desktop_22-03-2021_13-29-06-434.png

Start-up in de kijker: ibis.ai

Start-up in de kijker
artificiële intelligentie
klinische taalverwerking
60 tot 90% van de medische data is ongestructureerd. Al die informatie aandachtig lezen vraagt een enorme tijdsbesteding van artsen en ander ziekenhuispersoneel. ibis.ai levert geavanceerde natuurlijke taalverwerking en AI, waardoor zorgprofessionals op een gemakkelijke manier waardevolle informatie kunnen verwerken die is opgesloten in ongestructureerde medische data.
team_ibis_0.jpeg

Het team van ibis.ai
Van links naar rechts: Han Peetermans (Sales & Business development) , Mathias De Wachter (Co-Founder & Managing Director) en Stijn De Saeger (R&D Lead)

UNIEK AAN IBIS.AI IS ONZE AUGMENTED INTELLIGENCE

ibis_clu_0.png

ibis.ai
www.ibis.ai

Founders:
Mathias De Wachter en Luc De Saeger

Opgericht in 2019

Lees hier het interview met Mathias De Wachter, co-founder van ibis.ai
 

Wat heeft je gedreven om zelf te gaan ondernemen?

Ik werkte al van begin jaren 2000 rond AI, eerst aan de KULeuven, daarna in de industrie. Ons toenmalig team lanceerde wel een aantal innovatieve producten, maar het gevoel was toch vooral dat de technologische verbeteringen in heel kleine stapjes kwamen. Vanaf ongeveer 2012 kwam er een frisse wind in het vakgebied, en daardoor ook het gevoel dat er nieuwe opportuniteiten ontstonden. Samen met vrienden en collega’s begon ik er toen luidop van te dromen om zelf een AI bedrijfje op te richten, maar het bleef altijd bij brainstorms en mock-ups. In 2016 kwam ik dan Luc tegen, die al enkele jaren bezig was met tooling voor medisch (ICD) coderen. Luc’s domeinkennis en contacten waren een heel goede aanvulling voor mijn ervaring in natural language understanding (NLU), en we besloten om samen moderne NLU technieken te gaan gebruiken ter ondersteuning van ziekenhuizen.

De “elevator pitch” van je start-up

60 tot 90% van de medische data is ongestructureerd. Al die informatie aandachtig lezen vraagt een enorme tijdsbesteding van artsen en ander ziekenhuispersoneel. Maar natuurlijke taal blijft de enige manier om medische informatie echt voldoende genuanceerd uit te drukken. Het probleem zal dus niet opgelost worden door artsen minder vrijheid te geven en ze enkel te laten kiezen uit standaard lijstjes, zoals soms wordt gedacht.

Klassieke text mining en NLP technieken beperken zich tot de lokale context in een medisch dossier, waardoor ze per definitie een onvolledig resultaat teruggeven. Bij ibis.ai gaan we een stap verder door met moderne technieken een genuanceerd en volledig beeld te vormen van medische informatie in natuurlijke taal.
 

"MET IBIS.AI GAAN WE EEN STAP VERDER DAN KLASSIEKE TEXT MINING DOOR MET MODERNE TECHNIEKEN EEN GENUANCEERD EN VOLLEDIG BEELD TE VORMEN VAN MEDISCHE INFORMATIE IN NATUURLIJKE TAAL."
 

Een essentieel aspect daarbij is onze visie van Augmented Intelligence: onze systemen moeten niet enkel de data “begrijpen”, maar ook kunnen uitleggen waarop ze zich baseren.

Onze focus ligt momenteel op twee producten: een slimme codeerhulp voor ICD-10/MKG codering en tooling om SNOMED CT codes toe te voegen aan medische data. De sterkte van onze aanpak ligt vooral in transfer learning: de onderliggende computermodellen leren van het gebruik in de verschillende producten, zodat ze allemaal profiteren van verbeteringen, en we ook sneller andere use cases rond medische natuurlijke taal kunnen aanpakken.
 

"UNIEK BIJ IBIS.AI IS ONZE AUGMENTED INTELLIGENCE: ONZE SYSTEMEN MOETEN NIET ENKEL DE DATA BEGRIJPEN MAAR OOK KUNNEN UITLEGGEN WAAROP ZE ZICH BASEREN."

Hoe is het idee ontstaan voor je oplossing/applicatie?

Luc had al een succesvolle tool om te helpen bij ICD codering ontwikkeld en door samen te werken, hebben we die tool met moderne AI technieken kunnen verbeteren. We zijn toen langs geweest bij verschillende contacten van Luc, en hebben veel geluisterd en gediscussieerd over hoe de ideale tool eruit zou zien. Toen is het idee geboren dat we nu beschrijven als Augmented Intelligence: het systeem moet niet enkel accuraat zijn in de suggesties, maar ook intuïtief tonen waarom een bepaalde code relevant is. 

Vrij snel nadat ons eerste prototype klaar was, konden we meedoen aan een vergelijkende test bij AZ Klina, waar ook verschillende grote spelers waren uitgenodigd. In deze test kwam ibis.ai als beste uit de bus. Niet veel later werden we gevraagd om ook mee te doen aan de SNOMED CT wedstrijd van het UZA. Ook daar was onze tool sterker dan de concurrentie en hebben we samen met het UZA een volledig plan van aanpak uitgewerkt om de historische dossiers te analyseren en te coderen naar SNOMED CT concepten.
 

Wat zijn je grootste uitdagingen die je als ondernemer hebt ervaren bij het opstarten van je onderneming?

De kans krijgen om je te bewijzen is waarschijnlijk de grootste uitdaging als klein bedrijfje. Die eerste klant neemt altijd een risico. Wij hebben het geluk gehad dat het directieteam van AZ Klina geloofde in onze aanpak en ons team. Dat eerste project opent dan deuren: we hebben kunnen deelnemen aan de wedstrijd bij UZA omdat zij onze oplossing aan het werk hadden gezien bij een presentatie in AZ Klina. 

Maar op andere plaatsen krijgen we nog altijd de kans niet om te tonen wat we kunnen, en wordt er automatisch enkel met grotere spelers gewerkt. We hebben zo geleerd dat er een balans moet zijn tussen productontwikkeling en marketing. In de komende maanden willen we veel meer klanten bereiken.
 

"DE KANS KRIJGEN OM JE TE BEWIJZEN IS WAARSCHIJNLIJK DE GROOTSTE UITDAGING ALS KLEIN BEDRIJFJE. ER WORDT VAAK ALLEEN MET GROTE SPELERS GEWERKT."
 

In welk stadium staat je start-up nu en wat staat er in de nabije toekomst op het programma?

We zijn al sinds 2017 aan het werken aan verschillende generaties van onze technologie. We zijn nu op het punt gekomen dat we de markt kunnen opgaan met een goed product en een overtuigende value proposition.

Ons team is in November verdubbeld, en we willen in de nabije toekomst nog verder groeien om meer klanten en nieuwe ontwikkelingen te ondersteunen. Om die groei te financieren gaan we binnenkort waarschijnlijk op zoek naar investeerders.

Wat zijn je ambities op lange termijn en de belangrijkste uitdagingen om deze ambities te realiseren.

Ons eerste doel is om de referentie te worden voor klinische taalverwerking in België. Daarna zijn de logische stappen Nederland, Duitsland, Frankrijk, … en de rest van Europa. De diversiteit van talen en de strikte aandacht voor gegevensbescherming beschermt de Europese markt nog enigszins tegen de grote Amerikaanse spelers, die vooral uit zijn op de data zelf, en daarom geen echte omzet moeten halen uit de aangeboden diensten.

Die heterogene markt vormt natuurlijk ook een grote uitdaging. Op gebied van domeinkennis (wetgeving, …), taal en zelfs marketing is het elke keer een beetje opnieuw beginnen. Maar onze data-gedreven aanpak laat wel toe om sneller een goed product te maken dan onze concurrenten, dus we kijken er met vertrouwen naar uit.
 

"ONS EERSTE DOEL IS OM DE REFERENTIE TE WORDEN VOOR KLINISCHE TAALVERWERKING IN BELGIË."

Welk advies/adviezen wil je graag meegeven aan ondernemers-in-spe?

Het is essentieel dat je team een passie deelt voor je product of oplossing. Je zal er veel meer aan werken en veel meer tijd samen doorbrengen dan je verwachtte. Dus het kan maar beter iets zijn waar je echt in gelooft.

Grijp ook elke kans aan om geholpen te worden: organisaties zoals BHIC, Vlaio, … kunnen je echt dat extra duwtje in de rug geven om succesvol te worden. De tijd die je steekt in zoeken naar de beste begeleiding is absoluut goed besteed.

Op welke manier levert BHIC voor jou concrete toegevoegde waarde bij het realiseren van je start-up ambities?

Dankzij BHIC hebben we al verschillende contacten weten te leggen waar we al geruime tijd beroep op hebben kunnen doen. Ook tijdens de speeddates van BHIC hebben we al interessante profielen kunnen spreken. 
 

"OOK TIJDENS DE SPEEDDATES VAN BHIC HEBBEN WE AL INTERESSANTE PROFIELEN KUNNEN SPREKEN."

Han Peetermans voegt hier aan toe: "Met mijn vorige project CrystalMed heb ik in het verleden al meegedaan aan het coaching traject van BlueHealth - Health RampUp . Die ervaring heeft mij al veel geholpen in mijn verdere traject en uiteindelijk bij ibis.ai gebracht. Samen hebben we dezelfde visie, maar dit hebben we elk vanuit onze eigen invalshoek benaderd. Door deze samen te leggen hebben we gezien dat we heel complementair zijn en elkaar perfect kunnen aanvullen. Samen staan we sterk en dat geeft ons een extra dosis energie om er voluit voor te gaan.

Heb je nog specifieke noden waar het BHIC je mee kan helpen om je start-up te ondersteunen?

Om onze groei mee te ondersteunen zoeken we nog ziekenhuizen die geïnteresseerd zijn om met ons een POC op te zetten. Zowel voor een conversie van de voorgeschiedenis naar SNOMED CT als bij de ondersteuning van de MZG dienst bij het coderen van ICD-10-CM/PCS.
 

"OM ONZE GROEI MEE TE ONDERSTEUNEN ZOEKEN WE NOG ZIEKENHUIZEN DIE GEÏNTERESSEERD ZIJN OM MET ONS EEN POC OP TE ZETTEN."