Джозеф Моссел, сооснователь и генеральный директор Ibex Medical Analytics – Интервью

Джозеф Моссел является генеральным директором Ibex Medical Analytics. Его карьера в технологической отрасли охватывает более 20 лет, начиная с разработки программного обеспечения и управления продукцией, а затем переходя на руководящие должности в стартапах, крупных транснациональных корпорациях и некоммерческих организациях. Джозеф возглавлял продукты от концепции до полной зрелости как многомиллионные бизнесы. Он имеет степень магистра в области компьютерных наук Тель-Авивского университета и степень магистра в области экологических наук ВУ Амстердама.

Разработанная патологами для патологов, Ibex является клинической, много тканевой платформой, которая помогает патологам обнаруживать и оценивать рак молочной железы, простаты и желудка, а также более сотни других клинически значимых особенностей.

Безшовно интегрирована с решениями цифровой патологии третьих сторон, сканирующими платформами и лабораторными информационными системами, рабочие процессы Ibex, оснащенные ИИ, обеспечивают автоматические высококачественные сведения, которые повышают безопасность пациентов, увеличивают уверенность врачей и повышают производительность.

Что вдохновило вас на создание Ibex Medical Analytics (Ibex), и какую проблему вы пытались решить?

Рак, к сожалению, затрагивает каждого – будь то лично, как опекун для кого-то с раком, или знакомый, кто был затронут. У меня есть родственники и друзья, которые были затронуты раком, и трагически один из наших сотрудников умер от рака.

По мере того, как количество случаев рака продолжает расти во всем мире, растет спрос на диагностику рака, который усугубляется глобальной нехваткой патологов, чья работа становится более сложной с развитием терапии и требованием более сложной диагностики.

Наша платформа помогает преодолеть эти проблемы, наделяя патологов инструментами ИИ, которые повышают точность и оптимизируют рабочие процессы, чтобы каждый пациент получил точный и своевременный диагноз, который является инструментальным как в принятии решений о лечении, так и в конечном итоге улучшении результатов для пациентов.

Мы гордимся работой, которую мы делаем для наших клиентов, многие из которых полагаются на нашу технологию ежедневно, чтобы обеспечить лучшую диагностику. Их доверие к нашим решениям подчеркивает реальное влияние, которое мы оказываем, преобразуя область патологии и улучшая результаты для пациентов.

Можете ли вы рассказать немного о своем прошлом и о том, как оно привело вас к работе в области патологии, оснащенной ИИ?

Если я оглянусь на свою карьеру, то были две движущие силы: поиск смысла и предпочтение междисциплинарности над глубокой специализацией. Мне повезло возглавлять компанию, которая дает мне глубокое чувство цели и позволяет мне работать с невероятно талантливой командой из различных областей и дисциплин.

Моя первоначальная академическая подготовка была в области компьютерных наук, специализируясь на вычислительной нейробиологии. Затем я работал в качестве инженера-алгоритмиста и перешел на должность менеджера по продукту. После работы в крупной корпорации я решил, что это не для меня. Я получил степень в области экологических наук и возглавлял экологическую некоммерческую организацию в течение нескольких лет. Устойчивость остается моей страстью и считается величайшим вызовом нашего времени.

Примерно десять лет назад я встретил своего сооснователя, Хаима Линхарта, который был столь же увлечен желанием сделать значимую разницу и разделял мою страсть к технологиям. Хаим, в отличие от меня, является специалистом. У него есть степень доктора философии в области компьютерных наук и более 25 лет опыта в разработке алгоритмов, ИИ и машинном обучении (МО). В первые дни Ibex Хаим был занят победами в соревнованиях Kaggle (МО).

Когда мы узнали, что патология медленно оцифровывается, мы поговорили о влиянии, которое цифровая трансформация в патологии может оказать на улучшение диагностики рака. Сотни компаний уже разрабатывали ИИ в радиологии, и мы спросили себя, почему бы не сделать то же самое в патологии? Казалось, что это естественный выбор, чтобы привнести нашу технологическую экспертизу в эту область, сотрудничая в тесном взаимодействии с патологами на каждом этапе.

Какие были некоторые из самых больших проблем, с которыми вы столкнулись в начале Ibex, и как вы их преодолели?

Идея – которую мы не были первыми, кто ее придумал – применения ИИ к патологическим срезам была легкой частью. Выполнение является трудным. Три основных проблемы, с которыми мы столкнулись в начале Ibex, были доступ к данным, доступ к капиталу и доступ к знаниям в области.

Мы решили проблему с данными через партнерство с Медицинскими услугами Маккаби в Израиле. На тот момент мы были двумя начинающими предпринимателями без медицинских знаний, которые решили открыть медицинский стартап в очень сложной области. Однако Варда Шалев, которая возглавляла инновационное подразделение Маккаби в то время, поверила в нашу видение, и мы подписали партнерское и соглашение о обмене данными с Маккаби. На этом этапе доктор Джудит Сандбанк, главный патолог в Ibex, присоединилась к нам в качестве нашего главного медицинского директора (ГМД), должность, которую она仍 занимает. С стратегическим партнером и ГМД мы были теперь хорошо позиционированы, чтобы привлечь стартовый раунд, который мы привлекли от Kamet Ventures, французской венчурной студии, которая была частью AXA Insurance.

Мы были теперь позиционированы, чтобы сделать историю. Мы наняли двух инженеров и разработали наш первый алгоритм для обнаружения рака простаты. Как только мы были довольны его производительностью, мы развернули его в лаборатории патологии Маккаби как вторичный просмотр, просматривая все случаи после первоначального просмотра патологом. К нашему удивлению, в течение нескольких дней система подняла сигнал тревоги по поводу случая рака, который был пропущен патологом. Насколько нам известно, это был первый случай, когда первоначальный диагноз рака был поставлен алгоритмом, в 2018 году.

Поздравляем с получением разрешения FDA 510(k) для Ibex Prostate Detect! Что это одобрение означает для Ibex и более широкой области диагностики, оснащенной ИИ?

Спасибо! Это одобрение является значимым этапом в пути Ibex и демонстрирует нашу приверженность разработке клинически проверенных решений, которые помогают улучшить результаты для пациентов. Оно подтверждает нашу приверженность безопасности и эффективности наших решений и укрепляет нашу способность предоставлять инновационные решения патологам, в конечном итоге принося пользу пациентам, которых они обслуживают.

Мы представляем, что этот значительный этап сломает барьеры и ускорит принятие ИИ и оцифровки в патологии. Мы надеемся, что это достижение повысит доверие отрасли к тому, что технология легко реализуется и готова для широкомасштабного использования. В долгосрочной перспективе разрешение FDA является важным шагом на пути к получению возмещения за ИИ в патологии и содействию широкому внедрению.

Процесс проверки FDA подчеркнул 13% уровень пропущенных случаев рака при первоначальных диагнозах как доброкачественных. Что это говорит нам о потенциале ИИ для улучшения точности диагностики?

В ходе строгих исследований точности и клинической проверки, проведенных в нескольких лабораториях США и Европы в рамках разрешения FDA, система выявила 13% уровень пропущенных случаев рака в когорте последовательных пациентов, первоначально диагностированных как доброкачественные. Этот статистический показатель подтверждает точность и влияние продуктов Ibex и также подтверждает, что платформа ИИ Ibex может быть интегрирована безопасно в клинические рабочие процессы, повышая диагностическую точность и в конечном итоге улучшая уход за пациентами. Предоставляя дополнительный уровень анализа, наша технология помогает снижать ошибки, обеспечивать лучшее принятие клинических решений и содействовать безопасности пациентов.

Как работает Ibex Prostate Detect, и что отличает его от других решений патологии, оснащенных ИИ?

Ibex Prostate Detect является диагностическим медицинским устройством in vitro, которое использует ИИ для генерации тепловых карт, выявляющих пропущенные случаи рака простаты. Действуя как сеть безопасности, Ibex Prostate Detect помогает патологам обеспечить, чтобы пациенты получили точный диагноз. Он использует алгоритмы ИИ для повышения точности диагноза рака простаты.

Устройство предназначено для выявления опухолей, которые могли быть пропущены патологом. Если выявлена ткань, подозрительная для рака простаты, система генерирует сигнал тревоги и включает тепловую карту, направляющую патолога в области, которые, вероятно, содержат рак. Ibex Prostate Detect является единственным разрешенным FDA решением, которое предоставляет тепловые карты ИИ для всех областей с вероятностью рака, предлагая полную объяснимость проверяющему патологу.

Можете ли вы объяснить, как функция тепловой карты помогает патологам выявлять раковую ткань?

Ibex Prostate Detect предназначен для выявления случаев, первоначально диагностированных как доброкачественные, для дальнейшего просмотра патологом. Если он обнаруживает ткань, морфология которой подозрительна для рака простаты, он предоставляет сигналы тревоги, которые включают тепловую карту тканевых областей в целых срезах, которые, вероятно, содержат рак, предлагая полную объяснимость проверяющему патологу.

В целом, тепловая карта точна и точна и может предоставить патологу области беспокойства, на которые он может сосредоточиться и определить правильный диагноз. В исследованиях точности и клинической проверки, проведенных в рамках разрешения FDA, тепловые карты Ibex Prostate Detect продемонстрировали экстремальную точность пикселей и определили следующее:

• Почти все области рака покрыты тепловой картой (чувствительность=98,7%).
• Почти все, что выделено как высокая вероятность рака на тепловой карте, действительно является раком (ППВ=99,6%).
• Пропущенные случаи рака (ложные отрицания), выявленные системой, были впоследствии подтверждены экспертными патологами, подтвердив клиническую полезность и преимущества продукта по сравнению с текущим стандартом ухода.

Как модель ИИ различает доброкачественную и злокачественную ткань, и как она была обучена?

Алгоритм глубокого обучения основан на многослойных свёрточных нейронных сетях, работающих на нескольких уровнях увеличения. ИИ исключительно устойчив, демонстрируя высокую точность во множестве лабораторий и демографии пациентов. Отметим, что в соответствии с нашим девизом “патологами для патологов” модель была обучена на более чем миллионе срезов, тщательно аннотированных всемирно известными патологами в ведущих медицинских центрах. Этот подход дорог, но мы считаем, что без прозрения патологов очень трудно достичь уровня производительности, на который мы нацелены. Делая это, мы оснащаем всех патологов экспертными сведениями и гарантируем, что каждый пациент, независимо от его местоположения, получает уровень диагностики, сопоставимый с лучшими специалистами мира.

За пределами рака простаты Ibex также работает над решениями для рака молочной железы и желудка. Что дальше для компании в плане новых диагностических возможностей?

Ibex уже оказывает огромное влияние на решения диагностики, оснащенные ИИ, для рака молочной железы и желудка. Как мировой лидер в клинических развертываниях, многие лаборатории – включая те, что в США – уже используют продукты Ibex, чтобы преобразовать свою медицинскую практику. Наши продукты доказали свою способность оказать реальное клиническое влияние, и патологи доверяют ИИ и подтверждают ценность, которую он приносит. Теперь мы работаем над выпуском нового типа технологии на рынок, технологии, которая была разработана и проверена Ibex в сотрудничестве с AstraZeneca и Daiichi Sankyo. Конкретный алгоритм, который является первым, выпущенным, помогает количественно оценить выражение HER2, что помогает поставщикам определить курс лечения пациента.

Глядя вперед, мы продолжим расширять нашу линейку продуктов, чтобы предоставить дополнительные сведения в рамках тканевых типов, которые мы уже поддерживаем. Мы также намерены предоставить предложения в других тканевых областях и продолжать улучшать рабочие процессы наших клиентов.

Как вы видите эволюцию патологии, оснащенной ИИ, в течение следующих пяти-десяти лет?

Я представляю, что ИИ окажет глубокое влияние на практику патологии и то, как диагностируется рак. Я не вижу, что мы заменяем патологов, но как и при каждом новом технологическом развитии, практика будет преобразована. ИИ будет продолжать играть инструментальную роль в решении растущих проблем с рабочей силой в здравоохранении, особенно глобальной нехватки патологов и их растущей нагрузки, обусловленной ростом случаев рака. Реализация ответственного ИИ поможет патологам управлять своей работой более эффективно, улучшая диагностическую эффективность и снижая задержки. Автоматизируя рутинные задачи, ИИ может снизить уровень ошибок, улучшить качество диагностики и в конечном итоге повысить уверенность патологов в своей работе. Я твердо убежден, что ИИ, вместе с человеком в цикле, является лучшей комбинацией для преобразования здравоохранения.

Другой областью с большим потенциалом является расширение за пределы текущей практики патологии в область предсказательных алгоритмов. Алгоритмов, которые потенциально объединяют несколько модальностей для предсказания результатов или, что важно, эффективности лечения.

ИИ также может повысить здоровье за счет демократизации доступа к здравоохранению. Независимо от местоположения, каждый пациент заслуживает достоверного диагноза. Было бы хорошо, если бы технология ИИ была развернута как часть стандартной практики в каждой лаборатории патологии во всем мире. Однако это начинается с сотрудничества между врачами, отраслью и агентствами для ускорения развертывания этой технологии – я считаю, что мы обязаны это сделать пациентам.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Ibex Medical Analytics.