مقابلات
جوناثان كرون، الرئيس التنفيذي لشركة BloodGPT – سلسلة المقابلات
جوناثان كرون هو الرئيس التنفيذي لشركة BloodGPT. وهو استراتيجي ومؤسس في مجال الرعاية الصحية مع أكثر من 20 عامًا من الخبرة في بناء وتوسيع مشاريع الرعاية الصحية. قبل انضمامه إلى شركة BloodGPT، أسس وخرج من Med24، عيادة في لندن (جمع 5 ملايين جنيه إسترليني، خرج في عام 2022)،共同 أسس PCG، شركة رعاية صحية في المنزل في موناكو التي حصلت على أكثر من مليون دولار في العقود بميزانية بذرة تبلغ 500 ألف دولار، وقدم المشورة لمشاريع الرعاية الصحية الرقمية بما في ذلك Klarity وLIPS Healthcare بشأن جمع التمويل الرئيسي والنمو.
BloodGPT هي منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمعامل ومختبرات الأبحاث السريرية التي تدمج بسهولة في سير العمل الحالي، وتفسير نتائج فحوصات الدم في ثوان مع دقة تصل إلى 99.99٪.
لقد قمت ببناء وتوسيع مشاريع الرعاية الصحية لمدة أكثر من عقدين. ما هي الخبرات الشخصية أو نقاط الألم في الصناعة التي أدت بك إلى BloodGPT؟
سمعت عن BloodGPT لأول مرة هذا العام من زميل. الفكرة كانت تتماشى معي على الفور، من الناحية الشخصية ومن الناحية التجارية. أنا شخص دائمًا ما أتابع نتائج فحوصات دمي في جداول، وأستخرج الأرقام من ملفات PDF والصور، فقط لأجد أنواع غير متوافقة، ومجالات مرجعية، وتسميات. كان ذلك مرهقًا وغير موثوق به. وأعتقد أنني لست الوحيد الذي يعاني من إزعاج استلام نتائج غير مكتملة ومتجزئة وغير قابلة للوصول من الطبيب أو المختبر أو العيادة.
لهذا السبب، بعد أيام من معرفتي ب BloodGPT، كنت في مكالمة مع المؤسسين، وبنهاية المكالمة، أصبحت الرئيس التنفيذي للشؤون العلمية. بعد أكثر من 20 عامًا من العمل عبر العيادات والشركات الناشئة والأنظمة الصحية، كنت أعرف أن هذا هو ما يلبي اهتماماتي.
تعالج BloodGPT بعض نقاط الألم التي رأيتها بشكل متكرر. الناس يحصلون على نتائج الفحوصات، ولكن الوصول متجزئ، والسياق يفقد، والعملية تثقل على المحترفين الممتدة بالفعل. فكر في هذا. بيانات الدم هي واحدة من أقوى إشارات الصحة العامة، ومع ذلك، لا تزال غير مستغلة.
لذلك كان منطقي أن إذا استطعنا دمج الذكاء الاصطناعي والعلوم المتقدمة مع المعرفة الصحية القوية، يمكننا جعل تلك المعلومات قابلة للاستخدام في الوقت الفعلي للجميع: الأفراد، والمهنيين الصحيين، والأنظمة بأكملها.
BloodGPT يعد بضمان دقة 99.99٪ في تفسير نتائج فحوصات الدم ويتكامل مباشرة مع سير العمل الموجود في المختبرات. هل يمكنك أن تشرح لنا كيف تم تصميم المنصة وما هي التحديات الرئيسية التي واجهتموها في إحضارها إلى السوق؟
على نحو مفاجئ، كل شيء بدأ مع محادثة جيران. نيكيتا أودوفيتشينكو، كيميائي حيوية واستشاري تغذية رياضية، كان يرى نفس المشكلة في ممارسته قبل تأسيس BloodGPT. الناس يحصلون على تقارير فحوصات الدم ولا يعرفون ماذا يفعلون بها. جاره فاسيلي لازوكا، رجل أعمال متسلسل في الذكاء الاصطناعي والآن الشريك المؤسس والمدير التقني، رأى على الفور الإمكانيات. ما بدأ كتحدث عابر سريعًا تحول إلى مشروع حقيقي. بعد فترة قصيرة، انضم خبير تطوير المنتجات الذكية ناتا سافاشسينكا كشريك مؤسس ومدير المنتج، وأنا انضممت إليهم، وعملت معهم واعتمدت على خبرتي التي تزيد عن عشرين عامًا في بناء منصات الرعاية الصحية والبيانات.
من ذلك الحين، أصبح التركيز على بناء نظام يعامل كل رقم كبيانات قابلة للتحقق، وليس شيء يمكن للنموذج اللغوي تخمينه. قمنا بتصميم هيكل متعدد الطبقات يطبيق كل علامة حيوية إلى رموز LOINC — المعرفات المنطقية للأسماء والرموز للملاحظات، ويؤكد كل وحدة مع UCUM، رمز موحد للوحدات القياسية، ويتخلى دائمًا إلى مجالات المرجعية الخاصة بالمختبر.
من خبرتي التي تزيد عن 20 عامًا مع المحترفين الصحيين، أعرف كيفية مركزية الثقة في هذا القطاع. لذلك، أثناء بناء BloodGPT، كانت التحديات الصعبة التي ركزنا عليها هي الاستقرار والثقة. يجب أن نتذكر أن النماذج الكبيرة يمكن أن تعطي إجابات مختلفة لنفس الملف، أو يقرأ التواريخ بشكل خاطئ، أو يخترع مجالات المرجعية. لقد جعلنا من مهمتنا أن نضمن أن كل إخراج يكون قابلاً للتكرار ويمكن تتبعه بالكامل إلى مصدره.
اليوم، تتواصل المنصة مباشرة مع سير العمل في المختبرات من خلال واجهات برمجة التطبيقات FHIR — موارد التبادل السريع للرعاية الصحية، وهو معيار حديث يسمح لأنظمة المعلومات الصحية بمشاركة البيانات بأمان وفعاليًا. كما تعمل مع أنظمة معلومات المختبرات التقليدية، مما يعيد الوقت للمحترفين ويوفر للفرد وضوحًا فوريًا.
الكثير من المرضى يلجأون الآن إلى نماذج اللغة العامة لتحليل نتائج المختبر. ما هي المخاطر التي تريها في هذه الاتجاه، وكيف توفر BloodGPT بديلاً أكثر أمانًا وموثوقية؟
نماذج اللغة العامة لا تُصمم لبيانات المختبر. يمكنها أن تقرأ الوحدات بشكل خاطئ، أو تخلط التواريخ، أو تخترع قيم المرجعية، ولا تُظهر عندما تكون غير متأكدة. يمكن للمريض لصق النتائج والحصول على إجابة متقنة التي تكون ببساطة خاطئة. والجزء المخيف هو أنها تبدو مقنعة لدرجة أنك قد لا تفكر في التشكيك فيها.
تم تدريب وتصديق BloodGPT بشكل خاص لتدفقات عمل المختبر. كل قيمة مرتبطة بمعرفات LOINC وتم التحقق منها مع معايير قياس UCUM، والمنصة دائمًا تستخدم مجالات المرجعية الخاصة بالمختبر كمرجع نهائي. حواجز متعددة تتبع كل إخراج إلى مصدره، لذلك نفس الإدخال ينتج نفس النتيجة القابلة للتكرار والكامل.
تُزويد هذه التصميم الموجهة بالغرض، التي تركز على القابلية للتكرار والبرهان الشفاف، للمحترفين والأفراد بمستوى من الموثوقية الذي لا يمكن أن توفره الدردشة العامة.
مسيرتك المهنية شملت تأسيس عيادات، وتقديم المشورة للشركات الناشئة، والآن قيادة شركة تكنولوجيا صحية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. كيف تغيرت نظرتك إلى الابتكار في الرعاية الصحية خلال هذه الرحلة؟
في البداية، كان الابتكار يعني البنايات والهياكل — بناء منشآت وخدمات جديدة لتقليل قوائم الانتظار وتبسيط مسارات المرضى. لاحقًا، أصبح يعني نماذج الأعمال، التي تتضمن تقديم الرعاية بفعالية أكبر، وتحسين العمليات، وتحسين تجربة المريض بشكل عام.
اليوم، ومع ذلك، يركز على الذكاء والتنظيم. يفتح الذكاء الاصطناعي إمكانيات لم تكن متخيلة عندما بدأت، ولكن درسًا واحدًا ظل ثابتًا. التكنولوجيا، بمفردها، لا تحول الرعاية الصحية. الأنظمة، والحوافز، والتبني هم ما يفعل ذلك.
في هذا الصدد، تطور تفكيري من “كيف نبني؟” إلى “كيف نتكامل؟” أعتقد بثبات أن الشركات التي تنجح لن تكون بالضرورة تلك التي لديها الخوارزميات الأكثر بريقًا. سيكونون أولئك الذين أدواتهم تسخر بسهولة وبدون صوت روتين يومي للأطباء، والمرضى، والأنظمة الصحية.
موضوع متكرر في تكنولوجيا الرعاية الصحية هو التوازن بين التأتمتية واللمسة الإنسانية. كيف تتخيل أن الذكاء الاصطناعي مثل BloodGPT سيشكل دور الأطباء — خاصة في تقليل الإرهاق مع الحفاظ على الحكم والتعاطف؟
الأطباء نادرًا ما ينهكون من رعاية الناس. ينهكون من الأوراق، والفحوصات المكررة، والأنظمة المتجزئة، وجميع المهام الإدارية التي تُبعدهم عن مرضاهم. كل طبيب أعرفه يفضل قضاء خمس دقائق في التحدث مع مريض أكثر من ملء استمارة أخرى. هذا العبء الإضافي، للأسف، ينمو باستمرار، ويستهلك الوقت والطاقة التي لديهم للرعاية السريرية الفعلية.
تم بناء BloodGPT لتخفيف بعض هذا الضغط. تتحمل المنصة العبء الثقيل المرتبط بتنظيم وتفسير معلومات المختبر وتوفر رؤى منظمة وواضحة تناسب سير العمل الحالي. عندما يتم التعامل مع هذه الخطوات الروتينية تلقائيًا وبشكل موثوق، يمكن للأطباء تكريس المزيد من يومهم لما يمكنهم فقط القيام به، وهو الاستماع وممارسة الحكم وبناء الثقة مع الأشخاص الذين يعاملونهم.
لا أعتقد أن الذكاء الاصطناعي سوف يُغني عن الأطباء. إذا كان هناك شيء، فإنه يسمح لهم بالعودة إلى قلب مهنتهم، وقضاء المزيد من الوقت في الحديث وأقل وقت في مطاردة البيانات. هذا هو المكان الذي يمكن أن تجعل فيه التكنولوجيا الطب أكثر إنسانية، وليس أقل.
أحد أهدافك المعلنة هو توفير ملايين الدولارات سنويًا للعيادات من خلال مكاسب الكفاءة. ما هي أكثر آليات التوفير الملموسة التي توفرها BloodGPT؟
التوفير يأتي من ثلاثة مجالات رئيسية.
أولاً هو الوقت. استعراض وتفسير نتائج المختبر لا يزال عملية بطيئة ويدوية في العديد من الأنظمة الصحية. تقطع BloodGPT نافذة المراجعة والتفسير من عدة دقائق إلى بضع ثوانٍ لكل اختبار. عبر آلاف النتائج كل أسبوع، هذا يترجم إلى مئات ساعات المحترفين تُعاد إلى رعاية المرضى.
ثانيًا هو الاستمرارية. تحتفظ المنصة بسجل متواصل لبيانات الدم لكل مريض، لذلك من السهل ملاحظة الاتجاهات والتناقضات. هذا يقلل من الفحوصات المكررة ويحاصر الأخطاء التي قد تؤدي إلى مواعيد متابعة غير ضرورية أو فحوصات مكررة.
ثالثًا هو استخدام الموارد. عندما يتم تسليم المعلومات بدقة وفورًا، يمكن للموظفين التركيز على المهام القيمة أكثر، ويمكن للمختبرات العمل بفرق دعم رفيعة.
عندما تجمع هذه التأثيرات معًا، يمكن لنظام صحي متوسطة الحجم أن يرى توفيرات سنوية بالملIONS، مع تحسين النتائج في نفس الوقت. في الرعاية الصحية، من النادر أن تخفض التكاليف وترفع الجودة في نفس الوقت، وهذا هو بالضبط ما نهدف إليه.
لقد لاحظت أن أفق المستثمرين القصير يؤدي غالبًا إلى قتل الابتكار النظامي في تكنولوجيا الرعاية الصحية. كيف يمكن لمؤسسي الشركات والمستثمرين أن يتوافقوا لضمان التأثير على المدى الطويل؟
يبدأ الأمر بمهمة مشتركة. إذا كان المستثمر يبحث عن دوران لمدة اثني عشر شهرًا، فإن الرعاية الصحية هي الساحة الخاطئة. هذا القطاع ي đòi الصبر والامتثال الصارم وسنوات من بناء الثقة.
المؤسسون لديهم دور في وضع التوقعات. يجب عليهم شرح جداول الوقت التنظيمي، ودورات تبني التكنولوجيا، وواقع الإعادة، حتى يفهم الشركاء لماذا يبدو التقدم بطيئًا من الخارج.
يجب على المستثمرين دعم نمو قائم على المراحل و مقاومة مطاردة معايير التكلف.
مع تشديد اللوائح حول الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، كيف تتعامل شركة BloodGPT مع الامتثال والسلامة وبناء الثقة مع كل من المحترفين والمرضى؟
من البداية، عاملنا التصميم المسؤول كجزء من المنتج، وليس فكرة لاحقة. يتبع فريقنا معايير الخصوصية والأمان الرئيسية المستخدمة في الرعاية الصحية، ويحافظ على مراقبة اللوائح المتطورة في الولايات المتحدة وأوروبا وسوق رئيسية أخرى. تركيزنا على ممارسات التعامل مع البيانات القوية، والخوارزميات الشفافة، والإخراج الذي يمكن تتبعه بالكامل.
كما ذكرت سابقًا، الثقة كانت أكبر تحدينا في البداية، وتم الاحتفاظ بها كهدفنا الرئيسي. للمحترفين، يمكنهم رؤية من أين أتى كل قيمة وكيف تمت معالجتها، مما يعطيهم الثقة في المعلومات. يقدر المرضى نفس الوضوح. BloodGPT هي أداة لتنظيم وعرض نتائجهم الخاصة، وليس لاستبدال دور الطبيب. في هذا السياق، السلامة والثقة ليست ميزات نضيفها لاحقًا. هي المنتج نفسه.
متطلعًا إلى الأمام، هل ترى تفسير الذكاء الاصطناعي يتوسع ما وراء فحوصات الدم إلى مجالات تشخيصية أخرى — وإن كان الأمر كذلك، أين تظن أن أكبر اختراقات ستأتي أولاً؟
منذ فترة، وهو بالفعل جاري التنفيذ. التصوير الإشعاعي، الجينوميات، وطب العيون قد انتقلت إلى ما بعد المرحلة التجريبية. في هذه المجالات، أنظمة الذكاء الاصطناعي تساعد في تحديد السرطانات المبكرة في الفحوصات، وتحليل المتغيرات الجينية المعقدة، وتحديد علامات التهاب الشبكية السكري في صور الشبكية. في كل حالة، يذهب الإخراج إلى طبيب مؤهل للاستعراض، لذلك يبقى المحترف في سيطرة على القرار النهائي.
الموجة القادمة ستكون حول الاتصال والتكامل بدلاً من المجالات الفردية. فكر في أن التصوير، والجينوميات، والملابس القابلة للارتداء، وبيانات المختبر لا تزال تعامل كمسارات منفصلة. سيعود الذكاء الاصطناعي لربطهم، بمقارنة إشارات دقيقة — علامة دم، متغير جيني، نمط من ملابس قابلة للارتداء — ليكشف عن المخاطر قبل أن يتمكن أي اختبار من القيام بذلك.
الانطلاقة الحقيقية ستكون هذا النوع من التكامل: طبقة ذكاء واحدة تربط مدخلات متعددة لتزويد الأطباء والمرضى بمشاهدة مستمرة وواقعية للصحة والمخاطر. هذا التحول من الرعاية الصحية الحالية إلى الرعاية الصحية التوقيعية والفعالة هو المكان الذي يكمن فيه أكبر تأثير.
أخيرًا، ما هو ما يثيرك أكثر حول مستقبل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، وما هو الدور الذي ترى أن BloodGPT سيلعب في تشكيل ذلك المستقبل؟
ما يثيرني أكثر، بصراحة، هو ما كنت أتحدث عنه فيما يتعلق بالانتقال من الرعاية الصحية التفاعلية إلى الرعاية الصحية التوقيعية. لعدة عقود، كنا ننتظر حتى يمرض الناس قبل أن ندخل. نعم، الوقاية والمسؤولية الشخصية دائمًا ما كانت جزءًا من المحادثة، ولكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل هذا الرؤية عمليًا أخيرًا، من خلال تحديد المخاطر في وقت مبكر، وتوجيه الخيارات الصحية، وتailoring المعلومات على نطاق لم نره من قبل.
تم تصميم BloodGPT ليكون جزءًا من هذا الأساس. بيانات الدم هي أكثر إشارات الصحة العامة شيوعًا ووفرة، ومع ذلك، غالبًا ما تُستخدم بشكل غير كاف. من خلال جعل هذه المعلومات أسهل في الفهم والعمل، نساعد على تحويل الأرقام الخام إلى رؤى واضحة، والرؤى إلى حياة أكثر صحة. في النهاية، هذا هو الهدف البسيط. أخذ شيء معقد وجعله شيء يمكن للأشخاص استخدامه. نحن نضع الأسس للرعاية التي سوف يحتاجها الناس في السنوات القادمة، مع جعل الرعاية الصحية اليومية أفضل الآن.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا BloodGPT.
