Jonas Muff, Vara’nın Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Jonas Muff, Vara adlı meme kanseri tarama platformunun kurucu ortağı ve CEO’sudur. Almanya’da kurulan Vara, Avrupa’nın çeşitli ülkelerinde faaliyet göstermektedir. Bu yıl Yunanistan ve Meksika’da iki önemli ortaklık duyurdu ve bu ortaklıklar sayesinde teknolojisini 30 milyondan fazla kadına ulaştıracaktır.

Sizleri yapay zeka alanına çekmek için ne oldu?

Doktor olan babamın oğlu olarak, sağlık hizmetlerinin gücünün ve potansiyelinin önleme rather niż tedaviye dayandığını her zaman inanıyorum; sağlıklı insanların sağlıklı kalmasına yardımcı olmak, yalnızca hastaları tedavi etmek değil. Yapay zeka, bu paradigma değişikliğini gerçekleştirmenin ve modern sağlık hizmetlerinin hastalıkların teşhis ve tedavisinde büyük ilerlemeler kaydetmesinin anahtarını elinde tutuyor. Yapay zeka tabanlı teşhisler, uzman bilgisi eksikliği olan kaynaklara daha az bağımlı ve daha ucuz olabilir. Bu şekilde, yapay zeka, gelişmiş ülkelerde kaliteli tıbbın sunulmasını adil ve küresel hale getirmek için kullanılabilecek bir araç olabilir.

Vara’nın köken hikayesini tartışabilir misiniz?

Vara, Berlin’de kurulan Merantix adlı bir girişim stüdyosundan doğdu. Merantix, farklı geçmişlerden gelen insanları bir araya getirerek gerçek dünya sorunlarını yenilikçi yollarla çözmeyi amaçlıyor. Makine öğrenimi uzmanları, yazılım geliştiricileri, ürün tasarımcıları ve radyologlardan oluşan bir ekip kurduk ve meme kanseri tarama iş akışını baştan aşağıya yeniden tasarlamak için çalışmaya başladık.

Mamografi okumalarında, bir tarama radyoloğu temelde iğnenin içinde bir iğne arıyor. Mamografi sonuçlarının büyük çoğunluğu “normal” olarak kabul edilecek, yani meme kanseri belirtileri içermediği için, ancak küçük bir azınlık şüpheli olacak ve daha ileri analiz gerektirecektir.

Bu, radyoloğun iğneleri kaçırmaması için büyük bir baskı oluşturur, ancak aynı zamanda normal mamografi sonuçlarını günlük çalışma hayatının %98’inden fazlasını raporlamakla görevlendirilir. Bu, hatalara ve bizim ilk günden itibaren yapay zekanın yardımcı olabileceğine inandığımız bir durum yaratır. İnsan hatalarını telafi etmek ve idari yükü kaldırmak için yapay zeka kullanmak istedik. Bu şekilde, radyologlar anormallikleri bulmaya daha fazla dikkat harcayabilir.

Almanya’nın önde gelen tarama radyologlarıyla ortaklık kurduk ve klinik iş akışını standartlaştıran ve advanced yapay zeka, otomasyon ve veri yönetim araçları ile güçlendiren bir platform inşa ettik. Radyologları değiştirmeye çalışmak yerine, Vara platformu onları süper şarj etmeyi amaçlıyor, böylece işlemleri daha verimli, şeffaf ve etkili hale getirebiliyor.

Çalışma sırasında, meme kanseri taramasının çoğu Avrupa ülkesinde, Almanya’da olduğu gibi, bir gerçek olduğu fark ettik, ancak dünyanın çoğu ülkesinde kadınlar için tarama yapılmıyor. Her kadının taramaya hakkı olduğuna inanıyoruz, bu nedenle platformumuz dünyanın her yerinde çalışmak üzere tasarlandı. Misyonumuz, veri tabanlı meme kanseri taramasını herkes için daha erişilebilir hale getirmektir.

Verilerinizi eğitmek için kaç eğitim seti kullanıldı ve bu setler çeşitli cilt tiplerini içeriyor mu?

Modellerimiz,主要 olarak Almanya’dan gelen 7 milyondan fazla mamografi verisi kullanılarak geliştirildi.

Mamografi sonuçları, farklı popülasyonlar ve etnik gruplar arasında çok benzerdir. Değişen şeyler, meme yoğunluğu (meme中的 yağ dokusu miktarı), patolojik kanser alt tipleri, lezyon tipleri ve lezyon boyutlarıdır.

Vara’yı değerlendirirken, yalnızca ortalama performansı değil, aynı zamanda her alt grubun performansı da dikkate aldık. Sonuçlarımız, radyologların metriklerini tüm ilgili alt gruplarda iyileştirebileceğimizi gösteriyor.

Bu, Vara’nın, meme yoğunluğu daha yüksek olan kadınlar için bile, standardın üzerinde bir bakım sunabileceği anlamına geliyor. Meksika’da AI’nın performansı hakkında yerel bir değerlendirme yaptık ve gerçekten standart bakımın iyileştirildiğini gördük. Vara’nın gerçek zamanlı prospektif performansı hakkında sürekli bir diyalog içinde kalacağız. Meksika’da AI güdümlü standardize bir tarama iş akışı sunarak bakım standardını iyileştirmeyi amaçlıyoruz.

Vara sistemi her mamografi için 3 tür sınıflandırma kullanıyor, bunları ve yanlış pozitifleri önlemede nasıl yardımcı olduklarını tartışabilir misiniz?

Vara tarafından geliştirilen karar yolu, algoritmanın yalnızca doğru tahminlerde bulunduğu durumlarda bir beyanda bulunduğu bir tarama sürecidir, diğer durumlarda ise insan uzmanlığına bırakır.

Karar yolu’nun amacı, radyologları yapay zeka ile destekleyerek hem duyarlılığı hem de özgüllüğü artırmaktır, yani yanlış negatifleri ve yanlış pozitifleri azaltmaktır. Aynı zamanda, yapay zeka mükemmel değildir ve tüm durumlarda %100 doğru tahminlerde bulunamaz. Bu nedenle, karar yolu’nun amacı, insan uzmanlığını yapay zeka yetenekleri ile birleştirmektir.

Üç sınıflandırma türü şunlardır:

1. Normal triaj: Algoritma, yüksek güven ile normal olarak kabul edilen bir dizi vaka seçer ve bunları otomatik olarak radyoloğa etiketler. Normal triaj’ın amacı, mümkün olduğunca fazla normal vakayı yanlış sınıflandırmadan negative olarak etiketlemektir.
2. Güvenlik ağı: Algoritma, görüntülerin şüpheli olduğu durumlarda çok emin olduğunda, bir güvenlik ağı sunar: Radyolog, bu tür bir vakayı negative olarak sınıflandırırsa, güvenlik ağı tetiklenir ve radyoloğu, algoritmanın şüpheli olarak gördüğü bölgeye yönlendirir. Radyolog, daha sonra kararını yeniden değerlendirebilir ve bu şekilde, aksi takdirde kaçırılan bir kanseri yakalayabilir.
3. Sınıflandırılmamış vakalar: Önemli olan, algoritmanın tüm vakalar için bir beyanda bulunmamasıdır. Normal olarak sınıflandırılmayan veya güvenlik ağı tetiklenmeyen vakalar vardır. Bu vakalar için, algoritma yeterli güvene sahip değildir ve karar uzmanlığı radyologdan gelmelidir.

İnsanlar, radyologlar da dahil olmak üzere, often bilişsel önyargıya sahip olurlar, AI uygulaması bu sorunu nasıl çözer?

AI’mız, dünyanın en iyi tarama sistemlerinden birinin bulunduğu Almanya’dan gelen verilerle eğitilmiştir. Ayrıca, eğitim sırasında AI, klinik uygulamada radyologların erişimi olmayan verilere erişim sağlar, yani her vakanın biyopsi sonuçları veya iki yıllık takibini.

Geniş ve temsil edilen veri setleri kullanarak, eğitim verisinde önyargıları önledik. Güvenlik Ağı’nı, insan-AI etkileşimindeki potansiyel önyargıları azaltmak için geliştirdik. Güvenlik Ağı, radyoloğa başlangıçta şüpheli alanları göstermez. Radyolog, Vara görüntüleyici ile bulgularını bildirir ve AI, radyoloğun değerlendirmesiyle anlaşmazsa, Vara, yerel öngörüyü gösterir. Bu, radyoloğun ilk raporunu gözden geçirmesine ve必要 ise değiştirmesine olanak tanır. Bu şekilde, Güvenlik Ağı, kaçırılan kanserleri azaltmaya yardımcı olur.

Meme kanserini tespit etmenin zorluklarından biri de meme protezleri gibi kenar vakalardır, bu konuda neler söyleyebilirsiniz?

Modellerimiz, gerçek dünya verilerinden oluşan çeşitli bir veri setiyle eğitilmiştir, bu set içerisinde meme protezi olan kadınlar da yer almıştır. Bu vakaların Vara için özel bir zorluk oluşturmadığını gözlemledik. Ayrıca, modelimiz tüm vakalar hakkında beyanda bulunmaz. Bir vaka hakkında emin değilse, kararı radyologlara bırakır, bu approach’u “karar yolu” olarak adlandırdık.

Vara ayrıca mamografi sonuçlarını post-tarama yapıyor, bu işlemde ne aranıyor?

Vara, radyolog görüşünü oluşturduktan sonra öngörülerini gösterir (yukarıdaki “Güvenlik Ağı” için daha fazla ayrıntı). Radyologlar, doku ve lezyonların zaman içindeki gelişimini karşılaştırarak kritik bilgiler elde ederler. AI modellerinin tanısal doğruluğunu iyileştirmek için temporal bilgileri kullanmak da söz konusudur. AI’mız yalnızca mevcut muayene üzerinde çalışmakla kalmaz, aynı zamanda kanser belirtileri için önceki muayeneleri de kontrol eder – bu, tarama performansını daha da iyileştirmeyi vaat eder.

Vara hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Vara AI platformunun karar yolu yaklaşımı, Almanya’daki tüm tarama birimlerinin %30’unda kullanımdadır. Küresel misyonumuzun bir parçası olarak, yakın zamanda Meksika ve Yunanistan’da tarama birimlerini, bu bölgelerdeki sağlık hizmeti sağlayıcıları ile ortaklık içinde başlattık. Bu ortaklarla, mevcut sağlık altyapısını kullanarak, onları mevcut kurulumdan AI destekli standardize bir tarama hizmetine sıçratma şeklimizi gösteriyoruz.

Ekibimiz 30 kişiye çıktı ve radyoloji alanında küresel uzmanları, örneğin Professor Katja Pinker-Domenig, bizim Lead Medical Advisor’ımız olarak atadık. Ayrıca, Stephan Dreier’i Chief Revenue Officer olarak atadık. ABD ve Avrupa’daki önde gelen akademik kurumlarla, Örneğin Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi, Cambridge Üniversitesi, Karolinska Enstitüsü ve Norveç Kanser Kayıt Sistemi ile işbirlikleri yapıyoruz.

Vara’nın AI performansı, tekrarlanabilirlik ve genelleme açısından büyük umut vaat ediyor. Lancet Digital Health’ta yayınlanmak üzere büyük bir retrospektif çalışma ve Avrupa Radyoloji Dergisi’nde yayınlanmak üzere aralık kanser önleme hakkında önemli bir peer-inceleme yayını hazırlanıyor.

Almanya’nın ilk prospektif AI çalışmasını başlattık ve Vara’nın klinik rutindeki etkisini göstermeyi amaçlıyoruz. Tüm bu başarılar, veri tabanlı meme kanseri taramasını herkes için erişilebilir hale getirme ana misyonumuza ulaşmamıza yardımcı oluyor.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Vara‘yı ziyaret edebilir.