Vindecarea – sau, în unele condiții, chiar supraviețuirea – pacientului depinde de acuratețea și de viteza cu care își face meseria medicului patolog. Adică acel medic a cărui sarcină este să analizeze mostre de țesut, fluide corporale și alte probe de laborator și să identifice în ele posibilele semne ale bolii.
Dacă el greșește sau întârzie prea mult cu rezultatele, pacientul riscă să aibă mult de suferit.
Un ajutor prețios pentru medic și o speranță în plus pentru pacienții săi vine de la inteligența artificială, folosită deja și în spitalele din România. Această nouă tehnologie nu ține locul de medic. Nu-i preia responsabilitatea. Nu-i face treaba. Dar îl ajută să lucreze precis și mai rapid.
Concluziile la care ajunge un medic patolog, în urma examinării probelor biologice, sunt importante inclusiv pentru tratarea unor pacienți cu boli grave, cum ar fi cancerul sau tuberculoza.
Din păcate, în întreaga Uniune Europeană, numărul de patologi este insuficient. Datele analizate de Spotmedia.ro din surse ale Organizației pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (pe care le puteți accesa aici și aici) indică faptul că, în funcție de țară, există doar între 2 și 4 medici patologi la 100.000 de locuitori. Mult prea puțini.
Iar cum România are, în general, mai puțini medici specialiști rămași în spitale decât alte state, e evident că, la noi, nevoia de astfel de medici e și mai mare.
Ei nu se pot forma peste noapte. Și nu există nicio garanție că, odată specializați la noi, nu vor emigra.
În aceste condiții, orice sprijin pentru patologii care lucrează acum este valoros.
Am descris contextul în care, în 2020, o echipă de antreprenori, medici și specialiști în IT a lansat Zaya Medical.
E o soluție bazată pe un model de inteligență artificială generativă care-l ajută pe medic să identifice mai repede punctele de interes ale probei pe care o examinează. Și grăbește diagnosticul.
Mai multe ne-a spus George Vlad, business strategy lead la Zaya Medical, prezent la Expo AI Europe.
Spune-mi tu mai multe despre primii pași. Cum a apărut Zaya Medical?
Zaya a apărut acum aproximativ 4 ani.
Fondatorul este Cristian Mogodici, împreună cu prof.dr. Sabina Zurac, unul dintre cei mai renumiți patologi la nivel internațional.
Ideea a apărut la fel cum au apărut și altele inovatoare, din business-uri clasice. Când fondatorului Uber i-a trebuit un taxi și n-a găsit, și-a dat seama «Ok, trebuie să fac ceva în direcția asta. Cu Air BnB, la fel.
Într-un mod similar s-a născut Zaya. Fondatorii și-au dat seama că avem, la nivel mondial, un deficit foarte mare de patologi. Și că numărul lor este în continuă scădere.
Statistic, în Germania sunt 3 patologi pentru 100.000 de pacienți. Deci timpii de așteptare sunt foarte mari.
Și exact aici intervine Zaya: reduce timpul de așteptare pentru diferite patologii la care sunt expuși pacienții.
Cum?
Cred că patologia, în sine, este foarte puțin înțeleasă.
Eu, spre exemplu, nu lucrez în domeniul medical. Dar de un an și jumătate de când sunt alături de echipa Zaya, cred că am învățat destul de multe lucruri.
Patologia este ce se numește «standardul de aur în medicină». Medicul - sau alt personal calificat din spital - ia acele sample-uri. Mostre de sputum, de țesut sau alte probe. Și le trimite către laboratoare de patologie.
Acolo, patologul este cel care examinează probele. Și vine, mai departe, către medicul curant și pune diagnosticul.
Modelele Zaya nu vin să înlocuiască medicul. Nu știm dacă se va ajunge vreodată la așa ceva. Dar cu siguranță nu în următorii 20-30 de ani.
Acum, misiunea noastră și motto-ul nostru este „Enhance the pathologist! By pathologist, for pathologist!” (Sprijină patologul! Făcut de patologi pentru patologi - în lb. engl).
Cum facem asta? Cu modele create și antrenate de inginerii de machine learning care sunt în echipa Zaya, cu sprijinul medicilor din echipă coordonați de dna profesor Sabina Zurac.
Vorbim despre modele antrenate cu zeci de mii de probe. Asta reduce timpii de așteptare și mărim eficiența diagnosticului.
Ce fac, de fapt, modelele? Explică-ne mai multe.
Acea imagine (a mostrei - n.red.) este introdusă în software-ul Zaya.
Și acesta marchează - ca un hitmap - zonele importante. Pentru că patologul trebuie să se uite la microscop pixel cu pixel.
Să luăm de exemplu modelul creat pentru tuberculoză. Medicul trebuie să se uite, pixel cu pixel, să depisteze bacilul Koch. Când identifică prezența, marchează zona. Și stabilește diverse aspecte de specialitate.
Modelul - deja antrenat pe zeci de mii de probe - încercuiește, marchează el acele zone. Și îi indică patologului «nu te mai uita pe toată imaginea, ca să pierzi timp. Uită-te aici, în zonele de interes». În acest fel, patologul economisește timp, iar numărul de cazuri diagnosticate crește.
Cine folosește modelele Zaya?
În România sunt deja 9 spitale și clinici în care se folosește Zaya. Gral Medical, Medicum, Sofimar, Spitalul Orășenesc din Mioveni și Clinica Life sunt câteva dintre ele. Și sperăm să creștem.
Mă îndepărtez puțin de subiectul strict al inteligenței artificiale. Și merg spre digitalizare. Nu știu dacă oamenii care ne urmăresc acum știu. Dar noi avem, în România, o mulțime de spitale care încă folosesc caiete. Și chiar sunt multe.
Știu că sunt medici din țară care (în lipsa unor sisteme profesionale - n.red.) și-au făcut grupuri de WhatsApp sau comunică pe rețele de socializare (prin servicii de mesagerie - n.red.) pentru a schimba informații de specialitate. Avem nevoie de digitalizare, în următorii ani. Avem nevoie să ajungem la niște standarde.
Revenim la inteligența artificială … ea e deja tehnologia prezentului. Deja nu mai vorbim doar despre viitor aici.
Și o să ne îmbunătățească mult mai rapid viața dacă o să înțelegem că nu e aici să ne înlocuiască, ci să ne ajută. Dacă acceptăm asta, ne va ajuta mult mai repede”
Vizați o scalare, o extindere internațională?
Da.
Avem un program pilot cu guvernul indonezian. Noi suntem gata. Deja am prelevat sau am primit de la ei câteva mii de sample-uri.
Rata de succes este foarte mare. A ajuns deja pe la 90%, pe sample-urile lor. Este aici și o discuție de bias în funcție de regiuni.
Chiar aici, la Expo AI Europe, am vorbit despre asta cu anumiți parteneri din panelul de AI.
Anul viitor sperăm ca alături de guvernul indonezian și armata indoneziană să începem un program de screening la nivel național, la ei. Tuberculoza în Indonezia este cea mai mare problemă acum, cea mai răspândită patologie.
Vorbeai despre bias. Ce poate fi biased în cazul unui model de inteligență artificială generativă care analizează probe biologice?
E o discuție foarte interesantă aici.
Sample-urile prelevate dintr-o anumită regiune - să spunem din Europa - pot avea anumite caracteristici diferite față de cele prelevate din Asia sau Africa.
Și - ca să întorc puțin la ce facem și la modelele de inteligență artificială generativă - asta înseamnă să ai baza de date.
Dacă modelele au fost antrenate pe 70-80-90% bărbați din Europa, nu știu cât de relevante or să fie rezultatele pe care le obții, când folosești același model pentru a analiza probe recoltate de la bărbați din Asia.
Modelul trebuie antrenat sau reantrenat și cu date din acea zonă. Contează și proporția femei/bărbați. Poate că nu reușești să antrenezi pe o proporție egală, fix 50-50, dar e important să ai măcar un raport apropiat, ca modelul să aibă o eficiență cât mai ridicată.
Aveți aici o problemă de compatibilitate când vine vorba despre acces la date. În Europa avem GDPR, în Statele Unite un alt sistem. În Asia, alte sisteme… Cum faceți trecerea?
Birocrația, din păcate, în orice regiune ai fi, continuă să estompeze avansul tehnologic.
Dar pentru că acest program de screening la nivel național o să fie făcut direct, guvernul indonezian automat o să fie un anumit framework legal între departamentul nostru de legal și autoritățile din Indonezia.
Asta înseamnă că, pentru o scalare la nivel global, ar trebui să antrenați modelul cu probe din toate zonele. Ceea ce s-ar putea să mai dureze. Cum măsurați succesul acum?
Foarte bună întrebare.
Cred că reușita pentru Zaya este faptul că - deși se autofinanțează deja de 4 ani - are contracte cu 9 spitale din România.
Am accesat Google Accelerator for start-ups și am primit 300.000 de dolari în Google Cloud Credits de la ei. Avem un AI mentor din Sillicon Valley.
Avem acest interes din partea guvernului indonezian, împreună cu care implementăm acest program pilot.
Dar succesul va fi să facem viața oamenilor mai bună. Să avem cât mai multe cazuri pe care noi să le rezolvăm într-un timp cât mai scurt.
Transcriptul interviului a fost realizat cu aplicația Vatis Tech
....
Vă vom ține la curent cu evoluția impactului pe care îl au modelele Zaya în diagnosticarea bolilor grave. Și vom reveni cu detalii despre alte proiecte care folosesc inteligența artificială ca să ne vindece sau să ne ajute să rămânem sănătoși.
În episodul viitor vorbim despre cum inteligența artificială ne ajută să-i punem la treabă pe politicieni.