조셉 모셀 CEO입니다 IBEX 의료 분석. 기술 산업 분야에서 그의 경력은 20 년 이상 걸렸으며 소프트웨어 개발 및 제품 관리에서 시작하여 신생 기업, 대기업 기업 및 비영리 단체의 리더십 직책을 맡았습니다. Joseph은 수백만 달러의 비즈니스로서 제품을 처음부터 만기까지 이끌었습니다. 그는 Tel Aviv University에서 컴퓨터 과학 석사를, VU Amsterdam에서 환경 과학 석사를 보유하고 있습니다.
병리학자를 위해 병리학자가 개발 한 IBEX는 병리학자가 유방암, 전립선 및 위암을 검출하고 등급을 매기고 임상 적으로 관련된 수백 개 이상의 다른 임상 적 특징을 감지하고 등급을 매기도록 돕는 임상 등급의 다중 조직 플랫폼입니다.
IBEX의 AI 지원 워크 플로우는 타사 디지털 병리 소프트웨어 솔루션, 스캐닝 플랫폼 및 실험실 정보 시스템과 완벽하게 통합되어 환자 안전을 향상시키고 의사 자신감을 높이며 생산성을 높이는 자동 고품질 통찰력을 제공합니다.
IBEX (Ibex Medical Analytics)를 공동 창립 한 이유는 무엇이며 어떤 문제를 해결하려고 했습니까?
불행히도 암은 개인적으로 영향을받는 모든 사람을 만지거나 암 환자의 간병인이거나 영향을받은 사람을 알고 있습니다. 나는 암의 영향을받은 친척과 친구가 있으며 비극적으로 직원 중 한 명이 암에서 세상을 떠났습니다.
암 발병률이 전 세계적으로 계속 증가함에 따라, 병리학 자의 전 세계적 부족으로 인해 암 진단에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 치료의 발전과 더 복잡한 진단에 대한 수요로 일자리가 더욱 복잡해지고 있습니다.
우리의 플랫폼은 모든 환자가 정확하고시기 적절한 진단을받을 수 있도록 작업 플로우를 향상시키고 간소화하는 AI 도구를 사용하여 병리학 자에게 권한을 부여함으로써 이러한 과제를 극복하는 데 도움이됩니다. 이는 치료 결정을 안내하고 궁극적으로 환자 결과를 개선하는 데 도움이됩니다.
우리는 고객을 위해하는 일을 자랑스럽게 생각하며, 많은 사람들이 매일 기술에 의존하여 더 나은 진단을 제공합니다. 우리의 솔루션에 대한 그들의 신뢰는 우리가하는 진정한 영향을 강조하고 병리학 분야를 변화 시키며 환자 결과를 향상시킵니다.
당신의 배경과 그것이 AI 구동 병리학에서 어떻게 일하게되었는지에 대해 조금 공유 할 수 있습니까?
내가 경력을 되돌아 보면 두 가지 원동력이있었습니다. 목적의 감각을 찾는 것과 심층 전문 분야보다 학제간에 대한 선호도. 나는 나에게 깊은 목적 감각을주고 다양한 배경과 분야의 엄청나게 재능있는 팀과 함께 일할 수있는 회사를 운영하는 것이 행운입니다.
저의 원래 학문적 배경은 컴퓨터 과학 분야에서 계산 신경 과학을 전문으로했습니다. 그런 다음 알고리즘 엔지니어로 일하고 제품 관리로 이동했습니다. 대기업에서 일한 후, 나는 그것이 나를위한 것이 아니라고 결정했습니다. 나는 환경 과학 학위를 취득했으며 몇 년 동안 환경 비영리 단체를 운영했습니다. 지속 가능성은 내 열정으로 남아 있으며 우리 시대의 큰 도전으로 여겨집니다.
약 10 년 전, 나는 공동 설립자 인 Chaim Linhart를 만나 의미있는 차이를 만들고 기술에 대한 열정을 공유했습니다. Chaim은 저와는 달리 전문가입니다. 그는 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했으며 알고리즘 개발, AI 및 머신 러닝 (ML)에서 25 년 이상의 경험을 쌓았습니다. Ibex의 첫날, Chaim은 Kaggle (ML) 대회에서 우승을 차지했습니다.
병리학이 (천천히) 디지털화되고 있다는 것을 알게되었을 때, 병리학의 디지털 변환이 암 진단을 개선하는 데 미칠 수있는 영향에 대해 이야기했습니다. 수백 개의 회사들이 이미 방사선학 분야에서 AI를 개발하고 있었고, 우리는 왜 병리학에서도 똑같이하지 않습니까? 우리의 기술 전문 지식을 현장에 데려 오는 것은 자연스럽게 적합 해 보였고, 모든 단계의 병리학 자들과 긴밀히 협력하는 것은 자연스럽게 보였다.
Ibex 초기 시절에 직면 한 가장 큰 도전은 무엇이며 어떻게 극복 했습니까?
우리가 병리학 슬라이드에 AI를 적용하는 것이 처음이 아니었던 아이디어는 쉬운 부분이었습니다. 실행은 어렵습니다. IBEX 초기에 우리가 직면 한 세 가지 주요 과제는 데이터에 대한 액세스, 자본에 대한 액세스 및 도메인 별 지식에 대한 액세스였습니다.
우리는 이스라엘의 Maccabi Health Services와 제휴하여 데이터 문제를 해결했습니다. 그 시점에서, 우리는 매우 복잡한 영역에서 의료 스타트 업을 열기로 결정한 의학적 지식이없는 두 명의 신생 기업가였습니다. 그럼에도 불구하고 당시 Maccabi의 혁신 ARM을 이끌었던 Varda Shalev는 우리의 비전을 믿었고 Maccabi와의 파트너십 및 데이터 공유 계약에 서명했습니다. 이 시점에서, IBEX의 최고 병리학자인 Judith Sandbank 박사는 여전히 그녀가 보유하고있는 직책 인 CMO (최고 의료 책임자)로 탑승했습니다. 전략적 파트너와 CMO와 함께, 우리는 이제 AXA 보험의 일부인 프랑스 벤처 스튜디오 인 Kamet Ventures에서 자란 시드 라운드를 제기하기 위해 잘 포지션을 받았습니다.
우리는 이제 역사를 만들기 위해 배치되었습니다. 우리는 두 명의 엔지니어를 고용하고 전립선 암 탐지를위한 첫 번째 알고리즘을 개발했습니다. 우리가 공연에 만족했을 때, 우리는 Maccabi Pathology Lab에 두 번째 읽기로 배치되어 병리학자가 처음 읽은 후 모든 사례를 검토했습니다. 놀랍게도 며칠 안에이 시스템은 병리학자가 놓친 암의 경우에 대한 경고를 제기했습니다. 우리가 아는 한, 이것은 2018 년에 암의 초기 암 진단이 알고리즘으로 이루어진 첫 번째 사례였습니다.
IBEX 전립선 감지에 대한 FDA 510 (k) 클리어런스를받는 것을 축하합니다! 이 승인은 IBEX와 AI 구동 진단의 광범위한 분야에 무엇을 의미합니까?
감사합니다! 이 승인은 IBEX의 여정에서 중요한 이정표를 나타내며 환자 건강 결과를 향상시키는 데 도움이되는 임상 적으로 검증 된 솔루션 개발에 대한 우리의 헌신을 보여줍니다. 그것은 우리의 솔루션의 안전성과 효능에 대한 우리의 헌신을 확인하고 병리학 자에게 최첨단 혁신을 제공하는 능력을 강화시켜 궁극적으로 그들이 봉사하는 환자들에게 도움이됩니다.
우리는이 엄청난 이정표가 장벽을 무너 뜨리고 병리학에서 AI의 채택과 디지털화를 가속화 할 것이라고 생각합니다. 우리는이 성취가 기술이 쉽게 구현하고 광범위하게 사용할 준비가되어 있다는 업계 전반의 자신감을 강화하기를 바랍니다. 장기적으로 FDA 클리어런스는 병리학에서 AI에 대한 상환을 달성하고 광범위한 채택을 촉진하기위한 중요한 단계입니다.
FDA 검증 프로세스는 초기 양성 진단에서 13%의 누락 된 암의 비율을 강조했습니다. 이것은 진단 정확도를 향상시킬 AI의 잠재력에 대해 무엇을 말합니까?
FDA 클리어런스의 일환으로 여러 미국 및 유럽 실험실에서 수행 된 강력한 정밀 및 임상 검증 연구에서,이 시스템은 처음에 양성으로 진단 된 연속 환자 코호트에서 13%의 누락 된 암의 비율을 확인했습니다. 이 통계는 IBEX 제품의 정확성과 영향을 강화하며 IBEX의 AI 플랫폼이 임상 워크 플로에 안전하게 통합되어 진단 정밀도를 향상시키고 궁극적으로 환자 치료를 개선 할 수 있음을 확인합니다. 추가 분석 계층을 제공함으로써 우리의 기술은 오류를 줄이고, 임상 의사 결정을 개선 할 수 있으며, 환자 안전을 촉진하는 데 도움이됩니다.
잠재력에 관해서는, 정리는 기술의 중요한 검증 역할을하는 반면, 우리의 솔루션은 이미 시장에 의미있는 영향을 미쳤습니다. 이것은 병리학 실험실의 일상적인 노력에 대한 증거이며, 우리는 이것을 전 세계적으로 건강 결과를 향상시키는 데 단계적으로 앞으로 나아갑니다. 우리는 미국 전역의 실험실이 디지털 혁신을 받아 들인 경우에 미치는 영향을 상상할 수는 없습니다.
IBEX 전립선은 어떻게 작업을 감지하고 다른 AI 중심 병리학 솔루션에 비해 독특한 이유는 무엇입니까?
IBEX 전립선 검출은 AI를 활용하여 전립선 암을 식별하는 열 맵을 생성하는 시험 관내 진단 의료 장치입니다. IBEX 전립선은 안전망 역할을하여 환자가 환자가 정확한 진단을 받도록 보조 병리학자를 감지합니다. AI 알고리즘을 활용하여 전립선 암 진단의 정확성을 향상시킵니다.
이 장치는 병리학자가 놓칠 수있는 종양을 식별하기위한 것입니다. 전립선 암에 대한 의심스러운 조직이 확인되면, 시스템은 경고를 생성하고 열 맵을 포함하여 병리학 자에게 암을 함유 할 수있는 지역으로 안내합니다. IBEX 전립선 감지는 암의 가능성이있는 모든 영역에 AI 기반 열 맵을 제공하는 유일한 FDA- 청정 솔루션입니다.
히트 맵 특징이 어떻게 암 조직을 식별하는 데 병리학자가 도움을 주겠습니까?
IBEX 전립선 검출은 병리학 자의 추가 검토를 위해 초기에 진단 된 사례를 식별하기위한 것입니다. 전립선 선암종 (ADC), 비정형 소형 아시나도 증식 (ASAP) 및 기타 희귀 암 아형에 의심스러운 조직 형태를 검출하면 전체 슬라이드 이미지에 조직 영역의 열 맵을 포함하는 경고를 제공하여 검토 병리학 자에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
일반적으로 히트 맵은 정확하고 정확하며 병리학 자에게 올바른 진단에 집중하고 결정할 수있는 우려 영역을 제공 할 수 있습니다. FDA 클리어런스의 일부로 수행 된 정밀 및 임상 검증 연구에서, IBEX 전립선 감지의 열 맵은 극도의 픽셀 정확도를 보여주고 다음을 결정했습니다.
- 거의 모든 암 부위는 열 맵으로 덮여 있습니다 (감도 = 98.7%).
- 열 맵에서 암의 높은 확률로 강조된 거의 모든 것이 실제로 암입니다 (PPV = 99.6%).
- 시스템에 의해 식별 된 누락 된 암 사례 (False Negatives)는 이후 전문가 병리학 자에 의해 검증되었으며, 현재 치료 표준에 비해 제품의 임상 적 유용성 및 이점을 확인했습니다.
AI 모델은 양성 및 악성 조직을 어떻게 구별하고 어떻게 훈련 되었습니까?
딥 러닝 알고리즘은 여러 배율 수준에서 작동하는 다층 컨볼 루션 신경망을 기반으로합니다. AI는 매우 강력하여 여러 실험실과 환자 인구 통계에서 높은 정확도를 보여줍니다. 주목할 점은, 병리학 자, 병리학자를위한 ‘우리의 진언에 따라,이 모델은 주요 의료 센터에서 세계적으로 유명한 병리학 자들이 힘들게 주석을 달고있는 백만 개가 넘는 슬라이드에 대해 훈련을 받았습니다. 이 접근법은 비용이 많이 들지만 병리학 자의 통찰력이 없으면 우리가 목표로하는 성능 수준에 도달하기가 매우 어렵다고 생각합니다. 이를 통해 우리는 모든 병리학 자에게 전문가의 통찰력을 갖추고 있으며 모든 환자의 위치에 관계없이 모든 환자가 세계 최고의 전문가와 동등한 수준의 진단을 받도록 보장합니다.
전립선 암 외에도 IBEX는 유방암 및 위암 용액을 연구하고 있습니다. 새로운 진단 기능 측면에서 회사의 다음은 무엇입니까?
IBEX는 이미 유방암 및 위암에 대한 AI 기반 진단 솔루션에 큰 영향을 미치고 있습니다. 라이브 임상 롤아웃의 전세계 리더로서 미국의 실험실을 포함한 많은 실험실은 이미 IBEX 제품을 사용하여 의료 실습을 변화시키고 있습니다. 우리의 제품은 실제 임상 적 영향을 제공하는 것으로 입증되었으며 병리학자는 AI를 신뢰하고 그것이 가져 오는 가치를 증명합니다. 이제 우리는 Astrazeneca 및 Daiichi Sankyo와 협력하여 IBEX가 개발하고 검증 한 기술인 새로운 유형의 기술을 시장에 출시하기 위해 노력하고 있습니다. 처음으로 방출 된 특정 알고리즘은 HER2 발현을 정량화하는 데 도움이되며, 이는 제공자가 환자의 치료 과정을 결정하는 데 도움이됩니다.
앞으로도 우리는 이미 지원하는 조직 유형 내에서 추가 통찰력을 제공하기 위해 오퍼링을 계속 확장 할 것입니다. 우리는 또한 다른 조직 영역 내에서 제품을 제공하고 고객의 워크 플로우를 계속 개선하려고합니다.
향후 5 ~ 10 년 안에 AI 기반 병리학이 진화하는 것을 어떻게 보십니까?
나는 AI가 병리의 실천과 암 진단 방식에 중대한 영향을 미칠 것이라고 생각합니다. 나는 우리가 병리학자를 대체하는 것을 보지 못하지만, 모든 새로운 기술 개발과 마찬가지로이 관행이 변화 될 것입니다. AI는 의료 서비스의 점점 더 많은 인력 문제를 해결하는 데 계속 도움이 될 것입니다. 특히 병리학 자의 전 세계적 부족과 암 사례가 증가함에 따라 증가하는 사건. 책임있는 AI를 구현하면 병리학자가 워크로드를보다 효과적으로 관리하여 진단 효율성을 향상시키고 지연을 줄일 수 있습니다. 일상적인 작업을 자동화함으로써 AI는 오류율을 낮추고 진단 품질을 향상 시키며 궁극적으로 병리학 자의 작업에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다. 나는 AI가 루프의 인간과 함께 건강 관리를 변화시키는 가장 좋은 조합이라고 생각합니다.
큰 약속을 가진 또 다른 영역은 현재 병리의 관행을 넘어 예측 알고리즘의 영역으로 확장하는 것입니다. 잠재적으로 몇 가지 양식을 결합하여 결과를 예측하거나 결정적으로 처리 효능을 예측하는 알고리즘.
AI는 또한 민주화 된 건강 접근을 통해 건강 평등을 향상시킬 수 있습니다. 위치에 관계없이 모든 환자, 모든 환자는 신뢰할 수있는 진단이 필요합니다. AI 기술이 전 세계 모든 병리학 실험실에서 표준 실습의 일부로 배치되는 것이 좋습니다. 그러나 이는이 기술의 배치를 가속화하기 위해 의사, 업계 및 기관 간의 협력으로 시작합니다. 저는 환자에게 빚을지고 있다고 생각합니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. IBEX 의료 분석.
게시물 IBEX Medical Analytics의 공동 창립자이자 CEO 인 Joseph Mossel-인터뷰 시리즈 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
