Хаим Линхарт, PhD, сооснователь и технический директор Ibex Medical Analytics – Серия интервью

Хаим Линхарт, PhD является техническим директором и сооснователем Ibex Medical Analytics. Он имеет более 25 лет опыта в разработке алгоритмов, искусственном интеллекте и машинном обучении, как в академии, так и в элитном подразделении израильской армии и нескольких технологических компаниях. Хаим имеет степень PhD в области компьютерных наук в Тель-Авивском университете и выиграл несколько конкурсов машинного обучения Kaggle.

С 2016 года Ibex ведет путь в области диагностики с помощью искусственного интеллекта для патологии. Компания поставила цель трансформировать патологию, обеспечивая каждому пациенту точный, своевременный и персонализированный диагноз рака. Сегодня Ibex является наиболее широко используемой платформой искусственного интеллекта в патологии. Разработанная патологами для патологов, их решения обслуживают ведущих врачей, организации здравоохранения и поставщиков диагностических услуг во всем мире. Каждый день Ibex имеет привилегию оказывать влияние на жизнь пациентов во всем мире. Платформа повышает уверенность врачей, оптимизирует диагностический процесс, помогает клиницистам предоставлять более персонализированные диагнозы и, самое главное, позволяет добиться лучших клинических результатов.

Можете ли вы поделиться историей и видением основания Ibex и его миссией по трансформации диагностики рака с помощью искусственного интеллекта?

В 2016 году мой сооснователь, Джозеф Моссел, и я узнали о прямом влиянии цифровой революции в патологии на улучшение диагностики рака. Радиология прошла через подобную трансформацию 20 лет назад, которая оказала значительное влияние на практику этой специальности. С цифровизацией патологии мы признали, что это предоставляет возможность разработать новые передовые инструменты, которые используют искусственный интеллект для выполнения сложного анализа изображений. Мы сосредоточились на разработке инструментов, работающих на основе искусственного интеллекта, которые помогают врачам достигать более точных, объективных и воспроизводимых диагнозов, и, таким образом, помогают каждому пациенту получить правильный диагноз в срок, что приводит к лучшему возможному лечению.

Как изменился ландшафт диагностики рака с момента основания Ibex в 2016 году?

Лаборатории принимают цифровизацию с все большей скоростью, что еще больше ускорилось из-за Covid-19. Цифровая революция позволила лабораториям расширить свои возможности за пределами микроскопа значимым и осмысленным образом, используя искусственный интеллект, который помогает патологам анализировать и понимать результаты эффективно.

Область диагностики рака с помощью искусственного интеллекта выросла экспоненциально, и мы видим стартапы и другие компании, работающие над различными аспектами искусственного интеллекта для патологии в области диагностики рака. Точная медицина, например, представляет собой данные, управляемые стратификацией пациентов, облегченную точным диагнозом и различными информационными подходами, которые приводят к оптимальному, персонализированному лечению. Рост точной медицины сопровождается повышенной потребностью в более сложной диагностике для поддержки новых целевых методов лечения.

Мы также видим увеличение количества научных публикаций и отраслевых ассоциаций, фокусирующихся на этой области. Когда Джозеф и я посетили нашу первую конференцию по цифровой и вычислительной патологии в 2016 году, искусственный интеллект был небольшим сегментом разговора о диагностике рака, поскольку он не был так широко распространен. Теперь, когда мы посещаем большую конференцию по патологии, искусственный интеллект является основным событием.

В чем заключается отличие Ibex от других компаний в области патологии, работающих на основе искусственного интеллекта?

Когда мы говорим об искусственном интеллекте в патологии, есть несколько поддоменов. Есть компании, которые отдают приоритет исследовательским приложениям, таким как инструменты, которые анализируют изображения тканей, чтобы помочь понять процессы заболевания на морфологическом и клеточном уровне, например. Во-вторых, есть компании, которые фокусируются в основном на клинических приложениях, то есть продуктах, используемых в лабораториях для поддержки рутинной диагностики.

Ibex фокусируется на клинических приложениях, и у нас есть самая большая и широко распространенная база установок с патологами по всему миру, которые используют наши инструменты ежедневно для диагностики рака. Мы также сотрудничаем с фармацевтическими компаниями для разработки клинических приложений на основе искусственного интеллекта, которые поддерживают патологов в количественной оценке биомаркеров, что позволяет проводить целевые терапии.

Кроме того, в то время как некоторые компании фокусируются на конкретных, ограниченных показаниях для каждого типа опухоли, например, на выявлении рака, наш подход заключается в том, чтобы обучить искусственный интеллект анализировать все, что патолог может увидеть в этих тканях. Это не только вопрос выявления рака, но и определения типа и подтипа рака, его степени, размера, а также раковых морфологий и других клинических особенностей. Мы знаем, что патология – это не только определение наличия рака или нет. Мы хотим помочь патологам осознать все преимущества, которые искусственный интеллект может принести.

Можете ли вы объяснить основную технологию, лежащую в основе решений Ibex, и как она помогает патологам в диагностике и оценке рака?

Наш подход заключается в том, что патологи фактически обучают машину. У нас есть большая команда патологов по всему миру, которые аннотируют слайды. Это означает, что они отмечают определенные области внутри этих слайдов и помечают их. Они могут отметить низкостепенную опухоль, кровеносный сосуд, нерв, воспаление и так далее. Затем мы берем эти данные и используем их для обучения моделей искусственного интеллекта. Это гарантирует, что искусственный интеллект очень точен, даже в редких и сложных случаях, что крайне важно. Наш искусственный интеллект обучен патологами и обучен выявлять многие различные структуры и морфологии тканей, что очень полезно для патологов и в конечном итоге повышает его точность. Благодаря доступу к широкому спектру данных и знаний мы можем улучшить наш искусственный интеллект и реализовать знания, полученные напрямую в поле.

Как Ibex обеспечивает клиническую точность своих решений на основе искусственного интеллекта для различных типов рака, таких как рак молочной железы, простаты и желудка?

Это требует много тяжелой работы. Мы собираем данные из многих партнеров по всему миру. Мы гарантируем, что данные очень разнообразны, с представительством из различных лабораторий и различных методов подготовки тканей, сканеров и клинических результатов. Мы обогащаем обучающие данные редкими типами рака. Это гарантирует, что искусственный интеллект обучен на широком спектре особенностей. В процессе обучения мы измеряем, что искусственный интеллект делает хорошо, и мы также определяем, где необходимо улучшение. Наша команда, имеющая обширный опыт в машинном обучении, тестирует искусственный интеллект на тысячах слайдов, которые мы собрали из различных лабораторий. Мы проводим исследования и клинические испытания и сравниваем два фундаментальных аспекта системы. Во-первых, мы оцениваем его самостоятельную производительность по сравнению с эталонной правдой. Во-вторых, мы определяем, насколько точно патолог работает с и без искусственного интеллекта. Таким образом, мы гарантируем, что искусственный интеллект точен, устойчив, не предвзят и безопасен. Мы измеряем его влияние на патологов, использующих искусственный интеллект. Во всех наших приложениях мы видим, что патолог, с помощью искусственного интеллекта, достигает лучших результатов (то есть более точных, с более высокой степенью согласия с эталонной правдой) по сравнению со стандартом ухода (т.е. когда они не поддерживаются искусственным интеллектом). Мы также измеряем эффективность их работы и другие важные преимущества платформы искусственного интеллекта, такие как оптимизация рабочего процесса в лаборатории и снижение времени ожидания (сколько времени пациент ждет результатов).

Какие уникальные особенности решений Ibex повышают диагностический процесс и улучшают результаты для пациентов?

Наша интегрированная система включает в себя просмотрщик слайдов, результаты искусственного интеллекта и встроенные инструменты отчетности. Эта целостная система была разработана для повышения точности и производительности. Она ведет патологов через диагностический процесс, показывая им основные результаты в каждом случае и на каждом слайде. Вместо того, чтобы искать особенности, которые могут быть небольшими и трудными для обнаружения, искусственный интеллект подчеркивает все очень четко. Оттуда патолог может подтвердить или изменить. Искусственный интеллект показывает измерения и количественные оценки; он также оценивает все. С встроенными отчетами патологу не нужно смотреть на слайд, делать диагноз в своем уме и затем переходить в другую систему и сообщать обо всем; вместо этого отчетность выполняется во время интегрированного рабочего процесса. Даже количество кликов мыши было оптимизировано. Все было построено с учетом патологов, чтобы повысить диагностическую точность и эффективность, тем самым создавая лучшую рабочую среду для этих врачей и лучшие результаты для их пациентов.

Как решения Ibex интегрируются с существующими цифровыми патологическими программными решениями и лабораторными информационными системами?

Мы работаем с несколькими поставщиками в этой области, которые продают решения для управления изображениями или предлагают лабораторные информационные системы. Для каждого партнера есть разные виды возможностей интеграции. В некоторых случаях мы встраиваем наш искусственный интеллект в их инструменты, чтобы патолог мог использовать их платформу с нашим искусственным интеллектом внутри нее. В других случаях мы интегрируем с этими инструментами таким образом, чтобы патологи могли запустить Ibex из другой системы. Независимо от интеграции, мы всегда хотим гарантировать, что пользователи имеют наиболее оптимальный способ использования искусственного интеллекта. Кроме того, мы разработали открытый интерфейс программирования приложений (API), который позволяет третьим лицам, включая другие компании или отделы информационных технологий клиентов, получать информацию из нашего искусственного интеллекта и интегрировать ее в их среду.

Какие проблемы Ibex столкнулся при достижении широкого внедрения своих решений на основе искусственного интеллекта в патологии?

При размышлении я бы сказал, что основной проблемой, с которой столкнулся Ibex, была сложность и количество работы, усилий и времени, необходимых для вывода продуктов диагностики на рынок. Это включает в себя междисциплинарные подходы: сбор данных, работу с патологами, обучение искусственного интеллекта и его тщательное тестирование, проведение клинических испытаний и, в некоторых географиях, получение разрешения регулирующих органов – и все это под строгими мерами контроля качества. В медицинской области также крайне важно генерировать научные доказательства и публиковать результаты с участием нескольких лабораторий, чтобы продемонстрировать производительность и преимущества платформы искусственного интеллекта.

Можете ли вы поделиться некоторыми историями успеха или кейс-стади из организаций здравоохранения, которые внедрили решения Ibex?

Мы очень гордимся нашими партнерствами и глобальным охватом. Например, у нас есть первое национальное внедрение искусственного интеллекта в Уэльсе – все здравоохранительные советы Уэльса используют решение Ibex. Другим примером является лаборатория CorePlus в Пуэрто-Рико – они используют Ibex уже несколько лет и опубликовали статью, которая показывает влияние платформы на их клиническую практику. Например, с помощью алгоритма искусственного интеллекта патологи смогли выявить 160 мужчин, которые в противном случае были бы неправильно диагностированы. Эти пациенты получили правильное лечение благодаря поддержке искусственного интеллекта. Это действительно тот эффект, который мы оказываем. Это нечто, чего мы не можем забыть – мы здесь, чтобы оказать влияние на жизнь людей.

Какую роль, по вашему мнению, будет играть искусственный интеллект в будущем патологии и диагностики рака в течение следующего десятилетия?

На протяжении следующего десятилетия мы продолжим видеть, как патологи используют искусственный интеллект для поддержки своих основных диагностических усилий. Я представляю, что патологи будут использовать искусственный интеллект для большинства своей рабочей нагрузки, чтобы гарантировать, что качество высоко, и все объективно, воспроизводимо и своевременно. Кроме того, искусственный интеллект поможет врачам делать вещи, которые они не делают сейчас. Он может помочь им решить, какие дополнительные тесты необходимо провести для конкретного случая, а также предоставить более точный прогноз и упростить выбор лечения.

Искусственный интеллект будет интегрирован на протяжении всего пути пациента, не только в части диагностики рака в лаборатории патологии, но и, например, для онколога, который решает о курсе лечения. Я также думаю, что искусственный интеллект поможет объединить дисциплины. Со временем различные модальности (патология, радиология, геномика, клинические записи) будут переданы различным модулям искусственного интеллекта для поддержки новой и улучшенной точной медицины. С точки зрения равенства в здравоохранении пациенты, которые не имеют доступа к лучшим врачам в мире, будут испытывать огромный скачок в качестве своего диагноза и лечения. Искусственный интеллект принесет всех к уровню gần эксперта. Каждый заслуживает доступа к качественной помощи, и искусственный интеллект поможет нам двигаться в правильном направлении к демократизации доступа к здравоохранению.

Спасибо за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, рекомендуется посетить Ibex Medical Analytics.