Хаїм Лінхарт, PhD, співзасновник та технічний директор Ibex Medical Analytics – Серія інтерв’ю

Хаїм Лінхарт, PhD є технічним директором і співзасновником Ibex Medical Analytics. Він має понад 25 років досвіду у розробці алгоритмів, штучному інтелекті та машинному навчанні як в академії, так і під час служби в елітному підрозділі ізраїльської армії та в декількох технологічних компаніях. Хаїм має ступінь PhD з комп’ютерних наук у Тель-Авівському університеті та виграв кілька конкурсів з машинного навчання Kaggle.

З 2016 року Ibex очолює розвиток діагностики патології за допомогою штучного інтелекту. Компанія поставила за мету трансформувати патологію, забезпечивши кожному пацієнтові точну, своєчасну та персоналізовану діагностику раку. Сьогодні Ibex є найбільш широко використовуваною штучною інтелектуальною платформою в патології. Розроблена патологами для патологів, їхні рішення служать світовим лікарям, організаціям охорони здоров’я та провайдерам діагностичної допомоги. кожен день Ibex має привілей впливати на життя пацієнтів по всьому світу. Платформа підвищує впевненість лікарів, оптимізує діагностичні потоки, допомагає клініцистам надавати більш персоналізовані діагностики та, що найважливіше, забезпечує кращі клінічні результати.

Чи можете Ви поділитися історією та баченням заснування Ibex та його місією трансформувати діагностику раку за допомогою штучного інтелекту?

У 2016 році мій співзасновник, Джозеф Моссел, і я дізналися про прямий вплив цифрової революції в патології на покращення діагностики раку. Радіологія пройшла подібну трансформацію 20 років тому, яка мала значний вплив на практику цієї спеціальності. З цифровізацією патології ми визнали можливість розробки нових інструментів, які використовують штучний інтелект для виконання складного аналізу зображень. Ми зосередилися на розробці інструментів, що працюють на штучному інтелекті, які допомагають лікарям досягати більш точних, об’єктивних, репродуктивних діагнозів, а отже, допомагають кожному пацієнтові отримати правильний діагноз у своєчасному порядку, що веде до найкращого можливого лікування.

Як змінився ландшафт діагностики раку з моменту заснування Ibex у 2016 році?

Лабораторії приймають цифровізація з все більшим темпом, ще більше прискорену через COVID-19. Цифрова революція дозволила лабораторіям розширити свої можливості за межами мікроскопа значним і суттєвим чином, використовуючи штучний інтелект, який допомагає патологам аналізувати та розуміти результати ефективно.

Поле діагностики раку штучного інтелекту росло експоненційно, оскільки ми бачили стартапи та інші компанії, які працюють над різними аспектами штучного інтелекту для патології в сфері діагностики раку. Точна медицина, наприклад, це стратифікація пацієнтів, заснована на даних, забезпечена точною діагностикою та різними інформатичними підходами, які ведуть до оптимального, персоналізованого лікування. Збільшення точної медицини супроводжується підвищеною потребою в більш складних діагностичних методах для підтримки нових цільових лікування.

Ми також бачили зростання академічних публікацій та промислових асоціацій, що зосереджуються на цій галузі. Коли Джозеф і я відвідували свою першу конференцію з цифрової та обчислювальної патології у 2016 році, штучний інтелект був маленькою частиною розмови навколо діагностики раку, оскільки він не був настільки поширеним. Тепер, коли ми відвідуємо велику конференцію з патології, штучний інтелект є головною подією.

Чим відрізняється Ibex від інших компаній у сфері патології, що працює на штучному інтелекті?

Коли ми говоримо про патологію, що працює на штучному інтелекті, є кілька підгруп. Є компанії, які віддають пріоритет дослідницьким застосуванням, наприклад інструментам, які аналізують зображення тканин, щоб допомогти зрозуміти захворювання на рівні морфології та клітин. Другими є компанії, які зосереджуються в основному на клінічних застосуваннях, тобто продуктах, які використовуються в лабораторіях для підтримки діагностики.

Ibex зосереджується на клінічних застосуваннях і має найбільшу та найбільш поширену базу установок з патологами по всьому світу, які використовують наші інструменти щодня для діагностики раку. Ми також співпрацюємо з фармацевтичними компаніями для розробки клінічних застосунків, що працюють на штучному інтелекті, які підтримують патологів у кількісній оцінці біомаркерів, що дозволяють застосовувати цілеве лікування.

Крім того, хоча деякі компанії зосереджуються на конкретних, обмежених показаннях для кожного типу пухлини, наприклад виявленні раку, наш підхід полягає в тому, щоб навчити штучний інтелект аналізувати все, що бачить патолог у цих тканинах. Це не тільки виявлення раку, але також тип і підтип раку, ступінь, його розмір, а також ракові морфології та інші клінічні особливості. Ми знаємо, що патологія – це не тільки визначення того, чи має пацієнт рак чи ні. Ми хочемо допомогти патологам реалізувати всі переваги, які штучний інтелект приносить на стіл.

Чи можете Ви пояснити основну технологію, що лежить в основі рішень Ibex, і як вона допомагає патологам у виявленні та оцінці раку?

Наш підхід полягає в тому, що патологи фактично навчають машину. У нас є велика команда патологів по всьому світу, які аннотують зображення. Це означає, що вони позначають конкретні області всередині цих зображень і позначають їх. Вони можуть позначити низькоступінчатий пухлину, кровоносну судину, нерв, запалення тощо. Потім ми беремо ці дані та використовуємо їх для навчання моделей штучного інтелекту. Це забезпечує дуже високу точність, навіть для рідкісних та складних випадків, що є вкрай важливим. Наш штучний інтелект навчається у патологів і навчається визнавати різні структури та морфології тканин, що дуже корисно для патологів і в кінцевому підсумку підвищує його точність. Маючи доступ до широкого спектра даних та знань, ми можемо покращити наш штучний інтелект та впровадити знання, отримані безпосередньо в полі.

Як Ibex забезпечує клінічно-відповідальну точність по різних типах раку, таких як рак молочної залози, простати та шлунка?

Це вимагає багато праці. Ми збираємо дані з багатьох партнерів по всьому світу. Ми забезпечуємо, щоб дані були дуже різноманітними, з представниками різних лабораторій та різних методів підготовки тканин, сканерів та клінічних висновків. Ми збагачуємо навчальні дані рідкісними типами раку. Це забезпечує, що штучний інтелект навчається на широкому спектрі особливостей. Під час процесу навчання ми вимірюємо, що штучний інтелект робить добре, і ми також визначаємо, де потрібно покращення. Наша команда, яка має великий досвід у машинному навчанні, тестує штучний інтелект на тисячах зображень, які ми зібрали з різних лабораторій. Ми проводимо дослідження та клінічні випробування та порівнюємо два фундаментальні аспекти системи. По-перше, ми розглядаємо його самостійну продуктивність порівняно з реальністю. По-друге, ми визначаємо, наскільки точно патолог працює з та без штучного інтелекту. Таким чином, ми забезпечуємо, що штучний інтелект є точним, надійним, необізнаним та безпечним. Ми вимірюємо його вплив на патологів, які використовують штучний інтелект. По всіх наших застосунках ми бачимо, що патолог, з допомогою штучного інтелекту, досягає кращих результатів (тобто більш точних, вищої згоди з реальністю) ніж у стандартній практиці (тобто коли вони не підтримуються штучним інтелектом). Ми також вимірюємо ефективність їхньої роботи та інші важливі переваги платформи штучного інтелекту, такі як оптимізація робочого процесу в лабораторії та зменшення часу очікування (скільки часу пацієнт чекає на результати).

Які унікальні особливості рішень Ibex підвищують діагностичні потоки та покращують результати лікування пацієнтів?

Наша інтегрована система включає переглядач зображень, результати штучного інтелекту та вбудовані інструменти звітності. Ця цілісна система була розроблена для підвищення точності та продуктивності. Вона веде патологів через діагностичний процес, показуючи їм основні висновки в кожному випадку та на кожному зображенні. Замість того, щоб шукати особливості, які можуть бути маленькими та важкими для виявлення, штучний інтелект висвітлює все дуже чітко. Звідти патолог може підтвердити або змінити. Штучний інтелект показує вимірювання та кількісні оцінки; він також оцінює все. З вбудованими звітами патолог не повинен дивитися на зображення, робити діагноз у своєму розумі, а потім переходити в іншу систему та повідомляти про все; натомість звітність здійснюється під час інтегрованого робочого процесу штучного інтелекту. Навіть кількість кліків миші була оптимізована. Все було побудовано з урахуванням патологів, щоб підвищити діагностичну точність та ефективність, тим самим створюючи кращу робочу середовище для цих лікарів з кращими результатами для їхніх пацієнтів.

Як рішення Ibex інтегруються з існуючими цифровими патологічними програмними рішеннями та лабораторними інформаційними системами?

Ми працюємо з декількома постачальниками в галузі, які продають рішення з управління зображеннями або пропонують лабораторні інформаційні системи. Для кожного партнера існують різні можливості інтеграції. У деяких випадках ми вбудовуємо наш штучний інтелект у їх інструменти, щоб патолог міг використовувати їхню платформу з нашим штучним інтелектом усередині неї. У інших випадках ми інтегруємося з цими інструментами таким чином, щоб патолог міг запустити Ibex з іншої системи. Незалежно від інтеграції, ми завжди хочемо забезпечити, щоб користувачі мали найоптимальніший спосіб використання штучного інтелекту. Крім того, ми розробили відкритий інтерфейс програмування застосунків (API), який дозволяє третім сторонам, включаючи інші компанії або відділи інформаційних технологій клієнтів, отримувати інформацію з нашого штучного інтелекту та інтегрувати її у своє середовище.

Які виклики Ibex зустріла при досягненні широкого прийняття своїх рішень, що працюють на штучному інтелекті, у патології?

При розгляді питання я б сказав, що основним викликом, з яким зіткнулася Ibex, була складність та кількість роботи, зусиль та часу, необхідних для виведення діагностичних продуктів на ринок. Це включає мультидисциплінарні підходи: збір даних, робота з патологами, навчання штучного інтелекту та його суворе тестування, проведення клінічних випробувань та, у деяких географіях, отримання регуляторного схвалення – і все це під суворими заходами забезпечення якості. У медичній галузі також вкрай важливо створити наукові докази та опублікувати результати з кількома лабораторіями, щоб продемонструвати продуктивність та переваги платформи штучного інтелекту.

Іншим помітним викликом є інтеграція. Нам потрібно забезпечити, щоб патологи могли використовувати штучний інтелект таким чином, щоб це було ефективно та природно. Є декілька систем у лабораторії: цифрові патологічні сканери, лабораторна інформаційна система та робочий процес, а також інструменти звітності. По суті, ми забезпечуємо, щоб все працювало разом найбільш ефективним чином, незважаючи на виклики.

Чи можете Ви поділитися успішними історіями або випадами з організацій охорони здоров’я, які впровадили рішення Ibex?

Ми дуже пишаємося нашими партнерствами та глобальним охопленням. Наприклад, у нас є перша загальнонаціональна розгортка штучного інтелекту в Уельсі – усі ради охорони здоров’я в Уельсі використовують рішення Ibex з штучним інтелектом. Іншим прикладом є CorePlus Laboratories у Пуерто-Рико – вони використовують Ibex уже кілька років і опублікували статтю, яка показує вплив платформи на їх клінічну практику. Наприклад, за допомогою алгоритму штучного інтелекту патологи змогли виявити 160 чоловік, яких інакше могли б неправильно діагностувати. Ці пацієнти отримали правильне лікування завдяки підтримці штучного інтелекту. Це саме той вплив, який ми робимо. Це те, чого ми не можемо забути – ми тут, щоб впливати на життя людей.

Яку роль Ви бачите штучний інтелект грає у майбутньому патології та діагностики раку протягом наступного десятиліття?

На протяженні наступного десятиліття ми продовжимо бачити, як патологи використовують штучний інтелект для підтримки своїх основних діагностичних зусиль. Я бачу, як патологи будуть використовувати штучний інтелект у більшості своєї робочої нагрузки, щоб забезпечити високу якість, об’єктивність, репродуктивність та своєчасність. Крім того, штучний інтелект допоможе лікарям робити речі, які вони зараз не роблять. Він може допомогти їм вирішити, які додаткові тести потрібно провести для конкретного випадку, а також надати більш точну прогнозу та оптимізовану вибір лікування.

Штучний інтелект буде інтегральним протягом усього пацієнтського шляху, не тільки діагностичної частини у патологічній лабораторії, але також, наприклад, для онколога, який вирішує про курс лікування. Я також думаю, що штучний інтелект допоможе об’єднати дисципліни. З часом різні модальності (патологія, радіологія, геноміка, клінічні записи) будуть подаватися різним модулям штучного інтелекту для підтримки нових та покращених точних методів лікування. З точки зору рівності у здоров’ї пацієнти, які не мають доступу до найкращих лікарів у світі, переживуть величезний стрибок у якості своєї діагностики та лікування. Штучний інтелект приведе всіх до рівня майже експерта. Кожен заслуговує на доступ до якісної допомоги, і штучний інтелект допоможе нам рухатися в правильному напрямку до демократизації доступу до охорони здоров’я.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Ibex Medical Analytics.