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Dennis Wall,博士,Cognoa联合创始人– Interview Series

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Dennis Wall博士是斯坦福大学儿科和精神病学副教授,也是Cognoa的共同创始人。 Cognoa  致力于在儿科行为健康方面建立无与伦比的护理标准,通过提供高质量的产品来改善所有儿童和家庭的终生结局,确保公平获得早期干预。

您长期以来与自闭症患者有个人关系。您能描述一下这种关系以及您从中学到了什么吗?

我sister子患有严重的自闭症。我从十几岁开始就认识她。我和她的表弟以及我的朋友一起去了波士顿学院高中,但我住在科德角,通常每次通勤要两个小时。过了一会儿,我的朋友坚持要我在一周之内开始住在他的房子里,我很感激。我和他们的家人很亲密。这就是我认识贝基和自闭症的高潮和低谷的方式。

我继续在加州大学伯克利分校完成整合生物学的培训,并在斯坦福大学完成了计算遗传学的培训,然后与我的妻子艾比一起搬回波士顿,并在哈佛开始了新的教师任命。然后,我有机会致力于我的实验室和学术研究,以了解自闭症,并找到方法使我的培训投入工作,以便为像贝基这样的家庭找到解决方案。这导致我走了很多路,其中最重要的是重新审视了当今自闭症诊断系统的现实和挑战。我对自闭症的亲身经历告诉我,许多家庭在诊断和治疗自闭症方面非常需要新的创新和变革。

您经常被描述为自闭症研究的“坏男孩”,您认为这种声誉是应得的吗?

我认为该说明不是普遍认同的观点。我最近刚被一个人介绍到 美国医学信息学院 我被评为第九名 世界顶级自闭症研究者。在过去的16年中,我一直致力于寻找更好的解决方案来诊断和治疗自闭症。

父母必须经常等待的事实 一到三年 接受自闭症诊断并为他们的孩子开始治疗,导致许多人错过了关键的早期神经发育窗口(限制了治疗的有效性),促使我使用AI和 机器学习 开发解决方案以改善结果和当前系统。由于行为健康专家的短缺,等待时间继续恶化。 COVID-19进一步加剧了诊断的可及性。显然,我们必须创新并采用新的解决方案,以帮助儿童及其家庭更快,更有效地获得诊断和护理。 Cognoa就是这样做的,而我致力于推动创新和创建公平,适时地为所有家庭提供解决方案的承诺是我的首要任务。迫切需要整个医疗界的创新与合作– and it is possible.

您经常会再次浏览查尔斯·达尔文(Charles Darwin)的开创性著作《物种起源》。这本开创性的书对你如此高评价是什么?

我喜欢生物多样性。我喜欢了解世界。我喜欢达尔文用关于物种起源和继续存在的异端理论挑战系统。他的书还阐明了一种通过物理,行为和形态特征对生物进行分类的算法,从而开创了严格的数学基础领域,可以定量地定义生命形式。系统学,系统发育学和种群遗传学领域似乎与医学领域相距甚远,但实际上并非如此。与物种的复杂性一样,自闭症之类的条件有很多形式,需要通过机器学习等数学基础来仔细描述。这使过程更加客观,由数据驱动,并使我们回到可以以非常实际的方式使用的数量和数量。

您是Cognoa的创始人,能否分享这家公司背后的创始故事?

由于我在自闭症方面的个人经验和专业研究,我成立了Cognoa,其目的是通过改善自闭症的儿童和家庭的现行方法来改善他们的生活。在培训过程中,我和影子医生一起亲眼目睹了家庭在使用当前系统时面临的巨大挑战,尤其是诊断过程如何与家庭需求不符。太多的家庭要接受诊断要面对漫长而艰辛的旅程。结果,当早期干预措施有最大的潜力改善自闭症儿童和家庭的终身结局时,儿童会错过关键的神经发育窗口。

我在哈佛大学任教时,特别关注自闭症的分子基础。作为一个领域,我们知道(并且知道)自闭症具有遗传性和遗传性。然而,负责任的基因尚不清楚。我与波士顿儿童医院(当时的波士顿儿童医院)合作,经过大量综合分析,我开始怀疑标签的制作方式–对孩子的班级确认或诊断– was done.

因此,当临床医生使用护理评估标准,自闭症诊断访谈修订版(ADI-R)和ADOS对父母和孩子进行访谈时,我遮蔽了进行自闭症评估的临床医生和临床技术人员,包括单向玻璃/镜子背后的观察结果(自闭症诊断观察时间表)。我了解到,诊断过程经过精心设计,非常漫长且很难重复,主观性不可避免。所有这些因素促使我寻找更快的方法来进行诊断评估,因为护理系统的生活质量和临床结果取决于准确性和诊断时间。

我将精力重新集中在表型上–以及如何构建数字量化工具以高准确度,评分者间可靠性和更高的效率对儿童进行表型分析。我的重点是我们是否可以降低自闭症诊断的复杂性而又不会明显降低准确性。答案是肯定的。

这样,我就可以开始为一家新公司筹集资金的旅程,首先是着重于改善诊断过程。目前,儿科医生 引用最多的c 希尔德伦 怀疑发育迟缓,需要专家诊断和开具治疗方案。这通常导致儿童和家庭等待 几个月甚至几年 在他们的孩子接受初始自闭症诊断并可以开始改变生活的治疗之前。 Cognoa的定位是从根本上改变这一现实,方法是授权儿科医生在基层医疗机构中进行诊断,并通过允许专家专注于那些表现更为复杂的儿童来支持专家–简化整个系统。

Cognoa 高度依赖机器学习,最初吸引您使用这项技术的是什么?

机器学习(ML)擅长查找数据模式。许多数据是复杂且多维的–包括评估期间儿童的观察数据。为了诊断自闭症等行为健康状况,需要进行社交测量,感官测量,时间依赖性和独立性以及情绪,动作,手势,反应等方面的变化。所有这些组成部分都需要作为决策因素,而ML可以帮助临床医生找出哪些特定功能与其他功能相关,哪些不相关。它可以帮助确定最终决定决策的最相关功能。

我们可以使用ML消除噪声以找到显着特征,并生成数学模型以生成儿童的数字表型。但这确实只是一个开始。接下来需要做的是确定如何以准确,可扩展和可重复的方式对这些功能进行评分。

Cognoa 首先是致力于改善健康状况(尤其是与儿童发育健康有关的健康状况)的公司。本质上,我们不是一家致力于特定技术的公司。机器学习可以帮助我们更快地做出决策,可以帮助消除流程中的错误,并且可以极大地帮助显着增加对各种社会经济人群,同等数量的男孩和女孩以及所有文化和种族的影响。但是,要成功实现这一目标,就必须将机器的学习与正确的数据传输工具结合起来。因此,Cognoa也致力于确保ML– which 已经证明 在临床上非常准确—可通过无处不在的技术(例如智能手机)进行访问,以使该过程快速,高效并尽可能地可用。另外,很清楚– for all –鉴于COVID-19,该技术在解决医疗保健差距和效率低下方面的作用才得以增强。

您能否讨论Cognoa如何利用最新的AI和机器学习技术引入自闭症护理的新范例?

通过将自闭症诊断带入数字时代,Cognoa正在开创一种新的自闭症诊断方法,以改善健康状况,改善家庭生活质量,并以此改善当今非常复杂的系统。如上所述,目前的儿科医生 引用最多的c 希尔德伦 怀疑发育迟缓,需要专家诊断和开具治疗方案。许多家庭面临漫长的诊断过程,经常等待 几个月甚至几年 在他们的孩子能够接受所需的诊断以开始适当的改变生活的护理之前。

Cognoa 的方法通过赋予儿科医生在初级保健环境中进行准确诊断的能力,引入了一种自闭症护理的新范例。这使专家和孩子都受益匪浅,因为它使专家可以将精力集中于演示较为复杂的孩子,而不是为诊断不太复杂的孩子排长队,从而增强并简化了系统。目的是使更多的儿童在关键的神经发育早期窗口中,尽早开始针对自闭症的早期干预,这时干预措施具有最大的潜力来改善自闭症儿童和家庭的终身结局。

正如我提到的那样,Cognoa的AI也有意识地构建为包含性别,种族,族裔和社会经济渊源,从而消除了历史上困扰自闭症诊断的人类固有偏见。为此,Cognoa正在使所有儿童的自闭症诊断民主化,以帮助为所有儿童提供平等的照料。

我们正在以两种不同的方式解决获得护理的问题。一般来说,与自闭症专家相比,儿科医生对儿童和家庭的访问要容易得多,而自闭症专家则严重短缺。通过鼓励和鼓励儿科医生进行诊断(符合美国儿科学会的 指导方针 对于儿科医生开始在基层医疗机构中诊断自闭症),儿童和家庭可以获得更多的护理机会。其次,我们设备的数字性质意味着儿科医生将能够使用它来通过远程医疗准确地远程捕获输入。即使在地理或其他后勤方面的挑战(例如在大流行中),这也使自闭症诊断成为可能。

您能否讨论Cognoa使用机器学习使自闭症诊断更加客观和有效的一些努力?

研究不断表明,性别,种族,种族和社会经济差异在自闭症诊断中普遍存在。例如,女孩被诊断出患有自闭症,平均 比男孩晚1.5年。此外,在8岁以下的自闭症儿童中,每4名儿童中就有1名是黑人或西班牙裔 没有被诊断 完全没有这是由于历史上对自闭症在女童和少数族裔中的表现方式缺乏了解,以及对影响这些儿童获得照料的障碍的缺乏了解。

尽管人们常常担心AI会由于馈入数据中的潜在偏见而永久保留这种偏见,但在Cognoa,我们有意识地构建了AI算法以涵盖性别,种族,族裔和社会经济渊源,以应对这些长期存在的不平等现象。这涉及使用属于不同背景的数千名儿童的历史患者数据。该数据包括各种状况,表现和合并症,并代表了所支持年龄范围内的两种性别。

利用这一广泛的数据集,Cognoa的AI可以评估成千上万的人类特征和功能,使其能够以微不足道的精确度和速度来告知当前和将来的行为健康(状况),而这些精确度和速度是临床医生无法匹敌的,同时消除了人为固有的偏见。

您能否描述什么是Cognoa的ASD治疗药物,它将如何帮助改善社会情感互惠性?

Cognoa 的自闭症治疗剂正在临床开发中,因此我无法确切透露它如何发挥作用。但是,我可以分享Cognoa正在开发针对自闭症核心缺陷(例如社交情感识别和参与)的治疗解决方案。 Cognoa的自闭症数字治疗解决方案也获得了FDA的突破性指定地位。

我对使用数字行为健康解决方案极大地改善自闭症的治疗和疗法以及自闭症儿童和家庭的生活感到非常兴奋。

在将Superpower Glass授权给Cognoa之前,在我位于斯坦福的实验室中,我们采用了从概念验证到严格测试的解决方案。 计算机视觉 工具。使用仅六周后,与对照组相比,该系统显示出非常显着的治疗效果。结果发表在 贾马小儿科 last year.

We’ve还发明了一种新工具(guesswhat.stanford.edu),该工具类似于Superpower Glass,可以增强孩子的真实感,从而鼓励他或她的游戏伙伴进行亲社会行为。我们计划在一项随机对照试验中对其进行测试,并最终将其应用于自闭症儿童的一般人群。

关于Cognoa,您还有什么要分享的吗?

2020年9月, Cognoa 宣布 在一项成功的关键研究中,该设备超过了所有FDA基准,该公司将向FDA提交自闭症诊断报告,以进行审批。这是Cognoa改善自闭症儿童和家庭生活的使命中一个激动人心的里程碑。我们目前也正在准备研究结果,以发表在同行评审的期刊上,并希望在将来分享更多的进展。

感谢您的采访,希望了解更多信息的读者可以访问 Cognoa。

安东尼·塔迪夫(Antoine Tardif)是 Futurist 他对AI和机器人技术的未来充满热情。他是 BlockVentures.com并已投资了50多个AI和区块链项目。他是的联合创始人 Securities.io 一个专注于数字证券的新闻网站,是unite.AI的创始合伙人。他也是 福布斯技术委员会。