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sabato 14 aprile 2018

Watson Artificial Intelligence System for Cancer Care:The procedure of the ENEA patent RM2012A000637 is very useful in this application. Il procedimento del brevetto ENEA RM2012A000637 è molto utile in questa applicazione.

IBM Watson Artificial Intelligence System for Cancer Care: Interview with Elekta’s Andrew Wilson. The procedure of the ENEA patent RM2012A000637 is very useful in this application. / IBM Watson Artificial Intelligence System for Cancer Care: intervista a Andrew Wilson di Elekta. Il procedimento del brevetto ENEA RM2012A000637 è molto utile in questa applicazione.

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Elekta, the big name in radiotherapy, radiosurgery, and oncology informatics that’s based in Sweden, recently partnered with IBM to offer the Watson for Oncology artificial intelligence (AI) platform along with its MOSAIQ Oncology Information System and other cancer care solutions. According to Richard Hausmann, the CEO of Elekta, it is “the first radiation therapy company to offer capabilities that combine conventional health information systems with artificial intelligence and cognitive cloud computing.” The hope is to introduce AI in a meaningful way to treatment planning and delivery so as to improve reliance on evidence-based care and lead to improved outcomes.
We spoke with Andrew Wilson, Elekta’s Vice President of Global Marketing for Software Solutions, to find out more about the new offering, what AI has in-store for oncology care overall, and how medicine will be affected more broadly by deep learning and related computing fields.

Medgadget: Artificial Intelligence is clearly a buzzword lately, and many companies claim to use the technology. It is not clear what the term means with respect to different applications. Can you give us an idea of what the AI is and its role in patient care?
Andrew Wilson, Elekta: There are a lot of companies that utilize AI or other tools that use machine enabled deep learning functionality in ways that can benefit the oncology treatment field. This is due to several factors: there’s an expansion in the amount of data that is collected and there are potential questions around the amount of data that can be related to disease that we may not understand at this stage. Today we understand how a number of items contribute to improved patient outcomes or improved diagnostics surrounding particular diseases, but we’re sure that by the time we aggregate these data sets we’ll start to see additional data sources providing information around patient outcomes and responses. Then we’ll have to think differently about which data are going to change the way patients are managed, and what those changes will look like.
From a general teaching perspective, there’s so much of this data being amassed so quickly that it’s going to be difficult for people to comprehend what all these sources are going to mean for improving care. Being able to identify which data sets are tags for particular aspects of a patient’s genetic information or impact treatment techniques will be important for determining the value outcome for any given analytic tool.
At Elekta, we’re looking at the AI landscape and working with our internal physics and AI teams to identify clinical need and opportunities to incorporate AI tools into our products. There are quite a few areas. The area of decision support is one where the American Society of Clinical Oncology (ASCO) has several definitions on where decision support engines need to be utilized and how they can qualify appropriately, and 15 criteria that should preempt the capability of a decision support engine. Partnering with a company like IBM, which has already fulfilled these requirements and has a global footprint, gives us high confidence that we will effectively incorporate AI into our clinical workflow solutions.

MedgadgetMore specifically, can you give an idea of what variables Watson for Oncology is looking at, what kind of guidance it provides, and what its role is in the clinical workflow?
Wilson: Watson for Oncology provides an assessment of patient data using natural language processing. Different views and inputs are provided on the patient regarding patient diagnosis, laboratory results, patient assessment charts and letters, and clinical reports that talk about the disease. Watson for Oncology takes all this data and reviews it against the corpus of information that it reads. It’s a large corpus of over 300 journals and 250 textbooks, about 15 million pages of information, and Watson for Oncology will rapidly read all those pages and compare them with the patient data.
The system was trained by Memorial Sloan Kettering Cancer Center to analyze patient information in the context of this tremendous body of literature and guidelines and provide to the clinical team with ranked treatment recommendations. The ranking is based on factors such as outcome information, potential for improved response to therapy, availability of resources, and other variables. It’s a support tool, and the good thing about it is that all the evidence that contributes to the ranking is provided there for the physician to review. So it’s not just “here’s a top ten” and take your pick. If you go into the system it will give you pages and pages of literature, and articles, and response documents that have been published and peer reviewed that will allow the physician to understand why the system ranked one particular technique over another. Then it’s up to the physician to determine the best therapeutic approach based on that ranking, also taking into account his or her clinical experience, and the patient’s stated goals and objectives. If the physician has specialized protocols, he or she can evaluate which of those protocols best aligns with the rankings that Watson for Oncology has provided.
Clinicians can use it as a second opinion, and it may also be an important source of clinical insight in care centers that don’t have routine access to a vast number of experts. We believe that it will be an important tool for supporting clinical decisions that result in optimum care in a broad array of care settings.

Medgadget: Are there IT infrastructure requirements that the hospital has to fulfill?
Wilson: Watson for Oncology is cloud-hosted by IBM. There’s some configuration work that IBM will do with the customer site so that healthcare professionals at the hospital that want to use it have access to the system. It’s really just a case of internet logins. It’s very simple for departments to get cloud access. There’s some work that Elekta will do with our MOSAIQ customers as well.

Medgadget: Because there’s so much data that is coming into AI systems, do you fear that one day it will be nearly impossible for a physician to have a grasp of how a medical AI product came up with its conclusions?
Wilson: I don’t think that will be a problem the way Watson for Oncology is configured. Because the information in the Watson review is published data that’s peer reviewed. Because the way Watson works, it’s an advisory tool and it provides a ranking and all the information that went into that ranking. So it’s up to the physician and department to review that and determine whether that ranking is relevant to their current patient cohort or how they would normally treat a patient. Watson doesn’t force them to treat a patient in any specific way. It is even possible that there are five different ranked items that are acceptable to be delivered. So the department can review the data that exists or the evidence that appears with that data, and they can make the correct decision among the ranked options which is the most appropriate that the department can treat. Because the evidence is there, they actually have the ability to take that evidence up-front to the insurance provider in case there are any questions about insurance payment.

Medgadget: What is the future for AI in oncology care? Is Elekta working on its own technology in this field or do you intend to continue to partner with firms specializing in AI?
Wilson: I think the future of AI is an exciting topic for manufacturers, healthcare providers and patients. As a leader in RT for decades, we want to provide guidance on the data that we collect in the radiotherapy setting and the data that will provide influences, in terms of change, in terms of decisions made about how patients are treated, and what that can mean for the impact of treatment and the operational aspects of delivering that treatment.
We have a Memorandum of Understanding with IBM and expect to bring Watson into more multidisciplinary departments, which include radiotherapy and comprehensive oncology. The feedback that we’ll receive about workflows and impact on radiotherapy delivery techniques from these efforts will allow us to provide more advisory information to IBM to help them create a broader tool in the Watson for Oncology model. For example, combining Watson for Oncology with MOSAIQ will soon make hundreds of attributes from the patient’s electronic health record, including physicians’ notes and laboratory data, available for analysis using IBM’s Natural Language Processing technology. This will expand MOSAIQ’s capabilities while providing robust radiation oncology data sets that can be fed into IBM’s machine learning algorithms to advance the functionality of Watson for Oncology. These are the types of transformative advances that can occur when you have pioneers such as Elekta and IBM working together to innovative 21st century solutions for today’s patients and physicians.
Elekta, il grande nome della radioterapia, della radiochirurgia e dell'informatica oncologica con sede in Svezia, ha recentemente collaborato con IBM per offrire la piattaforma Watson for Oncology artificial intelligence (AI) insieme al suo sistema informativo oncologico MOSAIQ e ad altre soluzioni per la cura del cancro. Secondo Richard Hausmann, CEO di Elekta, "è la prima società di radioterapia ad offrire capacità che combinano sistemi di informazione sanitaria convenzionali con intelligenza artificiale e cloud cognitivo." La speranza è di introdurre l'intelligenza artificiale in modo significativo per pianificare il trattamento e consegna in modo da migliorare la dipendenza da cure basate sull'evidenza e portare a risultati migliori.
Abbiamo parlato con Andrew Wilson, Vice President di Global Marketing for Software Solutions di Elekta, per saperne di più sulla nuova offerta, su ciò che AI ​​ha in serbo per l'assistenza oncologica in generale e su come le medicine saranno influenzate in modo più ampio dall'apprendimento approfondito e dal calcolo correlato campi.
Medgadget: l'Intelligenza Artificiale è chiaramente una parola d'ordine ultimamente, e molte aziende affermano di usare la tecnologia. Non è chiaro cosa significhi il termine rispetto alle diverse applicazioni. Puoi darci un'idea di cosa sia l'AI e il suo ruolo nella cura del paziente?
Andrew Wilson, Elekta: ci sono molte aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale o altri strumenti che utilizzano la funzionalità di apprendimento approfondito abilitata al computer in modi che possono beneficiare del campo di trattamento oncologico. Ciò è dovuto a diversi fattori: c'è un'espansione nella quantità di dati raccolti e ci sono potenziali domande sulla quantità di dati che possono essere correlati alla malattia che potremmo non comprendere in questa fase. Oggi comprendiamo come un certo numero di elementi contribuiscono a migliorare i risultati dei pazienti oa migliorare la diagnostica che circonda particolari malattie, ma siamo certi che nel momento in cui raccogliamo questi set di dati inizieremo a vedere ulteriori fonti di dati che forniscono informazioni sui risultati e sulle risposte dei pazienti . Poi dovremo pensare in modo diverso a quali dati cambieranno il modo in cui i pazienti sono gestiti e quali saranno queste modifiche.
Dal punto di vista dell'insegnamento generale, c'è così tanto di questi dati accumulati così rapidamente che sarà difficile per le persone comprendere quali saranno tutte queste fonti per il miglioramento delle cure. Essere in grado di identificare quali set di dati sono tag per particolari aspetti delle informazioni genetiche di un paziente o le tecniche di trattamento dell'impatto sarà importante per determinare l'esito del valore per ogni dato strumento analitico.
In Elekta, stiamo osservando il panorama dell'IA e collaborando con i nostri team interni di fisica e intelligenza artificiale per identificare le necessità cliniche e le opportunità di incorporare gli strumenti di intelligenza artificiale nei nostri prodotti. Ci sono alcune aree. L'area del supporto decisionale è quella in cui l'American Society of Clinical Oncology (ASCO) ha diverse definizioni su dove devono essere utilizzati i motori di supporto alle decisioni e su come possono qualificarsi in modo appropriato, e 15 criteri che dovrebbero prevenire la capacità di un motore di supporto alle decisioni. La partnership con un'azienda come IBM, che ha già soddisfatto questi requisiti e ha un'impronta globale, ci dà la certezza che incorporeremo l'intelligenza artificiale nelle nostre soluzioni di flusso di lavoro clinico.
Medgadget: più specificamente, puoi dare un'idea di quali variabili Watson for Oncology sta guardando, che tipo di guida fornisce e quale è il suo ruolo nel flusso di lavoro clinico?
Wilson: Watson for Oncology fornisce una valutazione dei dati del paziente utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale. Sul paziente vengono fornite visualizzazioni e input diversi per quanto riguarda la diagnosi del paziente, i risultati di laboratorio, i grafici e le lettere di valutazione del paziente e le relazioni cliniche che parlano della malattia. Watson for Oncology prende tutti questi dati e li esamina dal corpus di informazioni che legge. È un grande corpus di oltre 300 riviste e 250 libri di testo, circa 15 milioni di pagine di informazioni, e Watson for Oncology leggerà rapidamente tutte quelle pagine e le confronterà con i dati dei pazienti.
l sistema è stato addestrato dal Memorial Sloan Kettering Cancer Center per analizzare le informazioni sui pazienti nel contesto di questo straordinario corpus di letteratura e linee guida e fornire al team clinico raccomandazioni sul trattamento classificate. La classifica si basa su fattori quali informazioni sugli esiti, potenziale per una migliore risposta alla terapia, disponibilità di risorse e altre variabili. È uno strumento di supporto, e la cosa buona è che tutte le prove che contribuiscono alla classifica sono fornite lì per il medico da rivedere. Quindi non è solo "ecco una top ten" e fai la tua scelta. Se entri nel sistema, ti darà pagine e pagine di letteratura, articoli e documenti di risposta che sono stati pubblicati e peer reviewed che permetteranno al medico di capire perché il sistema classifica una tecnica particolare rispetto a un'altra. Quindi spetta al medico determinare il miglior approccio terapeutico basato su tale classificazione, tenendo conto anche della sua esperienza clinica e degli obiettivi e degli obiettivi dichiarati dal paziente. Se il medico ha protocolli specializzati, lui o lei può valutare quale di questi protocolli si allinea meglio con le classifiche fornite da Watson for Oncology.
I medici possono usarlo come seconda opinione e potrebbe anche essere un'importante fonte di analisi clinica nei centri di cura che non hanno accesso di routine a un vasto numero di esperti. Riteniamo che sarà uno strumento importante per supportare le decisioni cliniche che si traducono in un'assistenza ottimale in un'ampia gamma di strutture assistenziali.
Medgadget: ci sono requisiti di infrastruttura IT che l'ospedale deve soddisfare?
Wilson: Watson for Oncology è ospitato su cloud da IBM. C'è un lavoro di configurazione che IBM farà con il sito del cliente in modo che i professionisti sanitari dell'ospedale che vogliono usarlo abbiano accesso al sistema. In realtà è solo un caso di accessi internet. È molto semplice per i dipartimenti ottenere l'accesso al cloud. C'è del lavoro che Elekta farà anche con i nostri clienti MOSAIQ.
Medgadget: Perché ci sono così tanti dati che stanno entrando nei sistemi di intelligenza artificiale, temete che un giorno sia quasi impossibile per un medico avere una comprensione di come un prodotto di IA medica ha prodotto le sue conclusioni?
Wilson: Non penso che sarà un problema il modo in cui Watson per Oncology è configurato. Poiché le informazioni nella revisione Watson sono dati pubblicati sottoposti a peer review. Perché il modo in cui Watson funziona, è uno strumento di consulenza e fornisce una classifica e tutte le informazioni che sono state inserite in quella classifica. Quindi spetta al medico e al reparto esaminarlo e determinare se tale classifica è pertinente alla sua attuale coorte di pazienti o come tratterebbe normalmente un paziente. Watson non li obbliga a trattare un paziente in un modo specifico. È anche possibile che ci siano cinque diversi articoli classificati che sono accettabili per essere consegnati. Quindi il dipartimento può esaminare i dati esistenti o le prove che appaiono con quei dati, e possono prendere la decisione corretta tra le opzioni classificate che è la più appropriata che il dipartimento può trattare. Poiché le prove esistono, in realtà hanno la possibilità di portare tali prove in anticipo presso il fornitore di assicurazione nel caso in cui vi siano domande sul pagamento dell'assicurazione.
Medgadget: Qual è il futuro per l'IA nella cura oncologica? Elekta sta lavorando sulla propria tecnologia in questo campo o intende continuare a collaborare con aziende specializzate in AI?
Wilson: Penso che il futuro dell'IA sia un argomento interessante per produttori, operatori sanitari e pazienti. Come leader in RT da decenni, vogliamo fornire una guida sui dati che raccogliamo nell'impostazione della radioterapia e sui dati che forniranno influenze, in termini di cambiamento, in termini di decisioni prese su come vengono trattati i pazienti, e cosa può significare per l'impatto del trattamento e gli aspetti operativi della consegna di quel trattamento.
Abbiamo un Memorandum of Understanding con IBM e ci aspettiamo di portare Watson in più dipartimenti multidisciplinari, che includono la radioterapia e l'oncologia completa. Il feedback che riceveremo sui flussi di lavoro e sull'impatto sulle tecniche di consegna della radioterapia da questi sforzi ci consentirà di fornire ulteriori informazioni di consulenza a IBM per aiutarli a creare uno strumento più ampio nel modello Watson for Oncology. Ad esempio, la combinazione di Watson for Oncology con MOSAIQ presto renderà disponibili centinaia di attributi dalla cartella clinica elettronica del paziente, comprese le note dei medici e i dati di laboratorio, disponibili per l'analisi utilizzando la tecnologia IBM Natural Language Processing. Ciò amplierà le capacità di MOSAIQ fornendo allo stesso tempo robusti set di dati di oncologia delle radiazioni che possono essere inseriti negli algoritmi di apprendimento automatico di IBM per far progredire la funzionalità di Watson for Oncology. Questi sono i tipi di progressi trasformativi che possono verificarsi quando si hanno pionieri come Elekta e IBM che lavorano insieme a soluzioni innovative del XXI secolo per i pazienti odierni e per i medici.