În spatele oricăror lame de țesut care își așteaptă rândul pentru a primi un diagnostic de certitudine există pacienți, familiile lor și foarte multe emoții. Există, de asemenea, timpul care trece fără o terapie instituită – fără un diagnostic anatomopatologic, de exemplu, pacientul oncologic nu poate accesa un program de tratament.

În acest context, specialiștii folosesc inteligența artificială pentru a încerca să obțină o mai mare rapiditate a diagnosticelor și, în același timp, un randament mai bun al acestora.

O astfel de soluție propune ZAYA AI, un startup de software-as-a-medical-device aflat în stadiul de prototip și construit pe algoritmi de inteligență artificială dezvoltați prin machine learning. Startupul intră pe o piață mondială estimată la 50 de miliarde de euro (pe lanțul medical de la prelucrarea țesutului până la emiterea raportului medical), iar rațiunea sa de a fi este de a ușura semnificativ procesul diagnosticării în anatomia patologică.

Anual, a doua zi de miercuri din noiembrie este dedicată la nivel mondial Anatomiei Patologice. 

Ideea de business vine pe fondul unui decalaj major la nivel internațional între numărul de medici anatomo-patologi (3 la 100.000 locuitori) (1) și nevoia reală medie de 10 medici la 100.000 de locuitori. În mod tradițional, timpul de studiu și practică necesar pentru a ajunge un medic anatomo-patolog este de aproximativ zece ani, aspect care pune presiune pe o specialitate de care depinde diagnosticul cu cea mai mare acuratețe posibilă.

Startupul țintește un nivel înalt de precizie a diagnosticului, mărirea semnificativă a numărului de cazuri diagnosticate, diminuarea timpului pentru interpretare medicală, scăderea costului pentru laboratoarele implicate în aceste procese, compensarea deficitului de specialiști anatomo-patologi și diminuarea majoră a procentului de erori medicale umane.

Echipa numără 16 profesioniști – cercetători în anatomo-patologie, ingineri de machine learning și dezvoltatori de software. A fost fondată de Cristian Mogodici (absolvent de MBA și antreprenor în serie), Sabina Zurac (profesor dr. patolog) și Mihai Trăscău (expert AI și lector AI la Universitatea Politehnică București).

ZAYA AI se adresează medicilor din spitale sau clinici private, laboratoarelor de patologie, cercetătorilor din industria farmaceutică și producătorilor de scannere digitale pentru anatomie patologică.

Etapele de diagnostic anatomopatologic

În orice proces de diagnostic anatomopatologic există două mari etape:

• Etapa de prelucrare histopatologică a țesutului – aproximativ cinci zile de la prelevare chirurgicală până la ajungerea în lame, în laborator;
• Etapa de diagnostic demarată de medicul anatomopatolog pe baza lamelor. Acest proces poate dura de la câteva zeci de minute până la multe ore, în funcție de complexitatea cazului medical, de gradul de interpretare și subiectivismul medical. Examinarea probei se poate întinde chiar și pe mai multe zile, până se ajunge la un diagnostic sigur și corect.

ZAYA AI intervine în a doua etapă printr-o metodă de inteligență artificială care reduce timpii de analiză necesari procesului tradițional și perfectează acuratețea rezultatului.

Cum funcționează. Un exemplu de patologie diagnosticată cu succes

Startupul este într-o fază avansată de dezvoltare în zona bolilor infecțioase. Fondatorii își concentrează eforturile spre o soluție de inteligență artificială (AI) care identifică bacilul Koch (agentul etiologic al tuberculozei) la un nivel la care observația medicală umană poate lăsa un loc (2) deloc confortabil de eroare. Echipa a publicat și un studiu care detaliază întregul proces și are în dezvoltare un nou model AI pentru diagnosticul carcinomului urotelial.

În vederea dezvoltării de software pentru identificare automată în histopatologie este necesară scanarea lamelor cu ajutorul scannerelor digitale speciale automate (3), care obțin imagini digitale de înaltă rezoluție. Imaginile parcurg ulterior o procesare prin algoritmi AI care poate dura între 5 și 10 minute (în funcție de mărimea imaginii). Rezultatul final oferă o concluzie de tip „Da”/„Nu” cu privire la existența bacilului Koch și indică zona sau zonele de prezență a bacilului.

În cazul carcinomului urotelial, oferă o hartă de segmentare a diverselor clase de modificări ale tesutului urotelial. Odată ce primesc lamele în laborator, medicii le scanează, încarcă imaginea în platforma ZAYA AI, optează pentru „diagnostichează” și în câteva minute primesc răspunsul, alături de o mapare digitală tip heat map (4) în detaliu a imaginii biopsiei.

Diagnosticarea finală le revine patologilor. ZAYA AI nu emite diagnostice (și nici nu ar avea cum, legislația internațională nepermițând acest lucru). În schimb, oferă asistență și un suport notabil în ajungerea la diagnostic în timp redus, cu o acuratețe dovedită de 98% în identificarea bacilului Koch și cu degrevarea sistemului medical anatomopatologic în această direcție.

Atuuri

Două elemente sunt absolut esențiale în realizarea și continuitatea procesului de adnotare.

1. Accesul la o bază de date foarte mare cu pacienți – ZAYA AI, prin parteneriatele strategice cu unități medicale relevante, are acces la peste 500.000 de cazuri analizabile și puse la dispoziția mecanismului de AI pentru învățare accelerată. Așadar, ZAYA AI scanează, digitalizează și are în construcție o bază de date de peste 1.500.000 de imagini pentru sute de patologii.
2. Construcția unui set de date cu care un algoritm AI se antrenează, iar aici este cheia întregului proces. Cu cât setul de date este mai amplu și mai complex, cu atât mai bine.

O proporție de 80% din succesul unui algoritm de AI pentru recunoașterea tiparelor în imagini de țesut este dat de WSI (whole slide images), adică de imaginea scanată a lamei.

Modelul de business

ZAYA AI își propune două tipuri de servicii:

• Telepatologie – diagnosticare de la distanță. Este un serviciu prin care laboratoarele de oriunde din lume externalizează interpretarea lamelor de țesut pentru a obține un randament mai bun și o mai mare rapiditate a diagnosticelor care, altfel, ar aștepta la rând zile în șir. Și să nu uităm că în spatele oricăror probe există pacienți și familiile lor care așteaptă un răspuns. Aceste laboratoare vor folosi scannerul pentru a încărca imaginile în platforma ZAYA AI și pentru a obține rapid atât rezultatele scanării, cât și diagnosticul pus de un medic anatomo-patolog din România.
• Procesarea AI – se face pe baza aceleiași platforme. Orice algoritm descriptiv pentru o patologie trebuie antrenat cu seturi de date specifice și apoi customizat și parametrizat diferit în funcție de fiecare patologie. La nivelul acestui proces stă drumul lung pe care trebuie să îl parcurgă startupul pentru dezvoltarea algoritmilor AI care pot acoperi o paletă cât mai mare de boli.

Un aspect important ține de securizarea datelor personale, platforma având în vedere ca toate datele colectate să fie anonimizate, conform cu legislația GDPR.

Din culisele construcției platformei de AI

Acuratețea rezultatelor oferite de platformă a fost validată de medici patologi într-un studiu comparativ de diagnostic între mai mulți patologi și modelul AI al ZAYA AI. Deși s-au constatat variații între opiniile doctorilor, ZAYA AI s-a poziționat de fiecare dată la nivelul celor mai buni dintre ei, depășindu-i pe cei aflați în eroare.

Este foarte important de punctat un aspect: algoritmii de machine learning din acest sector de activitate necesită dezvoltare 100% customizată și țintită pe tipurile de diagnostic dorit. Se pornește prin scrierea algoritmilor specifici bolii avute în vedere, se continuă apoi cu construcția sau preluarea rețelelor neuronale convoluționale (5) (RNC) relevante pentru specificul acestui proces. În cazul construcției, se pornește de la zero, cu o customizare 1:1 pe specificul patologiei avute în vedere. În cazul preluării, se apelează la RNC-uri disponibile la nivel mondial, preantrenate să vadă și interpreteze imagini și pe care se intervine prin customizare.

Antrenarea algoritmului se face nu cu imaginile finale de lamă, ci treptat, prin procesul de adnotare, adică a unei învățări accelerate de tipare pe bază de porțiuni de imagini și de metadate (descrierile elementelor-cheie de machine learning din imaginile descompuse; de exemplu: „aria aceasta este invazie carcinomatoasă , aici e carcinom high grade, aici e carcinom low grade”).

Medicii ZAYA AI sunt cei care asigură manual aceste metadate pentru fiecare imagine, pe baza cărora se dezvoltă RNC-urile cu ajutorul cărora are loc identificarea ulterioară a bolilor.

Cum învață ZAYA AI subiectivitatea umană (pentru a o elimina apoi)?

Pentru fiecare set de date se iau în calcul adnotări inter-observaționale de la mai mulți medici histopatologi, astfel că algoritmul va detecta eventualele diferențe pe care, prin tehnici matematice, le va diferenția în stadii progresive de claritate, apropiindu-se, din punct de vedere statistic, de soluția cea mai corectă. Practic, AI-ul ia în calcul subiectivitățile umane și abaterile statistice ale populației de medici care fac interpretarea, pe care învață să le elimine pentru a ajunge la diagnosticul cel mai bun pentru pacient.

Limite și provocări cu care se confruntă fondatorii ZAYA AI

Tot acest proces durează și este extrem de costisitor. Este nevoie de o investiție foarte mare de resurse pentru a angrena medicii anatomo-patologi în mii de ore de analiză și adnotări pentru perfectarea algoritmilor. Estimarea de cost doar pentru adnotarea și pregătirea unui set de date pentru o singură patologie (cum este, de exemplu, tuberculoza) se ridică la câteva sute de mii de EUR. 

Într-o narativă simbolică propusă chiar de Cristian Mogodici, CEO și fondatorul startupului: „În momentul de față ZAYA AI dispune de mina de aur (n.red.: baza de date de țesut), de minerii care extrag aurul (n.red.: anatomopatologii care fac adnotările imaginilor), de maeștrii făurari care fac bijuteriile (n.red.: machine learning, ingineria artificială și personalul de specialiști cooptați în proces) și la final vor avea bijuteriile (n.red.: softurile medicale care ajută la diagnosticarea bolilor). Faza în care se află acum ZAYA AI este cea de extracție a aurului și de realizare a ștanțelor pe baza cărora se vor face viitoarele bijuterii în baza unui proces pe care noi îl stăpânim foarte bine. Etapa următoare este cea în care va fi gata «showroomul» și pasionații de bijuterii își pot găsi podoabele mult dorite”.

În prezent, co-fondatorii sunt cei care finanțează activitatea ZAYA AI, iar la bugetul lor s-a adăugat grantul câștigat de la Innovation Norway (200.000 EUR). Startupul are interes și o tracțiune foarte bună în competițiile de finanțări oferite pentru inovație la nivel internațional pe tehnologie medicală și startupuri în stadiu incipient, următorul pas fiind cel de accesare a unei runde de seed de 600.000 EUR cu care să finalizeze planurile curente. Ideal, această rundă va avea loc până la finalul anului 2022.

Membru în Clusterul de Sănătate și Bioeconomie RoHealth

ZAYA AI este membru în Clusterul de Sănătate și Bioeconomie RoHealth, calitate în care a putut să ia parte în doar un an la trei misiuni economice internaționale în SUA, Israel și Japonia, cu scopul de câștiga vizibilitate și finanțare. Experiențele i-au ajutat mult în rafinarea discursurilor și a felului în care își prezintă produsul în fața investitorilor și, de asemenea, în a înțelege cum se vede ideea lor de business în ochii investitorilor internaționali.

Planuri pe termen scurt și mediu

Fondatorii ZAYA AI își doresc să devină un jucător de talie mondială pe piața de soluții AI pentru diagnosticul anatomopatologic. Pentru asta au nevoie să parcurgă niște etape: primirea autorizației de punere pe piață (ca software-as-a-medical-device) de la Agenția Europeană a Medicamentului, de la Administrația pentru Controlul Alimentelor și Medicamentelor (FDA) din SUA și de la agențiile naționale din țările unde își doresc să intre. De asemenea, trebuie să își asigure toate certificările necesare regulamentelor europene, standardul GDPR si echivalentul său american HIPAA, să primească autorizație de la EMA și, de asemenea important, să își înregistreze patentul în inovație. Aceste etape nu sunt doar costisitoare, dar și consumatoare de resurse și timp pentru a acomoda nivelul de complexitate din spatele unei platforme atât de ambițioase.

În momentul de față, ZAYA AI a primit licența de a funcționa ca laborator de anatomie patologică de la autoritățile sanitare din România și există clienți care folosesc deja platforma AI în scopuri de diagnosticare.

Runda de seed este gândită să acopere obținerea a două patente medicale (pentru carcinomul urotelial și tuberculoză), autorizația EMA pentru acces pe piața din Uniunea Europeană și, în definitiv, pentru a avea un produs comercializabil.

Având în vedere prevalența la nivel mondial a cancerului (estimat ca până în 2040 să ajungă la 29,5 milioane de cazuri, adică la una din șase persoane) (6), în centrul atenției fondatorilor sunt patologiile neoplazice. Așadar, după cele două patente avute în vedere pe termen scurt, vor urma cancerul de sân, cancerul de plămâni, cancerul de colon și multe altele.

Pe termen lung, ZAYA AI are ambiția să devină replica inteligentă a medicului histopatolog pregătit medical, educațional și științific să identifice sute de patologii. Ca țări avute în vedere prioritar se numără SUA, UE, Canada, Mare Britanie, Elveția, India, China. Ambiția este să ajungă la 300 de clienți în 5 ani și la venituri care să depășească 30 milioane de dolari. Deocamdată fondatorii participă la cât mai multe evenimente de patologie digitală și au în vedere un pilon viitor de vânzare B2B și cooptarea de ambasadori care pot face cunoscute la nivel internațional avantajele unui parteneriat cu ZAYA AI. Momentan, tot bugetul este investit în designul și dezvoltarea de produs.

Raportat la standardul internațional de performanță tehnologică, scala TRL (7), ZAYA AI este la nivelul 7 din 9. Pe măsura avansării, fiecare pas devine și mai semnificativ. Fondatorii au încredere că 2023 le va aduce atingerea nivelului maxim.

***

ROHEALTH - Clusterul pentru Sanatate si Bioeconomie urmărește sa dezvolte activități legate de domeniul sănătății și bioeconomiei, pentru a promova și încuraja cooperarea între companii, organizaţii, universități și entități publice. Organizația are 84 de membri, dintre care 55% sunt IMM-uri, 32% sunt autorități publice, spitale, institute de cercetare-dezvoltare și universități, iar restul – ONG-uri și persoane fizice. Cu activitatea organizată în 9 grupuri tematice, ROHEALTH face parte din MEDRO (Rețeaua Română de Clustere în Domeniul Medical) și este unicul cluster certificat ECEI GOLD Label în Sănătate din România, alături de alte opt din Danemarca, Germania și Norvegia, dintr-un număr total de 125 de clustere GOLD la nivel european. Valoarea totală a proiectelor generate până în prezent prin ROHEALTH este de peste 200 de milioane de EURO.