مقابلات
Steve Herne، الرئيس التنفيذي في Unlearn – سلسلة المقابلات
Steve Herne هو محترف متميز مع أكثر من 25 عامًا من الخبرة في صناعة الأبحاث والتطوير الدوائي. على مدار مسيرته المهنية، شغل مناصب قيادية في شركات بارزة مثل WCG و Bioclinica و ERT و Icon Development Solutions و Covance و MDS Pharma Services و Inveresk Research. في هذه المناصب، برع Herne في قيادة النمو على المدى الطويل وتقديم التوجيه الاستراتيجي وتوسيع حافظة المنتجات.
تتضمن خبرته تطوير الأعمال والتخطيط الاستراتيجي وإدارة المنتجات والتسويق، كل ذلك يسهم في نمو حصة السوق بشكل كبير. يخدم Herne الآن كالمدير التنفيذي في Unlearn، حيث يواصل تطبيق معرفته العميقة بالصناعة و حماسه لابتكار الرعاية الصحية.
Unlearn يطور تقنيات ذكاء اصطناعي متقدمة لمواجهة اللامعقولية في الطب. من خلال نماذج المرضى الافتراضية – نماذج المرضى الافتراضية التي تعمل بالطاقة من منصة Unlearn – تهدف المنظمة إلى简ification تطوير السريرية وتعزيز الطب الدقيق.
مع رؤية تحويل الطب إلى علم حاسوبي، يركز Unlearn على تعزيز نتائج الرعاية الصحية ووضع معايير جديدة للرعاية الصحية.
لقد توليت مؤخرًا منصب الرئيس التنفيذي في Unlearn.AI بعد أن شغلت منصب الرئيس التجاري. ما هو التحول بالنسبة لك؟
لقد كان تحولًا ممتازًا، وأنا أدين بذلك لشعب Unlearn وثقافتهم. مع النظر إلى المستقبل، أهم أولوياتي هو ضمان أن الأهداف الاستراتيجية للشركة ورسالتها ورؤيتها تتوافق. أنا现在 منصب التركيز على تعزيز وبناء الفريق التنفيذي من حولي وسأضيف مناصب وأعضاء جدد في عام 2025 بينما نواصل النمو وتعزيز نموذج أعمال تجاري.
مع خلفية عميقة في صناعة الأدوية، ما هي الآراء أو الاستراتيجيات التي تقدمها إلى Unlearn التي تختلف عن النهج التقني والبحثي بقيادة Charles Fisher؟
تبقى مهمة Unlearn ورؤيتها غير متغيرة – سنواصل تحسين التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي وتقنيتنا. لاستمرار تحفيز فريقنا، أنا أتحديهم للخطوة في أحذية عملائنا بينما نعمل على معالجة التجارب والخطأ في الطب، على وجه الخصوص. في نهاية اليوم، هدفنا هو تسهيل عبء عملائنا وآلامهم، لذلك بينما نخطط للعام المقبل، أريد منهم فهم صوت عملائنا من خلال考虑 الضغوط والتحديات التي يواجهونها. هذا مهم بشكل خاص لأن معظم موظفينا لم يكن لديهم فرصة للعمل مباشرة في تجربة سريرية، نظرًا لتركيزهم على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي.
كان Unlearn رائدًا في دمج النماذج المزدوجة الرقمية في التجارب السريرية. هل يمكنك أن تفسر لقراءنا كيف يتم استخدام تقنية النموذج المزدوج الرقمي في هذا السياق؟
في التجارب السريرية، تنتج نماذج الذكاء الاصطناعي في Unlearn نموذجًا مزدوجًا رقميًا فرديًا لكل مريض قبل تعيينهم عشوائيًا للتجربة. كل نموذج مزدوج رقمي يتنبأ بنتائج الصحة الفردية المستقبلية تحت العلاج الوهمي، بغض النظر عن تعيين المريض الفعلي للتجربة. مع تقنية النموذج المزدوج الرقمي، يمكن للباحثين إجراء تجارب قوية مع عدد أقل من المشاركين في إطار زمني مخفض مقارنة بعملية التجربة التقليدية.
نريد تحقيق أقصى استفادة من النماذج المزدوجة الرقمية في التجارب السريرية لتزويد الدراسات، وتقليل الخطأ، وتقليل عدد المشاركين في التجربة، وتخفيض التكاليف الإجمالية. ومع ذلك، ندرك أن كل حالة و مجال علاجي يتطلب نهجًا مختلفًا قليلاً، لذلك نطور نماذج محددة بالمرض مدربة على بيانات المستوى المريض لتوقعات كيفية تغيير صحة المشارك مع مرور الوقت.
ما رأيك في كيفية تحويل تقنية النموذج المزدوج الرقمي المحرك بالذكاء الاصطناعي لم景景 البحث السريري في السنوات القادمة؟
المستقبل مشرق، لكنه لا يزال غير معروف. الشركات الدوائية تريد إدخال الابتكار في عمليات البحث لتعجيل اتخاذ القرارات وإدخال الأدوية إلى السوق بشكل أسرع. منذ أن لا تصل أدوية العديد من هذه الشركات إلى السوق حتى عام 2029 أو 2030، فهم يرغبون في تسريع جداول التجارب مع الابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي.
بينما تسعى هذه الشركات إلى الابتكار مع الذكاء الاصطناعي، نحن نرسم شراكات جديدة ونحول الصناعة إلى الأفضل. ومع ذلك، عند النظر إلى منحنى تبني الصناعة، لا تزال هذه الصناعة تقع تحت فئة “المتأخرين”، لذلك اتخاذ مخاطرة محسوبة – مثل دمج تقنية جديدة في عملية لم تتغير لعدة عقود – هو قفزة التي لا تزال العديد من الشركات الدوائية مترددة في اتخاذها.
تتمثل مهمة Unlearn في القضاء على التجربة والخطأ في الطب. كيف ترى دور الذكاء الاصطناعي يتطور في مجال الرعاية الصحية خلال العقد المقبل، وما هي المعالم التي تعتقد أنها يجب أن تتحقق لتحقيق هذه الرؤية بالكامل؟
كما ذكرت، تميل الشركات الدوائية إلى أن تكون أكثر حذرًا من الابتكارات الجديدة، مفضلة اعتماد التكنولوجيا التي تم اختبارها وتجريبها. على الرغم من ذلك، بعض الشركات已经 تستخدم ابتكارات جديدة، وأنا أعتقد أن الصناعة بأكملها سوف تتبنى الذكاء الاصطناعي وتعتمد على التكنولوجيا في البروتوكولات خلال العقد المقبل.
منذ مقابلة Unite.AI الأخيرة مع Charles Fisher، كيف تغيرت تركيز الشركة، وما هي المناطق الجديدة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية التي أنت أكثر حماسًا لها؟
بينما تبقى مهمتنا ورؤيتنا غير متغيرة، نحن نعدل استراتيجيتنا قليلاً في عام 2025. نحن ندمج عملائنا في منصتنا ومنتجاتنا، مع ضمان تمام سلامة البيانات بينما نستخدم بيانات المستوى المريض السرية لتدريب نماذجنا المزدوجة الرقمية المحددة بالمرض التي تتنبأ بنتائج الصحة الفردية للمريض. من خلال عيون وأذان عملائنا، يمكننا فهم تحديات التجارب السريرية وما يمكننا فعله لالقضاء على التجربة والخطأ في الطب في المستقبل.
ما هي بعض المعالم الرئيسية التي تأمل أن تحققها Unlearn تحت قيادتك، سواء فيما يتعلق بالتكنولوجيا أو التأثير السوقي؟
على مستوى макرو، آمل أن تُحسن تقنية النموذج المزدوج الرقمي كل تجربة سريرية. على مستوى ميكرو، هدف tôi هو أن يرى الأطباء Unlearn كشريك الاختيار لإنتاج النماذج المزدوجة الرقمية، وأن يكتبوا Unlearn في خططهم لتطوير التجارب السريرية قبل بدء التجربة. العديد من الشركات تفهم قوة النماذج المزدوجة الرقمية وتهتم بإنشائها، ونحن قادرون على مساعدتهم في تنفيذ التكنولوجيا بشكل صحيح.
كما تتحرك الشركة إلى مرحلة جديدة من النمو، كيف تخطط لتعزيز ثقافة الابتكار مع الحفاظ على صلاحية المنتجات التجارية للحلول التي تقدمها إلى السوق؟
منذ تأسيسنا قبل سبع سنوات ونصف، كنا منصب التركيز على البحث والتطوير لإحضار منتج قيم إلى التجارب السريرية. الآن نحن نتحول إلى ما أسميه مرحلة منتج أولوية، تنفيذ تجاري. نسعى إلى استمرار نمو منحنى تبني السوق وبناء منتجات قوية حقًا التي يحتاجها العملاء ولا يريدون فقط استخدامها لمواجهة التحديات التي يواجهونها في تجاربهم السريرية.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Unlearn.
