מה אני עושה במינסוטה?

https://twitter.com/RackMada/status/1367654872338731013?s=20

לפני מספר שבועות היתה לי אינטראקציה בטוויטר עם היוזר רק מדע בעקבות ציוץ שלו שעסק ב DBS. הדיון גרם לי לחשוב שאולי יהיה מעניין לספר את הסיפור המקצועי שלי במינסוטה.

אני לא נוהג לכתוב על עצמי. הפוסטים בבלוג עוסקים בדרך כלל בתובנות שלי על ספורט או על החיים במינסוטה ובארה״ב. אבל, בסופו של דבר, הסיבה בגללה הגעתי לפה ובגללה אני עדיין פה, היא מטרה מקצועית מרתקת, שבנוסף לעניין, אני מאמין שהיא גם חשובה וראויה.

סיפורים על סטארט-אפים מסופרים בדרך כלל בסוף הדרך. למרות זאת, בעקבות אירוע משמעותי שקרה לחברה שלנו לאחרונה, חשבתי שאולי המסע המקצועי שלי בסטארט-אפ במינסוטה יכול לעניין כמה אנשים ואולי, דווקא בנקודת הזמן הזו, סוג של סגירת מעגל בפרויקט ״שלי״, יהיה מעניין לספר חלק ממה שעשיתי פה ב 5 השנים האחרונות.

אז בבקשה – זה לא נגמר, זה קצת הסוף. מקווה שתהנו.

רקע – מה זה DBS

הסטארט-אפ שלנו, Surgical Information Sciences שמו, או בקיצור – SIS, הוא חברה לציוד רפואי (Medical Devices), המפתחת מוצר תוכנה בתחום של גירוי מוחי עמוק, DBS – Deep Brain Stimulation.

גירוי מוחי עמוק הוא טיפול רפואי מדהים שקיים כ 20 שנה. מדובר בניתוח, בו מחדירים אלקטרודה חשמלית למוח החולה. הגירוי החשמלי של האזור במוח בו הושמה האלקטרודה, משפר פלאים את מצב החולים. הרפואה משתמשת ב DBS על מנת לטפל במחלות שונות, למשל – פרקינסון, דיסטוניה או אפילפסיה. לכל מחלה, איזור מטרה אחר במוח, לפעמים בגודל של מילימטרים בודדים, בו צריך למקם את האלקטרודה.

SIS מתמקדת באזורי מוח הקשורים בטיפולי DBS לחולי פרקינסון. הנה וידאו המדגים מצוין את האפקט של ניתוחי DBS מוצלחים עבור חולי פרקינסון.

הבעיה

אחת הבעיות המרכזיות בניתוחי DBS, ואחת הסיבות שלא משתמשים בהם יותר, היא הקושי למקם את האלקטרודה בדיוק במטרה. מחקרים הוכיחו שאם האלקטרודה מוקמה בדיוק במטרה, התועלת של הגירוי החשמלי לחולה גבוהה. כשהמיקום לא מדויק, גם אם זו סטיה של מ״מ אחד בודד מהמטרה, התועלת לחולה פוחתת במקרה הטוב אך במקרים חמורים יותר עלולות להיגרם תופעות לוואי. הקושי למקם את האלקטרודה בדיוק בנקודה נובע ממספר סיבות –

• גודל המטרות – מ״מ בודדים.
• מידת הבהירות בה ניתן להבחין באזורי המטרה (לראות לאן המנתח צריך להגיע עם האלקטרודה) בצילומי המוח הקודמים לניתוח – ישנן מטרות DBS, לחולי פרקינסון, שלא ניתן להבחין בהן כלל ב MRI של המוח.
• דיוק מערכות הניווט – היכולת של המנתח להגיע עם האלקטרודה, בדיוק מירבי, אל המטרה.
• דיוק הניתוח – גם אם המטרה ברורה ניתן פיזית לפספס במיקום האלקטרודה.
• גורמים אחרים – תנועה של החולה (ניתוחי DBS נעשים כשהחולה ער) או תזוזה של המוח כאשר קודחים בו (סליחה על התיאור הגרפי).

שוק ה DBS גדול וחברות המכשור הרפואי הגדולות בעולם עוסקות בתחום באינטנסיביות. SIS מנסה לפתור את הבעיה השניה ברשימה – הנחת העבודה היא שאם הצוות הרפואי יראה בבירור את המטרות, יהיה קל יותר לתכנן את הניווט למטרה ולנווט בפועל, לפיכך SIS מייצרת מיפוי מדויק והצגה ברורה של מטרות ה DBS עבור פרקינסון. התקווה היא שכתוצאה מכך אחוזי ההצלחה של הניתוחים יעלו, התועלת לחולים תגדל והשימוש בטכנולוגית DBS יגבר.

הפתרון

Magnetic Resonance Imaging (MRI) כשמם כן הם, מכשירי הדמיה מבוססי מגנט. עוצמת מגנט נמדדת ביחידות טסלה. ברוב בתי החולים בעולם מכשירי MR עם מגנט בעוצמה של 1.5 או 3 טסלה (1.5T, 3T). באוניברסיטת מינסוטה, שם נוסדה SIS, מרכז מחקר גדול עם מכשירי MRI של 7T – (שבעה טסלה).

בצילומי מוח באמצעות מכשירי הדמיה של 7 טסלה ניתן לראות פרטים, כמו מטרות DBS של ניתוחי פרקינסון, שאינם נראים במכשירי 1.5 ו 3 טסלה (מכונים גם מכשירי MRI קליניים). בהינתן תמונות מוח של אותו חולה, ב 7 טסלה ו 1.5 טסלה – ניתן יהיה ללמד את המחשב ״למצוא״ את המטרות, שנראות בברור בתמונת ה 7T, גם בתמונה הקלינית.

שלב ראשון – הקמה

כשהגעתי למינסוטה לא ידעתי דבר וחצי דבר על כל מה שנכתב עד כאן. הבאתי איתי רק את הניסיון המקצועי שלי, את לימודי האקדמיים ונכונות אין סופית ללמוד דברים חדשים. כתפיסת עולם אני מאמין שאין דבר (במקצוע שלי כמובן) שלא אוכל לעשות. יש רק דברים שכבר עשיתי ואחרים שאצטרך לחקור וללמוד. סטארט-אפ קטן הוא סביבה בה לא ניתן לומר ״זה לא התחום שלי, ולכן אני לא יכול לעשות את זה״. עושים מה שצריך. אם לא יודעים איך, לומדים בתנועה. הגעתי ל SIS על מנת להפוך רעיון ופיסות קוד שנזרעו באוניברסיטת מינסוטה ע״י מייסדי החברה למוצר Medical Devices מבוסס תוכנה. לא היה אף אחד שאמר לי מה צריך לעשות אז עשיתי מה שחשבתי שנכון יהיה לעשות.

ההתחלה הייתה ממש מהבסיס – הקמת אבני היסוד של חברת תוכנה מתפקדת, למשל יצירת חשבונות אימייל לכולם על מנת שאפשר יהיה לעבוד ובחירת כלי ניהול הקוד והמשימות. ההחלטות הראשונות ישארו אתכם הכי הרבה זמן. כדאי מאוד שיהיו טובות.

השלב השני היה למצוא מישהו לחשוב איתו. אני מספיק מנוסה כדי לדעת שאני לא יודע הכל , ובנוסף הסיכוי לטעות קטן יותר כשכמה אנשים חושבים יחד. מכיוון שלא הכרתי אף אחד במינסוטה, הבאתי חבר ישראלי. זה עבד נהדר.

אחרי שהונחו אבני היסוד, הצטרף חבר נוסף לצוות המתכנתים. זו נקודה משמעותית משום שזה כנראה הגיוס הטוב בחיי. לא יודע אם זה מזל, שכל או קצת משניהם, אבל פגשתי, והצלחתי לגייס לחברה בוגר מצטיין של אחת האוניברסיטאות הטובות בארה״ב, עילוי תוכנה, גאון של ממש. פגשתי את מי שיהפוך להיות חבר אמיתי לדרך, זה שאיתו אבלה את מרבית זמני בארה״ב ושותף ממנו אלמד כ״כ הרבה. לעולם לא אבין מה הוא עושה במינסוטה במקום לעשות מיליונים בסיליקון וואלי… אבל לא בוכים על זכייה בפיס.

בגלל שפעילות החברה החלה הרבה לפני שהגעתי למינסוטה, מאזן הכוחות הראשוני בחברה היה כזה שהחוקרים האקדמיים הובילו את הפיתוח ואנשי התוכנה היו אחראים בעיקר על הטמעת הקוד שפיתחו החוקרים. SIS נולדה כחברת מחקר אקדמית. מייסדי החברה, חברי סגל באוניברסיטאות, ראו דברים מנקודת מבט של מחקר אקדמי. אני, באופן טבעי, עם רקע מתעשיית התוכנה, ראיתי דברים מנקודת מבט שונה. הקונפליקט הזה אתגר את המערכת לא פעם אבל גם יצר גיוון ועניין.

שלב שני – מוצר

השנתיים הראשונות הוקדשו לחיבור כל המרכיבים לכדי מוצר תוכנה שלם וביסוס הפלטפורמה בענן. אט אט, הרעיון הפך למוצר הקולט צילומי MRI (שנעשים לפני הניתוח) ו CT (אחרי הניתוח, כשהאלקטרודה כבר בתוך בראש…), מנבא את אזורי המטרה לפני הניתוח ומראה מה קרה בפועל לאחר הניתוח. כמה מדויק מוקמה האלקטרודה ביחס למטרה.

כמו בהרבה סטארט-אפים, בדיוק בנקודה הזו, גם אצלנו היו אתגרים פיננסיים. לפתע, מרבית חוקרי המוח והחבר הישראלי שבא למינסוטה נאלצו לעזוב ועברו הלאה ונותרנו רק העילוי האמריקאי, אני ואוקינוס של חוסר ודאות. למזלנו, הנהלה חדשה ורוח חדשה נכנסו לחברה בתחילת 2018.

טכנית, למרות כל מה שנעשה בשנתיים הראשונות, היה לי ברור שזה עדיין לא מה שהמוצר אמור להיות. בפגישה הראשונה עם המנכ״ל החדש נשאלתי מה צריך בצוות הפיתוח והפיתוח של החברה. עניתי שבהינתן מצב הדברים בחברה באותו זמן ובעתיד הנראה לעין, אין דבר שהחבר האמריקאי ואני לא נוכל לעשות. זו לא היתה אמירה טריוויאלית. מחד, בפעם הראשונה לא היו בצוות אנשי חקר המוח ולא ידעתי איך נוכל להתמודד עם אתגרים שאינם בתחום המקצועי שלנו, מאידך, החזון שלי, של אנשי תוכנה שמובילים את המחקר והפיתוח , הפך ריאלי מתמיד.

שלב שלישי – מהפך

כדי להבין טוב יותר מה קורה ב SIS מעכשיו, תהיו איתי רגע לשני מושגים יסוד טכניים בעולם עיבוד התמונה והאינטליגנציה המלאכותית, בעיקר בתחום ההדמיה הרפואית והתלת מימד – רגיסטרציה וסגמנטציה.

רגיסטרציה הוא תהליך בו שני אלמנטים שונים, בדרך כלל במרחב תלת מימדי, מוזזים כך שיונחו בדיוק מירבי אחד על השני. כמו לקחת שתי קוביות הונגריות ולהכניס אותן אחת לתוך השניה בחפיפה מושלמת של הצבעים. בדוגמאות למטה אפשר לראות שני תהליכי רגיסטרציה של 2 תמונות מוח שונות בכל מקרה –

• 

• 

סגמנטציה הוא תהליך של מיפוי אלמנטים בתמונה. זה נראה כמו בתמונה הבאה – כל אלמנט בתמונה מקבל מספר שמייצג אותו – 1 – אדם, 2 עץ וכן הלאה. ניתן ללמד את המחשב לזהות מהו כל אלמנט בתמונה – עץ, מבנה, כביש או בן-אדם ובהקשר שלנו – מה בתמונת ה MRI היא מטרת DBS לפרקינסון. המחשב, אחרי האימון, ידע לזהות בחלקיקי שניה מה בתמונה הוא איזה אלמנט.

• 

• 

דוקא בתקופת הקורונה, כשכל אחד בביתו, הושלם המהפך המוצרי המשמעותי. אפשט ככל שניתן – מכיוון שהבעיה ש SIS מנסה לפתור היא בעית סגמנטציה, לזהות מה בתמונת ה MRI של המוח הוא מטרת פרקינסון לניתוחי DBS, צמצמנו למינימום שימוש ברגיסטרציה ועברנו לשימוש במודלים של Deep Learning המיועדים לבעיות סגמנטציה. בפשטות – לימדנו את המחשב לזהות מטרות DBS לניתוחי פרקינסון. היתרונות עצומים – המוצר הפך פשוט בהרבה, זרקנו המון קוד ישן (כיף אדיר), הורדנו את זמן הריצה משעות לדקות בודדות ושיפרנו את הדיוק של המערכת (כי בכל רגיסטרציה יש טעויות ולכן ריבוי רגיסטרציות = ריבוי טעויות). על הדרך אפשר היה להוסיף את מטרת ה DBS השניה לפרקינסון, משום שמודל שיודע למפות מטרה אחת בתמונה, יידע בסבירות גבוהה ועם הדאטה המתאים, למפות גם מטרה אחרת.

סיכום עד כאן ותובנות

בתחילת אפריל 2021 הושלם המהפך כש SIS קיבלה את אישור ה FDA לכך שהאלגוריתם החדש שלנו, יודע לנבא, בדיוק יוצא דופן את מיקום כל המטרות לפרקינסון ולנתח את תוצאות הניתוח בהתבסס על ה CT שנעשה לאחר הניתוח. זהו לא אישור ה FDA הראשון שלי ושל החברה אך הוא שונה. זו הפעם הראשונה בה אני יכול לומר בוודאות שאני יודע שהמוצר עובד כמו שרציתי שיעבוד ברגע שהבנתי מה אני אמור לעשות כאן. לאורך הפרויקט היו רגעים רבים בהם לא ידעתי את הדרך, אבל תמיד ידעתי לאן אני אמור להגיע. אם הצוות מתאים והמטרה ברורה, הדרך תימצא.

בנוסף, דווקא הרגעים המאתגרים, כשהצוות עזב ואי הודאות הייתה כה גדולה, היו ההזדמנות הגדולה להפוך את מאזן הכוחות הטכני בחברה לזה שחשבתי שהוא הנכון יותר.

בינתיים, אין לסיפור סוף. סימני השאלה רבים ואי הוודאות גם כן. זה לא נגמר, זה רק הסוף…

דני