Стартап Viz.ai разработал 12 алгоритмов, которые определяют болезни пациентов по медицинским снимкам и оповещают об этом врачей. Разработками компании уже пользуется более 1500 больниц в США, а в будущем она планирует сотрудничать с фармацевтическими организациями и разрабатывать генеративный ИИ.
Инсульт, поражающий почти 800 000 американцев в год, – чрезвычайно коварная болезнь, которую можно не заметить сразу. Чем скорее его диагностируют и начнут лечить, тем меньше последствия для здоровья человека. Каждая лишняя минута – смерть около 2 млн клеток мозга, из-за чего многие пациенты получают ту или иную форму инвалидности, тяжело проходят реабилитацию или вообще не могут жить без посторонней помощи.
С мыслью о том, насколько критична каждая минута, стартап Viz.ai и создавал свои медицинские алгоритмы. Именно они сравнивают КТ-сканы новых пациентов со своей базой данных, чтобы помочь врачам быстрее поставить диагнозы, ускорить дооперационную подготовку и оказать помощь пациентам с инсультами и другими критическими недугами.
«Очевидно, что ИИ может точно определить болезнь, и все идет к тому, что он сможет точно спрогнозировать ее развитие», – говорит Крис Манси, нейрохирург, а также гендиректор и основатель Viz.ai.
Медицинский единорог
Сан-францисский стартап Viz.ai находится в авангарде медицинских компаний, использующих искусственный интеллект для улучшения лечения пациентов. Компания попала в список стартапов, которые могут стать единорогами, по версии Forbes в 2021-м. Наш прогноз оправдался, и сегодня компанию оценивают в $1,2 млрд с общими инвестициями в $254 млн от таких инвесторов, как Insight Partners, Kleiner Perkins, Scale Venture Partners и Tiger Global.
Годовая повторяющаяся выручка компании растет в два раза ежегодно и ожидается, что достигнет $100 млн в 2024-м (а еще в 2020-м она составляла всего $12 млн). Годовая выручка в финансовых отчетах, как правило, ниже повторяющейся, и у Viz.ai в этом году она, вероятно, достигнет $40 млн, а в следующем – $60–70 млн. Компания все еще неприбыльная.
Важнее то, что эта семилетняя компания подписала себе в партнеры более 1500 американских больниц, которые вместе обслуживают почти две трети населения США. Кроме того, она стала одной из немногих ИИ-компаний, которым удалось получить одобрение своих алгоритмов от Управления по контролю за пищевыми продуктами и лекарственными средствами (FDA) и включение в Medicare.
Сегодня Viz.ai расширяет свою деятельность до генеративного ИИ и в пилотном проекте компании уже согласились принять участие больницы-партнеры. Новая разработка должна предлагать краткую аннотацию медицинских записей пациента и просматривать научные труды, чтобы найти нужную информацию, которую люди могли просто не заметить в потоках академических работ.
Создание аннотаций не нуждается в одобрении FDA, однако если программа Viz.ai будет предлагать клинические ИИ-подсказки, а на это она и надеется, то без зеленого света регулятора никак.
Кроме того, стартап начал работу с фармацевтическими компаниями и производителями медицинских устройств. Эти бизнесы ищут способы выпускать свои продукты быстрее и эффективнее, и Viz.ai планирует с этим помогать.
В конце концов, Манси надеется, что сочетание ИИ-анализа медицинских снимков и генеративного ИИ позволит определять 100 болезней. Кроме неврологии и кардиологии, Viz.ai видит возможности в онкологии (например, рак легких, который часто не замечают на рентгенах на ранней стадии болезни).
Нейрохирург-предприниматель
Манси, 39, вырос в Британии и учился на медицинском факультете в Кембридже. В университете он сначала влюбился в неврологию, а потом и в нейрохирургию, которая является одной из наиболее сложных специализаций.
Пять лет он проводил операции на мозге в самых престижных больницах Лондона – Queen Square и King's College. Манси собственными глазами видел, как это, когда операция проходит успешно, но пациент все равно умирает или получает инвалидность из-за того, что путь к операционному столу был слишком долог.
Соучредитель и генеральный директор Viz.ai Крис Манси. Фото Forbes
В 2012 году Манси основал компанию Edusurg, которая помогает молодым хирургам готовиться к экзаменам онлайн. Это маленький бизнес, но он продолжает работать. Два года спустя он бросил хирургическую практику и уехал в Штаты, чтобы получить диплом MBA Стэнфорда.
В Стэнфорде в 2016-м Манси познакомился с Давидом Голаном, исследовавшим машинное обучение. Голан, который больше не работает в Viz.ai, в то время как раз вышел из больницы, где лежал с подозрением на инсульт. Двух ученых объединило недовольство нехваткой данных, которые помогли бы врачам принимать лучшие медицинские решения.
На курсе, который читал бывший гендиректор Google Эрик Шмидт, они представили свою идею использовать машинное обучение и медицинские снимки для улучшения лечения инсульта. Преподаватель предложил молодым предпринимателям посевные инвестиции через фирму Innovation Endeavors.
В то время искусственный интеллект не был на таком подъеме, как сейчас. А медицина с ее регуляторами, высокими рисками и бюрократией, казалось, была не самым простым выбором для начала.
Одобрение FDA
На заре разработки алгоритма Viz взяла в партнеры две больницы – Grady и Erlanger. Программа компании сравнивала КТ-снимки мозга пациентов с базой данных сканов, чтобы выявить ранние признаки окклюзии крупных сосудов – это одна из разновидностей инсульта. К сожалению, очень малый процент пациентов с таким диагнозом получают своевременное и соответствующее лечение. Программа, которую врачи устанавливали на телефоны, посылала уведомления о своих выводах, экономя драгоценное время определения необходимости операции.
Манси был в Erlanger, когда на телефоны начали поступать первые уведомления алгоритма, но они были ложными. Viz пришлось рекалибровывать алгоритм, а врачи и больницы помогали сделать окончательный продукт как можно лучше и удобнее.
Сегодня у компании 12 разрешений от FDA на использование алгоритмов для определения таких болезней, как инсульт, гипертрофическая кардиомиопатия (утолщение миокарда, которое может привести к остановке сердца) и легочная эмболия (внезапная блокада артерий, направляющих кровь к легким). В 2020 году Viz.ai вошла в программу федерального страхования Medicare.
Стоимость услуг Viz для больниц зависит от их размера и числа заболеваний, которые они хотят определять с помощью алгоритма компании. Небольшая больница может платить всего $50 000 в год, а большая группа больниц (сеть) может позволить себе заплатить свыше $1 млн.
Спасительный диагноз
По словам врачей, испытавших алгоритм, ИИ крайне важен при устранении недостатков оказания медицинских услуг в США. Раньше им приходилось ждать звонка загруженного радиолога из отдела неотложной помощи, когда тот определит, есть ли у пациента инсульт. Теперь же все снимки у них в телефонах, что позволяет быстрее подготовиться к операции, и приложение посылает мгновенные уведомления.
Хотя ИИ критикуют за ошибки и предубеждения, Манси утверждает, что большинство его алгоритмов для медицинских снимков имеют точность около 95%, а это значительно больше, чем у большинства врачей, не являющихся специалистами в том или ином направлении медицины.
«Согласно нашей оценке среднего показателя среди всех болезней, которыми мы занимаемся, менее чем в 20% случаев пациенту сразу назначают идеальный вариант лечения, – объясняет Манси. – То есть почти в 80% случаев этого не происходит».
Взять, к примеру, аневризму. Неправильный диагноз ставят в четверти случаев, когда пациенты обращаются к своим семейным врачам, в неотложку или ближайшие клиники. Viz.ai считает, что ее алгоритм для определения аневризмы может улучшить такое положение вещей и своевременно направлять пациентов к специалистам.
В исследованиях 1200 ангиограмм в восьми центрах лечения инсультов в Техасе Viz обнаружила, что 85% пациентов с аневризмами не получили направление на визит к специалисту, несмотря на риски.
Большая фарма
Последние семь лет Viz была сосредоточена на больницах и пациентах, а сегодня работает с фармкомпаниями, производителями медицинских устройств и фирмами здоровья. Манси считает, что может использовать свои алгоритмы и сеть больниц-партнеров, чтобы помочь этим компаниям выпускать свои лекарства и устройства быстрее, сосредоточившись на пациентах, которым эти новинки нужны больше всех. Для фармацевтических бизнесов, которые могут потратить на разработку одного препарата более $1 млрд, эффективность очень важна.
В марте Viz объявила о многолетнем соглашении с Bristol Myers Squibb по применению ИИ-алгоритма для выявления гипертрофической кардиомиопатии. У этой фармкомпании есть препарат для лечения данной болезни под названием Camzyos (или «Мавакамтен»), который она получила после покупки MyoKardia за $13,1 млрд и теперь пытается построить для него рынок. Viz получила одобрение FDA для этого алгоритма в августе.
Кроме того, ИИ-стартап работает и с другими фармацевтическими и медицинскими компаниями, такими как Johnson & Johnson и Medtronic.
Утолщение миокарда – это серьезная болезнь, которую трудно диагностировать. Многие пациенты ощущают незначительные симптомы, такие как одышка, поэтому их направляют от одного специалиста к другому в попытках обнаружить проблему.
«Некоторые пациенты десятилетиями живут без установленного диагноза, – говорит Джош Ламперт, электрофизиолог и медицинский директор по машинному обучению в больнице Mount Sinai Heart. – Мы можем это предотвратить, назначить лечение, а в некоторых случаях и жизнь им спасти».
Джейми Штраусс, клинический директор Viz, сообщила, что согласно их исследованию, их алгоритм уменьшает время от обращения до установления диагноза в среднем до 64 дней – раньше на это шло пять лет.
Генеративный ИИ
Кроме фармы, Viz также заинтересовалась горячей темой настоящего – генеративным ИИ. По словам Манси, такие системы крайне необходимы больницам, особенно небольшим, которые обслуживают пациентов, не имеющих доступа к первоклассным исследовательским центрам.
Но эти генеративные системы идут в приложении с большими рисками и помехами. Томас Девенпорт, преподаватель информационных технологий, писавший об использовании ИИ в медицине, предупреждает, что новичкам трудно зайти на территорию мощных компаний, предоставляющих услуги по обработке электронных медицинских карт, с одной стороны, и производителей устройств медицинского изображения, как GE и Siemens, с другой. Дело в том, что они сами занимаются развитием генеративных аналитических систем, которые добавляют в свои программы или устройства.
Кроме того, серьезной проблемой остаются предубеждения и ложная информация, которым подвержен генеративный ИИ, но которым вовсе нет места в медицине. Вышеупомянутый Ламперт из Mount Sinai говорит, что в восторге от технологии, которая может помочь врачам всегда быть в курсе всех исследований, но его больница с осторожностью рассматривает применение генеративного ИИ.
«У нас уже есть регулирование ИИ в медицине, – говорит Манси. – Думаю, что эти правила и инструкции расширят еще больше, и это правильно».
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.
