Kheiron Medical Technologies (Kheiron), стартап по машинному обучению, который помогает радиологам выявлять ранние признаки рака, собрал 22 млн. Долл. США в серии раундов финансирования под руководством европейской венчурной компании Atomico при участии Greycroft, Connect Ventures, Hoxton Венчурные и Exor Seeds.
Основанная в Лондоне в 2016 году, Kheiron предлагает продукт для скрининга молочных желез под названием Mia, который служит «вторым читателем», чтобы помочь рентгенологам решить, следует ли отозвать пациента для дальнейшей оценки. Он разработан как вспомогательный инструмент, а не заменяет медицинских работников - автоматизированное второе мнение, если хотите.
Механизмы и алгоритсы Mia по машинному обучению и обработке данных напрямую интегрируются в существующие технологические процессы и программное обеспечение для радиологии и рассматривают области, представляющие интерес для изображений полноправной цифровой маммографии (FFDM), полученных при скрининге рака молочной железы, которые могут быть трудночитаемыми невооруженным человеческим глазом, если опухоли небольшие. Эта трудность часто усугубляется другим отвлекающим «шумом» при сканировании. В сочетании с огромным количеством изображений, которые рентгенологам, возможно, придется просматривать от нескольких пациентов, и нехваткой рентгенологов в некоторых регионах, обеспечение уровня автоматизации процесса скрининга груди начинает обретать большой смысл.
Фактически, генеральный директор и соучредитель Kheiron доктор Питер Кечкемети сказал, что он фактически вырос в больнице, наблюдая, как его мать работает радиологом. «В детстве я проводил много часов в радиологическом отделении моей матери, наблюдая за тем, как она внимательно читала и докладывала об исследованиях изображений и боролась с нагрузкой и условиями труда», - сказал он. «Я знаю из первых рук о стрессе, неэффективности и экстремальных нагрузках, с которыми она и другие рентгенологи сталкиваются каждый день, и о неуверенности, особенно беспокойстве, при принятии решения о том, предполагает ли изображение пациента рак или нет».
Алгоритмы Kheiron пытаются «определить оттенки и формы» в контексте общего изображения FFDM и могут направить радиолога к фокусированию на определенных областях сканирования.
«Сила технологии глубокого обучения Kheiron заключается в том, что она может находить и изучать шаблоны в больших наборах изображений», - сказал VentureBeat технический директор и соучредитель Kheiron Тобиас Рийкен. «Мы тесно сотрудничаем с опытными радиологами, которые понимают эту сложную область, чтобы построить ранние характеристики моделей машинного обучения».
По словам компании, Миа обучалась с помощью различных наборов данных, включающих «обширные и разнообразные клинические образцы», которые являются репрезентативными для скрининговых групп населения в Великобритании. Хейрон сказал, что в настоящее время он работает с Национальной службой здравоохранения Великобритании (NHS) над тем, что она называет «одним из крупнейших исследований с углубленным изучением за всю историю», а также сотрудничает с радиологами из США и Европы, чтобы «помочь в создании ранние характеристики »моделей машинного обучения Хейрона.
Рак молочной железы является наиболее распространенным раком среди женщин во всем мире, причем только в 2018 году было диагностировано около 2 миллионов новых случаев, и, как и в случае с аналогичными заболеваниями, раннее выявление является ключом к успешному лечению. Вот почему Kheiron планирует использовать свои новые денежные инъекции, чтобы помочь в проведении масштабных клинических испытаний своей технологии во всем мире.
Mia уже сертифицирована для использования в качестве независимого второго читателя в Европе и в настоящее время ожидает сертификации от Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA). При поддержке ряда грантов Kheiron сначала будет развернут в среде живого тестирования совместно с NHS в начале 2020 года, и он уже проводит предварительные коммерческие экспериментальные и клинические исследования с академическими медицинскими центрами в США.
«Клиническая строгость лежит в основе всего, что мы делаем», - продолжил Рийкен. «Одно дело создать алгоритм, а совсем другое - сделать его полезным в клинической практике, когда на карту поставлены жизни пациентов. Ключ к тому, чтобы помочь рентгенологам более точно диагностировать рак молочной железы в интересах женщин во всем мире, находил инвесторов, которые понимали, как безопасно проверять и оценивать продукты для глобального воздействия ».
Ряд стартапов собрали значительные суммы денег от именитых венчурных капиталистов для использования искусственного интеллекта и машинного обучения для определения новых методов лечения и диагностики заболеваний. Например, компания Relay Therapeutics исследует динамическую природу белков в организме для разработки новых методов лечения рака, и в прошлом году она собрала существенные 400 миллионов долларов от таких компаний, как Alphabet VC arm GV и SoftBank. В другом месте Idx, которая разработала диагностическую систему искусственного интеллекта, которая анализирует изображения сетчатки на наличие признаков диабетического ретинопата, собрала 33 миллиона долларов, в то время как компания под названием Notable недавно получила 40 миллионов долларов для персонализации схем лечения от рака.
Несколько месяцев назад ученые IBM также опубликовали статью с изложением модели искусственного интеллекта, которая, по их словам, способна прогнозировать развитие злокачественного рака молочной железы у пациентов в течение года.
«Лечение рака сегодня определяется страхом и неуверенностью, но мы считаем, что мы находимся на пороге новой эры, когда поддерживаемые AI подходы к диагностике позволят быстрее и точнее выявлять, отслеживать и, как результат, улучшать результаты лечения», - добавил он.
Руководитель Atomico (и бывший хирург) Ирина Хайвас, которая сейчас входит в совет директоров Kheiron: «Мы инвестировали в Kheiron, потому что считаем, что у них одна из лучших команд по машинному обучению в мире, а также потому, что у них такое глубокое понимание радиологии и клинической проверки, необходимой для того, чтобы вступить в новую эру диагностики и лечения рака. «.