AI Startup Zebra Medical Vision aiuta l’apprendimento profondo per salvare vite
“Gli ultimi cinquant’anni”, afferma il dottor Eric Topol in Deep Medicine: “Come l’intelligenza artificiale può rendere di nuovo la medicina umana “, hanno introdotto importanti cambiamenti alla radiologia. Mentre il mezzo passava dall’analogico al digitale … l’intero processo, che si estende dai film alle scansioni CT, PET, nucleare e MRI, è stato reso più efficiente. Tranne l’interpretazione. “
Il Dott. Topol cita studi che suggeriscono che gli errori nell’interpretazione delle scansioni mediche “sono molto peggiori di quelli generalmente accettati”, con tassi di falsi positivi del 2% e tassi di falsi negativi superiori al 25%. Di conseguenza, il 31% dei radiologi americani ha subito un reclamo per negligenza, “la maggior parte dei quali riguardava la mancata diagnosi”.
I rapidi progressi nella visione artificiale dovuti all’applicazione dell’IA a partire dal 2012, hanno portato a previsioni sull’imminente scomparsa dei radiologi, per essere sostituiti da migliori algoritmi di diagnosi approfondita. Geoffrey Hinton, uno dei vincitori del premio Turing di quest’anno e uno dei principali contributori allo straordinario successo dell’apprendimento profondo, ha suggerito nel 2016 che “Le persone dovrebbero smettere di allenare i radiologi ora . È semplicemente ovvio che in cinque anni l’apprendimento approfondito andrà meglio dei radiologi “. Nello stesso anno un articolo pubblicato sul Journal of American College of Radiology ha avvertito che”L’ultima minaccia alla radiologia è l’apprendimento automatico. L’apprendimento automatico diventerà una forza potente in radiologia nei prossimi 5-10 anni e potrebbe porre fine alla radiologia come specialità fiorente. “
Mentre Dr. Topol ritiene che alla fine tutte le scansioni mediche saranno lette dalle macchine, sostiene che i radiologi possono avere un futuro brillante se “si adattano e abbracciano una partnership con le macchine”. Eyal Gura, co-fondatrice e CEO di Zebra Medical Vision , concorda: “AI può aiutare i medici a raggiungere rapidamente il posto giusto e prendere la decisione giusta”.
Negli ultimi 5 anni, Zebra ha aiutato i medici a prendere le giuste decisioni sviluppando algoritmi di deep learning per l’interpretazione delle immagini mediche, lavorando con i dati e i partner di ricerca per addestrare e migliorare gli algoritmi e convalidarne l’efficacia e integrare i prodotti di Zebra con il flusso di lavoro di praticando radiologi.
La visione di Gura è che Zebra aiuterà a “automatizzare ogni aspetto visivo della medicina”, andando oltre la radiologia, la patologia, la dermatologia, l’odontoiatria e tutte le situazioni in cui “un medico o un’infermiera fissano un’immagine e devono prendere una decisione rapida. “Questa” automazione “non significa sostituire i medici. Piuttosto, significa l’aumento del loro lavoro, fornendo un’assistenza coerente, accurata e tempestiva. “Abbiamo bisogno di tutti i medici che abbiamo nel mondo e avremo bisogno di 10 volte di più a causa dell’invecchiamento della popolazione”, dice Gura.
L’esperienza lavorativa di Zebra con i radiologi in più di 50 ospedali in tutto il mondo mette in evidenza il ruolo dell’intelligenza artificiale come intelligenza aumentata. I suoi algoritmi aiutano a superare il “bias di allenamento”, il fatto che “il loro cervello è messo a punto” per i casi specifici studiati nei loro libri di testo, dice Gura. ” Una volta addestrato”, scrive il dott. Topol, “i dottori sono praticamente coinvolti nel loro livello di prestazioni diagnostiche nel corso della loro carriera. Sorprendentemente, non esiste alcun sistema in vigore per i medici per ottenere un feedback sulle loro capacità diagnostiche durante la loro carriera, sia “.
Gli algoritmi di Zebra forniscono questo feedback mancante offrendo un secondo parere ai radiologi. Inoltre, forniscono assistenza e potenziamento in caso di formazione minima o inesistente. Considera il caso di un giovane medico del pronto soccorso che non ha familiarità con il modo in cui un piccolo emorragia cerebrale appare su una scansione e manca completamente o una clinica rurale senza accesso a un radiologo (l’ Organizzazione Mondiale della Sanità stima che due terzi di la popolazione mondiale non ha accesso a nessuna diagnostica per immagini).
Finora, Zebra ha sviluppato 48 algoritmi che affrontano 48 diverse condizioni mediche (8 hanno già ricevuto l’approvazione normativa in Europa e uno negli Stati Uniti) che assistono i radiologi in diversi momenti nel tempo, dalle malattie acute alle malattie attuali alla medicina preventiva basata su scansioni passate . All’inizio di quest’anno, Zebra ha annunciato la prima soluzione di triage AI multimodale , indirizzata a due condizioni potenzialmente letali, a sanguinamento cerebrale e pneumotorace (presenza di gas tra il polmone e la parete toracica). La soluzione di triage Zebra è integrata nel flusso di lavoro dell’ospedale, invia un avviso quando rileva un risultato acuto sospetto, riducendo il tempo di diagnosi dell’80%.
All’altro estremo della scala temporale, gli algoritmi di Zebra possono aiutare a rivedere le scansioni del passato, identificare i pazienti a rischio e assistere nella gestione della salute della popolazione. Un certo numero di studi di coorte retrospettivi di cinque anni condotti da uno dei partner di ricerca di Zebra, il Clalit Research Institute, ha rilevato che gli algoritmi di Zebra si sono comportati meglio degli attuali gold standard medici per la previsione delle fratture osteoporotiche e il rischio di eventi cardiaci.
Il mese scorso, Zebra ha annunciato che collaborerà con HealthNet Global (HNG), parte del gruppo Apollo Hospitals in India, per “fornire assistenza tempestiva, economica e di qualità ai pazienti in località remote e rurali.” Ad esempio, prevedono di sviluppare uno strumento di interpretazione radiografica del torace per la TB per aiutare nella sua diagnosi precoce integrando il test dell’espettorato, che è accurato solo al 50% e frequentemente manca la malattia nelle sue fasi iniziali (l’Organizzazione Mondiale della Sanità stima che 3,6 milioni di persone con TB non sono sistemi sanitari ogni anno e non ricevono cure adeguate). HNG e Zebra saranno sostenuti da una sovvenzione dell’India-Israele per la ricerca industriale e l’innovazione tecnologica.
“Nelle zone rurali dell’India potrai avere un’infermiera e un tecnico a raggi X e ricevere una diagnosi precoce o un allarme in condizioni acute per consentire loro di fornire la prima linea di supporto”, afferma Gura. Grazie a Modicare , “dal nulla, 500 milioni di persone in India avranno un’assicurazione sanitaria, ma non ci saranno più medici per curarle”, aggiunge, promettendo un simile dispiegamento di Zebra in Africa alla fine di quest’anno.
Recentemente, con sede in Israele, Zebra ha raccolto una serie C da $ 30 milioni nel luglio 2018, guidata da aMoon Ventures, con la partecipazione di Aurum, Johnson & Johnson Innovation-JJDC Inc., Intermountain Health (che funge anche da partner e partner di ricerca di Zebra) e AI pionieri Fei-Fei Li e Richard Socher . Anche gli investitori esistenti Khosla Ventures, Nvidia, Marc Benioff, OurCrowd e Dolby Ventures sono tornati per il round, contribuendo a portare i fondi totali raccolti da Zebra a $ 50 milioni.
I fondi saranno utilizzati per migliorare ulteriormente il processo di sviluppo dell’algoritmo di Zebra, la commercializzazione di questi algoritmi (progettazione e lancio di prodotti) e l’integrazione con i sistemi esistenti dei fornitori di servizi sanitari, tutti fondamentali per raggiungere l’obiettivo di Zebra di diventare un one-stop shop ( a $ 1 per scansione ) e stabilendo un vantaggio competitivo sostenibile.
Zebra fa parte di una crescente comunità di aziende israeliane della salute digitale. Lo scorso anno, gli investimenti totali nel settore sono aumentati del 32% e hanno superato per la prima volta $ 500 milioni, secondo l’ Start-Up Nation Central , con l’85% di questo importo destinato alle aziende che utilizzano soluzioni di intelligenza artificiale . Un vantaggio competitivo significativo per queste start-up è la disponibilità di dati raccolti negli ultimi 25 anni dalle quattro HMO israeliane e dai loro ospedali affiliati, che servono il 98% della popolazione e utilizzano lo stesso sistema di cartelle cliniche elettroniche.
Le startup israeliane legate alla salute (oltre 1.200 in salute digitale, dispositivi medici e Pharma), con la loro missione unica e il potenziale per fare la vera differenza sono sempre più interessanti per gli esperti israeliani di IA, apprendimento automatico e scienza dei dati, ora corteggiate assiduamente da parte di concorrenti globali profondi. “Soprattutto a una certa età, sentono il bisogno di fare qualcosa di più significativo. Vedono che il tempo e il talento che spendono per la conversione dell’annuncio possono essere spesi meglio per salvare la madre o il padre “, dice Gura.
