Joseph Mossel, Ibex Medical Analytics’in Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Joseph Mossel Ibex Medical Analytics’in CEO’sudur. Teknoloji endüstrisindeki kariyeri 20 yılı aşkın bir süredir devam etmekte olup, yazılım geliştirme ve ürün yönetimi ile başladı ve ardından start-up’lar, büyük çok uluslu şirketler ve kar amacı gütmeyen kuruluşlarda liderlik pozisyonları aldı. Joseph, ürünlerin ortaya çıkmasından çok milyon dolarlık işlere dönüşmesine kadar her aşamada liderlik etmiştir. Tel Aviv Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi yüksek lisansı ve VU Amsterdam’dan çevre bilimi yüksek lisansı bulunmaktadır.

Patologlar tarafından patologlar için geliştirilen Ibex, klinik düzeyde, çok doku platformu olup, patologların meme, prostate ve mide kanserini tespit etmeye ve derecelendirmeye yardımcı olur ve ayrıca yüzlerce diğer klinik olarak ilgili özelliğe sahiptir.

Üçüncü taraf dijital patoloji yazılım çözümleri, tarama platformları ve laboratuvar bilgi sistemleriyle sorunsuz entegre edilen Ibex’in AI destekli iş akışları, hasta güvenliğini artıran, hekim güvenini artıran ve verimliliği artıran otomatik yüksek kaliteli içgörüler sağlar.

Sizi Ibex Medical Analytics (Ibex) kurmaya ne teşvik etti ve hangi sorunu çözmeyi hedeflediniz?

Maalesef, herkesi etkileyen bir durum olan kanser, ya kişisel olarak etkilenen, ya bir kanser hastasının bakıcısı olan ya da kanserden etkilenen jemandini tanıyan kişilerle karşılaşıyoruz. Kanserden etkilenen akrabalarım ve arkadaşlarım var ve ne yazık ki, çalışanlarımızdan biri kanserden öldü.

Kanser insidansının dünya çapında artmaya devam etmesi, kanser tanısında artan bir talebi yaratmakta ve bu talep, patologların sayısında küresel bir eksiklik ve tedavideki ilerlemeler ve daha karmaşık tanıların talebi ile birlikte artmaktadır.

Platformumuz, patologları AI araçları ile güçlendirerek, tanıların doğruluğunu artırma ve iş akışlarını basitleştirme yoluyla bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olur, bu da her hastanın doğru ve zamanında bir tanı almasını sağlar, bu da tedavi kararlarını yönlendirmede ve nihayetinde hasta sonuçlarını iyileştirmede çok önemlidir.

Müşterilerimizle gurur duyuyoruz, birçokları günlük olarak daha iyi tanılar sunmak için teknolojisimize güveniyor. Çözümlerimize olan güvenleri, yaptığımız gerçek etkiye, patoloji alanını dönüştürmeye ve hasta sonuçlarını iyileştirmeye dikkat çekiyor.

Arka planınız hakkında biraz bilgi verebilir ve sizi AI destekli patoloji alanına nasıl yönlendirdiğini anlatabilir misiniz?

Kariyerime baktığımda, iki itici güç görebiliyorum: bir amaç duygusu arayışı ve derin uzmanlaşma yerine disiplinler arası çalışma tercih ediyorum. Şanslıyım ki, bana derin bir amaç duygusu veren ve çeşitli alanlardan gelen yetenekli bir ekiple çalışmama olanak tanıyan bir şirket yönetiyorum.

Asıl akademik geçmişim bilgisayar bilimiydi, özellikle hesaplamalı nörobilim üzerine uzmanlaştım. Sonra bir algoritmalar mühendisi olarak çalıştım ve ürün yönetimine geçtim. Büyük bir şirketin ardından, bunun benim için doğru olmadığını kararlaştırdım. Çevre bilimi alanında yüksek lisans yaptım ve birkaç yıl bir çevre kar amacı gütmeyen kuruluşu yönettim. Sürdürülebilirlik hala benim için bir tutkudur ve bu, bizim zamanımızın büyük zorluğu olarak kabul ediliyor.

Yaklaşık on yıl önce, benimle aynı amaçları paylaşan ve teknolojiye olan tutkumla aynı düzeyde olan kurucu ortağım Chaim Linhart ile tanıştım. Chaim, benim gibi değil, bir uzman. Bilgisayar bilimi alanında doktora sahibi ve 25 yılı aşkın AI, makine öğrenimi (ML) ve algoritma geliştirme deneyimine sahip. Ibex’in ilk günlerinde Chaim, Kaggle (ML) yarışmalarını kazanıyordu.

Patolojinin yavaş yavaş dijitalleştirildiği haberini aldığımızda, patolojideki dijital dönüşümün kanser tanısını iyileştirmeye nasıl etki edebileceğini konuşmaya başladık. Yüzlerce şirket zaten radyolojide AI geliştiriyordu ve kendimize sorduk, neden patoloji alanında aynı şeyi yapmayalım? Bu, teknoloji uzmanlığımızı bu alana getirmek ve her adımda patologlarla yakın çalışmak için doğal bir uyum gibi görünüyordu.

Ibex’in ilk günlerinde karşılaştığınız en büyük zorluklar nelerdi ve bunları nasıl aştınız?

Patoloji slaytlarına AI uygulamak fikri – ki bu fikirde ilk olmadık – kolay olan kısmıydı. Uygulama zor. Ibex’in ilk günlerinde karşılaştığımız üç ana zorluk, veri erişimi, sermayeye erişim ve alan özelinde bilgiye erişimdi.

Veri zorluğunu İsrail’in Maccabi Sağlık Hizmetleri ile ortaklık kurarak çözdük. O zamanlar, tıbbi bilgiye sahip olmayan iki girişimciydik ve complex bir alanda bir sağlık start-up’ı kurmaya karar verdik. Ancak Maccabi’nin inovasyon kolunun o zamanki başkanı Varda Shalev, vizyonumuza inandı ve Maccabi ile bir ortaklık ve veri paylaşım anlaşması imzaladık. Bu noktada, Ibex’in Baş Tıp Sorumlusu (CMO) olarak hala görevde olan Dr. Judith Sandbank ekibimize katıldı. Stratejik bir ortak ve bir CMO ile şimdi bir çekirdek turu toplamak için iyi bir konumdaydık, bu da Kamet Ventures’tan geldi, AXA Sigorta’nın bir parçası olan bir Fransız girişim stüdyosuydu.

Artık tarihe geçmek için konumdaydık. İki mühendis istihdam ettik ve prostate kanseri tespiti için ilk algoritmamızı geliştirdik. Performansından memnun olduğumuzda, Maccabi patoloji laboratuvarında ikinci bir okuma olarak dağıttık, patolog tarafından ilk okumanın ardından tüm vakaları gözden geçirdik. Şaşırtıcı bir şekilde, sistem birkaç gün içinde patolog tarafından kaçırılan bir kanser vakası için uyarı oluşturdu. Bildiğimiz kadarıyla, bu, ilk kez bir algoritmaya dayalı olarak yapılan kanser tanısıydı, 2018 yılına dayanıyordu.

Ibex Prostate Detect için FDA 510(k) onayı almanızı tebrik ederiz! Bu onay Ibex ve AI destekli tanı alanındaki daha geniş alanda ne anlama geliyor?

Teşekkür ederim! Bu onay, Ibex’in yolculuğunda önemli bir kilometre taşıdır ve klinik olarak doğrulanmış çözümler geliştirerek hasta sağlığı sonuçlarını iyileştirmeye olan bağlılığımızı göstermektedir. Çözümlerimizin güvenliği ve etkinliğine olan taahhüdümüzü teyit eder ve patologlara, nihayetinde hizmet ettikleri hastalara fayda sağlayarak, yenilikçi çözümler sunma yeteneğimizi güçlendirir.

Bu önemli kilometre taşının, AI ve patolojideki dijitalleşmenin benimsemesini hızlandıracağına ve endüstri genelinde teknolojinin kolayca uygulanabilir ve geniş ölçekli kullanım için hazır olduğuna dair güveni artıracağına inanıyorum. Uzun vadede, FDA onayı, patolojide AI için geri ödeme elde etme yolunda önemli bir adımdır ve teknolojinin yaygın benimsenmesini teşvik edecektir.

FDA doğrulama süreci, ilk benign tanıların %13’lik bir oranda kaçırılan kanserleri ortaya çıkardı. Bu, tanısal doğruluğu iyileştirmek için AI’ın potansiyeline ilişkin neler söylüyor?

FDA onayı kapsamında gerçekleştirilen sağlam doğruluk ve klinik doğrulama çalışmalarında, sistem, ilk olarak benign olarak tanı konulan bir hasta grubunda %13’lük bir oranda kaçırılan kanserleri tespit etti. Bu istatistik, Ibex’in ürünlerinin doğruluğunu ve etkisini göstermekte ve ayrıca Ibex’in AI platformunun klinik iş akışlarına güvenli bir şekilde entegre edilebileceğini, nihayetinde tanısal doğruluğu artırarak ve hasta bakımını iyileştirerek doğrulamaktadır. Ek bir analiz katmanı sağlayarak, teknolojinin hataları azaltmaya, daha iyi klinik karar almaya yardımcı olmaya ve hasta güvenliğini teşvik etmeye yardımcı olduğunu göstermektedir.

AI modeli, benign ve malign doku arasında nasıl ayrım yapar ve nasıl eğitildi?

Derin Öğrenme algoritması, çok katmanlı konvolüsyonel sinir ağlarına dayanır ve birden fazla büyütme düzeyinde çalışır. AI, birçok laboratuvar ve hasta demografisi boyunca yüksek doğruluk göstermektedir. Not edilmelidir ki, ‘patologlar tarafından patologlar için’ sloganımıza uygun olarak, model, dünyanın önde gelen tıp merkezlerindeki ünlü patologlar tarafından dikkatlice annotate edilen bir milyondan fazla slayt kullanılarak eğitilmiştir. Bu yaklaşım pahalıdır, ancak patologların görüşü olmadan bu düzeyde performansa ulaşmanın çok zor olacağına inanıyorum. Bunu yaparak, tüm patologları uzman içgörülerle donatıyoruz ve her hasta, dünyanın önde gelen uzmanlarının sunduğu tanı seviyesine ulaşabiliyor.

Prostate kanserinin ötesinde, Ibex ayrıca meme ve mide kanseri için çözümler üzerinde çalışıyor. Şirketin yeni tanısal yetenekleri açısından ne geliyor?

Ibex, zaten meme ve mide kanseri için AI destekli tanı çözümlerinde büyük bir etkiye sahip. Dünya çapındaki canlı klinik dağıtımların lideri olarak, birçok laboratuvar – ABD’dekiler de dahil – Ibex ürünlerini tıbbi uygulamalarını dönüştürmek için kullanıyor. Ürünlerimiz, gerçek dünya klinik etkisine sahip ve patologlar AI’a güveniyor ve değerini doğruluyor. Şimdi, AstraZeneca ve Daiichi Sankyo ile işbirliği içinde geliştirilen ve doğrulanan yeni bir teknoloji piyasaya sürmeye çalışıyoruz. İlk olarak piyasaya sürülen özel algoritma, tedavi için hastanın kursunu belirlemeye yardımcı olan HER2 ifadesini ölçmeye yardımcı oluyor.

İleride, zaten desteklediğimiz doku tipleri içinde ek içgörüler sunmaya devam edeceğiz. Ayrıca diğer doku alanlarındaki tekliflerimizi genişletmeyi ve müşterilerimizin iş akışlarını iyileştirmeyi hedefliyoruz.

AI destekli patolojinin gelecek beş ila on yılda nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

AI’ın patoloji uygulaması ve kanser tanısı üzerindeki etkisinin derin olacağını öngörüyorum. Patologları değiştireceğimizi görmüyorum, ancak her yeni teknolojik gelişme gibi, uygulama değişecek. AI, özellikle artan kanser vakaları ve tedavideki ilerlemeler ile birlikte patologların işlerinin karmaşıklığının artmasıyla birlikte, sağlık hizmetlerindeki işgücü zorluklarını ele almada önemli bir rol oynamaya devam edecek. Sorumlu AI uygulaması, patologların iş yüklerini daha etkili bir şekilde yönetmelerine, tanısal verimliliği artırmalarına ve gecikmeleri azaltmalarına yardımcı olacaktır. Rutin görevleri otomatikleştirmek, AI, hata oranlarını azaltabilir, tanının kalitesini iyileştirebilir ve nihayetinde patologların çalışmalarına güvenlerini artırabilir.

Vaad edilen başka bir alan, patolojinin mevcut uygulamasının ötesine, öngörücü algoritmalar alanına genişletmektir. Birden fazla modalityyi birleştiren ve sonuçları veya kritik olarak tedavi etkinliğini öngören algoritmalar.

AI, sağlık eşitliğini demokratikleştirerek sağlık erişimini artırabilir. Her yerde, her hasta, güvenilir bir tanı hak eder. AI teknolojisini her patoloji laboratuvarında standart uygulama olarak görmeyi isterim. Ancak bu, hekimler, endüstri ve ajanslar arasında işbirliği ile bu teknolojinin dağıtımını hızlandırmaya bağlıdır – hastalar için bunu borçlu olduğumuzu düşünüyorum.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Ibex Medical Analytics ziyaret edebilir.