Тал Вендероу, президент и генеральный директор Vocalis Health – Серия интервью

Тал Вендероу является президентом и генеральным директором Vocalis Health, компании в области здравоохранения, которая разрабатывает вокальные биомаркеры. Ранее г-н Вендероу был сооснователем Corindus Vascular Robotics в 2002 году, которая стала компанией, котирующейся на Нью-Йоркской фондовой бирже, после ее приобретения компанией Siemens Healthineers (SHL.SW ) в 2019 году.

Какова была история создания Vocalis Health?

Vocalis Health была основана в 2019 году доктором Шади Хассаном и Даниэлем Ароновичем. Доктор Хассан, леча пациентов в больнице, понял, что он привык слушать их голоса, чтобы оценить состояние их здоровья. Поскольку не существовало стандартной системы количественной оценки их заболевания на основе голоса, он использовал свой субъективный опыт и экспертизу, чтобы оценить состояние их здоровья. Затем он понял, что он может помочь миллионам пациентов до того, как они даже войдут в больницу, используя искусственный интеллект и технологию вокального анализа для скрининга пациентов на различные заболевания.

Vocalis Health была создана с миссией стандартизации скрининга голоса, чтобы поднять сигнал тревоги как можно раньше, чтобы улучшить результаты лечения пациентов и сделать это доступным, экономически эффективным и неинвазивным способом.

Можете ли вы обсудить типы вокальных биомаркеров, используемых для оценки риска заражения COVID-19 у человека?

Вокальные биомаркеры, которые мы разрабатываем, представляют собой алгоритмы искусственного интеллекта, которые используют проприетарные методы обработки машинного обучения и глубокого обучения, чтобы оценить корреляцию между голосом пациента и различными заболеваниями, симптомами и медицинскими состояниями. Алгоритм преобразует аудиозаписи в визуальные изображения, называемые спектрограммами, которые затем используют методы компьютерного зрения, а также информацию из медицинской карты пациента, чтобы обнаружить небольшие изменения в спектрограмме.

Для разработки биомаркера COVID-19 мы собрали данные в клинических испытаниях PCR-confirmed пациентов с COVID-19, а также их голосовые записи, и обучили алгоритм искусственного интеллекта, чтобы распознавать признаки и закономерности заболевания, по сути, создав “цифровую подпись” COVID-19. Каждая новая голосовая запись пациента, которую мы анализируем, сравнивается с нашей биомаркерной “подписью” COVID-19. Мы измеряем корреляцию между их голосом и “подписью” COVID-19, оценивая вероятность того, что человек заражен COVID-19.

Является ли возраст, язык или акцент барьером для оценки риска?

Наш алгоритм применяется только к взрослым, поскольку мы еще не собрали данные о людях моложе 18 лет. Участники наших испытаний и пилотных проектов варьировались в возрасте от 19 до 83 лет, без влияния возраста. Однако с детьми моложе 18 лет их постоянный и переменный рост и развитие – которые известно влияют на голос – требуют дальнейших исследований, которые мы планируем.

Что касается акцентов, мы протестировали наш алгоритм на многих акцентах на английском языке – с участниками, говорящими на английском языке из различных географических регионов, включая Индию, Южную Африку, Израиль и США – и не обнаружили значительных эффектов, то есть акценты не влияют на успех алгоритма.

Наша база данных также включает несколько языков, и ранние результаты показали, что наш биомаркер COVID-19 является языково-независимым, что мы продемонстрировали через пилотный проект на языках, на которых алгоритм не был обучен. Тем не менее, мы выполняем проверку на каждый новый язык, чтобы обеспечить успех алгоритма и оптимизировать его при необходимости.

Какой процент ложных положительных или ложных отрицательных результатов был наблюдаем на основе текущих данных?

Термины “ложный положительный” / “ложный отрицательный” применимы к диагностическим инструментам; наш биомаркер COVID-19 является скрининговым инструментом, а не диагностическим инструментом. По определению, скрининговый инструмент будет выявлять некоторых людей с COVID-19 как имеющих высокий риск и наоборот. В настоящее время наш инструмент скрининга COVID-19 на основе голоса показал площадь под кривой (AUC) 0,73. Когда к инструменту добавляется оценка симптомов, AUC увеличивается до 0,85, что привело нас к включению вопросника по симптомам в наш текущий продукт. По мере сбора данных наши алгоритмы становятся более чувствительными и точными со временем.

Можете ли вы обсудить технологии машинного обучения, используемые для оценки риска заражения COVID-19 по голосу человека?

Наш подход к вокальным биомаркерам заключается в преобразовании голоса из аудиодомена в визуальный домен путем создания спектрограммы голоса. Затем мы применяем методы машинного обучения к визуальному домену, чтобы связать алгоритм с нашими данными и сгенерировать вокальный биомаркер.

Vocalis Health недавно объявила о сотрудничестве с Mayo Clinic для исследования и разработки новых инструментов на основе голоса для скрининга, обнаружения и мониторинга здоровья пациентов. Можете ли вы обсудить некоторые детали этого партнерства?

Mayo Clinic является одной из ведущих систем здравоохранения в мире, и мы ранее провели с ними наше первое основное клиническое испытание на гипертензию легких (ГЛ). Теперь мы сотрудничаем с ними, чтобы进一步 оптимизировать и проверить наш вокальный биомаркер для ГЛ и, параллельно, исследуем другие состояния, где вокальные биомаркеры потенциально могут иметь положительное влияние на результаты лечения пациентов.

В предыдущем испытании с Vocalis Health команда исследователей Mayo Clinic установила связь между определенными вокальными характеристиками и гипертензией легких (ГЛ). Можете ли вы описать, что такое ГЛ и какие вокальные характеристики ищут?

Гипертензия легких – это высокое кровяное давление в легочных артериях, кровеносных сосудах, которые поставляют кровь в легкие, и может в конечном итоге повредить правую сторону сердца. Стены легочных артерий становятся толстыми и жесткими и не могут хорошо расширяться, чтобы пропустить кровь, что приводит к снижению кровотока, что затрудняет правой стороне сердца перекачивать кровь через артерии.

Гипертензия легких часто остается незамеченной, поскольку ее симптомы похожи на симптомы других легочных заболеваний, и даже когда она подозревается, ее трудно диагностировать. Наша цель – скрининг пациентов и поднять флаг как можно раньше, чтобы пациент был в группе высокого риска для ГЛ. ГЛ – это хроническое заболевание, которое в настоящее время не имеет лечения, но лечение может помочь облегчить симптомы и улучшить качество жизни. Чем раньше диагностируется ГЛ, тем более эффективным будет лечение, и тем лучше будет прогноз для пациента.

Каковы некоторые клинические последствия для телемедицины и удаленного мониторинга пациентов в будущем?

Наша цель с вокальными биомаркерами – обеспечить раннее обнаружение, скрининг, управление, мониторинг и прогнозирование различных симптомов и состояний, чтобы позволить системе здравоохранения стать более активной, а не просто реагировать на тяжелые симптомы или события.

Наше решение не является единственным, разрабатываемым для выполнения этих задач, но мы считаем, что голос, будучи неинвазивным, масштабируемым и доступным без необходимости дополнительных устройств или оборудования, является идеальным методом скрининга. Используя технологию голоса для удаленного мониторинга пациентов, можно заметить признаки заболевания значительно раньше, и пациентов можно лечить соответственно.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Vocalis Health?

В своей основе Vocalis Health – это компания, занимающаяся вычислениями на основе голоса, которая применяет искусственный интеллект и технологию машинного обучения, чтобы улучшить здравоохранение. Мы считаем, что наши вокальные биомаркеры могут быть применимы к множеству заболеваний, от острых до хронических, и позволять врачам быть активными в лечении пациентов.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Vocalis Health.