Основанная в Лос-Анджелесе NovaSignal Inc. недавно запустили вторую версию своей роботизированной платформы, управляемой искусственным интеллектом (ИИ), для оценки мозгового кровотока с целью постановки диагноза в реальном времени. Платформа использует ультразвук для автономного сбора данных о кровотоке, которые затем отправляются в их облачную систему, совместимую с HIPAA, чтобы врачи могли получать доступ к данным обследования из любого места на своих личных устройствах.

Компания, основанная в 2013 году, заявляет, что привлекла более 25 миллионов долларов федерального финансирования исследований и владеет 18 патентами. У них также есть более 130 рецензируемых ссылок на их работы. Продукция NovaSignal одобрена FDA в США, имеет маркировку CE в Европе и лицензирована в Канаде.

Генеральный директор NovaSignal Дайан Брайант и главный научный сотрудник и соучредитель Роберт Гамильтон, доктор философии. поделились своими мыслями о том, с чего началась компания, куда она движется и чего они надеются достичь.

Брайант. На самом высоком уровне наша миссия состоит в том, чтобы действительно изменить управление здоровьем мозга и положить конец заболеваниям, проявляющимся в мозге, таким как инсульт, деменция, болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона, но мы начинаем с гладить.

Гамильтон: Создание NovaSignal действительно является кульминацией ряда удачных случайностей и возможностей. Все началось с моей дипломной работы в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. И хотя мой технический опыт был связан с машинным обучением и обработкой сигналов, вся моя инженерная работа и исследования проводились в отделении нейрореанимации. Так что у меня была возможность работать с врачами и нейрохирургами. И в то время моя дипломная работа была сосредоточена на мозговом кровотоке, и как мы можем использовать его для диагностики, как нам лучше его измерить?

На самом деле это началось с ошибки, которую я сделал в своем коде очень рано, когда вместо того, чтобы смотреть на более инвазивные сигналы, я фактически смотрел на неинвазивный сигнал от новой технологии того времени, называемой транскраниальный допплер. Я смог сосредоточиться на измерении очень небольших изменений мозгового кровотока. И это было действительно происхождение компании.

Следующим важным событием для нас стало то, что меня попросили поехать в Африку и помочь обучить некоторых американских исследователей использованию этой технологии для лечения церебральной малярии. Я понял, что из-за больших требований к обучению их невозможно обучить вовремя. Так что я сам несколько раз ездил в Африку, чтобы провести процедуру. И эти два события, как измерение небольших изменений в кровотоке, так и разработка полностью автоматизированного решения для получения этой информации, были действительно большой мотивацией.

Брайант: Роботизированная ультразвуковая система с искусственным интеллектом используется по-разному. Если в реанимации есть пациент и есть подозрение на инсульт, вы можете поместить человека в эту люльку. Робот идентифицирует основные артерии в головном мозге, и по ним можно будет быстро оценить, присутствует ли инсульт, поступает ли кровь к мозгу, как ожидалось. И весь этот процесс может занять менее пяти минут. Если вы посмотрите на статистику, обычно с момента вашего обращения в отделение неотложной помощи до момента, когда вас лечат от инсульта, проходит четыре с половиной часа. И большая часть этого заключается в том, чтобы определить, действительно ли у человека инсульт, потому что нет объективного способа сделать это без очевидного сигнала.

Второй основной вариант использования — отделение нейрореанимации (ОИТ). Если вы посмотрите на рекомендации, после того, как у человека был инсульт и он лечился, существует 30-процентная вероятность того, что у него будет второй инсульт. И поэтому в нейрореанимации в рекомендациях указано, что пациент должен находиться под ежедневным наблюдением в течение 14 дней. Проблема в том, что нет возможности постоянно контролировать этого пациента. Транскраниальная допплерография сама по себе является технологией, которой уже 40 лет. Он должен был проникнуть в отрасль здравоохранения. Но не из-за сложности его использования. Для этого требуется обученный нейроваскулярный сонограф, и менее 10 процентов больниц в США имеют такого человека. Таким образом, ежедневного наблюдения за пациентом нейрореанимации просто не происходит. И именно поэтому у пациентов возникает повторный инсульт.

Третье место – в операционной для наблюдения за кардиохирургией. Кардиологические процедуры имеют очень высокую вероятность образования тромбов, которые затем приводят к инсульту. При некоторых более инвазивных процедурах до 17 процентов пациентов, перенесших операцию на открытом сердце, перенесут инвалидизирующий инсульт на всю жизнь, а два процента фактически умрут от инсульта.

Четвертое место – в амбулаторных условиях. После того, как у вас случился инсульт, ключ в том, чтобы добраться до первопричины инсульта. В амбулаторных условиях, а также в стационаре наш прибор используется как точное неинвазивное, быстрое средство определения отверстия в сердце. Было доказано, что мы в три раза более чувствительны с более чем 90-процентной специфичностью в выявлении отверстия в сердце, чтобы определить, является ли оно операбельным.

Гамильтон: речь идет о доступе к информации. И это то, что мы решаем с помощью роботизированной системы. Приятным аспектом создания существующей технологии является то, что все неврологи и нейрохирурги прошли обучение по этой технологии и понимают варианты использования и ее клиническое воздействие. Препятствием всегда был доступ к надежной неизменной информации. Итак, для приложений, которые мы продаем сегодня, уже существует база знаний для этих неврологов и нейрохирургов. Демократизация доступа к этой информации позволяет им принимать клинически значимые решения, влияющие на исход лечения их пациентов.

Первым шагом в использовании искусственного интеллекта с этой технологией является предоставление высококачественных данных. Следующий шаг — интерпретация. Мы постепенно добавляем в систему вспомогательные устройства и алгоритмы, которые позволяют врачам находить проблемные области, выделять важные области и предоставлять для них анализ, который либо просматривается в облаке, либо в сгенерированном отчете, что позволяет им делать выводы. более своевременный и точный диагноз. Мы медленно продвигаем их по пути предоставления инструментов, основанных на машинном обучении, которые позволяют им выполнять свою работу лучше и точнее.

Брайант: Было намеренно создать технологию на основе транскраниальной допплерографии, которая уже используется во всех клинических рабочих процессах. Все медицинские общества имеют это в своих рекомендациях. Так что дело не в том, что технология непонятна, но без робототехники и ИИ большинству больниц трудно, если не невозможно, внедрить ее.

Доктор Чираг Ганди, директор отделения нейрохирургии в Вестчестерском медицинском центре и профессор и заведующий кафедрой нейрохирургии в Нью-Йоркском медицинском колледже, который не связан с NovaSignal и не имеет финансовой заинтересованности в компании, высказал мнение одного из первых последователей.

Медицинский центр Вестчестера является одним из центров клинических испытаний технологии NovaSignal. По мнению доктора Ганди, некоторые из ключевых проблем, которые необходимо было решить его медицинскому центру для проведения транскраниальной допплерографии, были самыми сильными сторонами предложения NovaSignal. Во главе списка была возможность надежно и последовательно автоматизировать большую часть процесса и обойти нехватку квалифицированных технологов, которые могут использовать более традиционные ультразвуковые доплеровские аппараты. Такой же входной барьер преодолели Брайант и Гамильтон.

Доктор Ганди и его команда также внимательно изучили безопасность технологии и реакцию пациентов на нее, а также точность самих данных по сравнению с золотыми стандартами клинических протоколов для оценки аневризм у пациентов в отделении интенсивной терапии.

Как и в случае с внедрением любой новой технологии, время от времени клинической бригаде приходилось сталкиваться с необходимостью обучения. Например, на раннем этапе у них были проблемы с размещением и удалением голов пациентов, которые требовали некоторого времени для правильной проработки. Но после года испытаний они уверены, что эти ранние соображения уже позади.

В более широком смысле доктор Ганди считает, что медицина как область движется в направлении повышения уровня комфорта и принятия клиницистами машинного обучения и искусственного интеллекта для диагностики и даже лечения. И для некоторых конкретных областей, таких как нейроинтервенционная, это внедрение «вероятно, больше, чем для большинства других областей медицины, [потому что] оно было благословлено партнерством с инженерией, технологиями и наукой. Если вы посмотрите на то, что мы можем сделать сейчас по сравнению с тем, что было даже пять лет назад, разница между днем ​​и ночью. Частично это было обусловлено клиническим пониманием, но многое было обусловлено тем, что команда инженеров смогла создать для нас, чтобы мы могли делать эти вещи».

Продолжающаяся интеграция инженерии с медициной в ближайшее время не замедлится. На самом деле современная медицина во многом зависит от техники. И все больше машинное обучение и ИИ вносят свой вклад в эти усилия. Такие компании, как NovaSignal и другие, предпринимают серьезные попытки — и добиваются успеха — раздвинуть эти границы.

Эта статья изначально была опубликована на Forbes.com. Вы можете ознакомиться с этим и другими произведениями автора на Forbes здесь.