#oncotech #AI #watson

Продолжим знакомство с AI в медицине. Основные технологии здесь понятны. Это сервисы работы с большими данными, когнитивные системы с ML и computer vision.

В прошлый раз я рассказывал про CANDLE (сетка из Nvidea DGX для DL в области обработки данных).

Сегодня про мой любимый IBM Watson.

https://www.youtube.com/watch?v=TuxL3yzXxJo

MSK запартнерился с IBM для создания когнитивной системы анализа данных. Основное применение сейчас — подбор пациентов для релевантных клинических исследований и какая то "помощь в принятии решений на основе медицинских наукзаписей пациента". Что это и как это работает не особо понятно :) Но алгоритм заявлен такой:

- Анализ всех доступных данных о пациенте, в т.ч. просто записи на английском языке
- На основе этих данных определяет потенциальные варианты лечения и предлагает их специалисту
- Находит и предоставляет подтверждающие документы из широкого спектра источников (более 290 медицинских журналов, более 200 учебников и 12 миллионов страниц текста)

Как это работает на практике, большой вопрос. Но вот здесь можно попробовать получить тестовый доступ, если вы специалист https://watsonhealth.ibm.com/Oncology-Clinical-Trials.html

Официальный пресс релиз от MSK — https://www.mskcc.org/about/innovative-collaborations/watson-oncology

#oncotech #AI #google

Продолжим знакомство с проектами машинного интеллекта у крупнейших IT гигантов. На очереди Google.

В прошлом году Alphabet (aka Google) запустили проект DeepMindHealth https://deepmind.com/applied/deepmind-health/ , который занимается развитием технологий AI в медицине.

Интересен подход гугла. Они не пытается изобрести мудрого робота-врача, а концентрируются на конкретных проблемах, которые способны решить с помощью ML уже сейчас.

ключевых направления сейчас 2:

1. Скрининг заболеваний глаз на ранней стадии https://www.theverge.com/2016/7/5/12095830/google-deepmind-nhs-eye-disease-detection

Я ничего не понимаю в офтальмологии, но везде пишут, что сетка будет анализировать "digital scans" тысяч пациентов и выявлять признаки начинающейся "age-related macular degeneration and diabetic retinopathy"

Задача классная и понятная для ML — есть тысячи сканов (см. видео) а людей столько нет для анализа этих данных.

2. Планирование радиотерапии https://www.engadget.com/2016/08/31/google-deepmind-health-neck-head-cancer-treatment/

Проблема лучевой терапии головы состоит в том, что она должна быть ювелирной. количество тонких структур и нервов огромное. лучевая терапия должна быть тщательно спланирована и гарантировать, что никакие здоровые структуры не будут повреждены в процессе. Составление карты облучения — сложная задача для врача и занимает порядка 4 часов.

Алгоритмы ML способны значительно ускорить процесс сегментации, сохраняя при этом максимальную точность.

Ни у вообще, кто увлекается ML, советую посмотреть поближе https://deepmind.com, если вдруг не знали ;)

#oncotech #AI #bigdata #CV

25 января команда из Стэнфорда опубликовала результаты эксперимента по созданию системы скрининга рака кожи на основе нейронной сетки. Результаты, пярмо скажем, очень крутые. Практически во всех кейсах нейронка превзошла дерматолога по определению вероятности патологии по фото.

Статья большая и очень детальная. А тема мне близкая с точки зрения медицинских и технических интересов. Поэтому я написал подробный обзор технологии и вообще темы CV в скрининге меланомы.

https://goo.gl/Qr8RS7

Так, как размер таких материалов явно не для поста в тетеграме, я завел медиум (потому что он поддерживает instant view здесь). Так что подписывайтесь https://medium.com/@medtech

#AI #oncotech

Быстрая новость для интересующихся. На Kaggle идет соревнование по обучению нейронки скринингу рака шейки матки по изображениям кольпоскопии. Приз $100К, большой датасет, все дела. Начался пару дней назад.

https://www.kaggle.com/c/intel-mobileodt-cervical-cancer-screening

В SF проходит очередная конференция TechCrunch Disrupt 2017 и в этом году мы увидели огромную медицинскую секцию и десятки крутых проектов.

Начнем с моего любимого #oncotech. OUROTECH — стартап, который берет часть опухоли с биопсии, помещает опухоль в гидрогель (Genesis Hydrogel) и тестирует на резистивность различные препараты. В итоге мы получаем наиболее эффективный препарат первой линии терапии и персонализированную дозировку.

Это, конечно, очень круто. Проект пока что работает только с РМЖ и начинает КР (в перспективе еще опухоли мозга). В качестве кейса приводят пример HER2 позитиного РМЖ. Сейчас для него зарегистрировано 5 первых линий и 8 бекапов. Это месяцы экспериментов на живом пациенте и всего 1-2 недели тестов на OUROTECH.


Проект обладает 5 патентами и ожидают апрув FDA уже в этом году. Рынок тестирования резистивности опухолей они оценивают в $7B.

Сайт проекта — https://www.ourotech.ca/
Статья и видео питча — https://techcrunch.com/2017/09/19/ourotech-is-taking-the-guesswork-out-of-cancer-treatment/
Статья годовалой давности о проекте — https://engineerthefuture.ca/ourotech_biomaterials/

#oncotech #dermatology

Вдруг кто не в курсе, но сейчас в штатах проходит топовая конфа по медтеху — Health 2.0. Куча проектов, море новых технологий. Начну потихоньку рассказывать

https://www.dermasensor.com/ — стартап из Флориды (что характерно с ее UV индексом)) разработал и тестирует прибор, который использует Elastic Scattering Spectroscopy (как перевести это на русский я не знаю) и машинное обучение для деагностики меланомы. Прикладываешь прибор к родинке и он с какой то точностью (?) может определить ее злокачественность. Заявляют, что работают в разы тончее любой технологии по распознаванию изображений, в т.ч. сканов с дерматоскопа.

Пруфов нет, проверить сложно. Но сам по себе метод оптической биопсии очень интересный. Кратко физика процесса описана здесь https://permalink.lanl.gov/object/tr?what=info:lanl-repo/lareport/LA-UR-01-0088

А здесь применение метода для исследования меланомы https://ijmp.mums.ac.ir/article_8630.html

#oncotech #ai

C The Signs — английский проект по ранней диагностике онкологии. Особенность его в том, что предназначен он для врачей общей практики. Проект реализован в качестве приложения для IOS/ANDROID (в РФ недоступны) и вебсайта.

По сути, это такой тест с кучей симптомов, которые по гайдлайнам показывают риск того или иного рака. Где там AI  решительно не понтяно, но поверим на слово. Вообще проект мне нравится и это правильное развитие технологий — добавлять "мощности" врачу, а не пытаться заставить пациента заниматься самодиагностикой

https://cthesigns.co.uk/

#ico #oncotech #12chairs

Компания IPT GROUP, котрая упраялет сеть К+31 объявила о проведении … ICO, прости Господи. Целью является сбор средств на строительство сети центров радиохирургии с гамма-ножом. Первая клиника уже появилась в Обнинске (откроется правда в 18). Контора хочет привлечь $200M на строительство 20 центров радиохирургии.

https://iptcoin.io/

На ИКО будут выпущены токены IPTC на Ethereum (Waves, вы чего клиентов упускаете?)), которые будут классическими securities tokens — компания обещаем распределять прибыль между инвесторами + есть возможность оплатить лечение токенами.

Пока что выглядит все гипер странно, особенно если учитывать, что IPT GROUP чуть ли не принадлежит Виктору Харитонину (Фармстандарт), для которого $200M это в отпуск съездить

Вопросов уйма:
1. ИКО — это всегда глобальные инвесторы (Китай, Штаты, Европа). Зачем они будут вкладываться в абсолютно непонятную историю с российским здравоохранением
2. Токены – 100% securities и видно это прямо из WP, следовательно юридические риски огромные
3. Я очень сомневаюсь в такой экономической емкости российского рынка платных услуг по радиохирургии, если только развивать мед.туризм
4. Как они собираются обналичивать эфир в объеме 200 Лямов

#oncotech #pathology

Издевался-издевался я над компанией UNIM (мне казалось больно уж раздута их PR работа в СМИ и соц. сетях для простого сервиса пересмотра стекол). И тут рааааааз, и зарустили они полноценную патлабораторию 🔬 в Сколково 🗿. И всех зовут на открытие. Интересно посмотреть, что у них там с гистологическими сканерами

https://unim.timepad.ru/event/640136/

#startup #oncotech

The Mednet — очередная “Quora для…”. В этот раз для онкологов. Закрытое профессиональное сообщество — выпускник летнего Y Combinator. Фаундеры — брат с сестрой, действующие радиологи.

Из за особенностей законодательство на сайте нельзя публиковать конкретные клинические случаи и даже заблюренные фотографии. 2 года стартап строил экспертное сообщество, в которое сейчас входят топовые онкологи в США.

Проект рассматривает несколько вариантов монетизации: helping companies raise awareness of and enroll patients in their clinical trials and t could also aggregate some of its expert answers into automated decision support for clinics. Переводя на русский — "мы пока понятия не имеем как заработать денег"

https://www.themednet.org/

👮🏿 Ну что, свершилось. Суд вынес решение заблокировать Telegram в России 👹

Надеюсь все уже настроили пути обхода блокировки?

Канал все равно в ТГ останется, ничего для нас не поменяется.

Но на всякий случай завел ФБ-страницу 💩, там буду зеркалить все посты канала https://www.facebook.com/pg/Медтех-1850172928616985 Подписывайтесь

Так же большие тексты публирую на медиуме — https://medium.com/@medtech

В ближайшее время будет большой пост про компанию, которая занимается распознаванием фМРТ через AI и новый телемед-эксперимент. keep in touch 👍

P.S. Самый простые способы обхода блокировки:
боты @socks5_bot и @TgProxyBot
А также сайт telegram.veesecurity.com

#oncotech #pathology #ai #google

Сегодня новость по моей любимой теме — AI в онкологии. На ежегодной конференции AACR (American Association for Cancer Research) команда Google AI представила 🔬 с дополненной реальностью для патологов.

https://research.googleblog.com/2018/04/an-augmented-reality-microscope.html

Ребята взяли обычный серийный оптический микроскоп и вставили между окуляром и объективом два модуля. Один отражает изображение на фотоматрицу и второй потом совмещает реальное изображение в окуляре с проецируемым. Изображение с фотоматрицы обрабатывается алгоритмом на глубокой сверточной нейросети (https://goo.gl/M8jS4W). Алгоритм способен работать с разными типами опухолей, но разработчики сконцентрировались на патологических картинах 2х типов опухолей — метастазах РМЖ в сигнальных лимфатических узлах и РПЖ. Для обучения хватило датасета из 399 сканов гистологий mts РМЖ и 285 картин тканей предстательной железы

Алгоритм в реальном времени “обводит” подозрительные области, помогая патологу сразу обратить внимание на подозрительные структуры. Наглядно это показано на видео https://www.youtube.com/watch?v=ejMe4k3e2WQ

Кому интересно детальнее ознакомиться с технологией — https://drive.google.com/file/d/1WRBCqJItaGly-9PDSMlwQ5Ldhc8lB0lf/view Если будет время, в ближайшее время сделаем детальный разбор технологической части на нашем медиуме. Stay tuned

#oncotech #pathology #ai #cv

Новость одной строкой: UNIM обучили нейроночку считать индекс экспресии Ki-67, что намного упрощает процесс изучения патологом оцифрованного стекла

https://tass.ru/obschestvo/5286345

Не особо я всегда любил компанию ЮНИМ, но мне нравится как они поступательно и несгибаемо идут к своим целям.

#ai #ML #oncotech #CV

Сегодня слегка лонгридно про оптоакустику, ML и восстановление “разряженных” медицинских изображений.

Есть такой супер перспективный метод исследования — оптоакустическая томография (или МСОТ). Если кратко, то мы генерируем последовательность лазерных импульсов на область тела, где они поглощаются по-разному, в зависимости от длины волны и типа ткани-мишени. Эти лазерные импульсы создают незначительное повышение температуры, что расширяет ткани. Эти движения генерируют акустические сигналы - каждый тип ткани производит уникальные звуковые сигналы. Например, клетка крови «звучит» очень сильно отличается от клетки кожи. Ультразвуковые детекторы на поверхности кожи регистрируют эти разные сигналы, и компьютер генерирует соответствующее трехмерное изображение.

Сейчас МСОТ особенно хорошо работает с клетками, например, агрессивной меланомы. Метод может позволить хирургам точно проверить во время резекции опухоли, действительно ли были удалены все раковые клетки.

Там очень, естественно, очень много тонкостей. Типа раположения и плотности датчиков, грамотной конфигурации и т.д. Но основная проблема метода — просто нужно дофига датчиков, что делает каждое исследование стоимостью как крыло от боинга.

И вот на помощь приходит ML и наш любимый ETH🇨🇭. Команда под руководством Даниэля Разански, профессора биомедицинской визуализации в ETH Zurich и Цюрихском университете, искала способ улучшить качество изображения недорогих оптоакустических устройств, которые имеют только небольшое количество ультразвуковых датчиков. Для этого они начали с использования разработанного оптоакустического сканера высокого класса, имеющего 512 датчиков, который получал картинку нужного качества. Эти фотографии были проанализированы с помощью нейоронки. Если последовательно сокращать количество датчиков, то изображение обрастает артефактами, искажениями и всякими мерзкими белыми полосами. После обучения сверточной нейронки исследователи отказались от большинства датчиков, так что осталось только 128 или 32 датчика. Сеть отлично “дорисовывает” и восстанавливает изображение даже на 32х датчиках.

Конфиг сети вполне применим к другим задача восстановления медицинских изображений, где требуется высокое разрешение картинки. Детальное описание в свежем Nature, там же и ссылки на обучающие датасеты

https://www.nature.com/articles/s42256-019-0095-3

#hard #oncotech #japan

Дело Элизабет Холм живет! На днях Тошиба рассказала, что они сделали чудо-машину, которая способна диагностировать 13 типов рака по одной капле крови.

"Toshiba разработала методику диагностики онкологических заболеваний и соответствующий портативный диагностический прибор на базе специализированного чипа, которые позволяют выявить рак в крови с точностью до 99%. Метод основан на идентификации типов и концентраций малых некодирующих молекул РНК, которые секретируют в крови раковые клетки"

Нам сообщают, что тест способен диагностировать 13 видов рака, включая рак желудка, пищевода, легких, печени, желчевыводящих путей, поджелудочной железы, кишечника, яичников, простаты, мочевого пузыря и молочной железы и еще чего то. Способен ли шайтан-аппарат диагностировать рак маркетингового департемента в статье не уточняется.


https://interestingengineering.com/toshibas-newly-developed-technology-can-detect-13-cancers-with-one-drop-of-blood

🧬Сегодня 2-в-1: пост и про бизнес и про медицину. Конечно, любимый #oncotech и #test системы

Бизнес: «Атлас» выкупил долю дочерней компании Центра молекулярной онкологии «ОнкоАтлас» у Primer Capital VC. ОнкоАтлас (до 2015 ЦСБ «Геномика») делает тест системы для молекулярно генетической диагностики с фокусом на NGS тест системы.

А теперь к медицине. Что такое NGS?

Next generation sequencing) — грубо замена ПЦР теста с кратно большим диагностическим разрешение. Более научно — это технология массового параллельного секвенирования, которая обеспечивает сверхвысокую пропускную способность, масштабируемость и скорость тестов. Метод, который позволяет расшифровать интересующие гены и участки днк полностью (в отличие от ПЦР). Т.е. метод позволяет не только «прочитать» самые частые мутации, но и установить наличие любых мутаций, имеющих клиническое значение.

NGS на несколько порядков увеличивает объём получаемых данных, поэтому NGS-тесты позволяют с максимальной точностью обнаружить даже редкие мутации. В современной клинике онкологии это имеет решающее значение особенно в области таргентной терапии.

NGS является оптимальным способом выявления соматических мутаций, так как позволяет выявлять мутации с низкой долей мутантного аллеля.

Более подробно про метод тут 👉🏻 https://www.illumina.com/science/technology/next-generation-sequencing.html

Вернёмся к сделке. Тест-система (https://oncoatlas.ru/abc) от ОнкоАтласа позволяет проводить NGS на обычном MiSeq секвенаторе. Тесты для пациентов с 4 видами рака уже используются в системе ОМС. За два года с их помощью протестировано более 5 тыс. онко пациентов по всей России.

Сумма сделки не приводится. Основанием для выкупа послужили «опережающая прогнозы прибыль и стабильный финансовый рост компании».

По итогам 2021 года, согласно данным ФНС, выручка разработчика тест-систем выросла на 106% по сравнению с 2020 годом и достигла 73,3 млн рублей

#oncotech #finance

А вот и не самая частая новость для российского медтех-рынка. «Ташир медика» выкупил и 100% Unim, про который я не так давно рассказывал. Настоящий взрослый экзит для ряда первых инвесторов: Medme (28,04%), ФРИ ИНВЕСТ (16,86%) и ряда других.

Ну и поздравляю Алексея Ремеза 🔥 Впереди еще более масштабные и крутые проекты в области медицины) Ну будем ждать, когда уже расскажет сам)


А команде UNIM успехов и процветания. Вы делаете отличный и правильный проект


https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2022/08/16/936325-dochka-tashir-meditsinskogo-softa

#ai #oncotech #CV
 
В lancet digital вышел системный обзор алгоритмов AI для скрининга меланомы на тему применения в учреждениях первичной помощи. Основная мысль — работ на тему AI в меланоме как добра за баней, а практического толку от них 0 🙂 Ну детальнее тут

Тема для меня крайне интересная и за областью скрининга раков кожи с помощью алгоритмов CV я слежу уже давно. Здесь на мой взгляд одна из самых понятных схем применения AI для радикального улучшения ситуации. Ведь с меланомой во-первых прогноз в значительной степени зависит от и стадии заболевания на момент постановки диагноза. А во-вторых — это наружная локализация (нуууу в большинстве случаев), а значит что теоретически можно построить очень широкую систему скрининга от первичного звена медицинской помощи до каких-то публичных мест, типа массажных салонов и тд.

#oncotech #pharma #melanoma

Поговорим сегодня о вакцинах против рака. Вы, конечно, скажете: эй, медтех, следующий пост будет про применение AI для ионизации воды в партнерстве с эвалар?

Ну окей, давайте называть это “новыми подходам иммунотерапии в онкологии”, хотя термин Cancer vaccines вполне себе применяется, хотя и немного смущает русскоязычную аудиторию.

1

В 2010 году FDA одобрило Provenge (Sipuleucel-T) от Dendreon Corporation для лечения метастатического РПЖ. Его мишенью является антиген, называемый простатической кислой фосфатазой. Он в больших количествах присутствует в раковых клетках простаты. Для этого у пациента забирают его лейкоциты, отправляют в Dendreon где клетки крови инкубируется с белком, а проще “натравливаются” на известный антиген. После этого кровь переливается обратно пациенту.

Ну а что это, если не “вакцина”? Клинические испытания показали, что пациенты, вакцинированные Provenge, жили примерно на четыре месяца дольше, хотя размер их опухолей оставался прежним.
__

Все “раковые вакцины” основаны на антигенах, ассоциированными с опухолью, — молекуле, которая запускает иммунный ответ, когда ее больше на поверхности раковых клеток по сравнению со здоровыми. Биологи идентифицируют эти опухолевые антигены с помощью сложного секвенирования, которая выявляет специфические различия между ДНК или РНК здоровой и раковой клетки. В выборе антигена есть миллион сложностей и ограничений - какой будет самый точный, устойчивый к мутациям и не вызовет жесткого аутоимунного ответа.

Сейчас ученые тестируют десятки противораковых вакцин, часто в сочетании с другими видами иммунотерапии.

2

В середине декабря Moderna объявили, что мРНК-вакцина-кандидат против меланомы II/IV стадии показала 44% снижение риска рецидива или смерти от рака кожи среди пациентов, которые получили вакцину в сочетании с иммунотерапией KEYTRUDA, по сравнению с монотерапией пембролизумабом для адъювантного лечения пациентов с меланомой стадии III/IV после полной резекции опухоли.

Персонализированная мРНК-вакцина Moderna “обучает” иммунную систему вырабатывать Т-клетки против 34 специфичных для рака антигенов.

3

Университет Питтсбурга тестирует вакцину, которую можно применять на предраковой стадии, когда у пациента развивается полип толстого кишечника. Вакцина нацелена на аномальную форму белка под названием MUC1, продуцируемого некоторыми доброкачественными клетками полипа толстой кишки. Это привело к 38% сокращению рецидивов в течение трех лет после вакцинации почти 50 человек с запущенными полипами.

Однако все это - ранние ласточки и существует куча “но”. А пока будем изучать алгоритмы ионизации воды с помощью AI

Мои любимые темы #oncotech и #ai слились воедино и выдали новость, что DeepGlioma AI классифицирует опухоли головного мозга в течение 90 секунд, и с точностью 93% - говорится в исследовании, опубликованном в Nature Medicine.

Хирургия диффузионных глиом (порядка 60% всех опухолей головного мозга) — достаточно опасная и сложная история.

Чтобы понять сложность, объем и необходимость хирургии применяется молекулярный анализ опухоли. Это сложный тест, выполнение которого порой занимает в лучшем случае недели.

В Мичиганском университете разработали алгоритм DeepGlioma который проводит молекулярную типизацию опухоли за менее чем 2 минуты, что даст врачам больше шансов определить методы лечения и прогнозировать пациента.

Метод состоит из использования DeepGlioma - deep neural network для анализа изображений от stimulated Raman histology (SRH), который типизирует опухоль по последней классификации WHO 2021 года. Изображения SRH создаются с использованием стимулированной рамановской микроскопии рассеяния (SRS). За считанные секунды эти изображения предоставляют гистологическую информацию в режиме реального времени о биопсированных тканях в операционной.

Метод был применен к 153 пациентам с диффузными глиомами.

Система смогла правильно классифицировать опухоли по назначенным ВОЗ подгруппам со средней точностью 93,3% - менее чем за 90 секунд каждая прямо во время проведения операции.

Результаты исследования показывают, что мы все ближе к супер точным, быстрым и технологичным способам диагностики. Дело за малым, вытащить median survival time выше 18 месяцев, что сейчас актуально для диффузионных глиом.