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Gesund fornisce la convalida degli algoritmi medici

Una cosa è sviluppare un algoritmo medico e un'altra è dimostrare che funziona davvero. Per farlo, hai bisogno di qualcosa di cruciale che è difficile da trovare: i dati medici. E una startup è pronta a fornirlo in abbondanza, insieme agli strumenti per facilitare gli studi di validazione.

Salutare, fondata nel 2021, è emersa con un round di seed da 2 milioni guidato da 500 Global. La società ha già fatto molta strada, con piattaforme valide, 30 clienti nel suo canale di vendita e entrate previste per questo trimestre, ha affermato il fondatore Enes Hosgor.

Salutare è fondamentalmente un'organizzazione di ricerca a contratto (CRO) per le aziende di intelligenza artificiale che sviluppano algoritmi medici o accademici che testano i propri modelli. Allo stesso modo in cui una CRO potrebbe progettare una sperimentazione clinica per un'azienda di farmaci o dispositivi medici, il Salutare cura i dati che consentono alle aziende di intelligenza artificiale di testare i propri prodotti e costruisce l'infrastruttura IT per rendere il confronto senza soluzione di continuità.

"Mi piace pensare a noi come a una società di operazioni di apprendimento automatico", ha detto Hosgor. "Non facciamo algoritmi."

Un algoritmo medico è valido solo quanto i dati su cui è stato addestrato ed è chiaro che ottenere set di dati diversi e utilizzabili può essere una sfida. Per esempio, uno studio pubblicato su JAMA nel 2020 ha analizzato 74 articoli scientifici che descrivono algoritmi di deep learning in discipline come radiologia, oftalmologia, dermatologia, patologia, gastroenterologia e patologia; Il 71% dei dati utilizzati in questi studi proviene da New York, California e Massachusetts.

In effetti, 34 stati degli Stati Uniti non hanno fornito alcun dato alla pipeline che era stata utilizzata per addestrare questi algoritmi, mettendo in dubbio quanto potrebbero essere generalizzabili a una popolazione più ampia.

Il problema esiste anche in diversi tipi di operatori sanitari. lo so potrebbe allenarsi un algoritmo sui dati raccolti in un grande e rinomato ospedale accademico. Ma se vuoi implementarlo in un piccolo ospedale comunitario, non c'è alcuna garanzia che funzionerà in quell'ambiente molto limitato.

Presi insieme, i set di dati utilizzati per addestrare gli algoritmi sono generalmente più piccoli di quanto dovrebbero essere, secondo una meta-revisione di 152 studi pubblicati nel BMJ. Naturalmente ce ne sono alcuni storie di successo algoritmiche, ma il problema del volume dei dati è un problema a livello di settore.

La tecnologia da sola non può risolvere tutti questi problemi; non è possibile ordinare o fornire dati che prima non erano presenti. Ad esempio, studi genetici per persone di discendenza non europea, che sono evidenti per la loro assenza. Ma Salutare si concentra strettamente su un problema in cui la tecnologia potrebbe aiutare: facilitare l'accesso ai dati esistenti e creare partnership che aprono nuove strade per la condivisione dei dati.

Uno screenshot della piattaforma di convalida Gesund.

L'origine dati di Salutare deriva da "accordi di condivisione dei dati esistenti con i siti clinici", ha affermato Hosgor. Proprio adesso, Salutare si concentra sui dati di imaging raccolti presso l'Università di Chicago Medical Center, il Massachusetts General Hospital e il Berlin Charité. (La società prevede di espandersi oltre la radiologia in futuro.)

Altri, come il Nightingale Open Science Project che fornirà set di dati clinici gratuitamente ai ricercatori (non affiliati al plemic "Progetto usignolo"). Ma mentre i dati stessi sono un pezzo chiave, è davvero lo stack tecnologico che Hosgor vede come l'arma segreta dell'azienda.

"Tutti fanno ML (Machine Learning) nel cloud", ha spiegato Hosgor. "E poiché l'operatore sanitario standard non ha un cloud, è tutto finito prima che inizi", ha affermato. “Abbiamo creato una suite tecnologica che può risiedere on-premise, all'interno di un firewall ospedaliero. Non si basa su servizi gestiti da terze parti".

Da lì, la piattaforma include un'interfaccia "low code". In breve, medici e fornitori possono essenzialmente trascinare e rilasciare i set di dati di cui hanno bisogno e testare i propri algoritmi su tali dati.

“Abbiamo sei mesi, ma abbiamo realizzato questo primo prodotto che consente ai proprietari di modelli di eseguire i loro algoritmi sui dati per produrre metriche di precisione al volo, in ambienti ad alta conformità in cui non hanno accesso ai dati. risorse cloud. Questa è la nostra chiave segreta", ha spiegato.

Per il momento, Salutare, come Nightingale, offre gratuitamente alcuni dei suoi servizi. Il Community Edition L'azienda consente agli accademici con algoritmi esistenti di testare i propri algoritmi gratuitamente (ma dovranno anche caricare i propri set di dati).

Nel frattempo, saranno le società di intelligenza artificiale a pagare il conto per la versione "premium" dell'azienda. Questo, afferma Hosgor, consentirà ai clienti paganti di accedere a set di dati convalidati. E ci sono prove che pagheranno per i dati di cui hanno bisogno. Per adesso, Salutare afferma di avere una pipeline di 30 contatti e prevede di generare entrate in questo trimestre.

"Eravamo alla RSNA di Chicago lo scorso novembre e ogni azienda di intelligenza artificiale con cui abbiamo parlato ha detto 'sì, ho bisogno di prove dei risultati'".

Il round di pre-seed da 2 milioni di dollari rappresenta tutti i finanziamenti da Salutare, ma Hosgor si aspetta che la società raccolga di nuovo quest'anno. Nel prossimo futuro, l'azienda si concentrerà sulla ricerca e sviluppo e amplierà le sue partnership cliniche negli Stati Uniti e in Europa.

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