Др. Джеймс Тюдор, MD, Віце-президент з питань AI в XCath – Інтерв’ю Серія

Др. 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 практикуючий радіолог, асистент професора радіології в Медичному коледжі Бейлора та дослідник AI.

Заснована в 2017 році, XCath – це стартап, орієнтований на розвиток медичної робототехніки, наноробототехніки та матеріалознавства. Компанія розробляє наступне покоління робототехнічних систем для лікування цереброваскулярних розладів та інших серйозних медичних станів.

Др. Тюдор, що спочатку спонукало вашу зацікавленість у перетині AI та медицини, особливо в галузі радіології?

У 2016 році, коли я починав свою резиденцію з радіології, AlphaGo компанії DeepMind перемогла чемпіона світу з ґо Лі Седоля. Спроможність AlphaGo стиснути та абстрагувати величезну складність ґо, гри з більшою кількістю можливих позицій на дошці, ніж атомів у спостережуваному Всесвіті, захопила моє уявлення. Підштовхнутий ентузіазмом щодо потенціалу AI перетворити радіологію та медицину в цілому, я повністю занурився в AI. Під час резиденції я проводив вечори та вихідні дні, працюючи над проєктами AI.

Розкажіть нам більше про ваш шлях від медичного університету до того, як ви стали віце-президентом з питань AI в XCath? Що мотивувало вас до інтеграції AI у медичній робототехніці?

Мій кар’єрний шлях пройшов через деякі несподівані повороти. Після закінчення резиденції з радіології я хотів присвятити більше часу AI та її 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 це приведе мене до лікування гострого інсульту з допомогою теле-робототехніки.

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

Місія XCath полягає в тому, щоб збільшити доступ до механічної тромбектомії за допомогою моделі “хаб-і-спіці”, де спеціалісти можуть забезпечувати експертну допомогу з відстані з допомогою теле-робототехніки, розгорнутої в регіонах без доступу.

Едуардо запитав мене, як AI може підвищити безпеку теле-робототехнічної системи. Я був так зацікавлений, що провів кілька тижнів, глибоко вивчаючи дослідження, проводячи розмови з інтервенційними спеціалістами та вивчаючи теле-робот. Місія та потенційний гуманітарний вплив настільки переконливі, що я мусив відповісти на цей заклик до зброї.

Як ваш досвід академічного радіолога сформував ваш підхід до інтеграції AI у медичні пристрої?

Вчання радіологічних резидентів підвищило мою здатність пояснювати складні ідеї чітко, що є ключовим моментом при зближенні технологій AI та їхнього реального застосування в охороні здоров’я. Це також тримає мене на землі у викликах, з якими стикаються клініцисти, що допомагає мені розробляти рішення AI, які є клінічно практичними та зручними для користувача.

Як віце-президент з питань AI в XCath, які з ключових викликів ви зустріли під час інтеграції AI у робототехнічні системи XCath? Як ви подолали їх?

Інтеграція AI у хірургічну робототехніку представляє U-подібний виклик. Найбільші труднощі лежать на початку – отримання та управління даними – та в кінці – інтеграція їх у пакет програмного забезпечення. У порівнянні з цим фактичне навчання моделей AI є відносно простим.

Отримання медичних даних є складним, але на щастя, нам вдалося встановити чудові партнерства з обміну зображеннями. Реалізація моделей для клінічного використання вимагає координації зусиль різних команд, включаючи AI, Якість, Програмне забезпечення, UI/UX та Робототехнічні інженери, а також постійної перевірки з клінічною командою, що рішення є корисним та ефективним. З такою великою кількістю рухомих частин успіх в кінцевому підсумку залежить від присутності присвячених, високопродуктивних команд, які часто спілкуються та діють ефективно.

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

Алгоритми AI можуть служити постійним учителем та помічником, зменшуючи когнітивне навантаження та підвищуючи рівень усіх постачальників до надання висококласної допомоги. AI може забезпечувати інтраопераційну та постопераційну зворотню зв’язок, прискорюючи процес навчання та прийняття робототехніки. Ми ставимо за мету зробити систему настільки ефективною та доступною, що інші спеціалісти з інтраваскулярної допомоги, такі як інтервенційні радіологи тіла та інтервенційні кардіологи, можуть бути навчені забезпечувати допомогу при гострому інсульті 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 віднімати контроль у інтервенційного спеціаліста, а скоріше підвищити його можливості, щоб кожен пацієнт міг бути впевнений, що отримує висококласну допомогу.

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

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

Крім того, система електронно-керованого провідного дроту XCath, перший у світі електронно-керований провідний дріт, оснащений керованим кінчиком, який розроблений для навігації у складних судинних анатоміях та складних судинних кутах.

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

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

Ми використали ранішу версію робота для цього революційного досягнення, тому AI не відігравало ролі. Однак це неймовірний рубіж, який закладає основу для майбутньої інтеграції AI у теле-роботичні процедури.

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

Що, на вашу думку, є майбутнім теле-роботичної хірургії у лікуванні гострих неваскулярних станів, і як XCath готується лідирувати в цьому напрямку?

Обґрунтування необхідності теле-роботичної хірургії в багатьох медичних сценаріях може бути складним, особливо коли хірург легко доступний або перехід пацієнта є можливим. Однак у контексті лікування інсульту, коли кожна хвилина нараховується та нейрони швидко втрачаються, теле-роботичні втручання стають критичними.

XCath унікально позиціонований, щоб стати піонером у теле-роботичній хірургії, спочатку зосереджуючись на лікуванні інсульту. Наш підхід вирішує критичну потребу у швидкому втручанні в регіонах з обмеженим доступом до спеціалізованої допомоги. Як тільки ми успішно подолаємо цей виклик, я вважаю, що це відкриє шлях для теле-роботичних 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.

Куди, на вашу думку, рухається майбутнє AI у сфері охорони здоров’я, особливо у відносинах з робототехнічними системами та мінімально інвазивними процедурами?

AI має величезний потенціал революціонізувати охорону здоров’я. Перша хвиля застосувань AI в основному зосереджувалася 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. Поточною проблемою є те, що лікарі часто проводять більше часу, документуючи перед комп’ютерами, ніж взаємодіють з пацієнтами. Я передбачаю розвиток систем, які можуть документувати взаємодію пацієнтів або хірургічних процедур в реальному часі, звільняючи цінний час лікаря. У сфері робототехніки AI відіграє важливу роль у допомозі та наставництві, підвищуючи тим самим послідовність та якість допомоги.

У найближчому майбутньому AI буде підвищувати, але не замінювати хірургів. Реалізація паралельної автономії у робототехнічних системах суттєво підвищить безпеку та ефективність процедур.

Як людина, глибоко залучена в дослідження AI, які досягнення у сфері AI, 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 перетворити охорону здоров’я. Хвиля застосувань генерації AI, ймовірно, домінуватиме у наступні кілька років. AI агентів, порівняно, знаходиться в дитинстві, але має набагато більший потенціал. Оскільки AI швидко еволюціонує, дуже ймовірно, що ми побачимо багатокомпонентні системи, які можуть діагностувати та лікувати в реальному часі. Будуть додаткові регуляторні бар’єри для цих агентів, дії яких є не прозорими та ймовірнісними. Однак глобальна потреба буде стимулювати попит на прийняття. У Руанді компанія Zipline використовує літаючі дрони для доставки життєво важливих медичних припасів протягом хвилин по всій країні. Аналогічно, у місцях, де відсутні медичні ресурси, рівняння ризику/вигоди є зовсім іншим і, ймовірно, спонукатиме їх до здійснення стрибка у впровадженні багатокомпонентних медичних пристроїв AI.

Дякую за чудове інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати XCath.