IA care poate indica posibile probleme care pot fi identificate în radiografii și ajută dentistii să citească radiografiile pacienților mai precis și mai constant.

Pentru sistemele noastre de imagini 3D, folosim o abordare similară, dar cu clase diferite de algoritmi. Cu 3D, antrenamentul poate fi mai complex, deoarece imaginile 3D conțin mult mai multe date, ceea ce face uneori etichetarea mai laborioasă. Desigur, deoarece există atât de multe date, odată ce sistemul a fost antrenat pentru a interpreta o imagine 3D, acesta poate fi, de fapt, mai precis în constatările sale. Este esențialmente același lucru cu care se confruntă un om atunci când privește un con de radiație în comparație cu o radiografie tradițională bitewing: putem vedea fiecare facetă a dintelui într-o tomografie computerizată cu con de radiație (CBCT), dar adesea putem vedea doar anumite structuri dentare de bază într-o radiografie bitewing. IA se confruntă cu aceeași provocare.

Ce tip de informații sau diagnostic este revelat de acest sistem?

Sistemul nostru de IA radiologic poate detecta o gamă largă de condiții patologice și nepatologice, caracteristici de restaurare și anatomie naturală. Carii, măsurarea pierderii osoase, radiolucența periapicală, tartrul, aglomerarea, tartrul, impactarea, WPL, furcația, obturația, discrepanța marginii – lista este prea lungă pentru a enumera totul și continuă să crească. Multe dintre aceste capacități sunt incluse în Second Opinion, ajutorul nostru de detectare a patologiei în timp real, disponibil în prezent în Canada, Australia, Europa și în numeroase alte teritorii, și majoritatea sunt aplicate în Practice Intelligence, soluția noastră de inteligență clinică fără pacienți, disponibilă cabinetelor din SUA și la nivel global.

Ce tip de date de imagini a fost folosit pentru a antrena sistemul?

Sistemul nostru de detectare a patologiei radiologice a fost antrenat pe radiografii bitewing, periapicale și panice, care sunt cele mai comune în diagnostica dentară – tipurile de radiografii pe care le faceți la dentist la fiecare doi ani sau după cum este nevoie. Imaginile radiografice sunt relativ ușor de obținut în domeniul dentar în comparație cu alte forme de medicină, și mai multe radiografii dentare sunt capturate anual decât orice altă formă de radiografie. Partea scumpă și consumatoare de timp este obținerea expertizării și etichetării radiografiilor. Am compilat cea mai mare colecție de radiografii dentare etichetate din lume. Această disponibilitate a datelor radiografice este una dintre lucrurile care face ca domeniul dentar să fie atât de propice pentru a fi disruptat de IA.

Ce tip de îmbunătățiri ale eficienței și rate de acuratețe au fost observate din sistemul Pearl în comparație cu revizia manuală umană a imaginilor?

Am desfășurat mai multe studii ample pe mii de radiografii și sute de dentisti pentru a testa acuratețea sistemului nostru, atât ca sistem de detectare independent, cât și atunci când este utilizat pentru a ajuta dentistii. Am examinat acuratețea pentru fiecare tip de detectare, precum și în general pentru toate detectările susținute de sistem. Există o variație în acuratețe între clasele individuale de detectare, cu acuratețe care variază de la aproximativ 84-96 procente. În general, sistemul este corect în mai mult de 92 procente din timp. Acesta este un nivel de acuratețe foarte bun, și sistemul continuă să se îmbunătățească.

Desigur, aceste cifre absolute de acuratețe nu sunt, de fapt, la fel de indicative ca este acuratețea relativă a sistemului în comparație cu dentistii. Dacă acuratețea umană ar fi de 60%, un sistem de IA care ar fi corect doar 70% din timp ar oferi un avantaj considerabil dentistilor care îl utilizează. În studiile pe care le-am desfășurat și care au inclus o componentă umană independentă, dentistii variază între 70-85%. Există, totuși, o variație semnificativă între dentisti individuali, așa că există, într-adevăr, unii dentisti acolo care sunt la fel de precisi sau mai precisi decât sistemul nostru, și o proporție semnificativă care sunt mult mai puțin precisi. Pentru a evalua beneficiul sistemului, ceea ce dorim să vedem este o creștere a acurateței pentru un dentist atunci când utilizează sistemul în comparație cu același dentist atunci când nu utilizează sistemul. Studiile noastre arată un beneficiu clar în acest sens.

Astăzi, acum că Second Opinion este utilizat în cabinete, trebuie să facem mai multe cercetări pentru a examina impactul din lumea reală. Începem să facem acest lucru cu ajutorul partenerilor noștri academici din Germania. Îmbunătățește sistemul vizitele pacienților? Facilită o mai bună comunicare medic-pacient? Îmbunătățește încrederea pacientului? Ridică acceptarea cazurilor? Suntem în curs de a răspunde la aceste întrebări. În cele din urmă, ne-am dori să investigăm impactul sistemului asupra rezultatelor sănătății pacienților, dar acesta este un proiect pe termen lung.

Trebuie să menționez că, deoarece Practice Intelligence este în parte un instrument de analiză care poate evalua caracteristicile sănătății pacienților și performanța de diagnostic și de planificare a tratamentului a practicienilor, de fapt, avem o anumită înțelegere a modului în care IA poate afecta îngrijirea pacienților. Nu este vorba de cercetare în stil academic, dar am efectuat recent un studiu care a examinat datele de producție din zece cabinete activate de Practice Intelligence pe o perioadă de o lună. Pe parcursul acelei luni, sistemul a identificat, în medie, peste 84.000 de dolari pe cabinet în oportunități de tratament posibil pierdute în radiografiile anterioare ale pacienților cu programări în acea perioadă. Pentru acei 84.000 de dolari în oportunități de tratament identificate, cabinetele au putut finaliza, în medie, 12.500 de dolari în tratament de restaurare și 23.800 de dolari suplimentari în tratament de specialitate. Acest impuls vine din oportunitățile de tratament care au fost anterior pierdute. Deoarece a fost finalizat, putem presupune că aceste tratamente au fost necesare și ar fi trebuit să fie furnizate după vizitele anterioare ale pacienților. Acesta a fost un studiu informal, dar pare să arate clar că IA aduce beneficii semnificative, atât pentru pacienți, cât și pentru cabinetele care o utilizează.

Ce credeți că împiedică adoptarea mai largă a IA în cabinetele dentare?

Reacția a fost în mod covârșitor pozitivă din partea dentistilor care utilizează Second Opinion în străinătate și a celor peste o mie de cabinete care au implementat Practice Intelligence în SUA, așa că există un segment al industriei care deja are o dorință de integrare largă a IA în dentistică. Dar adoptarea mai largă necesită o conștientizare mai largă. IA este nouă în domeniul dentar. Când am început să lucrăm la radiologia dentară ca GumGum Dental, eram, după cunoștințele mele, singura întreprindere comercială implicată în efort. Acesta a fost acum cinci ani. Primele soluții comercializabile au apărut la sfârșitul anului 2019 și erau aplicații de asigurări și de laborator, nu aplicații clinice. Am lansat Practice Intelligence în 2020, și Second Opinion a intrat pe piața globală în septembrie 2021. Așa că, din punctul de vedere al majorității dentistilor, IA este o noutate. Ei trebuie să fie introduși în ea și învățați ce poate și ce nu poate face. Există anumite concepții greșite despre IA care trebuie depășite. Anumiți dentisti pot fi înclinați să vadă IA ca pe o amenințare, de exemplu. Aceste concepții greșite vor fi rezolvate pe măsură ce dentistii vor fi mai bine informați despre utilitatea ei. Beneficiile IA sunt fundamental atractive – un standard mai înalt de îngrijire, o sănătate orală mai bună, rezultate financiare mai puternice pentru cabinete – așa că mă aștept ca adoptarea să accelereze rapid odată ce alfabetizarea IA în dentistică va atinge o masă critică.

Care este viziunea dvs. pentru viitorul îngrijirii dentare în următorii 10 ani?

Pe măsură ce industria dentară continuă să adopte transformarea digitală, văd dentisti care incorporează IA în majoritatea sarcinilor care le consumă timpul zilnic – cum ar fi cartarea, programarea, operațiunile, gestionarea stocurilor – astfel încât să se concentreze pe pacienți, mai degrabă decât pe sarcinile de rutină care îi îndepărtează de munca pentru care abilitățile lor sunt unice. Vom vedea un standard mai înalt de îngrijire a pacienților în general, costuri mai mici și, în cele din urmă, o industrie mai mare care aduce o sănătate orală mai bună pentru mai multe persoane din întreaga lume.

De asemenea, mă voi mira dacă, în următorii 15 ani, IA nu va începe să deschidă calea către diagnostice predictive și planificarea tratamentului personalizat. Este acest pacient individual mai predispus la carii pe baza profilului său genetic, stilului de viață, diagnosticelor anterioare? Putem recomanda o abordare preventivă care va reduce nevoia de tratament invaziv în viitor? Dacă are carii în prezent, pe baza a ceea ce știm despre caracteristicile sale individuale, trebuie să procedăm la tratamentul de restaurare acum sau putem amâna cu așteptarea că o anumită schimbare în stilul de viață sau consum va reduce probabil progresia decăderii? Cu sprijinul IA, ar trebui să putem răspunde la aceste întrebări – și, pe lângă asta, poate să îngustăm golul nenatural dintre sănătatea orală și sănătatea sistemică care există astăzi.

Există altceva pe care ați dori să îl împărtășiți despre Pearl?

Experții au promis că IA va oferi rezultate clinice mai bune și economii de costuri în industria sănătății de peste un deceniu. Multe dintre aceste promisiuni nu s-au concretizat. Dentistica este, de fapt, puțin în urmă în jocul IA, dar IA avansează în dentistică mult mai rapid decât în alte categorii de sănătate. De ce?

Luând în considerare medicina prin prisma comercială, dentistica este mult mai antreprenorială decât alte forme de medicină. Dentistica se desfășoară în multe practici mici, tradițional deținute privat. Celelalte forme de medicină sunt gestionate de spitale, care sunt, în general, instituții corporatiste birocratice mari. Atât cabinetele dentare, cât și spitalele, au același dorință de a crește eficiența, de a îmbunătăți rezultatele pacienților etc., dar, structural, spitalele sunt prea lente și conservatoare pentru a integra și capitaliza eficient tehnologiile emergente care satisfac aceste dorințe. Cabinetele dentare, pe de altă parte, sunt agile – și caracterul antreprenorial al dentistilor face ca dentistica să fie un teren mult mai fertil pentru inovații precum IA. Dacă un dentist vede un beneficiu potențial în ceva, poate implementa imediat. Un spital nu va putea acționa cu aceeași hotărâre. Va exista o serie de studii de fezabilitate și impact, reacții negative din partea unor interese și stakeholderi contrari, negocieri bugetare și o serie de alte obstacole pe care o tehnologie nouă trebuie să le treacă înainte de a fi implementată.

La fel de important, totuși, este faptul că dentistii pot contribui la efortul de a dezvolta și îmbunătăți IA, dacă doresc. Pearl a putut concepe, construi și comercializa această tehnologie atât de rapid, deoarece dentistii sunt consumatori activi și împuterniciți – dezvoltăm produse pentru o piață care nu este încărcată de frictica birocratică cu care se confruntă companiile care încearcă să vândă spitalelor – și pentru că dentistii sunt liberi să-și pună sprijinul material și intelectual în spatele eforturilor noastre. În cele din urmă, IA noastră este atât de inteligentă, pentru că a fost antrenată și rafinată de o armată de dentisti inteligenți care cred în tehnologia și au fost liberi să contribuie la crearea ei.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Pearl.