جاي فيرو، رئيس قسم المعلومات والتكنولوجيا والمنتجات في Clario – سلسلة المقابلات

جاي فيرو هو رئيس قسم المعلومات والتكنولوجيا والمنتجات في Clario، وله أكثر من 25 عامًا من الخبرة في قيادة فرق تكنولوجيا المعلومات والمنتجات، مع التركيز القوي على حماية البيانات وشغف بالcreating تقنيات ومنتجات تترك تأثيرًا معنويًا.

قبل انضمامه إلى Clario، شغل جاي مناصب قيادية رفيعة المستوى، بما في ذلك مدير المعلومات، ومدير التكنولوجيا، ومدير المنتجات، في منظمات عالمية مثل Quikrete Companies وAmerican Cancer Society. وهو أيضًا عضو في مجلس إدارة Allata، LLC. تم الاعتراف بإنجازاته المهنية عدة مرات، بما في ذلك جوائز من Atlanta Technology Professionals كقائد تنفيذي للسنة وHMG Strategy كقائد تكنولوجيا المعلومات للشركات متوسطة الحجم.

Clario هي شركة رائدة في إدارة التجارب السريرية، وتقدم تقنيات نهاية متكاملة لتحويل الحياة من خلال توليد أدلة موثوقة ودقيقة. وتتخصص في تجارب سرطان، وتؤكد Clario على نتائج المرضى المبلغ عنها (PROs) لتعزيز الفعالية، وضمان السلامة، وتحسين جودة الحياة، ودعوة إلى PROs الإلكترونية كبديل أكثر كفاءة للتكلفة من الورق. مع الخبرة التي تشمل مجالات علاجية وامتثال تنظيمي عالمي، تدعم Clario التجارب اللامركزة والهجينة والمواقع في أكثر من 100 دولة، مستفيدة من التكنولوجيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والأجهزة المتوصلة. وتسهم حلولها في تسهيل عمليات التجارب، وضمان الامتثال والاستبقاء من خلال الدعم والتطوير المتكامل للمرضى والرعاة على حد سواء.

لدي Clario أكثر من 30 نموذجًا للذكاء الاصطناعي متكاملًا عبر مراحل مختلفة من التجارب السريرية. هل يمكن أن توفر أمثلة حول كيفية تعزيز هذه النماذج جوانب محددة من التجارب، مثل الأورام أو أمراض القلب؟

نستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتسليم السرعة، والجودة، والدقة، وความ الخصوصية للعملاء في أكثر من 800 تجربة سريرية. أنا فخور بأن أدواتنا ليست جزءًا فقط من دورة الهياج للذكاء الاصطناعي – إنها توفر قيمة حقيقية للعملاء في تلك التجارب.

اليوم، تنقسم نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي إلى أربع فئات: حماية البيانات، ومساعدة التحكم في الجودة، ومساعدة القراءة، وتحليل القراءة. على سبيل المثال، لدينا أدوات في التصوير الطبي التي يمكن أن تحذف تلقائيًا المعلومات المتعلقة بالهوية الشخصية (PII) في الصور الثابتة، والفيديوهات، أو ملفات PDF. كما نستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي التي توفر البيانات بتقدير جودة سريع في وقت التحميل – وهناك ثقة كبيرة في تلك البيانات. لقد طوّرنا أداة تتابع بيانات جهاز قياس القلب بشكل مستمر لجودة الإشارة، وأداة أخرى لتأكيد معرّفات المرضى الصحيحة. لقد طوّرنا أداة مساعدة في القراءة تمكّن من توقع الشريحة، وانتشار الآفات، واكتشاف الأمراض. بالإضافة إلى ذلك، لقد تحسّننا تحليل القراءة عن طريق توفير تفسير البيانات آليًا ومعياريًا بأدوات مثل التقييم الكمي لمرض القولون التهابي مع دعم الذكاء الاصطناعي.

هذه هي بعض الأمثلة على أنواع نماذج الذكاء الاصطناعي التي طوّرناها منذ عام 2018، وبينما قدّمنا الكثير من التقدم، نحن فقط في البداية.

كيف يضمن Clario أن रहत الإرشادات التي ي驱ها الذكاء الاصطناعي دقة عالية وثباتًا عبر بيئات تجارب متنوعة؟

نحن نتدرب دائمًا على نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات لفهم الفرق بين البيانات الجيدة والبيانات التي ليست جيدة أو ذات صلة. ونتيجة لذلك، يكتشف تحليل البيانات الذي ي驱ه الذكاء الاصطناعي تاريخًا غنيًا من البيانات، ويتحليله مسبقًا، وينتهي إلى نتائج ذات جودة أعلى لعملائنا.

تُظهر حلولنا لقياس وظائف الرئة بشكل جيد لماذا نفعل ذلك. يستخدم الأطباء قياس وظائف الرئة لمساعدة التشخيص ومراقبة بعض حالات الرئة عن طريق قياس كمية الهواء التي يمكن للمريض استنشاقها في نفس واحد قسري. هناك مجموعة من الأخطاء التي يمكن أن تحدث عندما يستخدم المريض جهاز قياس وظائف الرئة. قد يؤدي الاختبار ببطء، أو السعال أثناء الاختبار، أو عدم القدرة على إغلاق الفم حول فم جهاز قياس وظائف الرئة بشكل كامل. يمكن أن تسبب أي من هذه المتغيرات خطأ قد لا يكتشف حتى يتمكن شخص ما من تحليل النتائج. لقد دربنا نماذج التعلم العميق على أكثر من 50,000 مثال لتعلم الفرق بين قراءة جيدة وسيئة. مع أجهزتنا وخوارزمياتنا، يمكن للأطباء رؤية قيمة البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا، بدلاً من انتظار التحليل البشري. وهذا يهم جزئيًا لأن بعض المرضى قد يضطرون إلى القيادة لعدة ساعات للمشاركة في تجربة سريرية. تخيل القيادة إلى المنزل من الموقع فقط لتعلم أنك ستحتاج إلى إجراء اختبار قياس وظائف الرئة آخر في الأسبوع التالي لأن الأول أظهر خطأ. نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا توفر قراءات دقيقة بينما المريض لا يزال في الموقع. إذا كان هناك خطأ، يمكن تصحيحه على الفور. إنه فقط واحد من الطرق التي نعمل بها لتحسين ظروف المرضى والمواقع.

هل يمكن أن تُشرح كيف تقلل نماذج Clario من أوقات جمع البيانات دون المساس بجودة البيانات؟

توليد البيانات ذات الجودة العالية للتجارب السريرية دائمًا ما يكون محور تركيزنا، ولكن طبيعة خوارزمياتنا تعني أن جمع البيانات والتحليل يتم تسريعه بشكل كبير. كما ذكرت، تسمح خوارزمياتنا بإجراء تحليلات مراقبة الجودة بشكل أسرع وأكثر دقة من التفسير البشري. كما تسمح لنا بإجراء فحص الجودة أثناء إدخال البيانات. وهذا يعني أننا يمكن أن نحدد البيانات المفقودة أو غير الصحيحة أو ذات الجودة الرديئة للمريض أثناء وجود المريض في موقع التجربة، بدلاً من إبلاغهم بعد أيام أو أسابيع.

كيف يعالج Clario تحديات التجارب اللامركزة والهجينة، خاصة فيما يتعلق بحماية البيانات، ومشاركة المرضى، وجودة البيانات؟

في هذه الأيام، تجربة لامركزة هي في الواقع مجرد تجربة لها مكون هجين. أعتقد أن مفهوم السماح للمشاركين باستخدام أجهزتهم الخاصة أو الأجهزة المتوصلة في المنزل يفتح الباب لمزيد من الإمكانيات في التجارب، خاصة فيما يتعلق بالوصول. جعل التجارب أسهل للمشاركة فيها هو تركيز رئيسي لخارطة طريقنا التكنولوجية، التي تهدف إلى تطوير حلول تحسن التنوع المريض، وتسهل الاستقطاب والاستبقاء، وزيادة راحة المشاركين، وتوسيع الفرص للتجارب السريرية الشاملة أكثر. نقدم قياس وظائف الرئة في المنزل، وضغط الدم في المنزل، وeCOA، وحلول أخرى توفر نفس صحة البيانات مثل الحلول التقليدية، ونفعل ذلك بالاشتراك مع الإشراف من خبراء نهايتنا وخبراء المجال العلاجي. النتيجة هي تجربة مريض أفضل لبيانات نهاية أفضل.

ما هي المزايا الفريدة التي تقدمها نهج Clario القائم على الذكاء الاصطناعي لتقليل جداول زمنية التجارب وتكاليف الشركات الصيدلانية والتقنيات الحيوية وأجهزة الطب؟

لقد كنا نطور أدوات الذكاء الاصطناعي منذ عام 2018، وهي قد اخترقت كل ما نقوم به داخليًا وبشكل واضح عبر مجموعة منتجاتنا. وما لم يتركنا أبدًا هو التأكد من أننا نفعل ذلك بطريقة مسؤولة: إبقاء البشر في الحلقة، والشراكة مع المنظمين، والعملاء، وضمن فريقنا القانوني، والخصوصية، والعلوم لضمان أننا نفعل كل شيء بالطريقة الصحيحة.

يجب أن يؤثر تطوير الذكاء الاصطناعي وتنفيذه بشكل مسؤول على عملائنا بطرق إيجابية متعددة. أساس برنامجنا للذكاء الاصطناعي مبني على ما نعتقد أنه أول مبدأ لاستخدام مسؤول. يتبع كل شخص في Clario يلمس الذكاء الاصطناعي هذه المبادئ الخمسة. من بينها، نتخذ كل الإجراءات لضمان استخدامنا لأكثر البيانات تنوعًا المتاحة لتدريب خوارزمياتنا. نراقب ونختبر للكشف عن المخاطر وتصحيحها، ونستخدم فقط البيانات المجهولة لتدريب النماذج والخوارزميات. عندما نطبق هذه الأنواع من المبادئ عند تطوير أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة، نحن قادرون على تسليم البيانات الدقيقة بسرعة – على نطاق واسع – التي تقلل من التحيز، وزيادة التنوع، وحماية خصوصية المريض. كلما كنا سريعين في تقديم البيانات الدقيقة للرعاة، كان له تأثير أكبر على أرباحهم النهائية ونتائج المرضى في النهاية.

يمكن أن تعكس نماذج الذكاء الاصطناعي أحيانًا التحيزات الكامنة في البيانات. ما هي الإجراءات التي يتخذها Clario لضمان تحليل بيانات عادل وغني عن التحيز في التجارب؟

نحن نعلم أن التحيز يحدث عندما يكون مجموعة بيانات التدريب محدودة جدًا لاستخدامها المقصود. في البداية، قد يبدو مجموعة البيانات كافية، ولكن عندما يبدأ مستخدم النهاية في استخدام الأداة ويدفع الذكاء الاصطناعي إلى ما وراء ما تم تدريبه عليه الاستجابة، يمكن أن يؤدي إلى أخطاء. يستخدم رئيس قسم الطب في Clario، الدكتور تود رودو، أحيانًا هذا المثال: يمكننا تدريب نموذج لتحديد وضع القسائم الصحيح في تخطيط القلب (ECG) حتى يتمكن الأطباء من معرفة ما إذا وضع الفنيين القسائم في الأماكن الصحيحة على جسم المريض. لدينا الكثير من البيانات الجيدة حتى نتمكن من تدريب هذا النموذج على 100,000 تخطيط قلب. ولكن ماذا يحدث إذا كنا نتدرب نموذج الذكاء الاصطناعي فقط باستخدام بيانات من اختبارات البالغين؟ كيف سيتعامل النموذج إذا تم إجراء تخطيط قلب على مريض يبلغ من العمر 2 عامًا؟ من الواضح أنه قد يفقد أخطاء تؤثر على العلاج.

لذلك في Clario، يعمل فريقنا المنتج، والبيانات، وآر أند دي، والعلوم بشكل وثيق معًا لضمان أننا نستخدم مجموعة بيانات التدريب الأكثر شمولاً لضمان الدقة والموثوقية في التطبيقات الواقعية. نستخدم أكثر البيانات تنوعًا المتاحة لتدريب الخوارزميات المدمجة في منتجاتنا. كما أن هذا هو السبب في أننا نصر على استخدام الإشراف البشري لتخفيف المخاطر أثناء تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي.

كيف يدمج إشراف Clario البشري وعمليات المراقبة مع مخرجات الذكاء الاصطناعي لضمان الامتثال التنظيمي والمعايير الأخلاقية؟

الإشراف البشري يعني أن لدينا فرقًا من البشر الذين يعرفون تمامًا كيف يتم تطوير نماذجنا، ومدربون، ومعتمدة. في التطوير وبعد دمج نموذج في تكنولوجيا، يراقب خبراؤنا مخرجات لاكتشاف التحيز المحتمل وضمان مخرجات عادلة وموثوقة. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي هو حول تعزيز العلم والبراعة البشرية. يمنح الذكاء الاصطناعي البشر القدرة على التركيز على تحدي أعلى مستوى. نحن جيدون جدًا في حل المشكلات ولا تزال أفضل في الحدس والدقة من الآلات. في Clario، نستخدم الذكاء الاصطناعي لإزالة العبء عن الأمور القابلة للتكرار. نستخدمه لتحليل مجموعات بيانات واسعة، سواء كانت صور المرضى أو تجارب سابقة أو أي شيء آخر نريد تحليله. بشكل عام، يمكن للآلات القيام بذلك بشكل أسرع، وفي بعض الحالات، أفضل من البشر. لكنها لا تستطيع أن تحل محل الحدس البشري والعلوم والخبرة الواقعية التي يتمتع بها الأشخاص الرائعون في صناعتنا.

كيف تتوقع أن يؤثر الذكاء الاصطناعي على التجارب السريرية خلال السنوات القليلة القادمة، خاصة في مجالات مثل الأورام، وأمراض القلب، ودراسات الجهاز التنفسي؟

في مجال الأورام، أنا متحمس لتطوير استخدام الذكاء الاصطناعي التطبيقي في الراديوميات، الذي يسترجع معايير كمية من الصور الطبية. يتضمن الراديوميات عدة خطوات، بما في ذلك الحصول على الصور الطبية للأورام، ومعالجة الصور، واستخراج الميزات، وتنمية النموذج، متبوعًا بالتحقق والاستخدام السريري. باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم بشكل متزايد، سنتمكن من توقع سلوك الأورام، وتailor استجابة العلاج، وتنبؤ بنتائج المرضى بناءً على التصوير غير الغازية للأورام. سنتمكن من استخدامه لاكتشاف علامات مبكرة للمرض واكتشاف عودة المرض المبكرة. مع دمج أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل متزايد في الراديوميات والتدفقات السريرية، سنرى خطوات كبيرة في مجال الأورام و رعاية المرضى.

أنا متحمس بنفس القدر لمستقبل دراسات الجهاز التنفسي. في العام الماضي، استحوذنا على ArtiQ، وهي شركة بلجيكية بنت نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين جمع بيانات الجهاز التنفسي في التجارب السريرية. مؤسسها هو الآن мой رئيس للذكاء الاصطناعي، ونحن نتوقع أشياء كبيرة في حلول الجهاز التنفسي. نهجنا لتطبيق الخوارزمية أصبح مغيرًا للعبة، ليس أقلها لأنه يساعد في تقليل عبء المرضى والمواقع. عندما لا يتم تحليل بيانات الزفير في الوقت الفعلي، واكتشاف شذوذ لاحقًا، يضطر المريض إلى العودة إلى العيادة لإجراء اختبار آخر. هذا لا يضيف فقط ضغطًا على المريض، ولكن يمكن أن يخلق أيضًا تأخيرات وتكاليف إضافية للراعي، ويزيد من التحديات التشغيلية. أجهزتنا الجديدة لقياس وظائف الرئة ت tậnم نماذج ArtiQ لمعالجة هذا العبء من خلال تقديم قراءات قريبة من الوقت الفعلي. هذا يعني أنه إذا حدثت مشكلة، يمكن تحديدها وتصحيحها على الفور أثناء وجود المريض في العيادة.

أخيرًا، نحن نطوير أدوات ستؤثر عبر مجالات علاجية. قريبًا، على سبيل المثال، سنرى الذكاء الاصطناعي يلقي قيمة متزايدة في التقييمات السريرية الإلكترونية (eCOA). سنرى نماذج الذكاء الاصطناعي التي تقوم بالتقاط وتقيس التغيرات الدقيقة التي يختبرها المريض. ستساعد هذه التكنولوجيا العديد من الباحثين، ولكن على سبيل المثال، باحثو مرض الزهايمر سيكونون قادرين على فهم حيث يوجد المريض في مرحلة المرض. مع هذا النوع من المعرفة، يمكن تقييم فعالية الدواء بشكل أفضل، ويمكن للمرضى وأسرهم التحضير بشكل أفضل لإدارة المرض.

ما الدور الذي تظن أن الذكاء الاصطناعي سيلعبه في توسيع التنوع داخل التجارب السريرية وتحسين العدالة الصحية عبر مجتمعات المرضى؟

إذا نظرنا إلى الذكاء الاصطناعي فقط من خلال عدسة تقنية، أعتقد أننا ننتهي في مشكلة. يجب أن يُقترب الذكاء الاصطناعي من جميع الزوايا: التكنولوجيا، والعلوم، والتنظيم، وغيرها. في صناعتنا، يتم تحقيق التميز الحقيقي فقط من خلال التعاون البشري، الذي يوسع khảية طرح الأسئلة الصحيحة، مثل: “هل نتدرب نماذج تأخذ في الاعتبار العمر، والجنس، والجنس، والعرق، والعرقية؟” إذا سأل الجميع في صناعتنا هذه الأنواع من الأسئلة قبل تطوير الأدوات، لن يسرع الذكاء الاصطناعي فقط تطوير الأدوية، بل سيفعل ذلك لجميع مجتمعات المرضى.

هل يمكن أن تشارك خطط Clario أو تنبؤاتها لتطور الذكاء الاصطناعي في قطاع التجارب السريرية في عام 2025 وما بعده؟

في عام 2025، سنرى كيف تستفيد الصناعات الدوائية من الذكاء الاصطناعي والتحليلات في الوقت الفعلي مثل ما لم يحدث من قبل. ستسهم هذه التطورات في تسهيل التجارب السريرية وتحسين اتخاذ القرارات. من خلال تسريع بناء الدراسات وتنفيذ مراقبة القاعدة على أساس المخاطر، سنتمكن من تسريع الجداول الزمنية، وتخفيف عبء المرضى، وتمكين الرعاة من تقديم علاجات إنقاذية بدقة أكبر وفعالية. هذه هي فترة مثيرة لجميعنا، حيث نعمل معًا لتحويل الرعاية الصحية.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Clario.