Доктор Джеймс Тьюдор, MD, Вице-президент по ИИ в XCath – Интервью

Доктор Джеймс Тьюдор, MD, возглавляет интеграцию ИИ в робототехнические системы XCath. Под влиянием страсти к слиянию технологий и медицины, он с энтузиазмом балансирует свои роли как практикующий радиолог, доцент радиологии в медицинском колледже Бэйлора и исследователь ИИ.

Основанная в 2017 году, XCath – это стартап, ориентированный на достижения в области медицинской робототехники, наноробототехники и материаловедения. Компания разрабатывает робототехнические системы нового поколения и управляемые проводники, предназначенные для лечения цереброваскулярных расстройств и других серьезных медицинских условий.

Доктор Тьюдор, что изначально вызвало ваш интерес к пересечению ИИ и медицины, особенно в области радиологии?

В 2016 году, когда я начинал свою резидентуру по радиологии, AlphaGo от DeepMind победил чемпиона мира по игре Го Ли Седоля. Способность AlphaGo сжимать и абстрагировать огромную сложность Го, игры с большим количеством возможных позиций, чем атомов в наблюдаемой Вселенной, захватила мое воображение. Взволнованный потенциалом ИИ для трансформации радиологии и медицины в целом, я погрузился в ИИ. Во время резидентуры я проводил вечера и выходные, работая над проектами ИИ.

Расскажите нам больше о вашем пути от медицинского училища до того, как вы стали вице-президентом по ИИ в XCath? Что мотивировало вас к интеграции ИИ в медицинской робототехнике?

Мой карьерный путь принял некоторые неожиданные повороты. После окончания резидентуры по радиологии я хотел посвятить больше времени ИИ и его коммерческим приложениям. Я присоединился к стартапу по робототехнике фитнеса, основанному Эдуардо Фонсекой, который сейчас является генеральным директором XCath. Это был формативный опыт, но я никогда не ожидал, что он приведет меня к лечению острого инсульта с помощью теле-роботов.

Около десяти лет назад произошла революция в лечении острого инсульта. Стандарт лечения ранее заключался в использовании препарата под названием тПА, который разрушал сгусток. В 2015 году клинические испытания продемонстрировали превосходство прямого удаления сгустка из церебральных артерий путем навигации по крошечным проводникам и катетерам внутри артериального русла, процедуре, называемой механической тромбэктомией. Несмотря на то, что процедура была значительно эффективна для инсультов крупных сосудов, менее 40% населения США имеет доступ к ней. Есть ограниченное количество центров инсульта, обычно ограниченных городскими районами, которые имеют специалистов, которые могут выполнить процедуру. Глобально статистика еще более мрачна: менее 3% мира имеет доступ.

Миссия XCath – увеличить доступ к механической тромбэктомии с помощью модели “хаб-и-спица”, где специалисты могут предоставлять экспертное лечение инсульта на расстоянии с помощью теле-роботов, развернутых в регионах без доступа.

Эдуардо спросил меня, как ИИ может повысить безопасность теле-роботической системы. Я был так любопытен, что провел несколько недель, глубоко погружаясь в исследования, проводя разговоры с интервенционистами и узнавая о теле-роботе. Миссия и потенциальное гуманитарное воздействие настолько убедительны, что я должен был ответить на этот призыв к оружию.

Как ваш опыт в качестве академического радиолога сформировал ваш подход к интеграции ИИ в медицинские устройства?

Обучение резидентов радиологии помогло мне развить способность объяснять сложные идеи ясно, что является ключевым моментом при мостлении разрыва между технологией ИИ и его реальным использованием в здравоохранении. Это также помогает мне оставаться на земле в проблемах, с которыми сталкиваются клиницисты, что помогает мне проектировать решения ИИ, которые являются клинически практичными и удобными для пользователя.

Как вице-президент по ИИ в XCath, какие ключевые проблемы вы столкнулись при интеграции ИИ в робототехнические системы XCath? Как вы их преодолели?

Интеграция ИИ в хирургическую робототехнику представляет собой проблему в форме буквы “U”. Наибольшие трудности лежат в начале – сборе и управлении данными – и в конце – интеграции их в пакет программного обеспечения. По сравнению с этим, фактическая тренировка моделей ИИ относительно проста.

Сбор медицинских данных является сложной задачей, но, к счастью, мы смогли установить отличные партнерские отношения по обмену изображениями. Реализация моделей для клинического использования требует оркестровки усилий различных команд, включая ИИ, качество, программное обеспечение, UX/UI и инженеров-робототехников, а также постоянной проверки с клинической командой, что решение является полезным и эффективным. С таким количеством движущихся частей успех в конечном итоге зависит от наличия преданных, высокопроизводительных команд, которые часто и эффективно общаются.

Можете ли вы подробнее рассказать о том, как ИИ улучшает возможности робототехнических систем XCath? Какую роль ИИ играет в улучшении результатов лечения пациентов?

Алгоритмы ИИ могут служить постоянным учителем и помощником, уменьшая когнитивную нагрузку и повышая уровень всех поставщиков, чтобы предоставлять высококачественную помощь. ИИ может предоставлять интрапроцедурную и постпроцедурную обратную связь, ускоряя процесс обучения и принятия робототехники. Мы стремимся сделать систему настолько эффективной и доступной, что другие специалисты по внутри-сосудистым вмешательствам, такие как радиологи и кардиологи, могут быть обучены для оказания помощи при остром инсульте с помощью робота.

Кроме того, локально встроенные алгоритмы могут обеспечить дополнительный уровень безопасности от кибер-атак и сетевых сбоев, поскольку они предвидят ожидаемый путь процедуры и могут предупредить и приостановить процедуру в случае неожиданного.

В конечном итоге мы не хотим отнять контроль у интервенционного специалиста, а скорее повысить его способности, чтобы каждый пациент мог быть уверен, что получает высококачественную помощь.

Как технология XCath, основанная на ИИ, решает сложности навигации по человеческой сосудистой системе во время эндоваскулярных процедур?

Робототехническая система XCath представляет собой значительный прорыв в области персонализированной медицины, предназначенной для навигации по сложной человеческой сосудистой системе с точностью менее миллиметра. Наша система предназначена для минимизации вариативности процедур и повышения контроля над различными эндоваскулярными устройствами через интуитивно понятную систему управления.

Кроме того, система XCath ElectroSteer Deflectable Guidewire, первый в мире электронно-контролируемый управляемый проводник, имеет управляемый наконечник, сконструированный для навигации по сложным сосудистым анатомиям и сложным сосудистым изгибам.

ИИ еще больше повысит возможности навигации с помощью локально встроенных моделей компьютерного зрения и планирования пути. Эти модели играют решающую роль в снижении когнитивной нагрузки на интервенционных специалистов во время процедур, помогая с анализом изображений и повышением безопасности через параллельную автономию.

XCath недавно достигла значительного рубежа с первой в мире демонстрацией теле-роботической механической тромбэктомии. Можете ли вы поделиться своими мыслями о роли ИИ в этой новаторской процедуре?

Мы использовали более раннюю версию робота для этого новаторского достижения, поэтому ИИ не сыграл роли. Однако это невероятный рубеж, который закладывает основу для будущей интеграции ИИ в теле-роботические процедуры.

В этой живой демонстрации доктор Витор Перейра выполнил процедуру МТ из Абу-Даби на симулированном пациенте в Южной Корее, удалив кровяной сгусток в мозге за несколько минут. Мы были в восторге от результатов теле-роботической демонстрации, которая показала низкую задержку и надежную связь между роботизированным контроллером, расположенным в Абу-Даби, и роботизированным устройством в Южной Корее. Мы прогнозируем региональные роботизированные телестроковые сети, но мы пошли до крайности, чтобы продемонстрировать возможности технологии.

В чем, по вашему мнению, заключается будущее теле-роботической хирургии в лечении острых неваскулярных состояний, и как XCath готовится лидировать в этой области?

Обоснование необходимости теле-роботической хирургии во многих медицинских сценариях может быть сложным, особенно когда хирург легко доступен или перевод пациента возможен. Однако в контексте лечения инсульта, где каждая минута на счету и нейроны быстро теряются, теле-роботические вмешательства становятся крайне важными.

XCath уникально позиционирована для того, чтобы стать пионером в области теле-роботической хирургии, изначально фокусируясь на лечении инсульта. Наш подход решает критическую потребность в быстром вмешательстве в районах с ограниченным доступом к специализированной помощи. Как только мы успешно решим эту задачу, я считаю, что это откроет путь для теле-роботических решений в других срочных медицинских чрезвычайных ситуациях. Кроме того, учитывая экстремальную точность роботизированных контролей, есть потенциал для использования робота локально для выполнения технически сложных операций, таких как ремонт аневризмы.

Где, по вашему мнению, будущее ИИ в здравоохранении, особенно в отношении робототехнических систем и минимально инвазивных процедур?

ИИ имеет огромный потенциал для революционизации здравоохранения. Первая волна приложений ИИ в основном фокусировалась на триаже и улучшении эффективности. Мы стали свидетелями значительных достижений в радиологии, особенно в выделении срочных случаев или автоматизации сбора измерений. Я также взволнован автоматизированной документацией медицинских записей. Текущая проблема заключается в том, что врачи часто проводят больше времени, документируя перед компьютерами, чем взаимодействуя с пациентами. Я предвижу разработку систем, которые могут документировать взаимодействия пациентов или операции в режиме реального времени, освобождая ценное время врача. В области робототехники ИИ будет играть решающую роль в помощи и наставничестве, тем самым повышая последовательность и качество ухода.

В ближайшем будущем ИИ будет дополнять, но не заменять хирургов. Реализация параллельной автономии в робототехнических системах существенно улучшит как безопасность, так и эффективность процедур.

Как исследователь ИИ, какие достижения в ИИ, по вашему мнению, будут иметь наиболее значительное влияние на разработку медицинских устройств в течение следующего десятилетия?

За последние несколько лет мы стали свидетелями волны моделей обучения с учителем, получивших одобрение FDA, и только начинаем выполнять свое обещание трансформации здравоохранения. Волна приложений генеративного ИИ, вероятно, будет доминировать в ближайшие несколько лет. ИИ-агент, по сравнению, находится в младенчестве, но обещает гораздо больше. Поскольку ИИ быстро эволюционирует, вероятно, мы увидим многоагентные системы, которые могут диагностировать и лечить в режиме реального времени. Будут дополнительные нормативные препятствия для этих агентов, чьи действия являются одновременно непрозрачными и вероятностными. Однако глобальная потребность будет стимулировать спрос на принятие. В Руанде компания Zipline использует летающие дроны для доставки жизненно важных медицинских припасов в течение нескольких минут по всей стране. Аналогично, в местах, где нет доступа к медицинским ресурсам, уравнение риска и пользы сильно отличается и, вероятно, приведет к тому, что они обгонят развитый мир в развертывании многоагентных медицинских устройств ИИ.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить XCath.