Jeff Elton, CEO bei ConcertAI – Interviewreihe

Jeff Elton, Ph.D., ist CEO von Konzert-KI, ein KI-SaaS-Lösungsunternehmen, das Forschungslösungen und patientenzentrierte Lösungen für Innovatoren in den Biowissenschaften und die weltweit führenden Anbieter anbietet. ConcertAI konzentriert sich auf die Beschleunigung und Verbesserung der Präzision retrospektiver und prospektiver klinischer Studien unter Verwendung von EMR-, LIS- und PACS-Systemen der Anbieter als Quelle für alle Studiendaten. Es ist ein langjähriger Partner der American Society of Clinical Oncology und ihres CancerLinQ-Programms, der US-amerikanischen FDA, der NCI Health Equity-Initiativen und fast 100 Gesundheitsdienstleistern in den USA.

Vor ConcertAI war Jeff Managing Director bei Accenture Strategy/Patient Health; Global Chief Operating Officer und SVP Strategy bei Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.; und Partner bei McKinsey & Company. Er ist außerdem Gründungsmitglied des Vorstands und leitender Berater mehrerer junger Unternehmen. Jeff ist derzeit Vorstandsmitglied des Massachusetts Biotechnology Council. Er ist Mitautor des vielzitierten Buches „ Störungen im Gesundheitswesen (Wiley, 2016). Jeff hat einen Ph.D. und einen MBA von der University of Chicago.

Können Sie als Gründungs-CEO von ConcertAI Ihre Vision für das Unternehmen bei dessen Gründung schildern? Wie hat sich diese Vision seit 2018 weiterentwickelt??

Wir gingen von der Idee aus, dass verbesserte Patientenergebnisse durch tiefgreifende und umsetzbare Erkenntnisse erzielt werden. Um diese Erkenntnisse zu gewinnen, sind Datenvollständigkeit, Datenumfang, Datenrepräsentativität und fortschrittliche KI-Intelligenz erforderlich. Deshalb gründeten wir ein Data-as-a-Service- und KI-Software-as-a-Service-Unternehmen. Unser Fokus lag auf KI, die Schlussfolgerungen und Vorhersagen ermöglicht. Dazu gehörte die Vorhersage von zu vermeidenden Ereignissen, wie etwa die mangelnde Therapietreue von Patienten oder den Abbruch der Behandlung aufgrund mangelnder positiver Reaktion, um zu bestimmen, wann klinische Studien die nächste Option sein könnten.

Unsere Vision ist unerschütterlich geblieben und wir erwarten weiterhin mehr von unseren Lösungen. Mit der neuesten Generation von LLMs, agentenbasierter KI und anderen generativen KI-Lösungen können wir in großem Maßstab (und nahezu in Echtzeit – etwas, das wir 2018 weder erwartet noch vorhergesehen haben) arbeiten. Mit Partnern wie NVIDIA können wir unsere Lösungen weiterentwickeln, sodass sie besser als erwartet funktionieren, Einschränkungen und einzigartige Merkmale erkennen und mit den Innovationen des gesamten Marktes Schritt halten – die bisherige Reise war außerordentlich produktiv und aufregend.

Wir haben Lösungen für die Automatisierung klinischer Studien mit bisher unvorstellbarer Leistung erschlossen, indem wir die Platzierung von Patienten in evidenzbasierten klinischen Behandlungspfaden automatisieren, erweiterte Arbeitsabläufe bei der radiologischen Interpretation ermöglichen und digitale Zwillinge als entscheidungsunterstützendes Instrument für Pflege und Forschung nutzen.

Heute beliefern wir fast 50 Biopharma-Innovatoren und 2,000 Gesundheitsdienstleister. Damit verfügen wir zwar nicht ganz über die Größe des gesamten Marktes, bieten jedoch die branchenweit umfassendsten KI-Lösungen für die Onkologie.

Was hat Sie dazu inspiriert, sich speziell auf Onkologie- und Hämatologie-Datensätze zu konzentrieren, und welche Bedeutung hat ConcertAI Ihrer Meinung nach in diesen Bereichen?

Die Vereinigten Staaten begannen 1971 mit dem National Cancer Act den „Krieg gegen den Krebs“. Dies löste eine massive staatliche Finanzierung aus, die Erkenntnisse über die Mutationen, die Krebs verursachen, neue Therapieformen, eine Erweiterung der vom National Cancer Institute benannten Behandlungszentren und vieles mehr ermöglichte. Unter der Obama-Regierung wurden die Mittel noch einmal um 10 Milliarden Dollar an elektronischen Konjunkturhilfen erhöht, die an das NIH und im Gegenzug an das NCI gingen. Unter Biden wurde 2.0 das Programm Cancer Moonshot 2022 ins Leben gerufen, das wiederum eine völlig neue Generation von Forschungs- und Startkapitalinvestitionen für akademische, gesellschaftliche und öffentlich-private Partnerschaften katalysierte.

Ich erzähle diese Geschichte, weil nur wenige Krankheiten oder Bereiche des Gesundheitswesens über so viele Daten verfügen: Genomik, Transkriptomik, digitale Pathologie, digitale Radiologie, detaillierte elektronische Krankenakten usw. und über so viel Forschung, die diese Daten mit validierten Erkenntnissen aus strengen, multizentrischen Peer-Review-Studien kontextualisiert. Ein weiterer Beweis ist die Jahrestagung der American Society of Clinical Oncology, die größte medizinische Tagung der Welt, mit der größten Anzahl neuer Veröffentlichungen, Poster und Abstracts aller wissenschaftlichen Foren zu allen Themen.

Wenn Sie also daten- und KI-zentriert arbeiten wollen, gibt es kaum bessere Bereiche, um Lösungen mit Zuversicht und in großem Maßstab voranzutreiben, als die Onkologie. ConcertAI verfügt über die weltweit größte Sammlung von Forschungsdaten. Sie umfasst Hunderte von Peer-Review-Publikationen, die auf diesen Daten basieren, wichtige Belege aus diesen Publikationen, die die Behandlung von Patienten verändern und die bestmöglichen Ergebnisse sicherstellen, und jetzt KI-SaaS-Technologien, die integraler Bestandteil der Behandlungs- und Forschungsprozesse sind und die Aussagekraft dieser Daten und Belege an allen Punkten und für alle Entscheidungen im Behandlungsverlauf eines Patienten nutzen. Was hier wirklich wichtig ist, ist, dass wir dies nicht einseitig tun. Es geschieht transparent mit unseren Partnern aus dem Gesundheitswesen und der Biopharmaindustrie, um das größtmögliche Vertrauen und die größtmögliche Nutzung zu erreichen. Wir entwickeln uns also in Richtung einer fortschrittlichen, KI-gestützten Entscheidungserweiterung in Echtzeit.

ConcertAI hat sich zu einem führenden Anbieter von Real-World-Evidence (RWE) und KI-Technologie für das Gesundheitswesen entwickelt. Mit welchen anfänglichen Herausforderungen mussten Sie sich auseinandersetzen, um das Unternehmen als Marktführer in diesem Bereich zu positionieren?

Sie müssen Vertrauen gewinnen und sich zur Referenzquelle entwickeln. Das muss man sich verdienen. Das Vertrauen kommt von Ihren Partnern, die glauben, dass die Daten, auf die Sie zugreifen, im besten Interesse ihrer Patienten sind. Das Vertrauen kommt von Ihren Partnern aus Wissenschaft und Industrie, die die Beweise dafür sehen und glauben, dass Ihre Daten als perfekte Widerspiegelung der ursprünglichen Patientenakten abgeleitet werden und dass die von Ihnen vertretenen Konzepte „wahr“ sind und die aktuelle klinische und wissenschaftliche Praxis widerspiegeln. Sie müssen auch eine Größenordnung erreichen, in der Ihre Datenlösungen nicht nur die gesamte Bevölkerung repräsentieren, sondern auch Schlussfolgerungen liefern, die sich sicher auf die gesamte Bevölkerung übertragen lassen, die mit einem bestimmten Medikament behandelt wird. Mit der Technologie ist es ähnlich. Wissenschaftler und Kliniker sind von Natur aus skeptisch – wie es sein sollte – und vertrauen keinen Blackboxes oder Algorithmen, die sie nicht verstehen. Also mussten wir auch hier Vertrauen aufbauen, durch Veröffentlichungen und Offenheit darüber, wie unsere Lösungen funktionieren.

ConcertAI verfügt über den weltweit größten Datensatz zu Onkologie und Hämatologie. Welche einzigartigen Möglichkeiten eröffnen diese Daten für die Transformation der Krebsforschung und -behandlung?

Diese Frage gefällt mir sehr gut. Daran arbeiten wir jeden Tag! Die Möglichkeiten, Anbietern, Patienten und Innovatoren einen Mehrwert zu bieten, sind nahezu unbegrenzt. In Studien der frühen Phase entwickeln wir Studiensimulationsansätze mit digitalen Zwillingen, die die Programme verändern werden, die wir in klinische Studien einbringen. Unsere Daten- und KI-Optimierungen werden die Zeit, die vom fertigen Protokoll bis zur endgültigen Einreichung bei den Aufsichtsbehörden benötigt wird, um 30 bis 40 % verkürzen – das heißt, neue Medikamente gelangen schneller zu den Patienten. Unsere KI-Lösungen zur Entscheidungserweiterung werden evidenzbasierte und speziell auf diese Behandlungspfade zugeschnittene Behandlungspfade empfehlen, Reaktionen im Einklang mit der vorhergesagten Reaktion überwachen und nach potenziell vorteilhaften klinischen Studien suchen, wenn die Reaktion oder der Nutzen unter den Erwartungen liegt. Unsere Lösungen zur klinischen Bildinterpretation arbeiten auf der Ebene der Betriebsprozesse, der klinischen Interpretation und der längerfristigen Betrachtung neuer Interpretationen oder neuer Eingriffe, die in Zukunft auf der Grundlage von Erkenntnissen und Beweisen in Betracht gezogen werden sollten. Eine Aktion ist nicht mehr „einmal und erledigt“, sondern wird zu „einmal und dann immer wieder“, sodass vorteilhafte Neubewertungen und zukünftige Entscheidungen ein fortlaufender Prozess sind! Der Unterschied besteht darin, dass die gesamte Patientenreise betrachtet wird – es handelt sich um eine horizontale Ansicht im Gegensatz zu einer Reihe enger, tiefer, vertikaler Ansichten, die zusammengefügt werden müssen. Dies ist eine Innovation, die durch KI ermöglicht wird, und eine tiefgreifende Prozessänderung, die den beteiligten menschlichen Experten neue Arbeitsweisen bietet.

Können Sie erklären, wie die Digital Trial Solution von ConcertAI funktioniert, um Krebspatienten mit lebensrettenden klinischen Studien zusammenzubringen? Welche Auswirkungen haben Sie bisher hinsichtlich der Patientenergebnisse gesehen?

Klinische Studien sind sehr komplex und erfordern stundenlange Arbeit einer Vielzahl hochqualifizierter Personen. Die meisten Organisationen bieten klinische Studien als Verantwortung und Verpflichtung gegenüber Patienten an, für die der aktuelle Behandlungsstandard möglicherweise keine praktikable Alternative darstellt. Studien waren für Patienten in kommunalen Behandlungszentren, in denen 80 % der Patienten behandelt werden, bisher nicht wirklich verfügbar. Dabei sind dies die Patienten, die letztendlich neu zugelassene Medikamente erhalten werden. Dies führt zu einem doppelten Dilemma: Die Mehrheit der Patienten, die Zugang zu Studien benötigen, ist begrenzt, und diejenigen, die den endgültigen Behandlungsstandard widerspiegeln, sind nicht im Studiendatensatz enthalten. Wir haben einen Weg gefunden, diese Probleme zu lösen.

Die Ergebnisse waren großartig – so positiv, dass wir die Zahl unserer laufenden Studien bis 10 um das Zehnfache erhöhen werden. Wir haben dies für die letzten Tagungen der American Society of Clinical Oncology und in anderen Bereichen veröffentlicht. Unser Ansatz ist die Art und Weise, wie wir denken, dass KI implementiert werden sollte – als Erweiterung menschlicher Experten dort, wo es große Kapazitäts- und Talentbeschränkungen gibt und wo Leben auf dem Spiel stehen. Wir haben eine Reihe orchestrierter und abgestimmter großer Sprachmodelle entwickelt, die auf Patientenakten zugreifen, Merkmale synthetisieren und Patienten potenziell vorteilhaften Studien zuordnen und dabei genau das tun, was die menschlichen Experten tun würden – mit einem vollständig dokumentierten Ansatz zur Abgabe von Empfehlungen und Bewertungen. An den Standorten, an denen unsere Technologien eingesetzt werden, arbeiten wir auf dem Niveau der erfahrensten Menschen und gewinnen mindestens fünfmal so viele Patienten wie an Standorten, an denen unsere Technologien nicht eingesetzt werden – die Forschungsteams und Biopharma-Innovatoren sind zufrieden, und die Patienten profitieren am meisten.

Wie bewältigt der KI-gesteuerte Ansatz von ConcertAI zur Studiengestaltung und Patientenrekrutierung einige der aktuellen Einschränkungen der klinischen Forschung, wie etwa Patientenvielfalt und Studieneffizienz?

Ich bin stolz auf mein Team – sie sagten mir vor drei bis vier Jahren, dass es eine Verpflichtung und wissenschaftlich richtig sei, Diversität zu erreichen. Sie behaupteten auch, dass es schwierig sei, wenn es manuell geschieht, aber bei automatisierter Umsetzung keinerlei zusätzlichen Aufwand erfordere. Also entschieden wir damals, dass jeder Datensatz und jede KI-SaaS-Lösung Diversität und soziale Determinanten von Gesundheitsmerkmalen als unseren Standardansatz integrieren würden. Das ist keine Option. Es ist einfach das, was wir tun. Anschließend können unsere von CARAai™ unterstützten Lösungen zur Gestaltung und Optimierung klinischer Studien beurteilen, welche ethnischen, rassischen oder wirtschaftlichen Subpopulationen am stärksten von einer Krankheit betroffen sein könnten, diese Überlegungen in die Studiengestaltung integrieren, sicherstellen, dass diese Populationen nicht unabsichtlich ausgeschlossen werden, und die klinischen Standorte definieren, die am wahrscheinlichsten Teilnahme und Repräsentativität gewährleisten. Hier kann KI „KI für das Gute“ sein und hier führt die Technologie keine Voreingenommenheit ein, sondern stellt sicher, dass keine Voreingenommenheit in den Prozess, die endgültige Gestaltung oder die operativen Prozesse rund um die klinische Studie einfließt.

Welche Rolle spielt ConcertAI bei der Entlastung der Gesundheitsdienstleister und der Optimierung der Standortauswahl für klinische Studien?

Wir berücksichtigen die Arbeitsbelastung in allen Aspekten unserer Lösungen für klinische Studien. Zunächst einmal gibt es eine Belastung für den Patienten. Dies kann der Standort des Studienzentrums, die Anzahl der für eine Studie erforderlichen Besuche im Vergleich zum Standardversorgungsstandard oder die klinische Intensität einer Studie im Vergleich zum Standardversorgungsstandard sein, wie im Fall zusätzlicher Biopsien. Diese Faktoren können bestimmen, ob sich der Patient – ​​oder der Patient in Absprache mit seinem Arzt – die Teilnahme leisten kann oder ob er die Teilnahme toleriert und abschließt.

Auch der Anbieter ist belastet. Wenn wir die Identifizierung von Patienten für die Eignung für klinische Studien automatisieren, Fehlalarme, die Arbeit verursachen, minimieren und die Arbeit der Clinical Research Associates, Studienkrankenschwestern und Ärzte mit dem, was wir „KI-Hebelwirkung“ nennen, unterstützen können, wird die Belastung verringert. Dasselbe gilt für unsere KI-Automatisierungslösung, mit der das Forschungsteam die manuelle Dateneingabe vermeiden kann – normalerweise 2 bis 4 Stunden am Ende des Tages und oft zu Hause erledigt. Schon früh haben wir uns angesehen, dass die Daten in der EMR – digital – manuell in ein Portal für das EDC des Sponsors eingegeben werden. Digitale Daten werden also gelesen und dann neu eingegeben, um wieder zu digitalen Daten zu werden! Auch hier verwenden wir unsere mehrfach abgestimmten großen Sprachmodelle – dies war von Anfang an ein echter Schwerpunkt der NVIDIA-Partnerschaft. Wir sind heute bei 55 % Vollautomatisierung und werden in den nächsten Monaten sehr schnell über 80 % erreichen. Durch das Zusammenspiel dieser Elemente können wir den Personalaufwand auf 10 % des bisherigen Bedarfs reduzieren und diese Studien mehr Patienten zugänglich machen.

Präzisionsmedizin ist ein Schlüsselbereich, in dem KI große Fortschritte macht. Wie trägt die Technologie von ConcertAI zu präziseren und personalisierteren Krebsbehandlungen bei?

Wir haben das seit letztem Jahr nicht mehr ausführlich besprochen. Im Dezember 2023 haben wir die Verantwortung für das CancerLinQ-Programm der American Society of Clinical Oncology (ASCO) übernommen. Es ist das weltweit größte intelligente Gesundheitsnetzwerk, das akademische Zentren, regionale Krankenhaussysteme und kommunale Anbieter umfasst. Ein wichtiger Teil dieses Netzwerks ist die Implementierung der ASCO Certified®-Lösungen für Qualität und klinische Behandlungspfade. Da CancerLinQ eine ConcertAI-Initiative ist, haben wir das Netzwerk erweitert, präzise onkologische Behandlungspfade automatisiert, neue digitale Zwillingsansätze entwickelt, um die Behandlungsauswahl für die Anbieter zu verbessern, kritische diagnostische Tests zu identifizieren und zu kommunizieren, die Behandlungsentscheidungen beeinflussen können, und dasselbe für neu zugelassene Medikamente getan, die eine andere oder bessere Behandlungsalternative darstellen. All dies basiert auf unserer CARAai™-Architektur, ebenfalls ein Set aus Vision-LLMs und optimierten Onkologie-LLMs, die in Zusammenarbeit mit NVIDIA entwickelt wurden. Es ist erstaunlich, die erzielten Fortschritte zu sehen, und wir sind gespannt auf das, was wir nächstes Jahr auf der ASCO 2025 veröffentlichen und präsentieren werden.

Welchen Nutzen können KI-Bildgebungslösungen Ihrer Ansicht nach Bereichen wie der Onkologie und Radiologie bringen, insbesondere angesichts des Fachkräftemangels in diesen Bereichen?

Gute Frage! Es stimmt, dass sowohl die Zahl der neuen Onkologen als auch der Radiologen, die in das Berufsfeld einsteigen, geringer ist als die Zahl derjenigen, die in den Ruhestand gehen. Die Nachfrage der Patienten steigt jedoch ständig. Es ist also der ideale Bereich für die Bereitstellung von KI-SaaS-Lösungen, die Ärzte und medizinisches Fachpersonal sowohl bei der Optimierung der Arbeitsabläufe als auch bei der Verbesserung klinischer Entscheidungen unterstützen. Radiologen und Onkologen werden beide die Bedeutung dieser neuen intelligenten Lösungen speziell für ihre Fachgebiete hervorheben. Die Bildgebung ist ein wunderbarer Bereich für KI, und ihre Leistung ist außergewöhnlich. Nichtunterlegenheitsstudien zeigen, dass KI-Modelle in engen Bereichen menschlichen Experten nahe kommen oder mit ihnen vergleichbar sein können. Orchestrierte Arbeitsabläufe können all dies zusammenbringen. Dasselbe gilt für die Onkologie, wo wir molekulare Testergebnisse mit Daten zur Immunantwort, prädiktiven Algorithmen für Resistenzen und anderen Elementen zusammenführen, die alle die Behandlungsentscheidung beeinflussen und eine Reaktionsüberwachung ermöglichen. Ich bin seit Jahren in diesem Bereich tätig und habe verschiedene Seiten neuer Innovationen kennengelernt – was wir jetzt tun können, geht weit über alles hinaus, was wir jemals zuvor tun konnten, und das Tempo der Veränderungen ist erstaunlich.

Welchen Rat würden Sie als erfahrener Leiter der Gesundheitstechnologie neuen Unternehmen geben, die mithilfe von KI einen bedeutenden Beitrag im Gesundheitswesen leisten möchten?

Sie können kein KI-Unternehmen sein, ohne Zugang zu Daten in großem Maßstab zu haben. Daten sind die Grundlage für den Aufbau von Trainings- und Überwachungsmodellen. Außerdem ist der Aufbau von KI-Lösungen ein Mannschaftssport. Sie benötigen ein außergewöhnlich tiefgehendes Fachwissen gepaart mit einer neuen Generation von KI-Modellentwicklungsfunktionen, die das Verhalten verschiedener Klassen von KI-Lösungen erkennen und sie für enge Ziele einsetzen können, die speziell auf menschliche oder höhere Leistung abgestimmt sind. Dann können diese Ansätze auf verschiedene Weise orchestriert werden, um ein neues Betriebssystem darzustellen – dort finden die Änderungen statt und der Wert wird geliefert. Üben Sie sich in „KI-Bescheidenheit“, denn alles ist erstaunlich und zeigt Dinge, die wir noch vor sechs Monaten nicht tun konnten. Doch „erstaunlich“ ist nicht unbedingt ein Produkt oder eine neue Arbeitsweise – es ist einfach nur Technologie, die etwas Neues tut. Es liegt in der Verantwortung des KI-Unternehmens, eine neue Arbeitsweise und einen neuen Ansatz zu schaffen, um ein erstaunliches Maß an Wert zu liefern, das vorher nie erreichbar war. Nehmen Sie schließlich an, dass Sie Vertrauen in Geschäftspraktiken, KI-Modelle und Lösungstransparenz zeigen müssen. Wir stehen noch am Anfang unserer gesellschaftlichen Entwicklung und wir sind diejenigen, die sich das Vertrauen verdienen müssen, um die Veränderungen herbeizuführen, die wir auch bewirken können.

Vielen Dank für das tolle Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten vorbeischauen Konzert-KI.