Dennis Wall, PhD, medgrundare av Cognoa – Intervjuserie

Dennis Wall, PhD, är associate professor i pediatrik och psykiatri vid Stanford University och medgrundare av Cognoa. Cognoa är dedikerad till att skapa en utanmotståndare standard för vård inom pediatrisk beteendehälsa som säkerställer lika tillgång till tidig intervention genom att leverera högkvalitativa produkter för att förbättra livslånga resultat för alla barn och familjer.

Du har länge haft en personlig relation med någon som har autism. Kan du beskriva denna relation och vad du har lärt dig av den?

Min svägerska har svår autism. Jag har faktiskt känt henne sedan jag var tonåring. Jag gick på Boston College High School med hennes kusin och min vän, men jag bodde på Cape Cod, som ofta var en pendling på 2 timmar tur och retur. Efter en tid insisterade min vän på att jag skulle börja bo hos dem under veckan, och jag tackade ja. Jag blev nära vän med deras familj. Det var så jag kom att känna Becky och högarna och lågarna i autism.

Jag gick vidare och avslutade min utbildning i integrativ biologi vid UC Berkeley och komputationsgenetik vid Stanford och flyttade sedan tillbaka till Boston med min fru, Abby, och började en ny tjänst som lärare vid Harvard. Jag hade sedan chansen att ägna mitt labb och min akademiska forskning åt att förstå autism och hitta sätt att använda min utbildning för att hitta lösningar för familjer som Beckys. Det ledde mig ner på flera vägar, varav den viktigaste var en ny titt på verkligheten och utmaningarna med dagens system för autismdiagnos. Min personliga erfarenhet av autism lärde mig att nya innovationer och förändringar är starkt behövda för många familjer när det gäller hur vi diagnostiserar och behandlar autism.

Du har ofta beskrivits som “bad boy” inom autismforskning, tycker du att denna beskrivning är berättigad?

Jag tror inte att beskrivningen är en allmänt delad uppfattning. Jag valdes nyligen till fellow i American College of Medical Informatics och jag rankades som nummer nio bland världens främsta autismforskare. Jag har tillbringat de senaste 16 åren med att arbeta för att hitta bättre lösningar för att diagnostisera och behandla autism.

Det faktum att föräldrar ofta måste vänta ett till tre år för att få en autismdiagnos och börja behandla sina barn, vilket resulterar i att många missar en kritisk tidig neurodevelopmental fönster (vilket begränsar effektiviteten av behandlingen), fick mig att använda AI och maskinlärande för att utveckla en lösning som skulle förbättra resultaten och det nuvarande systemet. Väntetiderna fortsätter att försämras på grund av den växande bristen på beteendehälsoexperter. COVID-19 förvärrar ytterligare tillgångsutmaningarna till diagnos. Det är tydligt att vi måste innovativa och omfamna nya lösningar som kan hjälpa barn och deras familjer att få tillgång till diagnos och vård, snabbare och mer effektivt. Cognoa gör just detta och mitt engagemang för att driva innovation och skapa lösningar som når alla familjer på ett rättvist sätt och i rätt tid är mitt främsta bekymmer. Innovation och samarbete inom hälsovårdsområdet är desperat behövda – och det är möjligt.

Du besöker ofta Charles Darwins banbrytande bok “On the Origin of Species”. Vad är det med denna banbrytande bok som talar så högt till dig?

Jag älskar biodiversitet. Jag älskar att förstå världen. Jag älskar att Darwin utmanade systemet med en kättersk teori om hur arter uppstod och fortsätter att uppstå. Hans bok beskriver också en algoritm för att kategorisera organismer genom fysiska, beteendemässiga och morfologiska egenskaper som lanserade ett rigoröst fält av matematiska grunder för att kvantitativt definiera former av liv. Fälten systematik, fylogeni och populationsgenetik, som kan tyckas vara långt ifrån medicinområdet, är faktiskt inte det. Liksom komplexiteten hos arter har tillstånd som autism många former som kräver noggrann beskrivning genom matematiska grunder som maskinlärande. Detta gör processen mer objektiv, datastyrd och återför oss till kvantiteter och siffror som vi kan använda på mycket praktiska sätt.

Du är grundaren bakom Cognoa, kan du dela berättelsen om hur företaget kom till?

På grund av mina personliga erfarenheter av autism och min professionella forskning grundade jag Cognoa med målet att förbättra det nuvarande systemet för vård av barn och familjer som lever med autism på sätt som kommer att förbättra deras liv. Under min utbildning och genom att skugga läkare, vittnade jag om de enorma utmaningar som familjer står inför när de navigerar i det nuvarande systemet och särskilt hur diagnosprocessen är feljusterad med familjers behov. Alltför många familjer står inför en lång och mödosam resa för att få en diagnos. Som ett resultat missar barn en kritisk neurodevelopmental fönster när tidiga insatser har störst potential att förbättra livslånga resultat för barn och familjer som lever med autism.

Jag började min tjänst som lärare vid Harvard med uttryckt fokus på den molekylära grunden för autism. Vi visste (och vet), som ett fält, att autism är genetisk och ärftlig. Ändå var de ansvariga generna inte tydliga. Jag samarbetade med Boston Children’s Hospital (då Children’s Hospital of Boston), och efter många omfattande analyser, började jag undra hur etiketteringen – bekräftelsen av klassen eller diagnosen för barnet – gjordes.

Så jag skuggade kliniker och kliniska tekniker som utförde autismbedömningar, inklusive observationer bakom enkelvägsglas/mirror, medan de kliniska praktikerna genomförde intervjuer med föräldrar och barn med hjälp av standardvårdsbedömningar, Autism Diagnostic Interview-Revised (ADI-R) och ADOS (Autism Diagnostic Observation Schedule). Jag lärde mig att diagnosprocessen, även om den var väl utformad, var extremt lång och mycket svår att upprepa och att subjektivitet oundvikligen trängde in i ekvationen. Alla dessa element motiverade mig att leta efter snabbare sätt att utföra diagnostiska utvärderingar eftersom livskvaliteten och den kliniska vården av systemet hänger på exakthet och tid till diagnos.

Jag omriktade min ansträngning mot fenotypen – och hur man kan bygga digitala kvantitativa verktyg för att fenotypa barn med hög noggrannhet, inter-rater-reliabilitet och större effektivitet. Jag var fokuserad på om vi kunde minska komplexiteten i autismdiagnosen utan märkbar förlust av exakthet. Svaret är definitivt ja.

Med detta kunde jag börja resan att samla in finansiering för ett nytt företag som skulle börja med att fokusera på att förbättra resan till diagnos. För närvarande hänvisar de flesta barnläkare barn med misstänkt utvecklingsförsening till specialister för att diagnostisera och förskriva behandling. Detta resulterar ofta i att barn och familjer väntar månader eller till och med år innan deras barn kan få en initial autismdiagnos och påbörja livsförändrande terapi. Cognoa är positionerad för att fundamentalt förändra denna verklighet genom att ge barnläkare möjlighet att göra en diagnos i primärvården och stödja specialister genom att låta dem fokusera på de barn som har mer komplexa presentationer – och strömlinjeforma hela systemet.

Cognoa är starkt beroende av maskinlärande, vad var det som initialt drog dig till denna teknik?

Maskinlärande (ML) är utmärkt på att hitta mönster i data. En hel del data är komplex och multidimensionell – inklusive observationsdata som görs på barn under en utvärdering. För diagnos av beteendehälsoförhållanden som autism, finns det sociala mått, sensoriska mått, tidberoende och oberoende, samt variationer i känslor, rörelser, gester, svar och mer. Alla dessa komponenter måste beaktas i ett beslut, och ML kan hjälpa kliniker att ta reda på vilka specifika funktioner som korrelerar till andra och vilka som inte gör det. Det kan hjälpa till att identifiera de mest relevanta funktionerna som slutligen driver ett beslut.

Vi kan använda ML för att skära igenom bruset och hitta framträdande funktioner och producera en matematisk modell för att generera en digital fenotyp för ett barn. Men detta är verkligen bara en början. Vad som behöver hända härnäst är att bestämma hur man ska poängsätta dessa funktioner på ett sätt som är exakt, skalbart och upprepbart.

Cognoa är i första hand ett företag som är dedikerat till att förbättra hälsoutfall, särskilt när det gäller barns utvecklingshälsa. Vi är inte ett företag som är dedikerat till en specifik teknik, per se. Maskinlärande kan hjälpa oss att fatta beslut snabbare, kan hjälpa till att eliminera fel i processen och kritiskt hjälpa till att dramatiskt öka räckvidden till olika socioekonomiska befolkningar, till lika många pojkar och flickor och till alla kulturer och raser. Men för att detta ska lyckas, måste maskinens lärande kopplas till rätt fordon för dataflöde. Så Cognoa är också dedikerat till att se till att ML – som har visat sig vara högt kliniskt exakt — är tillgänglig via allmänna teknologier (såsom smartphone) för att göra processen snabb, effektiv och så tillgänglig som möjligt. Dessutom är det uppenbart – för alla – att teknikens roll i att hantera hälsovårdens ojämlikheter och ineffektiviteter har bara förstärkts av COVID-19.

Kan du diskutera hur Cognoa använder den senaste AI- och maskinlärningstekniken för att introducera en ny paradigm för autismvård?

Genom att föra autismdiagnosen in i den digitala åldern, är Cognoa en pionjär inom en ny tillvägagångssätt för autismdiagnos för att förbättra hälsoutfall, livskvalitet för familjer och genom att göra detta, förbättra vad som idag är ett mycket komplext system. Som diskuterats, hänvisar de flesta barnläkare barn med misstänkt utvecklingsförsening till specialister för att diagnostisera och förskriva behandling. Många familjer står inför en lång diagnostisk process, ofta månader eller till och med år innan deras barn kan få den diagnos som krävs för att initiera lämplig, livsförändrande vård.

Cognoas tillvägagångssätt introducerar en ny paradigm för autismvård genom att ge barnläkare möjlighet att göra en exakt diagnos i primärvården. Detta gynnar specialister och barn på samma sätt, eftersom det tillåter specialister att fokusera på de barn som har mer komplexa presentationer, snarare än att ha långa väntelistor för barn som är mindre komplexa att diagnostisera, och därmed förbättra och strömlinjeforma hela systemet. Målet är att möjliggöra att fler barn kan börja autism-specifik tidig intervention tidigare, under den tidiga, kritiska neurodevelopmental fönstret, när interventioner har störst potential att förbättra livslånga resultat för barn och familjer som lever med autism.

Som jag nämnde, var Cognoas AI också medvetet byggd för att omfamna kön, ras, etnisk och socioekonomisk bakgrund, och därmed eliminera de inbyggda mänskliga fördomarna som historiskt har plågat autismdiagnos. Genom att göra detta, är Cognoa i färd med att demokratisera autismdiagnos för alla barn, för att hjälpa till att skapa lika vård för alla barn.

Vi hanterar tillgång till vård på två olika sätt. Generellt sett är barnläkare mer tillgängliga för barn och familjer än autism-specialister, av vilka det råder en betydande brist. Genom att möjliggöra och uppmuntra barnläkare att göra diagnoser (i linje med American Academy of Pediatrics riktlinjer för barnläkare att börja diagnostisera autism i en primärvårdsinställning), får barn och familjer större tillgång till vård. För det andra innebär den digitala naturen av vår enhet att barnläkare kommer att kunna använda den för att exakt fånga indata på distans via telemedicin. Detta gör autismdiagnos möjlig även med geografiska eller andra logistiska utmaningar, såsom under en pandemi.

Kan du diskutera några av Cognoas insatser för att använda maskinlärande för att göra autismdiagnos mer objektiv och effektiv?

Forskning har kontinuerligt visat att kön, ras, etniska och socioekonomiska ojämlikheter är allmänt förekommande i autismdiagnos. Flickor, till exempel, diagnostiseras med autism i genomsnitt 1,5 år senare än pojkar. Dessutom är 1 av 4 barn under 8 år som lever med autism, de flesta av dem svarta eller spansktalande, inte diagnostiserade alls. Detta beror på en historisk brist på förståelse för hur autism manifesterar sig hos flickor och minoritetsgrupper, samt hinder som påverkar dessa barns tillgång till vård.

Medan det ofta finns en oro för att AI förstärker sådana fördomar på grund av underliggande fördomar i de data som det matas med, har vi på Cognoa medvetet byggt våra AI-algoritmer för att omfamna kön, ras, etniska och socioekonomiska ursprung för att hantera dessa långvariga ojämlikheter. Detta har involverat användning av historiska patientdata som tillhör tusentals barn från olika bakgrunder. Dessa data inkluderar en mängd olika tillstånd, presentationer och komorbiditeter och representerar båda könen över det stödda åldersintervallet.

Genom att använda denna breda dataset, utvärderar Cognoas AI tusentals mänskliga egenskaper och funktioner, vilket möjliggör att göra de subtila anslutningarna som informerar nuvarande och framtida beteendehälsotillstånd med en exakthet och hastighet som kliniker enkelt inte kan matcha, samtidigt som de eliminerar inbyggda mänskliga fördomar.

Kan du beskriva vad Cognoas ASD-terapi är och hur den kommer att förbättra social-emotionell återkoppling?

Cognoas autismterapi är under klinisk utveckling, så jag kan inte avslöja exakt hur den kommer att fungera just nu. Jag kan dock dela att Cognoa utvecklar terapeutiska lösningar som riktar sig mot kärnsvagheter i autism, såsom social-emotionell erkänning och engagemang. Cognoas digitala terapeutiska lösning för autism har också fått genombrottsstatus från FDA.

Jag är extremt entusiastisk över användningen av digitala beteendehälso-lösningar för att drastiskt förbättra autismbehandling och terapi och livet för barn och familjer som lever med autism.

Innan jag licensierade Superpower Glass till Cognoa, i mitt labb vid Stanford, tog jag lösningen från bevis på koncept till ett rigoröst testat datorseende-verktyg. Systemet visar en mycket signifikant behandlingseffekt i jämförelse med kontroller efter bara sex veckors användning. Resultaten publicerades i JAMA Pediatrics förra året.

Vi har också uppfunnit ett nytt verktyg (guesswhat.stanford.edu) som, liknande Superpower Glass, förstärker barnets verklighet för att uppmuntra prosocialt beteende med sin lekkamrat. Vi planerar att testa det i en randomiserad kontrollerad studie och slutligen bringa det till den allmänna befolkningen av barn som lever med autism.

Finns det något annat du vill dela om Cognoa?

I september 2020 meddelade Cognoa att företaget skulle lämna in sin autismdiagnostik till FDA för godkännande, efter en framgångsrik avgörande studie där enheten överträffade alla FDA-måttstockar. Detta representerar en spännande milstolpe i Cognoas uppdrag att förbättra livet för barn och familjer som lever med autism. Vi förbereder för närvarande studieresultaten för publicering i en peer-granskad tidskrift och ser fram emot att dela ytterligare framsteg i framtiden.

Tack för den utmärkta intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Cognoa.