Dr. Jaishree Naidoo war 2014 für die pädiatrische Radiologie in einem südafrikanischen Krankenhaus verantwortlich, als sie einen Moment der Erleuchtung hatte, nachdem sie auf eine Nachricht über die Verwendung von KI-Erkennungsmustern zur Unterscheidung von Tieren gestoßen war.
Als Radiologin mit 20 Jahren Erfahrung war Naidoo bereits mit der Mustererkennung vertraut, und sie konnte sofort erkennen, wie KI in der Industrie eingesetzt werden könnte, um den Zugang zur diagnostischen Bildgebung zu verändern. Die Flamme war entzündet, und 2019 gründete Naidoo zusammen mit ihrem Ehemann Terence Naidu und Andrei Migatchev Envisionit Deep AI, ein Healthtech-Startup, das KI nutzt, um die Nachfrage nach diagnostischer Bildgebung zu überbrücken.
Envisionit Deep AI befindet sich nun auf dem Wachstumspfad, unterstützt durch eine Investition von 1,65 Millionen $ von New GX Ventures SA, einem Joint Venture zwischen New GX Capital, RMB Ventures und GIIG Africa. Dies war, nachdem das Startup als regionaler Gewinner des südlichen Afrikas hervorgegangen war Afrikanische Startup-Preise.
„Wir haben dieses aufregende Ziel, revolutionäre Technologien wie künstliche Intelligenz mit Radiologie zu kombinieren, und wir wollen die Art und Weise verändern, wie Radiologen aussehen, Bilder interpretieren und Diagnosen stellen“, sagte Naidoo, der gleichzeitig CEO des Unternehmens ist.
Hybridlösung
Das Startup verfügt über eine Reihe von Produkten, die es über Südafrika hinaus skalieren möchte, darunter die Radify-KI-Plattform, die ihrer Meinung nach eine schnelle, genaue, qualitativ hochwertige und erschwingliche medizinische Bildgebungsdiagnose gewährleistet, Faktoren, die für die Früherkennung und Behandlung von Krankheiten von entscheidender Bedeutung sind.
„Radify AI hat die Zulassung von der South African Health Products Regulatory Association erhalten. Aber wir wollen global agieren und deshalb bemühen wir uns um die Zulassung durch die FDA und die Europäische Arzneimittelagentur“, sagte Naidoo.
Laut Naidoo besteht das ultimative Ziel von Envisionit Deep AI darin, die Belastungen im Gesundheitssystem zu verringern, insbesondere in Afrika, wo Investitionen in Infrastruktur und Humanressourcen nach wie vor düster sind.
Die Daten zeigen, dass das Arzt-Patienten-Verhältnis in Subsahara-Afrika eines der niedrigsten der Welt ist, ein Anteil, der für Fachärzte noch schlimmer ist. In der Radiologie ist die Personalknappheit so groß, dass es zum Beispiel das Verhältnis von Radiologen zu Einwohnern in Kenia ist 1: 389.255, während es in Nigeria 1: 566.000 ist.
Dieser Mangel an Radiologen ist die treibende Kraft für Naidoo, Radify AI für alle zugänglich zu machen, insbesondere in stadtnahen und ländlichen Regionen, und was das Startup dazu veranlasste, eine Hybridlösung zu entwickeln.
Sie sagt, Radify AI kann überall eingesetzt werden, „ob in einer First-World-Umgebung oder einer ländlichen Klinik, die vielleicht nicht über große Breitbandkapazität oder die beste Infrastruktur verfügt … denn die ganze Idee für unser Produkt ist es, den Zugang zur diagnostischen Bildgebung zu demokratisieren, und das werden wir nicht demokratisieren, wenn uns Lösungen fehlen, die in ländliche Umgebungen getragen werden können.“
Das Vor-Ort-Produkt des Startups kann mit Geräten wie Röntgengeräten integriert werden, um Diagnose und Behandlung am Point-of-Care bereitzustellen. Sie bieten auch Teleradiologie für Patienten an, die radiologische Berichte benötigen.
„Normalerweise macht ein MTRA Röntgenaufnahmen, dann gingen die Patienten nach Hause und holten die Ergebnisse später ab, manchmal nach mehreren Monaten. Eine verzögerte Diagnose bedeutet, dass Krankheiten weiter fortschreiten könnten. Wir beseitigen diese Verzögerung, denn wenn Sie wissen, was zu behandeln ist, behandeln Sie es schnell“, sagte Naidoo und fügte hinzu, dass sie planen, seine Lösungen im südafrikanischen Bergbausektor einzuführen, wo Mitarbeiter ein höheres Risiko haben, an Tuberkulose zu erkranken.
Das Startup begann mit dem Bau von Modellen zur Interpretation von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs mit der Fähigkeit, 25 verschiedene Pathologien zu erkennen, darunter Tuberkulose, Brustkrebs und Lungenentzündung, die Todesursache Nummer eins bei Kindern unter fünf Jahren in Afrika.
Diese Plattform, sagte Naidoo, habe sich insbesondere während der Covid-Pandemie als vorteilhaft erwiesen, als Envisionit Deep AI ein Produkt vorstellte, das eine Covid-Lungenentzündung anhand von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs in weniger als 25 Millisekunden erkennen konnte. Dies wurde eingesetzt, um die Effizienz in einem 700-Betten-Krankenhaus in der südafrikanischen Provinz Nordkap zu steigern, das nur einen Radiologen hatte. Laut Naidoo wurde es auch auf mehreren Intensivstationen zur Triage verwendet, insbesondere während des zweiten Höhepunkts der Pandemie.
Das Startup sagt, dass es zwar ein integrales Datenvolumen verarbeitet, aber sicherstellt, dass seine Modelle mit qualitativ hochwertigen, anonymisierten Daten trainiert werden, die weltweit und von verschiedenen ethnischen Gruppen stammen.
Die Daten können auch von Radiologen über ein Validierungstool überprüft werden, das ihnen eine gewisse Gewissheit gibt, dass das Produkt entsprechend funktioniert; und um ihren Input und ihr Feedback zu erhalten, was es dem Startup ermöglicht hat, die Genauigkeit seiner Modelle zu verbessern.
Envisionit Deep AI hat kürzlich ein computergestütztes Trainingsmodell (ein Edtech-Tool) für Mediziner eingeführt, die daran interessiert sind, radiologische Fähigkeiten zu erwerben.