Allan Hanbury, Đồng sáng lập contextflow – Loạt phỏng vấn

Allan Hanbury là Giáo sư về Trí tuệ Dữ liệu tại TU Wien, Áo, và là Thành viên của Trung tâm Khoa học Phức tạp, nơi ông dẫn đầu nghiên cứu và đổi mới để hiểu dữ liệu không cấu trúc. Ông là người khởi xướng Dự án Đèn hiệu ICT của Áo, Data Market Austria, đang tạo ra một Hệ sinh thái Dịch vụ Dữ liệu ở Áo. Ông là người điều phối khoa học của Dự án Khresmoi được Liên minh Châu Âu tài trợ về tìm kiếm và phân tích thông tin y tế và sức khỏe, và là đồng sáng lập của contextflow, công ty spin-off thương mại hóa công nghệ tìm kiếm hình ảnh X-quang được phát triển trong Dự án Khresmoi. Ông cũng đã điều phối Dự án VISCERAL được Liên minh Châu Âu tài trợ về đánh giá thuật toán trên dữ liệu lớn, và Dự án KConnect về công nghệ phân tích văn bản y tế.

contextflow là một công ty spin-off từ Đại học Y khoa Vienna và Dự án nghiên cứu châu Âu KHRESMOI. Bạn có thể cho chúng tôi biết về Dự án KHRESMOI?

Tất nhiên! Mục tiêu của Khresmoi là phát triển một hệ thống tìm kiếm và truy cập đa ngôn ngữ, đa phương tiện cho thông tin và tài liệu y sinh, đòi hỏi chúng tôi phải tự động hóa quá trình trích xuất thông tin, phát triển giao diện người dùng thích ứng và liên kết thông tin văn bản không cấu trúc và bán cấu trúc với hình ảnh. Về cơ bản, chúng tôi muốn làm cho quá trình tìm kiếm thông tin cho các chuyên gia y tế trở nên đáng tin cậy, nhanh chóng, chính xác và dễ hiểu.

Bo dữ liệu hiện tại đang cung cấp năng lượng cho thuật toán học sâu của contextflow là gì?

Bo dữ liệu của chúng tôi chứa khoảng 8000 hình ảnh X-quang phổi. Vì AI của chúng tôi khá linh hoạt, chúng tôi đang chuyển sang hình ảnh MRI não tiếp theo.

Bạn đã thấy sự cải thiện trong cách AI hoạt động khi bộ dữ liệu trở nên lớn hơn?

Chúng tôi thường được hỏi câu hỏi này, và câu trả lời có thể không làm hài lòng hầu hết độc giả. Ở một mức độ nhất định, có, chất lượng cải thiện với nhiều bản quét hơn, nhưng sau một ngưỡng nhất định, bạn không đạt được nhiều hơn chỉ bằng cách có nhiều hơn. Số lượng đủ thực sự phụ thuộc vào các yếu tố (tạng, phương thức, mẫu bệnh, v.v.), và không thể đưa ra một con số chính xác. Điều quan trọng nhất là chất lượng của dữ liệu.

contextflow được thiết kế cho tất cả các trường hợp, hay chỉ để xác định chẩn đoán phân biệt cho các trường hợp khó?

Chuyên gia X-quang thực sự giỏi trong công việc của họ. Đối với đa số các trường hợp, kết quả là rõ ràng, và các công cụ bên ngoài là không cần thiết. contextflow đã phân biệt mình trên thị trường bằng cách tập trung vào tìm kiếm chung chứ không phải chẩn đoán tự động. Có một số trường hợp sử dụng cho các công cụ của chúng tôi, nhưng trường hợp chính là giúp đỡ trong các trường hợp khó khăn mà kết quả không rõ ràng ngay lập tức. Ở đây, các bác sĩ X-quang phải tham khảo nhiều nguồn, và quá trình đó mất thời gian. contextflow SEARCH, công cụ tìm kiếm hình ảnh 3D của chúng tôi, nhằm giảm thời gian tìm kiếm thông tin cho các bác sĩ X-quang trong quá trình giải thích hình ảnh bằng cách cho phép họ tìm kiếm thông qua hình ảnh chính nó. Vì chúng tôi cũng cung cấp thông tin tham khảo hữu ích cho chẩn đoán phân biệt, việc đào tạo các bác sĩ X-quang mới là một trường hợp sử dụng hứa hẹn khác.

Bạn có thể hướng dẫn chúng tôi qua quá trình mà một bác sĩ X-quang sẽ sử dụng nền tảng contextflow?

contextflow SEARCH Lung CT được tích hợp hoàn toàn vào quy trình làm việc của bác sĩ X-quang (hoặc họ sẽ không sử dụng nó). Bác sĩ X-quang thực hiện công việc của mình như bình thường, và khi họ cần thêm thông tin cho một bệnh nhân cụ thể, họ chỉ cần chọn một khu vực quan tâm trong bản quét đó và nhấp vào biểu tượng contextflow trên trạm làm việc của họ để mở hệ thống của chúng tôi trong một cửa sổ trình duyệt mới. Từ đó, họ sẽ nhận được các trường hợp tham khảo từ cơ sở dữ liệu của chúng tôi về các bệnh nhân có mẫu bệnh tương tự như bệnh nhân họ đang đánh giá, cùng với thống kê và tài liệu y khoa (ví dụ: radiopedia). Họ có thể cuộn qua bệnh nhân của mình trong hệ thống của chúng tôi một cách bình thường, chọn các khu vực bổ sung để tìm kiếm thêm thông tin và so sánh cạnh nhau với các trường hợp tham khảo. Ngoài ra còn có các bản đồ nhiệt cung cấp hình ảnh về sự phân bố tổng thể của các mẫu bệnh, giúp báo cáo kết quả. Chúng tôi thực sự cố gắng đưa mọi thứ mà một bác sĩ X-quang cần để viết một báo cáo vào một nơi và có sẵn trong vài giây.

Này được thiết kế ban đầu cho các bản quét X-quang phổi, contextflow sẽ mở rộng sang các loại quét khác?

Có! Chúng tôi có một danh sách các cơ quan và phương thức được yêu cầu bởi các bác sĩ X-quang mà chúng tôi đang muốn thêm. Mục tiêu cuối cùng là cung cấp một hệ thống bao phủ toàn bộ cơ thể con người, bất kể cơ quan hay loại quét.

contextflow đã nhận được sự hỗ trợ của hai chương trình ươm tạo tuyệt vời INiTS và i2c TU Wien. Những chương trình này có lợi thế gì và bạn đã học được gì từ quá trình này?

Chúng tôi nợ rất nhiều lòng biết ơn đối với các chương trình ươm tạo này. Cả hai đều kết nối chúng tôi với các cố vấn, tư vấn và nhà đầu tư, những người đã thách thức mô hình kinh doanh của chúng tôi và cuối cùng làm rõ ai/làm thế nào/tại sao. Họ cũng hành động rất thực tế, cung cấp tài trợ và không gian văn phòng để chúng tôi có thể tập trung vào công việc và không phải lo lắng quá nhiều về các chủ đề hành chính. Chúng tôi thực sự không thể đi được đến nơi chúng tôi đang ở ngày hôm nay nếu không có sự hỗ trợ của họ. Hệ sinh thái khởi nghiệp của Áo vẫn còn nhỏ, nhưng có các chương trình ở đó để giúp đưa các ý tưởng đổi mới đến hiện thực.

Bạn cũng là người khởi xướng Dự án Đèn hiệu ICT của Áo, nhằm xây dựng một Hệ sinh thái Dịch vụ Dữ liệu Bền vững ở Áo. Bạn có thể cho chúng tôi biết thêm về dự án này và vai trò của bạn trong đó?

Lượng dữ liệu được tạo ra hàng ngày đang tăng trưởng theo cấp số nhân, và tầm quan trọng của nó đối với hầu hết các ngành công nghiệp cũng đang bùng nổ… nó thực sự là một trong những tài nguyên quan trọng nhất trên thế giới! Dự án Đèn hiệu Data Market Austria nhằm phát triển hoặc cải cách các yêu cầu cho các doanh nghiệp thành công dựa trên dữ liệu, đảm bảo chi phí thấp, chất lượng cao và khả năng tương tác. Tôi đã điều phối dự án này trong năm đầu tiên từ 2016-2017. Điều này đã dẫn đến việc tạo ra Data Intelligence Offensive, nơi tôi là thành viên của hội đồng quản trị. Sứ mệnh của DIO là trao đổi thông tin và kiến thức giữa các thành viên về quản lý và bảo mật dữ liệu.

Có gì khác mà bạn muốn chia sẻ với độc giả của chúng tôi về contextflow?

Quy trình làm việc X-quang không phải là điều mà công dân bình thường nghĩ đến, và đó là cách nó nên được. Hệ thống nên chỉ hoạt động. Thật không may, khi bạn trở thành một bệnh nhân, bạn nhận ra rằng điều đó không luôn luôn đúng. contextflow đang làm việc để biến đổi quá trình đó cho cả các bác sĩ X-quang và bệnh nhân. Bạn có thể mong đợi nhiều phát triển thú vị từ chúng tôi trong những năm tới, vì vậy hãy theo dõi!

Vui lòng truy cập contextflow để biết thêm thông tin.