Аллан Ханбері, співзасновник contextflow – Інтерв’ю серія

Аллан Ханбері – професор даних інтелекту в TU Wien, Австрія, і член факультету Complexity Science Hub, де він очолює дослідження та інновації для розуміння неструктурованих даних. Він ініціатор австрійського проекту ICT Lighthouse, Data Market Austria, який створює екосистему даних в Австрії. Він був науковим координатором проекту EU Khresmoi щодо пошуку та аналізу медичної інформації, і є співзасновником contextflow, компанії, яка комерціалізує технологію пошуку медичних зображень, розроблену в рамках проекту Khresmoi. Він також координував проект EU VISCERAL щодо оцінки алгоритмів на великих даних, і проект EU KConnect щодо технологій аналізу медичних текстів.

contextflow є спін-офом Віденського медичного університету та європейського дослідницького проекту KHRESMOI. Чи можете Ви розповісти нам про проект KHRESMOI?

Так! Метою Khresmoi було розробити багатомовну, багатомодальну систему пошуку та доступу до біомедичної інформації та документів, що вимагало від нас ефективного автоматизування процесу видобування інформації, розробки адаптивних інтерфейсів користувача та зв’язку між неструктурованою та напівструктурованою текстовою інформацією та зображеннями. По суті, ми хотіли зробити процес пошуку інформації для медичних фахівців надійним, швидким, точним і зрозумілим.

Який поточний набір даних використовується для алгоритму глибокого навчання contextflow?

Наш набір даних містить приблизно 8000 КТ легень. Оскільки наш ІІ є досить гнучким, ми рухаємося до МРТ мозку.

Чи бачили Ви покращення в роботі ІІ при збільшенні розміру набору даних?

Нас часто запитують про це, і відповідь, ймовірно, не задовольняє більшість читачів. До певної міри, так, якість покращується з більшими сканами, але після певного порогу ви не здобуваєте багато просто від наявності更多 сканів. Скільки саме достатньо, залежить від різних факторів (орган, модальність, патерн захворювання тощо), і неможливо назвати точну цифру. Що найважливіше, так це якість даних.

Чи призначений contextflow для всіх випадків, або просто для визначення диференціальної діагностики для складних випадків?

Радіологи дуже хороші у своїй роботі. Для більшості випадків висновки очевидні, і зовнішні інструменти не потрібні. contextflow відрізняється на ринку, зосереджуючись на загальному пошуку, а не на автоматичній діагностиці. Є кілька випадків використання наших інструментів, але основний із них полягає у допомозі з складними випадками, коли висновки не очевидні. Тут радіологам необхідно консультуватися з різними джерелами, і цей процес займає час. contextflow SEARCH, наш 3D пошуковий двигун на основі зображень, спрямований на скорочення часу, необхідного радіологам для пошуку інформації під час інтерпретації зображень, дозволяючи їм шукати інформацію через саме зображення. Оскільки ми також надаємо довідкову інформацію, корисну для диференціальної діагностики, навчання нових радіологів є ще одним перспективним випадком використання.

Чи можете Ви описати процес використання платформи contextflow радіологом?

contextflow SEARCH Lung CT повністю інтегрований у робочий процес радіолога (або інакше вони не будуть його використовувати). Радіолог виконує свою роботу, як зазвичай, і коли йому потрібно додаткова інформація про конкретного пацієнта, він просто вибирає область інтересу в цьому скані та натискає іконку contextflow на своєму робочому місці, щоб відкрити нашу систему в новому вікні браузера. Відтоді він отримує довідкові випадки з нашої бази даних пацієнтів з подібними патернами захворювання, присутніми у пацієнта, якого він зараз оцінює, а також статистику та медичну літературу (наприклад, радіопедію). Він може прокрутити свій пацієнт у нашій системі нормально, вибравши додаткові області для пошуку додаткової інформації та порівняння поряд з довідковими випадками. Є також теплові карти, які забезпечують візуалізацію загальної розподілу патернів захворювання, що допомагає у звітності про висновки. Ми справді намагалися розмістити все, що потрібно радіологу для написання звіту, в одному місці та зробити його доступним за секунди.

Це було спочатку розроблено для КТ легень, чи буде contextflow розширюватися на інші типи сканів?

Так! У нас є список органів і модальностей, запропонованих радіологами, які ми хочемо додати. Останньою метою є надання системи, яка охоплює все людське тіло, незалежно від органу чи типу скану.

contextflow отримав підтримку двох чудових інкубаторних програм INiTS і i2c TU Wien. Наскільки корисними були ці програми та що Ви вивчили з цього процесу?

Ми багато зобов’язані цим інкубаторам. Обидва зв’язали нас з наставниками, консультантами та інвесторами, які викликали нашу бізнес-модель і в кінцевому підсумку прояснили нашому хто/чому/як. Вони також діють дуже практично, забезпечуючи фінансування та офісне простір, щоб ми могли зосередитися на роботі та не турбуватися так багато про адміністративні питання. Ми справді не могли б дійти так далеко без їхньої підтримки. Австрійська стартап-екосистема ще мала, але є програми, які допоможуть втілювати інноваційні ідеї у життя.

Ви також ініціатор австрійського проекту ICT Lighthouse, який спрямований на створення устойчивої екосистеми послуг даних в Австрії. Чи можете Ви розповісти нам більше про цей проект та про Вашу роль у ньому?

Кількість даних, вироблених щодня, зростає експоненційно, і їхнє значення для більшості галузей також зростає… це одна з найважливіших ресурсів світу! Проект Data Market Austria’s Lighthouse спрямований на розробку або реформування вимог для успішних даних-орієнтованих бізнесів, забезпечення низької вартості, високої якості та взаємодії. Я координував проект протягом першого року у 2016-2017 роках. Це призвело до створення Data Intelligence Offensive, де я входжу до складу ради директорів. Місія DIO полягає у обміні інформацією та знаннями між членами щодо управління даними та безпеки.

Чи є щось інше, що Ви хотіли б поділитися з нашими читачами про contextflow?

Робочі процеси радіології не знаходяться на рівні свідомості середньої людини, і так воно повинно бути. Система повинна просто працювати. Нажаль, коли Ви стаєте пацієнтом, Ви розумієте, що це не завжди так. contextflow працює над трансформацією цього процесу для радіологів та пацієнтів. Ви можете очікувати багатьох цікавих розробок від нас у найближчі роки, тому залишайтесь на зв’язку!

Будь ласка, відвідайте contextflow, щоб дізнатися більше.