Тобіас Рейкен, співзасновник та технічний директор Kheiron Medical Technologies – Серія інтерв’ю

Тобіас Рейкен є співзасновником та технічним директором компанії Kheiron Medical Technologies, медичної компанії зображень, яка використовує передові технології машинного навчання для розробки та надання інтелектуальних інструментів радіологам, радіологічним відділам, центрам зображень та лікарням для покращення ефективності, послідовності та точності радіологічної звітності.

Kheiron Medical Technologies була заснована з єдиною метою – допомогти радіологам виявляти рак молочної залози на ранніх стадіях за допомогою програмного забезпечення машинного навчання.

Що спочатку привернуло вашу увагу до машинного навчання?

Моя неформальна знайомство з машинним навчанням відбулося, коли я вперше почав вивчати програмування в молодому віці. Там був ігровий двигун, де ви могли програмувати свої власні ігри. Я хотів грати в цю гру, але з ким я граю? Це міг бути інший гравець, але це також міг бути програма. Як побудувати програму, яка вчиться грати в гру? Це не було сучасним ІІ, це було правило-орієнтоване ІІ. Я перемагав його кожен раз, тому це не було хорошим ІІ.

Коли я вивчав свій магістерський ступінь в Університетському коледжі Лондона, ми вступили в нову епоху сучасного ІІ. DeepMind був刚 придбаний, і я вивчав машинне навчання в місці, де DeepMind був фактично заснований. Девід Сільвер, один з провідних вчених DeepMind, викладав курс з підкріпленого навчання. В рамках курсу я побудував агента для навчання грати в гру – спрощену форму блекджека. Коли я закінчив ІІ і грав проти свого власного творіння, я вже не міг його перемогти. І це була справжня революція.

Моя офіційна знайомство з машинним навчанням відбулося в моєму першому році університету. Я вивчав математику та комп’ютерні науки в Амстердамському університетському коледжі. В той же час були створені величезні нові відкриті онлайн-курси, і я міг приєднатися до курсів ІІ від провідних фігур в галузі. Курс, який мав найбільший вплив, був з Пітером Норвігом та Себастьяном Траном з Стенфорду, і я міг вивчати ІІ з 100 000 людей одночасно.

Тепер з Kheiron, те, що мені так подобається в машинному навчанні, це застосування, яке воно має на реальному світі. Можливість, яку воно має, розв’язувати реальні проблеми світу. Це те, що справді мене надихає.

Чи можете ви розповісти про історію створення Kheiron Medical?

Пітер і я зустрілися в 2016 році в британському акселераторі Entrepreneur First. Ми з’єдналися одразу – ймовірно, через наші схожі біографії. Ми обидва походили з медичних сімей – мати Пітера є радіологом, я виріс у медичній сім’ї, оточений лікарями, і обоє ми обрали шлях STEM.

Наші біографії дали нам чітке розуміння труднощів і проблем, з якими стикаються працівники охорони здоров’я, і розуміння того, як ІІ може покращити їхнє життя, а також життя пацієнтів. Ми поділяємо переконання, що ІІ разом з клініцистами змінить охорону здоров’я на краще.

Є велика проблема, яку потрібно розв’язати. Є глобальна нестача радіологів. Багато людей помирають від раку – більше 40 000 американських жінок помирають щороку від раку молочної залози. Частина причини, через яку так багато людей помирають від раку, полягає в тому, що лікарі не мають правильної інформації для прийняття правильних рішень. ІІ може допомогти з цим.

По-перше, Kheiron тут, щоб допомогти радіологу, щоб радіолог міг допомогти пацієнтам. Я особисто дуже мотивуюся, коли розкопую проблему, щоб зрозуміти її нюанси. Ми всі працюємо наполегливо, щоб真正но зрозуміти роботу радіологів, дані, з якими вони працюють щодня, їхній робочий процес. Тоді ми можемо вирішити, як ми можемо розгорнути ІІ як частину цього робочого процесу.

Ми інвестуємо багато в глибоке розуміння користувачів і даних. У нас є радіологи в нашій команді, які допомагають нам інтегрувати потреби користувачів у процес розробки. У нас є ініціатива участі пацієнтів, яка безпосередньо взаємодіє з жінками, щоб зрозуміти їхні страхи і потреби для мамографії.

Багато людей запитують мене про назву нашої компанії – Kheiron. Kheiron був мудрим, лагідним кентавром – істотою, яка складається з частини людини, частини коня в грецькій міфології – який тренував героїв медицини. Ця ідея про дві половини, які складаються в щось більш потужне, ніж окремі частини, є джерелом натхнення для Kheiron – ІІ та клініциста працюють разом, щоб змінити те, що можливо в стандарті догляду.

Чи можете ви розповісти про рішення для мамографії, які пропонуються?

Ми працюємо над кількома рішеннями для раку молочної залози вздовж шляху мамографії.

Наш перший продукт називається Mia – це означає мамографія інтелектуальна оцінка. Mia була оптимізована для виконання тієї самої задачі, що і радіолог – а саме, визначити, чи повинна жінка бути викликана для подальшого обстеження чи ні.

Рівень продуктивності, якого ми досягаємо, дозволяє нам переосмислити робочий процес. Для американських жінок це надзвичайно важливо. У США є так званий “одночитальний робочий процес”. Це означає, що кожна мамографія читає один радіолог. Однак у Великій Британії та Європі є “двочитальний робочий процес”, тобто кожна мамографія читає два радіологи. Багато американських радіологів вважають двочитальний робочий процес “золотим стандартом”, оскільки він більш ймовірно виявить ранній, малий рак молочної залози.

Наші клінічні дослідження доводять, що Mia є клінічно безпечним і економічно ефективним варіантом як незалежним чи одночасним читачем. Це означає, що в США Mia можна використовувати разом з радіологом, щоб досягти того ж золотого стандарту двочитального робочого процесу – з одним людським читачем. Як я сказав раніше, це真正ньо те, як ми бачимо силу ІІ та людини, які працюють разом, щоб розв’язати великі проблеми.

Перший продукт, який ми виводимо на ринок США, називається Mia IQ, який знаходиться на одному кроку раніше в шляху мамографії. Mia IQ допомагає радіографічним технікам аналізувати якість зображення. Якщо ми можемо покращити якість зображення, то якість читання також покращиться. І це означає, що більше раків буде виявлено раніше, коли результати можуть бути кращими для жінки.

Це дуже важливо для аудитів якості MQSA та для безперервної підготовки, де ми очікуємо побачити перші застосування Mia IQ. Mia IQ забезпечує програми скринінгу звітами, які деталізують проблеми позиціонування. Це дозволить програмним директорам надавати точну підготовку для техніків та вирішувати будь-які більш широкі проблеми якості зображення, які можуть вплинути на їхні аудити якості.

На скільких зображеннях було навчено нейронну мережу?

Для нас кількість даних не є суттєвою. Добра справа в тому, що простір скринінгу раку молочної залози має багато даних. Є багато історичних даних, оскільки програми скринінгу існують вже досить давно. І оскільки ви скринінгуете всю популяцію, генерується багато нових даних.

Проблема полягає в тому, що дані сильно зміщені. 99% населення скринінгу не має раку, що означає, що дані зміщені в бік нормальних зображень. Є також відмінності в популяціях, з нестачею різноманітності в даних.

Тому для Kheiron проблема не полягає в отриманні кількості даних. Замість цього більша частина нашого успіху полягає в тому, щоб зрозуміти, які дані зібрати, щоб отримати найкращі результати, і бути дуже вибірковим і цілеспрямованим у тому, де і як ми отримуємо дані. Наше співробітництво з Університетом Еморі є чудовим прикладом того, як ми це робимо.

Чи є проблема з помилковими позитивними результатами?

Помилкові позитивні результати є лише частиною проблеми. Наука скринінгу залежить від компромісів між помилковими позитивними та помилковими негативними результатами. Наприклад, ми можемо досягти дуже низького рівня помилкових позитивних результатів, але ми пропустимо деякі випадки раку. З іншого боку, ми можемо мати дуже мало пропущених випадків раку, якщо у нас є високий рівень помилкових позитивних результатів. Важливо зрозуміти ці компроміси та збалансувати свій сервіс скринінгу на основі пріоритетів та ресурсів.

Культурні та політичні відмінності також існують між країнами, що впливає на те, як ці компроміси робляться. У деяких країнах пропуск випадків раку вважається дуже проблематичним. У інших країнах вважається важливим мінімізувати непотрібні виклики через вартість охорони здоров’я, пов’язану з кожним викликом.

У кінцевому підсумку, це питання про те, як цей компроміс впливає на пацієнтів, у термінах кількості непотрібних викликів та подальших тестів, яких зазнають групи “помилкових позитивних” проти групи “помилкових негативних”, чиї випадки раку залишаються невиявленими. Це складний баланс, але ІІ обіцяє підвищити планку для обох груп.

Kheiron Medical Technologies та Університет Еморі недавно оголосили про співробітництво для оцінки даних з попередніх мамографій понад 50 000 афроамериканських жінок, які пройшли скринінг в Еморі Хелскеер. Чи можете ви розповісти більше про цей проєкт?

Наше партнерство з Університетом Еморі розширює різноманітність даних, які ми використовуємо, щоб забезпечити, що наше рішення ІІ для скринінгу раку молочної залози працює на тому ж рівні для будь-якої жінки, незалежно від етнічної приналежності.

Перший проєкт у співробітництві підтримуватиме валідацию продуктивності Mia проти різноманітного скринінгового населення Еморі. Це мульти-сайтове дослідження, яке охоплює чотири сайти скринінгу та лікарні. У цьому проєкті буде включено когорту понад 200 000 скринінгових мамографій – приблизно 45% жінок у цій когорті є афроамериканського походження.

Ми оголосили про це співробітництво наприкінці листопада і зробили великий прогрес відтоді, навіть враховуючи виклики роботи під час глобальної пандемії та дистанційної роботи. Я вважаю, що це велика заслуга команди Еморі, яка також є клініцистами, що забезпечують чудову допомогу пацієнтам у громаді.

Наразі наше співробітництво вкладає основну енергію в створення міцної основи для нашої майбутньої роботи. Ми зараз працюємо в тісній співпраці з командою Еморі, щоб зрозуміти клінічні робочі процеси. Це служить необхідною основою для глибокого аналізу та вивчення потенційних відмінностей між субпопуляціями, такими як етнічні групи.

Ця робота не є легкою чи швидкою. Не багато речей в охороні здоров’я є легкими. Однак це дуже винагороджуюче, і ми щасливі мати партнерів по всьому світу, які є非常ньо співпрацьними та спільними з нами в нашій спільній місії: допомогти будь-якій жінці мати шанс проти раку молочної залози.

Яка проблема недопредставленості некавказців для даних зображень для діагностики раку?

Історично склалося так, що різноманітність пацієнтських популяцій не була відображена в медичних дослідженнях у такій мірі, як це повинно бути. ті, хто розробляє ІІ, мають відповідальність включати етнічне різноманіття у свої дослідження.

Недопредставлені популяції є проблемою для скринінгу раку молочної залози. Результати для афроамериканських жінок є прикладом цього. Афроамериканські жінки мають вищі показники смертності (39% вищі, ніж у неіспанських білих), і це може бути пов’язано з доступом до охорони здоров’я, затримками у діагнозі та затримками у початку лікування, серед інших чинників.

Загальність ІІ через різні популяції є ключовим кроком до вирішення расових диспропорцій у скринінгу раку молочної залози. Я надихається тим, що наша команда Kheiron віддана створенню рішення, яке працює однаково добре на мамографіях з расово різноманітними популяціями – і це великий мотиватор для нашої роботи. Наше співробітництво з Еморі та УКСФ допоможе нам досягти цієї візії загальності – забезпечення того, щоб Mia дала кожній жінці, скрізь, кращий шанс проти раку молочної залози.

Дякую за чудове інтерв’ю та за роботу над такими важливими технологіями, які рятують життя. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Kheiron Medical Technologies.