Доктор Джеймс Тюдор, MD, віце-президент з питань штучного інтелекту в XCath – Серія інтерв’ю

Доктор Джеймс Тюдор, MD, очолює інтеграцію штучного інтелекту в робототехнічні системи XCath. Підштовхнутий пристрастю до зближення технологій та медицини, він з ентузіазмом балансує свої ролі як практикуючого радіолога, доцента радіології в Медичному коледжі Бейлора та дослідника штучного інтелекту.

Заснована в 2017 році, XCath – це стартап, який зосереджений на вдосконаленнях у медичній робототехніці, наноробототехніці та матеріалознавстві. Компанія розробляє робототехнічні системи нового покоління для лікування цереброваскулярних розладів та інших серйозних медичних станів.

Докторе Тюдор, що спочатку спонукало ваш інтерес до перетину штучного інтелекту та медицини, особливо в галузі радіології?

У 2016 році, коли я починав свою резиденцію з радіології, AlphaGo від DeepMind перемогла чемпіона світу з го Лі Седола. Можливість AlphaGo стиснути та абстрагувати величезну складність го, гри з більшою кількістю можливих позицій, ніж атомів у спостережуваному Всесвіті, захопила мою уяву. Підштовхнутий ентузіазмом щодо потенціалу штучного інтелекту трансформувати радіологію та медицину в цілому, я повністю занурився у штучний інтелект. Під час резиденції я проводив вечори та вихідні дні, працюючи над проектами штучного інтелекту.

Розкажіть нам більше про ваш шлях від медичного університету до посади віце-президента з питань штучного інтелекту в XCath? Що мотивувало вас до інтеграції штучного інтелекту у робототехнічні системи охорони здоров’я?

Мій кар’єрний шлях мав деякі несподівані повороти. Після закінчення резиденції з радіології я хотів присвятити більше часу штучному інтелекту та його комерційним застосуванням. Я приєднався до стартапу з робототехніки фітнесу, заснованого Едуардо Фонсекою, який зараз є генеральним директором XCath. Це був формативний досвід, але я ніколи не очікував, що він приведе мене до лікування гострого інсульту з допомогою теле-робототехніки.

Близько десяти років тому відбулася революція у лікуванні гострого інсульту. Стандарт лікування раніше полягав у використанні ліків, які розчиняли згусток. У 2015 році клінічні дослідження продемонстрували перевагу прямого видалення згустка з церебральних артерій шляхом навігації малих проводів та катетерів усередині артеріальної судини, процедури, відомої як механічна тромбектомія. Незважаючи на те, що процедура була явно ефективною для інсультів великих судин, менше ніж 40% населення США має доступ до неї. Є обмежена кількість центрів з лікування інсульту, зазвичай обмежених міськими районами, які мають спеціалістів, які можуть виконувати цю процедуру. Глобально статистика ще більш сумна: менше ніж 3% світу має доступ.

Місія XCath полягає у збільшенні доступу до механічної тромбектомії за допомогою моделі “хаб-і-спіце”, де спеціалісти можуть надавати експертну допомогу з інсульту на відстані з теле-робототехнічними системами, розгорнутими в регіонах без доступу.

Едуардо запитав мене, як штучний інтелект може підвищити безпеку теле-робототехнічної системи. Я був так зацікавлений, що провів кілька тижнів, глибоко вивчаючи цю тему, проводячи розмови з інтервенційними спеціалістами та дізнаючись про теле-робототехнічну систему. Місія та потенційний гуманітарний вплив настільки переконливі, що я мав відповісти на цей заклик до зброї.

Як ваш досвід як академічного радіолога сформував ваш підхід до інтеграції штучного інтелекту в медичних пристроях?

Викладання радіології резидентам підвищило мою здатність пояснювати складні ідеї ясно, що є ключовим при зближенні розриву між технологією штучного інтелекту та її реальним застосуванням у сфері охорони здоров’я. Це також тримає мене на землі у викликах, з якими стикаються клініцисти, що допомагає мені проектувати рішення штучного інтелекту, які є клінічно практичними та зручними для користувача.

Як віце-президент з питань штучного інтелекту в XCath, які були деякими з ключових викликів, з якими ви зіткнулися під час інтеграції штучного інтелекту в робототехнічні системи XCath? Як ви їх подолали?

Інтеграція штучного інтелекту в хірургічну робототехніку представляє U-подібний виклик. Найбільші труднощі лежать на початку – отримання та керування даними – і в кінці – інтеграція їх у пакет програмного забезпечення. У порівнянні з цим фактичне навчання моделей штучного інтелекту відносно просте.

Отримання медичних даних є складним, але幸duit ми змогли встановити чудові партнерства з обмінюваними зображеннями. Реалізація моделей для клінічного використання вимагає оркестрування зусиль різних команд, включаючи штучний інтелект, Якість, Програмне забезпечення, UI/UX та інженерів-робототехніків, а також постійної перевірки з клінічною командою, щоб рішення було корисним і ефективним. З такою великою кількістю рухомих частин успіх в кінцевому підсумку залежить від присутності присвячених, високопродуктивних команд, які часто та ефективно спілкуються.

Чи можете ви роз’яснити, як штучний інтелект підвищує можливості робототехнічних систем XCath? Яка роль штучного інтелекту відіграє у покращенні результатів лікування пацієнтів?

Алгоритми штучного інтелекту можуть служити постійним учителем та помічником, зменшуючи когнітивне навантаження та підвищуючи рівень усіх постачальників, щоб надавати висококласну допомогу. Штучний інтелект може надавати внутрішньоопераційну та післяопераційну зворотню зв’язок, прискорюючи процес навчання та прийняття робототехнічних систем. Ми ставимо за мету зробити систему настільки ефективною та доступною, щоб інші інтра-васкулярні спеціалісти, такі як інтервенційні радіологи тіла та інтервенційні кардіологи, могли бути навчені надавати допомогу з гострим інсультом з допомогою робота.

Крім того, локально вбудовані алгоритми можуть забезпечити додатковий рівень безпеки від кібератак та мережевих збоїв, оскільки вони передбачають очікуваний шлях процедури та можуть попередити та зупинити процедуру у разі несподіваної ситуації.

У кінцевому підсумку ми не хочемо позбавляти інтервенційного спеціаліста контролю, а лише підвищувати його можливості, щоб кожен пацієнт міг бути впевнений, що отримує висококласну допомогу.

Як технологія XCath, керована штучним інтелектом, вирішує складності навігації людської судинної системи під час ендоваскулярних процедур?

Система ендоваскулярної робототехніки XCath представляє собою значний прогрес у точній медицині, призначену для навігації у складній людській судинній системі з точністю до субміліметра. Наша система розроблена для мінімізації варіативності процедур та підвищення контролю над різними ендоваскулярними пристроями через інтуїтивну консоль керування.

Крім того, електронно-керований провідник XCath з можливістю електронного керування, перший у світі електронно-керований провідник, оснащений керованим наконечником, розробленим для навігації у складних судинних анатоміях та викликах судинних кутів.

Штучний інтелект ще більше підвищить можливості навігації за допомогою локально вбудованих моделей комп’ютерного зору та планування маршрутів. Ці моделі відіграють важливу роль у зменшенні когнітивного навантаження на інтервенційних спеціалістів під час процедур, допомагаючи у реальному аналізі зображень та підвищенні та забезпечуючи заходи безпеки через паралельну автономію.

XCath недавно досягла значного рубежу з першою у світі демонстрацією теле-робототехнічної механічної тромбектомії. Чи можете ви поділитися своїми висновками щодо ролі штучного інтелекту в цій революційній процедурі?

Ми використали ранню версію робота для цього революційного досягнення, тому штучний інтелект не відігравав ролі. Однак це неймовірний рубіж, який закладає основу для майбутньої інтеграції штучного інтелекту в теле-робототехнічні процедури.

У цій демонстрації доктор Вітор Перейра виконав процедуру механічної тромбектомії з Абου-Дабі на симульованому пацієнті в Південній Кореї, видаливши згусток крові в мозку за кілька хвилин. Ми були у захваті від результатів теле-робототехнічної демонстрації, яка виявила низьку затримку та надійне з’єднання між робототехнічним контролером, розташованим в Абу-Дабі, та робототехнічним пристроєм у Південній Кореї. Ми прогнозуємо регіональні робототехнічні теле-інсультні мережі, але ми пішли до крайності, щоб продемонструвати можливості технології.

Що ви вважаєте майбутнім теле-робототехнічної хірургії у лікуванні гострих нейроваскулярних станів, і як XCath готується лідирувати в цій сфері?

Обґрунтування необхідності теле-робототехнічної хірургії у багатьох медичних сценаріях може бути складним, особливо коли хірург легко доступний або перевезення пацієнта є можливим. Однак у контексті лікування інсульту, де кожна хвилина нараховується та нейрони швидко втрачаються, теле-робототехнічні втручання стають життєво важливими.

XCath унікально позиціонований, щоб стати піонером у сфері теле-робототехнічної хірургії, спочатку зосередившись на лікуванні інсульту. Наш підхід вирішує критичну потребу у швидкому втручанні в регіонах з обмеженим доступом до спеціалізованої допомоги. Як тільки ми успішно подолаємо цю виклик, я вважаю, що це прокладе шлях для теле-робототехнічних рішень у інших термінових медичних надзвичайних ситуаціях. Крім того, враховуючи екстремальну точність робототехнічного контролю, існує потенціал для використання робота локально для виконання технічно складних операцій, таких як ремонт аневризми.

Де ви бачите майбутнє штучного інтелекту в охороні здоров’я, особливо у відношенні до робототехнічних систем та мінімально інвазивних процедур?

Штучний інтелект має величезний потенціал революціонізувати охорону здоров’я. Перша хвиля застосувань штучного інтелекту в основному зосередилася на триажі та покращенні ефективності. Ми бачили значні досягнення в радіології, особливо у виділенні термінових випадків або автоматизації отримання вимірювань. Я також зацікавлений у автоматизованій документації медичних записів. Поточним викликом є те, що лікарі часто проводять більше часу, документуючи перед комп’ютерами, ніж взаємодіючи з пацієнтами. Я передбачаю розвиток систем, які можуть документувати взаємодію пацієнтів або операції в реальному часі, звільняючи цінний час лікарів. У сфері робототехніки штучний інтелект відіграє важливу роль у допомозі та супроводі, підвищуючи тим самим послідовність та якість допомоги.

У найближчому майбутньому штучний інтелект буде підвищувати, але не замінювати хірургів. Реалізація паралельної автономії в робототехнічних системах суттєво покращить безпеку та ефективність процедур.

Як хтось, хто глибоко зайнятий у дослідженнях штучного інтелекту, які досягнення у сфері штучного інтелекту, на вашу думку, матимуть найбільший вплив на розвиток медичних пристроїв протягом наступного десятиліття?

За останні кілька років ми стали свідками хвилі моделей глибокого навчання, які отримали схвалення FDA та тільки зараз починають виконувати свою обіцянку трансформувати охорону здоров’я. Хвиля застосувань генерації штучного інтелекту, ймовірно, буде домінувати у найближчі кілька років. Агентний штучний інтелект, порівняно, ще в дитинстві, але обіцяє значно більше. Оскільки штучний інтелект швидко еволюціонує, дуже ймовірно, що ми побачимо багатоагентні системи, які можуть діагностувати та лікувати в реальному часі. Будуть додаткові нормативні перешкоди для цих агентів, чиї дії є як не прозорими, так і ймовірними. Однак глобальна потреба буде стимулювати попит на прийняття. У Руанді компанія Zipline використовує літаючі дрони для доставки життєво важливих медичних припасів впродовж хвилин по всій країні. Подібним чином, у місцях, де відсутній доступ до медичних ресурсів, рівня ризику/вигоди є зовсім іншим і, ймовірно, спонукатиме їх до перемоги у розгортанні багатоагентних медичних пристроїв штучного інтелекту.

Дякуємо за чудовий інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати XCath.