Jonathan Kron, CEO von BloodGPT – Interview-Serie

Jonathan Kron ist der CEO von BloodGPT. Er ist ein Healthcare-Stratege und Unternehmer mit über 20 Jahren Erfahrung im Aufbau und Skalieren von Healthcare-Unternehmen. Bevor er zu BloodGPT kam, gründete und verkaufte er Med24, eine Londoner Klinik (5 Mio. £ eingesammelt, 2022 verkaufte), co-gründete PCG, ein Monaco-basiertes Healthcare-at-Home-Startup, das über 1 Mio. $ an Verträgen mit einem Seed-Budget von 500.000 $ gesichert hat, und hat digitale Healthcare-Unternehmen wie Klarity und LIPS Healthcare bei der großen Finanzierung und dem Wachstum beraten.

BloodGPT ist eine künstliche Intelligenz-basierte Plattform für diagnostische Labore und Kliniken, die nahtlos in bestehende Workflows integriert wird, Bluttestergebnisse in Sekunden mit 99,99 % Genauigkeit interpretiert.

Sie haben über zwei Jahrzehnte damit verbracht, Healthcare-Unternehmen aufzubauen und zu skalierten. Welche persönlichen Erfahrungen oder Branchenschmerzpunkte haben Sie zu BloodGPT geführt?

Ich hörte von BloodGPT Anfang dieses Jahres von einem Kollegen. Die Prämisse hat mich sofort persönlich und geschäftlich ansprochen. Ich bin jemand, der immer seine eigenen Blutwerte in Tabellen verfolgt, Zahlen aus PDFs und Bildern zieht, nur um auf inkonsistente Einheiten, Referenzbereiche und Benennungskonventionen zu stoßen. Es war mühsam und oft unzuverlässig. Und tief im Inneren wusste ich, dass ich nicht der Einzige bin, der mit der Frustration von unordentlichen, fragmentierten und unzugänglichen Ergebnissen von einem Arzt, Labor oder einer Klinik zu kämpfen hat.

Aus diesem Grund war ich innerhalb von Tagen nachdem ich von BloodGPT erfahren hatte, in einem Gespräch mit den Gründern und wurde am Ende des Gesprächs zum CSO. Nach 20 Jahren, in denen ich in Kliniken, Startups und Gesundheitssystemen gearbeitet habe, wusste ich, dass dies genau mein Bereich ist.

BloodGPT löst einige Schmerzpunkte, die ich wiederholt gesehen habe. Menschen erhalten Testergebnisse, aber der Zugriff ist fragmentiert, der Kontext geht verloren und der Prozess überfordert bereits belastete Fachleute. Denken Sie darüber nach. Blutdaten sind eines der reichsten Signale für das allgemeine Wohlbefinden, und dennoch werden sie immer noch so wenig genutzt.

Meine Argumentation war, dass wir, wenn wir künstliche Intelligenz und fortschrittliche Datenwissenschaft mit starken Gesundheitskenntnissen kombinieren können, diese Informationen in Echtzeit für jeden nutzbar machen können: Einzelpersonen, Gesundheitsfachleute und ganze Systeme.

BloodGPT verspricht 99,99 % Genauigkeit bei der Interpretation von Bluttestergebnissen und integriert sich direkt in bestehende Labor-Workflows. Können Sie uns durch die Konzeption der Plattform und die wichtigsten Herausforderungen führen, die Sie bei der Markteinführung erlebt haben?

Es begann eigentlich mit einer Nachbarschaftsunterhaltung. Nikita Udovichenko, ein Biochemiker und Ernährungsberater, sah immer wieder das gleiche Problem in seiner Praxis, bevor er BloodGPT mitgründete. Menschen erhielten ihre Bluttestberichte und wussten nicht, was sie damit anfangen sollten. Sein Nachbar Vasilii Lazuka, ein serieller AI-Unternehmer und jetzt Mitgründer und CTO, sah das Potenzial sofort. Was als lockere Unterhaltung begann, wurde schnell zu einem echten Projekt. Bald darauf kam AI-Produkt-Entwicklungs-Experte Nata Savaścienka als Mitgründerin und CPO hinzu, und ich kam an Bord, um mit ihnen zusammenzuarbeiten und meine 20 Jahre Erfahrung im Aufbau von Healthcare- und Datenplattformen einzubringen.

Von diesem Punkt an konzentrierten wir uns darauf, ein System zu entwickeln, das jeden Wert als verifizierbare Daten und nicht als etwas behandelt, das ein Sprachmodell erraten kann. Wir entwarfen eine mehrschichtige Architektur, die jeden Biomarker auf LOINC-Codes normalisiert — logische Beobachtungs-Identifikatoren-Namen und -Codes, den internationalen Standard für die Berichterstattung von Laborergebnissen —, jeden Wert mit UCUM, dem einheitlichen Code für Maßeinheiten, verifiziert und immer auf die Referenzbereiche des Labors zurückgreift.

Aus meiner 20-jährigen Erfahrung mit Gesundheitsfachleuten weiß ich, wie zentral Vertrauen in diesem Sektor ist. Deshalb konzentrierten wir uns beim Aufbau von BloodGPT auf Stabilität und Vertrauen. Wir müssen daran denken, dass große Modelle unterschiedliche Antworten auf die gleiche Datei geben, Daten falsch lesen oder Bereiche erfinden können. Wir machten es uns zur Aufgabe, sicherzustellen, dass jede Ausgabe reproduzierbar und vollständig auf ihre Quelle zurückverfolgbar ist.

Heute verbindet sich die Plattform direkt in Labor-Workflows über FHIR-APIs — Fast Healthcare Interoperability Resources, einem modernen Standard, der es Gesundheitsinformationssystemen ermöglicht, Daten sicher und effizient auszutauschen. Sie funktioniert auch mit herkömmlichen Laborinformationssystemen, gibt Fachleuten Zeit zurück und bietet Einzelpersonen sofortige Klarheit.

Viele Patienten wenden sich jetzt an allgemeine LLMs, um Laborergebnisse zu interpretieren. Welche Risiken sehen Sie in dieser Entwicklung, und wie bietet BloodGPT eine sicherere und zuverlässigere Alternative?

Allgemeine Sprachmodelle sind nicht für Labor-Daten konzipiert. Sie können Einheiten falsch lesen, Daten verwechseln oder Referenzwerte erfinden und zeigen nicht, wenn sie unsicher sind. Ein Patient kann Ergebnisse einfügen und eine polierte Antwort erhalten, die einfach falsch ist. Und der beunruhigende Teil ist, dass es so überzeugend klingt, dass man nicht daran denkt, es in Frage zu stellen.

BloodGPT ist speziell für Pathologie-Workflows trainiert und validiert. Jeder Wert ist an LOINC-Identifikatoren geknüpft und an UCUM-Messstandards überprüft, und die Plattform verwendet immer die Referenzbereiche des Labors als endgültigen Maßstab. Mehrschichtige Schutzmechanismen verfolgen jede Ausgabe zurück zu ihrer Quelle, sodass die gleiche Eingabe das gleiche, vollständig auditable Ergebnis produziert.

Dieses zielorientierte Design, das auf Reproduzierbarkeit und transparente Herkunft ausgerichtet ist, bietet Fachleuten und Einzelpersonen ein Maß an Zuverlässigkeit, das ein allgemeines Chatbot-System einfach nicht bieten kann.

Ihre Karriere hat Kliniken gegründet, Startups beraten und jetzt ein AI-getriebenes Healthtech-Unternehmen geleitet. Wie hat sich Ihre Perspektive auf Healthcare-Innovation im Laufe dieser Reise entwickelt?

Früher bedeutete Innovation Ziegel und Mörtel — den Bau neuer Einrichtungen und Dienstleistungen, um Wartezeiten zu verkürzen und Patientenwege zu rationalisieren. Später ging es um Geschäftsmodelle, die darauf abzielen, die Versorgung effizienter, die Operationen nachhaltiger und die Patientenerfahrung insgesamt zu verbessern.

Heute jedoch liegt der Fokus auf Intelligenz und Skalierbarkeit. KI eröffnet Möglichkeiten, die unvorstellbar waren, als ich anfing, aber eine Lektion ist konstant geblieben. Technologie allein transformiert die Gesundheitsversorgung nicht. Systeme, Anreize und Adaptionen tun dies.

In dieser Hinsicht hat sich mein Denken von “Wie bauen wir auf?” zu “Wie integrieren wir?” verschoben. Ich bin fest davon überzeugt, dass die Unternehmen, die erfolgreich sind, nicht unbedingt die anspruchsvollsten Algorithmen haben werden. Sie werden diejenigen sein, deren Tools die täglichen Routinen von Ärzten, Patienten und Gesundheitssystemen nahtlos und leise antreiben.

Ein wiederkehrendes Thema im Healthtech ist die Balance zwischen Automatisierung und menschlichem Anteil. Wie stellen Sie sich vor, dass KI wie BloodGPT die Rolle der Ärzte verändern wird — insbesondere bei der Reduzierung von Burnout, während sie gleichzeitig Urteilsvermögen und Empathie bewahren?

Ärzte verbrennen sich selten, weil sie sich um Menschen kümmern. Sie verbrennen sich wegen der Papierarbeit, der wiederholten Tests, der fragmentierten Systeme und all der administrativen Aufgaben, die sie von ihren Patienten abziehen. Jeder Arzt, den ich kenne, würde lieber fünf Minuten mit einem Patienten sprechen, als ein weiteres Formular ausfüllen. Diese zusätzliche Arbeitsbelastung nimmt leider ständig zu und untergräbt die Zeit und Energie, die sie für die eigentliche klinische Versorgung haben.

BloodGPT wurde entwickelt, um einen Teil dieses Drucks zu lindern. Die Plattform übernimmt das schwere Heben, das mit der Organisation und Interpretation von Laborinformationen verbunden ist, und liefert klare, strukturierte Erkenntnisse, die in bestehende Workflows passen. Wenn diese Routine-Schritte automatisch und zuverlässig ablaufen, können Ärzte mehr Zeit darauf verwenden, was nur sie tun können, nämlich zuhören, ihr Urteilsvermögen ausüben und Vertrauen mit den Menschen aufbauen, die sie behandeln.

Ich glaube nicht, dass KI Ärzte ersetzen wird. Wenn überhaupt, ermöglicht sie es ihnen, zu dem Kern ihrer Profession zurückzukehren, mehr Zeit im Gespräch und weniger Zeit mit der Jagd nach Daten zu verbringen. Das ist der Punkt, an dem Technologie die Medizin menschlicher machen kann, nicht weniger.

Eines Ihrer erklärten Ziele ist es, Kliniken Millionen an Effizienzgewinnen pro Jahr zu sparen. Welche sind die greifbarsten Kosteneinsparungsmechanismen, die BloodGPT liefert?

Die Einsparungen kommen aus drei Hauptbereichen.

Erstens ist es die Zeit. Die Überprüfung und Kommunikation von Laborergebnissen ist in vielen Gesundheitssystemen immer noch ein langsamer, manueller Prozess. BloodGPT verkürzt das Überprüfungs- und Interpretationsfenster von mehreren Minuten auf einige Sekunden für jeden Test. Über Tausende von Ergebnissen pro Woche hinweg entspricht dies Hunderten von Stunden, die den Klinikern für die Patientenversorgung zur Verfügung stehen.

Zweitens ist es die Kontinuität. Die Plattform behält eine laufende Geschichte aller Blutdaten eines Patienten, sodass Trends und Anomalien leicht zu erkennen sind. Das reduziert wiederholte Tests und verhindert Fehler, die möglicherweise unnötige Folgeuntersuchungen oder Wiederholungstests auslösen könnten.

Drittens ist es die Ressourcennutzung. Wenn Informationen genau und sofort verfügbar sind, können Mitarbeiter sich auf wertvollere Aufgaben konzentrieren und Labore mit schlankeren Support-Teams operieren.

Wenn man diese Effekte zusammenzählt, kann ein mittelgroßes Gesundheitssystem jährliche Einsparungen in Millionenhöhe erzielen und gleichzeitig die Ergebnisse verbessern. In der Gesundheitsversorgung ist es ungewöhnlich, Kosten zu senken und gleichzeitig die Qualität zu verbessern, und genau das ist unser Ziel.

Sie haben bemerkt, dass kurze Investitionszeiträume oft systemische Innovation in der Healthcare-KI töten. Wie können Gründer und Investoren sich auf lange Sicht ausrichten, um nachhaltige Auswirkungen zu erzielen?

Es beginnt mit einer gemeinsamen Mission. Wenn ein Investor nach einem zwölfmonatigen Exit sucht, ist die Gesundheitsbranche der falsche Bereich. Dieser Sektor erfordert Geduld, strenge Einhaltung und Jahre des Aufbaus von Vertrauen.

Gründer haben eine Rolle bei der Festlegung von Erwartungen. Sie müssen regulatorische Zeiträume, Adoptionszyklen und die Realitäten der Erstattung erklären, damit Partner verstehen, warum der Fortschritt von außen betrachtet langsam erscheinen kann.

Investoren sollten auf wachstumsbasierte Meilensteine setzen und sich nicht von Vanity-Metriken verführen lassen. Die Unternehmen, die die Gesundheitsversorgung wirklich verändern, werden von Partnern aufgebaut, die bereit sind, in einem Zeitraum von fünf bis zehn Jahren zu denken und für die gesamte Reise zu bleiben, nicht nur für den ersten Anstieg des Wertes oder einen schnellen Exit.

Da die Vorschriften für KI in der Gesundheitsversorgung strenger werden, wie nähert sich BloodGPT der Einhaltung von Sicherheit, Vertrauen und Compliance bei Klinikern und Patienten?

Von Anfang an behandelten wir verantwortungsvolles Design als Teil des Produkts, nicht als Nachgedanke. Unser Team folgt den wichtigsten Datenschutz- und Sicherheitsstandards, die in der Gesundheitsversorgung verwendet werden, und hält einen engen Blick auf sich entwickelnde Vorschriften in den Vereinigten Staaten, Europa und anderen wichtigen Märkten. Unser Fokus liegt auf starken Datenverarbeitungspraktiken, transparenten Algorithmen und Ausgaben, die vollständig auditiert werden können.

Wie ich bereits erwähnt habe, war Vertrauen unsere größte Herausforderung von Anfang an, und es ist unser Leitmotiv geblieben. Für uns geht es darum, mehr als nur die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Fachleute können sehen, wo jeder Wert herkommt und wie er verarbeitet wurde, was ihnen Vertrauen in die Informationen gibt. Patienten schätzen die gleiche Klarheit. BloodGPT ist ein Werkzeug zum Organisieren und Präsentieren ihrer eigenen Ergebnisse, nicht zum Ersetzen der Rolle eines Klinikers. In diesem Sinne sind Sicherheit und Vertrauen keine Funktionen, die wir später hinzufügen. Sie sind das Produkt selbst.

Wenn Sie in die Zukunft blicken, sehen Sie die KI-Interpretation über Bluttests hinaus in andere diagnostische Bereiche expandieren — und wenn ja, wo werden die größten Durchbrüche zuerst eintreten?

Es ist bereits im Gange.Radiologie, Genomik und Ophthalmologie haben die experimentelle Phase längst überschritten. In diesen Bereichen helfen KI-Systeme dabei, frühe Krebsformen auf Scans zu identifizieren, komplexe genetische Varianten zu analysieren und Anzeichen von diabetischer Retinopathie in retinalen Bildern zu erkennen. In jedem Fall geht die Ausgabe an einen qualifizierten Kliniker für die Überprüfung, sodass der Fachmann die endgültige Entscheidung kontrolliert.

Die nächste Welle wird um die Verbindung und Integration gehen, nicht um einzelne Domänen. Denken Sie daran, dass Bildgebung, Genomik, Wearables und Labor-Daten immer noch als separate Ströme behandelt werden. KI wird diese zunehmend zusammenbringen, um subtile Signale — ein Blutmarker, eine genetische Variation, ein Muster von einem Wearable — zu korrelieren, um Risiken lange bevor ein einzelner Test es könnte, aufzudecken.

Der wahre Durchbruch wird diese Art der Integration sein: eine Ebene der Intelligenz, die mehrere Eingaben verbindet, um Ärzten und Patienten ein kontinuierliches, Echtzeit-Bild von Gesundheit und Risiko zu geben. Diese Verschiebung von episodischer Versorgung zu vorbeugender, proaktiver Versorgung ist der Bereich, in dem der größte Einfluss liegt.

Schließlich, was begeistert Sie am meisten an der Zukunft der KI in der Gesundheitsversorgung, und welche Rolle sehen Sie BloodGPT bei der Gestaltung dieser Zukunft?

Was mich am meisten begeistert, ist das, was ich gerade über die Verschiebung von reaktiver zu proaktiver Gesundheitsversorgung besprochen habe. Seit Jahrzehnten warten wir darauf, dass Menschen krank werden, bevor wir eingreifen. Ja, Prävention und persönliche Verantwortung waren immer Teil des Gesprächs, aber KI kann diese Vision endlich praktisch machen, indem sie Risiken früher identifiziert, gesündere Entscheidungen fördert und Informationen auf einer Skala personalisiert, die wir noch nie zuvor gesehen haben.

BloodGPT ist dazu konzipiert, Teil dieser Grundlage zu sein. Blutdaten sind das häufigste und am weitesten verfügbare Gesundheitssignal, und dennoch werden sie oft unterauschöpft. Indem wir diese Informationen leichter verständlich und anwendbar machen, helfen wir, rohe Zahlen in klare Erkenntnisse und Erkenntnisse in gesündere Leben umzuwandeln. Am Ende des Tages ist das das einfache Ziel. Etwas Komplexes in etwas verwandeln, das Menschen nutzen können. Wir legen den Grundstein für die Art der Versorgung, die die Menschen in den kommenden Jahren benötigen, während wir gleichzeitig die tägliche Gesundheitsversorgung verbessern.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten BloodGPT besuchen.