Tobias Rijken, Co-Fondator & CTO la Kheiron Medical Technologies – Seria de Interviuri

Tobias Rijken este Co-Fondator & CTO la Kheiron Medical Technologies, o companie de imagistică medicală care utilizează tehnologii avansate de învățare automată pentru a dezvolta și oferi instrumente inteligente pentru radiologi, departamente de radiologie, centre de imagistică și spitale pentru a îmbunătăți eficiența, consistența și acuratețea raportării radiologice.

Kheiron Medical Technologies a fost fondată cu scopul exclusiv de a ajuta radiologii să detecteze cancerul de sân mai devreme cu ajutorul software-ului de învățare automată.

Ce v-a atras inițial la învățarea automată?

Introducerea mea informală în învățarea automată a avut loc atunci când am început să învăț programarea când eram un tânăr adolescent. A existat un motor de jocuri în care puteam programa propriile jocuri. Voiam să joc acel joc, dar cu cine să joc? Putea fi un alt jucător, dar putea fi și un program. Cum se construiește un program care învață să joace un joc? Nu era un AI modern, era un AI bazat pe reguli. L-am bătut de fiecare dată, așa că nu era un AI bun.

Când studiam pentru masteratul meu la University College London, am intrat într-o nouă eră a AI-ului modern. DeepMind fusese recent achiziționat, și eu studiam învățarea automată în locul în care DeepMind fusese fondat. David Silver, unul dintre oamenii de știință de top de la DeepMind, preda un curs despre învățarea prin întărire. Ca parte a cursului, am construit un agent care să învețe să joace un joc – o formă simplificată de blackjack. Când am terminat AI-ul și am jucat împotriva creației mele, nu mai puteam să o înving. Și aceea a fost o revelație adevărată.

Introducerea mea formală în învățarea automată a avut loc în primul an de universitate. Studiam matematică și informatică la Amsterdam University College. În același timp, au fost create cursuri online deschise masive și puteam să iau cursuri de AI de la figuri de top din domeniu. Cursul care a avut cel mai mare impact a fost cu Peter Norvig și Sebastian Thrun de la Stanford, și puteam să studiez AI cu 100.000 de oameni în același timp.

Acum, cu Kheiron, ceea ce îmi place atât de mult despre învățarea automată este aplicarea pe care o are asupra lumii reale. Oportunitatea pe care o are de a rezolva probleme reale. Acesta este ceea ce mă entuziasmează cu adevărat.

Puteți discuta despre povestea de fond a Kheiron Medical?

Peter și eu ne-am întâlnit în 2016 la acceleratorul Entrepreneur First din Regatul Unit. Ne-am conectat imediat – probabil din cauza background-urilor noastre similare. Ambele provin din familii medicale – mama lui Peter este radiolog, eu am crescut într-o familie medicală, înconjurat de medici, și ambele am ales să mergem pe ruta STEM.

Background-urile noastre ne-au oferit o perspectivă clară asupra luptelor și provocărilor cu care se confruntă lucrătorii din domeniul sănătății și o înțelegere a modului în care AI poate îmbunătăți viețile lor, precum și viețile pacienților. Împărtășim o credință că AI, împreună cu clinicienii, va schimba sănătatea în bine.

Există o problemă mare care trebuie rezolvată aici. Există o lipsă globală de radiologi. Multe persoane mor din cauza cancerului – mai mult de 40.000 de femei americane mor anual din cauza cancerului de sân. Parte a motivului pentru care atâtea persoane mor din cauza cancerului este că medicilor nu le sunt furnizate informațiile corecte pentru a lua deciziile corecte. AI poate ajuta la acest lucru.

Mai presus de toate, Kheiron este aici pentru a ajuta radiologul, astfel încât radiologul să poată ajuta pacienții. Eu sunt foarte motivat de a mă afunda în problema pentru a înțelege complexitatea ei. Ne străduim să înțelegem cu adevărat munca radiologilor, datele cu care lucrează zilnic, fluxul de lucru. Apoi putem determina cum putem utiliza AI ca parte a acestui flux de lucru.

Noi investim foarte mult în înțelegerea profundă a utilizatorilor și a datelor. Avem radiologi în echipa noastră care ne ajută să integrăm nevoile utilizatorilor în procesul de proiectare și dezvoltare. Avem o inițiativă de implicare a pacienților care se angajează direct cu femeile pentru a înțelege temerile și nevoile lor pentru screeningul sânului.

Mulți oameni mă întreabă despre numele companiei noastre – Kheiron. Kheiron a fost un centaur înțelept și blând – o creatură care este jumătate om, jumătate cal în mitologia greacă – care a antrenat eroii în medicină. Această idee a celor două jumătăți care alcătuiesc ceva mai puternic decât părțile individuale este inspirația pentru Kheiron – AI și clinicianul care lucrează împreună pentru a schimba ceea ce este posibil în standardul de îngrijire.

Puteți discuta despre soluțiile de screening pentru cancerul de sân oferite?

Lucrăm la mai multe soluții pentru cancerul de sân de-a lungul căii de screening pentru cancerul de sân.

Primul nostru produs se numește Mia – care înseamnă evaluare inteligentă a mamografiei. Mia a fost optimizată pentru a efectua aceeași sarcină ca și radiologul – și anume, pentru a determina dacă femeia trebuie chemată pentru examinarea suplimentară sau nu.

Nivelul de performanță pe care îl atingem ne permite să reevaluăm fluxul de lucru. Pentru femeile americane, acest lucru este incredibil de semnificativ. Statele Unite au ceea ce se numește “flux de lucru cu un singur cititor”. Acest lucru înseamnă că fiecare mamografie este citită de un singur radiolog. Cu toate acestea, Regatul Unit și Europa au un “flux de lucru cu doi cititori”, ceea ce înseamnă că fiecare mamografie este citită de doi radiologi. Mulți radiologi americani consideră citirea în pereche ca “standardul de aur”, deoarece este mai probabil să detecteze cancerul de sân devreme, mici.

Studiile noastre clinice demonstrează că Mia este o opțiune clinic sigură și rentabilă ca cititor independent sau concomitent. Acest lucru înseamnă că, în Statele Unite, Mia poate fi utilizată împreună cu radiologul pentru a atinge standardul de aur al fluxului de lucru cu doi cititori – cu un singur cititor uman. Așa cum am spus mai devreme, acesta este modul în care vedem puterea AI și a omului care lucrează împreună pentru a rezolva probleme mari.

Primul produs pe care îl aducem pe piața americană se numește Mia IQ, care se află cu un pas mai devreme în calea de screening pentru cancerul de sân. Mia IQ ajută tehnicienii de radiografie să analizeze calitatea imaginii. Dacă putem îmbunătăți calitatea imaginii, atunci calitatea citirii va crește și. Și acest lucru înseamnă că mai multe cancere vor fi detectate mai devreme, când rezultatele pot fi mai bune pentru femeie.

Acesta este foarte important pentru auditurile de asigurare a calității MQSA și pentru formarea continuă, unde ne așteptăm să vedem primele aplicații ale lui Mia IQ. Mia IQ oferă programe de screening rapoarte care detaliază problemele de poziționare. Acest lucru va permite directorilor de programe să ofere formare punctuală pentru tehnicieni și să abordeze orice probleme mai largi de calitate a imaginii care pot afecta auditurile de asigurare a calității.

Câte imagini a fost antrenat rețeaua neurală?

Pentru noi, cantitatea de date nu este punctul. Lucrul bun despre spațiul de screening pentru cancerul de sân este că există multe date disponibile. Există multe date istorice, deoarece programele de screening au fost în jur pentru o perioadă de timp. Și pentru că se efectuează screening pentru întreaga populație, există multe date noi generate.

Provocarea constă în faptul că datele sunt puternic înclinate. 99% din populația de screening nu are cancer, din fericire, ceea ce înseamnă o înclinație către imagini normale. Există, de asemenea, diferențe de populație, cu o lipsă de diversitate în date.

Prin urmare, pentru Kheiron, provocarea nu constă în a obține cantitatea de date. În schimb, o parte mare a succesului nostru provine din înțelegerea datelor pe care trebuie să le colectăm pentru a obține cele mai bune rezultate și pentru a fi foarte selectivi și țintiți în ceea ce privește locul și modul în care obținem datele noastre. Colaborarea noastră cu Emory University este un exemplu excelent al modului în care facem acest lucru.

Sunt falsele pozitive în prezent o problemă?

Falsele pozitive sunt doar o parte a problemei. Știința screening-ului se bazează pe compromisuri între false pozitive și false negative. De exemplu, putem obține o rată foarte scăzută de false pozitive, dar vom pierde unele cancere. Pe de altă parte, putem avea foarte puține cancere pierdute dacă avem o rată ridicată de false pozitive. Este important să înțelegem aceste compromisuri și să echilibrăm serviciul de screening în funcție de priorități și resurse.

De asemenea, există diferențe culturale și politice între țări, care influențează modul în care se fac aceste compromisuri. În unele țări, a pierde un cancer este considerat foarte problematic. În alte țări, este considerat mai important să se minimizeze chemările inutile din cauza costurilor asociate cu fiecare chemare.

În cele din urmă, este vorba despre înțelegerea modului în care acest compromis afectează pacienții, în ceea ce privește numărul de chemări inutile și testele suplimentare experimentate de grupul “fals pozitiv” versus grupul “fals negativ” al cărui cancer rămâne nedetectat. Este un act dificil de echilibru, dar AI promite să ridice standardul pentru ambele grupuri.

Kheiron Medical Technologies și Emory University au anunțat recent o colaborare pentru a evalua datele de la mamografii anterioare pentru peste 50.000 de femei afro-americane care au fost examinate la Emory Healthcare. Puteți oferi mai multe detalii despre acest proiect?

Parteneriatul nostru cu Emory University extinde diversitatea datelor pe care le folosim pentru a asigura că Mia, soluția noastră de screening pentru cancerul de sân AI, funcționează la același standard pentru orice femeie, indiferent de etnie.

Primul proiect din colaborare va sprijini validarea performanței lui Mia împotriva populației diverse de screening de la Emory. Acesta este un studiu multi-site care cuprinde patru site-uri de screening și spitale. Un cohort de peste 200.000 de mamografii de screening vor fi incluse în acest proiect – aproximativ 45% din femeile din acest cohort sunt de origine afro-americană.

Am anunțat această colaborare la sfârșitul lunii noiembrie și am făcut progrese mari de atunci, chiar și luând în considerare provocările de a opera sub un pandemie globală și condiții de lucru la distanță. Cred că acesta este un credit enorm pentru echipa de la Emory, care sunt și clinicieni care oferă îngrijiri excelente pacienților din comunitate.

În prezent, colaborarea noastră investește energia inițială pentru a stabili o bază solidă pentru munca noastră viitoare. Suntem la un stadiu în care lucrăm îndeaproape cu echipa Emory pentru a înțelege fluxurile de lucru clinice. Acesta servește ca o bază necesară pentru analiza profundă și interrogarea potențialelor diferențe între subpopulații, cum ar fi grupurile etnice.

Acest lucru nu este ușor sau rapid. Nu multe lucruri în domeniul sănătății sunt. Cu toate acestea, este foarte răsplatitor, și suntem norocoși să beneficiem de o serie de parteneri globali care sunt extrem de colaborativi și aliniați cu noi în misiunea noastră comună: să ajute orice femeie, oriunde, să aibă o șansă de luptă împotriva cancerului de sân.

Cât de mare este problema subreprezentării non-albilor pentru datele de imagine pentru diagnosticarea cancerului?

În mod istoric, diversitatea populațiilor de pacienți nu a fost reflectată în cercetarea medicală în măsura în care ar trebui să fie. Noi, cei care dezvoltăm AI, avem responsabilitatea de a include diversitatea etnică în studiile noastre.

Populațiile subreprezentate sunt o problemă pentru screeningul cancerului de sân. Rezultatele pentru femeile afro-americane sunt un exemplu în acest sens. Femeile afro-americane tind să aibă rate de mortalitate mai mari (39% mai mari decât non-hispanicii albi), și acest lucru poate fi atribuit accesului la îngrijirea sănătății, întârzierilor în diagnosticare și întârzierilor în inițierea tratamentului, printre alți factori.

Generalizabilitatea AI în diferite populații este un pas cheie pentru a aborda disparitățile rasiale în screeningul cancerului de sân. Sunt încântat că echipa noastră Kheiron este dedicată construirii unei soluții care să funcționeze la fel de bine pe mamografii din populații rasial diverse – și acesta este un factor motivator mare pentru munca noastră. Colaborarea noastră cu Emory și UCSF ne va ajuta să realizăm această viziune de generalizabilitate – asigurându-ne că Mia oferă fiecărei femei, oriunde, o șansă mai bună de luptă împotriva cancerului de sân.

Vă mulțumim pentru interviul excelent și pentru munca pe care o faceți pe tehnologii de salvare a vieții atât de importante. Citiitorii care doresc să afle mai multe trebuie să viziteze Kheiron Medical Technologies.