מחוקר בסטנפורד לסטארט-אפיסט: הארוע שהסיט את המסלול של דוד גולן - Unsupervised - הבלוג של שיר מאיר לדור וענבר נאור - TheMarker
 

אתם מחוברים לאתר דרך IP ארגוני, להתחברות דרך המינוי האישי

טרם ביצעת אימות לכתובת הדוא"ל שלך. לאימות כתובת הדואל שלך  לחצו כאן

תיק מניות

רשימת קריאה

רשימת הקריאה מאפשרת לך לשמור כתבות ולקרוא אותן במועד מאוחר יותר באתר,במובייל או באפליקציה.

לחיצה על כפתור "שמור", בתחילת הכתבה תוסיף את הכתבה לרשימת הקריאה שלך.
לחיצה על "הסר" תסיר את הכתבה מרשימת הקריאה.

לרשימת הקריאה המלאה לחצו כאן

מחוקר בסטנפורד לסטארט-אפיסט: הארוע שהסיט את המסלול של דוד גולן

אנשים שעוברים שבץ מוחי ויקיריהם יודעים כי "כל דקה שמפחיתים מזמן הטיפול בחולה שעבר אירוע מוחי מעניקה שבוע של חיים בריאים" ולכן הקים גולן את Viz.ai, שמשלבת טכנולוגיית למידה עמוקה בעיבוד תמונות רפואיות ■ הניתוח האוטומטי לא יחליף את הרדיולוגים, אומר גולן, "אנחנו רוצים לזהות את החולים שצריכים טיפול דחוף ולהציף אותם כמה שיותר מהר"

Toronto Star via Getty Images

דוד גולן היה בעיצומו של פוסט דוקטורט בסטטיסטיקה בסטנפורד, במסלול ברור להיות חוקר באקדמיה. עד שאירוע מוחי שעבר גרם לו לשנות מסלול.

"יום אחד קמתי בבוקר, שיחקתי עם הבן שלי ופתאום עברתי אירוע מוחי. לא יכולתי להזיז יד או רגל. באיזשהו שלב גם לא יכולתי לדבר. אני זוכר חוויה מאוד חזקה של חוסר אונים, כאילו שכחו אותי בחדר מיון. שהתאוששתי ראיתי איך רופאים מסתכלים על הסריקות שלי והיה ברור שמשהו לא עובד כמו שצריך".

גולן הקפיא את התוכניות לחזור למשרת סגל בטכניון, חבר לד"ר כריס מנסי, נוירוכירורג מ-King's College Hospitals שהיה בעיצומם של לימודי מנהל עסקים בסטנפורד, ויחד הם הקימו את viz.ai. החברה מפתחת אלגוריתמים לניתוח סריקות מוחיות במהירות כדי לייעל את הטיפול בחולים. "בתחום הזה נהוג לומר - save a minute save a week. כלומר - כל דקה שמפחיתים מזמן הטיפול בחולה שעבר אירוע מוחי מעניקה לו עוד שבוע של חיים בריאים".

האלגוריתמים שהם מפתחים הם אלגוריתמי deep learning - אותן רשתות נוירונים עמוקות שהשימוש בהן הפך לסטנדרט בתעשייה ובאקדמיה בשנים האחרונות לפתרון מגוון בעיות בתחומים של ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ועוד.

דוד גולן

"כשהתחלנו לעבוד היתה תחושה חזקה ש-deep learning לא יעבוד ב-medical imaging. דיברו על זה שבשביל לאמן רשתות עמוקות צריך מליוני תמונות ואם מסתכלים על עבודות בעיבוד תמונות רפואיות באותן שנים רואים שביצעו אותן על עשרות חולים בלבד".

אז איך בכל זאת גורמים לזה לעבוד?

"אנחנו משקיעים המון באיסוף דאטה. בהתחלה הרבה התבסס על קשרים אישיים עם אנשים שביקשנו מהם גישה לדאטה שלהם. אבל עדיין נשאלת השאלה מה עושים כשאין מספיק מידע. התובנה המרכזית היא שבמצב כזה אי אפשר לתת לרשת לבזבז מידע וזמן על ללמוד דברים שאנחנו יכולים להגיד לה. אז אנחנו מנסים לקחת את ההבנה שלנו בתחום כדי לעזור לרשת.

עוד משהו שאפשר לעשות זה אוגמנטציה של הדאטה, כלומר הרחבה של מאגר התמונות הקיים באמצעות טרנספורמציות שונות על התמונות הקיימות. לדוגמה, אם למשל מאמנים מודל לזהות כלבים, אפשר לקחת תמונה של כלב, להפוך אותה בציר אופקי (לייצר תמונת מראה) ולהוסיף את התמונה הזו לסט האימון. כלב שמביט שמאלה או ימינה הוא עדיין כלב. הרבה מהעבודה שלנו בהתחלה היתה להבין איך אנחנו לוקחים את הרעיון הזה ומפעילים אותו על תמונות רפואיות".

אף על פי שאימון מודלים עם מעט דאטה היוה אתגר רציני בראשית דרכה של החברה, כיום מודה גולן שהבעיה הצטמצמה משמעותית, הודות לשיתופי פעולה רבים עם בתי חולים ורופאים מובילים החולקים עם החברה את המידע שלהם, ובתמורה מקבלים גישה למערכות ש-viz.ai מפתחת. כיום החברה מתמקדת בשיפור התשתיות של המוצר, על מנת לאפשר למערכת שלהם לעבוד בסקייל גדול ולשרת מגוון רחב של לקוחות; בשיפור האלגוריתם הקיים ובפיתוח אלגוריתמים נוספים למקרים שאינם שבץ.

שיתוף הפעולה עם רדיולוגים לא מתבטא רק בגישה למידע. החברה מעסיקה רדיולוגים שעוזרים לה לתייג את הדוגמאות מהן לומדים האלגוריתמים. בנוסף מספר גולן כי כמה מבכירי הרדיולוגים בעולם משמשים כיועצים לחברה.

אפשר לשמוע היום הרבה קולות שמדברים על בינה מלאכותית שתחליף רופאים. אחד מבכירי החוקרים בתחום רשתות הנוירונים, ג'ופרי הינטון, אף צוטט כאומר שצריך להפסיק להכשיר רדיולוגים. לא נתקלתם בחשש כזה מצד הרופאים שעובדים איתכם?

"הקולות האלה בעיקר מעידים על חוסר הבנה בעבודה של רדיולוג. לא מדובר רק בקריאת סריקות מוחיות. מעבר לזה, רדיולוג יכול לזהות מאות מצבים שונים ולוקח בחשבון את הקונטקסט של החולה. ייקח המון זמן עד שבכלל נוכל להתקרב לעשות את זה. Viz.ai בכלל לא באה להחליף את הרדיולוג. אנחנו רוצים לזהות את החולים שצריכים טיפול דחוף ולהציף אותם כמה שיותר מהר. עדיין צריך שמישהו יקרא את הסריקה שלהם. התחושה שלי משיחות עם רדיולוגים היא שגם אם בעבר היה פחד, היום הם מבינים שבינה מלאכותית באה לעזור להם, לאפשר להם להתמקד במקרים המעניינים והחשובים יותר. הרופאים שאנחנו עובדים איתם שמחים לקחת בזה חלק. מעבר לזה, בדרך כלל הרופאים שמתנגדים עובדים בבית חולים גדול ועשיר וזה באיזשהו מקום לא הוגן. כי זה נכון שיש מקומות שבהם רמת הטיפול גבוהה מאוד אבל יש גם הרבה מקומות שלא. אני לא יכול להכשיר את כל הרופאים להיות ברמה של הרופא הכי טוב בעולם. אבל אם אני יכול לשים תוכנה שתעזור להרים את הרמה לכיוון של הרופא הכי טוב, בוודאי שיש לזה ערך. יש המון אנשים בעולם שלא מקבלים את רמת הבריאות שמגיעה להם ושם הפתרון יכול להיות רק תוכנה."

מעוניינים לשמוע עוד? האזינו לפרק החדש, בו מספר לנו דוד את סיפור הקמת החברה, משתף באתגרים בהקמת סטארט-אפים בתחום הרפואה, ממליץ איך לעבוד עם שיטות למידה עמוקה כשיש מעט דאטה ואיך הנסיון שלו כחוקר באקדמיה עוזר לו בקריירה החדשה שלו כסטארט-אפיסט.

הרשמה לניוזלטר

כל הסקירות בזירת הניתוחים של TheMarker - בתיבת המייל שלכם

ברצוני לקבל ניוזלטרים, מידע שיווקי והטבות


תגובות

דלג על התגובות

בשליחת תגובה זו הנני מצהיר שאני מסכים/מסכימה עם תנאי השימוש של אתר TheMarker

סדר את התגובות

כתבות שאולי פיספסתם

*#