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 etmektedir ve yazılım geliştirme ve ürün yönetimiyle başlamıştır. Daha sonra startup’lar, büyük çok uluslu şirketler ve kar amacı gütmeyen kuruluşlarda liderlik pozisyonlarında bulunmuştur. Joseph, ürünlerin oluşumundan çok milyon dolarlık işlere dönüşmesine kadar liderlik etmiştir. Tel Aviv Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi alanında yüksek lisans derecesine ve VU Amsterdam’dan çevre bilimi alanında yüksek lisans derecesine sahiptir.

Patologlar tarafından patologlar için geliştirilen Ibex, klinik düzeyde, çok doku platformu olan bir sistemdir ve patologların meme, prostate ve mide kanserini tespit etme ve derecelendirme konusunda yardımcı olur. 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, otomatik yüksek kaliteli içgörüler sağlar ve hasta güvenliğini artırır, hekim güvenini tăngtırır ve verimliliği artırır.

Sizi Ibex Medical Analytics’i (Ibex) kurmaya iten şey nedir ve hangi problemi çözmeyi amaçladınız?

Maalesef, herkes kanserleirectir – ya kişisel olarak etkilenirler, bir kanser hastasının bakımını üstlenirler ya da kanserden etkilenen jemandini bilir. Ailem ve arkadaşlarım kanserden etkilenmiştir ve ne yazık ki, bir çalışanımız kanserden öldü.

Kanser vakaları dünya çapında artmaya devam ederken, kanser tanısında artan bir talep vardır ve bu talep, patologların küresel kıtlığıyla birlikte daha da artmaktadır. Giderek daha karmaşık tanılar ve tedaviler nedeniyle patologların işleri daha da zorlaşmaktadır.

Platformumuz, patologları AI araçlarıyla güçlendirerek, her hastanın doğru ve zamanında teşhis almasını sağlar. Bu, tedavi kararlarını yönlendirmek ve sonunda hasta sonuçlarını iyileştirmek için çok önemlidir. Müşterilerimize günlük olarak teknolojiyi kullanarak daha iyi tanılar sunmalarına yardımcı olduğumuz için gururluyuz. Çözümlerimize güvendikleri, gerçek etki yaratığımızı, patoloji alanını dönüştürdüğümüzü ve hasta sonuçlarını iyileştirdiğimizi gösteriyor.

AI destekli patoloji alanındaki geçmişinizden ve Ibex’te çalışmaya nasıl başladığınızdan bahseder misiniz?

Kariyerime baktığımda, iki temel unsur görebiliyorum: anlam arama ve disiplinler arası çalışma. Ibex’i yönetmek bana derin bir anlam duygusu veriyor ve farklı disiplinlerden yetenekli bir ekiple çalışmama olanak tanıyor.

Asıl akademik geçmişim bilgisayar bilimiydi ve hesaplamalı nörobilim alanında uzmanlaştım. Daha sonra algoritma mühendisi olarak çalıştım ve ürün yönetimine geçti. Büyük bir şirkette çalıştıktan sonra, bu benim için uygun olmadığını fark ettim. Çevre bilimi alanında yüksek lisans derecemi aldım ve birkaç yıl bir çevre kuruluşunu yönettim. Sürdürülebilirlik hala benim için bir tutkudur ve bizim zamanımızın büyük zorluğu olarak görülüyor.

Yaklaşık on yıl önce, Ibex’in diğer kurucu ortağı Chaim Linhart ile tanıştım. Chaim, benim gibi anlamlı bir fark yaratmaya hevesliydi ve teknolojiye olan tutkumuzu paylaşıyordu. Chaim, benim gibi değil, bir uzman. Bilgisayar bilimi alanında doktora derecesine sahiptir ve 25 yılı aşkın bir süredir algoritma geliştirme, AI ve makine öğrenimi alanında çalışmaktadır. Ibex’in ilk günlerinde, Chaim Kaggle (ML) yarışmalarını kazanıyordu.

Patolojinin yavaş yavaş dijitalleştirildiğini öğrendiğimizde, bu dönüşümün kanser tanısında nasıl bir etkiye sahip olabileceğini konuşmaya başladık. Yüzlerce şirket already AI geliştiriyordu ve neden bunu patolojide yapamayacağımızı sorduk kendimize. Bu, teknoloji uzmanlığımızı bu alana getirmek için doğal bir uyum gibi görünüyordu ve her adımda patologlarla yakın çalışmaya karar verdik.

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

Patoloji slaytlarına AI uygulamak kolay bir fikir değildi. Uygulama zordu. Ibex’in ilk günlerinde karşılaştığımız üç temel zorluk, veri erişimiydi, sermaye erişimiydi ve alanla ilgili bilgi erişimiydi.

Veri zorluğunu, İsrail’deki Maccabi Sağlık Hizmetleri ile ortaklık kurarak aştık. O zamanlar, tıbbi bilgi olmayan iki girişimciydik ve komplex bir alanda tıbbi bir startup açmaya karar verdik. Ancak, Maccabi’nin inovasyon bölümünün başkanı Varda Shalev, vizyonumuza inandı ve bir ortaklık ve veri paylaşım anlaşması imzaladık. Bu noktada, Dr. Judith Sandbank, Ibex’in baş patoloğu olarak chief medical officer (CMO) olarak görevine başladı ve hala bu görevde bulunuyor. Stratejik bir ortak ve bir CMO ile şimdi sermaye toplamak için iyi bir konumdaydık ve bu sermayeyi Kamet Ventures’tan, AXA Sigorta’nın bir parçası olan bir Fransız girişim stüdyosundan aldık.

Şimdi tarih yazmaya hazırdık. İki mühendis istihdam ettik ve prostate kanseri tespiti için ilk algoritmamızı geliştirdik. Performansından memnun olduğumuzda, Maccabi patoloji laboratuvarında ikinci bir okuma olarak dağıttık ve patolog tarafından yapılan ilk okumadan sonra tüm vakaları gözden geçirdik. Şaşırtıcı bir şekilde, sistem birkaç gün içinde patolog tarafından kaçırılan bir kanser vakası için uyarı verdi. Bildiğimiz kadarıyla, bu, ilk kez bir algoritmanın kanser teşhisi koymasıydı, 2018’de gerçekleşti.

Ibex Prostate Detect için FDA 510(k) onayını almanız tebrikler! 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 geliştirme konusundaki bağlılığımızı gösterir. Güvenlik ve etkinlik konusundaki taahhüdümüzü teyit eder ve patologlara ve sonunda hizmet ettikleri hastalara yenilikçi çözümler sunma yeteneğimizi güçlendirir.

Bu önemli kilometre taşı, AI ve dijitalleşmenin patoloji alanına benimseinin önündeki engelleri yıkacak ve采用ını hızlandıracaktır. Endüstri genelinde, teknolojinin kolayca uygulanabilir ve geniş çapta kullanıma hazır olduğuna dair güveni artıracaktır. Uzun vadede, FDA onayı, AI’nin patolojide geri ödeme alması ve geniş çapta benimseme için önemli bir adımdır.

FDA onay süreci, ilk benign tanıların %13’ünün kaçırılan kanserler olduğunu gösterdi. Bu, AI’nin tanı doğruluğunu iyileştirmeye olan potansiyelini neler anlatıyor?

FDA onayı kapsamında yapılan kapsamlı doğrulama ve klinik çalışmalar, sistem tarafından ilk benign tanıların %13’ünün kaçırılan kanserler olduğunu gösterdi. Bu istatistik, Ibex’in ürünlerinin doğruluğunu ve etkisini gösterir ve AI platformunun klinik iş akışlarına güvenli bir şekilde entegre edilebileceğini doğrular. Ayrıca, teknolojinin tanı doğruluğunu artırma ve hasta bakımını iyileştirme potansiyelini vurgular.

AI modelinin benign ve malign doku arasındaki farkı nasıl ayırt ettiğini ve nasıl eğitildiğini açıklayabilir misiniz?

Derin öğrenme algoritması, çok katmanlı konvolüsyonel sinir ağlarına dayanır ve çeşitli büyütme seviyelerinde çalışır. AI, çok güçlüdür ve birden fazla laboratuvar ve hasta demografisinde yüksek doğruluk gösterir. Not edilmelidir ki, “patologlar için patologlar” sloganımıza uygun olarak, model dünya çapındaki önde gelen tıbbi merkezlerdeki ünlü patologlar tarafından dikkatlice annotated edilen bir milyondan fazla slaytla eğitilmiştir. Bu yaklaşım pahalıdır, ancak patologların içgörüsünü olmadan hedeflediğimiz performans seviyesine ulaşmanın zor olacağını düşünüyoruz. Bunu yaparak, tüm patologları uzman içgörülerle donatıyoruz ve her hasta, dünyanın önde gelen uzmanlarınunkine eşdeğer bir teşhis seviyesine ulaşabiliyor.

Meme ve mide kanserleri için çözümler üzerinde de çalışan Ibex, yeni tanı kapasiteleri açısından neler planlıyor?

Ibex, meme ve mide kanseri tanıları için AI destekli çözümler üzerinde already büyük bir etkiye sahip. Dünya çapındaki canlı klinik dağıtımların lideri olarak, birçok laboratuvar, Ibex ürünlerini tıbbi uygulamalarını dönüştürmek için kullanıyor. Ürünlerimiz, gerçek dünya klinik etkileri sunuyor ve patologlar AI’ye güveniyor ve değerini onaylıyor. Şimdi, AstraZeneca (AZN ) ve Daiichi Sankyo ile işbirliği içinde geliştirilen ve doğrulanan yeni bir teknolojiyi piyasaya sürmeye çalışıyoruz. İlk olarak yayınlanan özel algoritma, HER2 expresyonunu ölçmeye yardımcı olur ve sağlayıcıların hasta tedavisi konusunda karar almasına yardımcı olur.

Gelecekte, desteklediğimiz doku tiplerinde ek içgörüler sunmaya devam edeceğiz. Ayrıca, diğer doku alanlarında da çözümler sunmayı planlıyoruz ve müşterilerimizin iş akışlarını iyileştirmeye devam edeceğiz.

AI destekli patolojinin gelecek beş ila on yıl içinde nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

AI’nin patoloji uygulaması ve kanser teşhisi üzerinde derin bir etkiye sahip olacağını öngörüyorum. Patologları değiştireceğimize inanmıyorum, ancak her yeni teknoloji gelişimi gibi, uygulama değişecek. AI, özellikle patologların artan iş yükleri nedeniyle sağlık hizmetlerindeki işgücü zorluklarını ele almada etkili olacak. AI, patologların iş yüklerini daha etkili bir şekilde yönetmelerine, tanı verimliliğini artırmalarına ve hataları azaltmalarına yardımcı olacak. Otomatikleştirilen rutin görevler, tanı kalitesini artıracaktır ve sonunda patologların işlerine güvenlerini artıracaktır. İnsanın dahil olduğu AI, sağlık hizmetlerini dönüştürmek için en iyi kombinasyon olduğunu güçlü bir şekilde hissediyorum.

Diğer bir vaat edilen alan, patolojinin mevcut uygulamasından öteye, öngörücü algoritmaların alanına genişlemektir. Birden fazla modalityyi birleştiren ve sonuçları veya tedavi etkinliğini öngören algoritmalar.

AI, sağlık eşitliğini demokratikleştirerek sağlık erişimini artırabilir. Her hasta, her yerde güvenilir bir teşhis hak eder. AI teknolojisini her patoloji laboratuvarında standart uygulama olarak dağıtmak harika olur. Ancak, bu, hekimler, endüstri ve ajanslar arasında işbirliği ile bu teknolojinin dağıtımını hızlandırmaya başlamakla başlar – hastalara karşı borcumuz olduğunu hissediyorum.

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