Noah Nasser, CEO von datma – Interview-Serie

Noah Nasser ist der CEO von datma (früher Omics Data Automation), einem führenden Anbieter von föderierten Real-World-Data-Plattformen und verwandten Tools für Analyse und Visualisierung. Datmas Mission ist es, Gesundheitsorganisationen zu befähigen, ihre Datenbestände zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und Patientenergebnisse durch fortschrittliche DatenSpeicherung, künstliche Intelligenz-basierte Datenharmonisierung und föderierte Abfrage- und Workflow-Technologien zu verbessern. Mit Sitz in Oregon ist das Unternehmen an der Spitze der Transformation, wie Gesundheitsdaten geteilt, monetarisiert und angewendet werden, und ermöglicht sichere Zusammenarbeit zwischen Datenverwahrern und Datenkonsumenten.

Können Sie erklären, wie datma.FED künstliche Intelligenz nutzt, um die Gesundheitsdatenteilung und -analyse zu revolutionieren?

datma.FED integriert künstliche Intelligenz-basierte Analyse-Tools, um sichere Abfrageausführung über unser föderiertes Netzwerk zu ermöglichen. Seine fortschrittlichen Algorithmen erleichtern die Extraktion, Aggregation und Lieferung von anonymisierten, teilebaren Datensätzen, sodass Datenkonsumenten wie Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen Erkenntnisse gewinnen können, während sie gleichzeitig vollständige Compliance und Datenschutzstandards gewährleisten.

Indem datma.FED komplexe Datenabfragen automatisiert, beschleunigt es den Zugang zu hochwertigen, verwendungsbereiten Real-World-Daten. Dies befähigt Datenverwahrer wie Gesundheitssysteme und molekulare Labore, an kooperativen Forschungsbemühungen teilzunehmen, während sie gleichzeitig die volle Kontrolle über ihre Datenbestände behalten.

Welche Herausforderungen löst datma für molekulare Labore und Gesundheitssysteme?

datma.FED löst mehrere kritische Herausforderungen für molekulare Labore und Gesundheitssysteme, darunter:

• Datenmonetarisierung: Ermöglicht kontinuierliche Umsatzgenerierung aus ungenutzten Gesundheitsdaten, während Datenverwahrer die volle Eigentums- und Kontrollrechte behalten.
• Datenschutz und -sicherheit: Hält sensible Daten sicher, indem sie nie die Umgebung des Datenverwahrers verlassen, dank eines datenschutzorientierten föderierten Modells.
• Compliance-Risiken: Minimiert regulatorische Risiken durch auditfähige Datenzugriffskontrollen und vollständige Compliance-Verfolgung.
• Datenbereitstellung und Geschäftsentwicklung: datma übernimmt die Datenbereitstellung, um Datenbereitschaft zu gewährleisten, und verbindet Datenverwahrer mit Forschungs- und Pharmapartnern.

Wie stellt datma sicher, dass Datenschutz und Compliance gewährleistet sind, während es sichere Zusammenarbeit zwischen Datenverwahrern und Datenkonsumenten ermöglicht?

datma.FED verwendet ein föderiertes Netzwerkmodell, das Daten sicher innerhalb der Umgebung jedes Verwahrers hält, während es gleichzeitig datenschutzorientierte Zusammenarbeit mit Datenkonsumenten ermöglicht. Die Daten durchlaufen einen mehrstufigen Prozess: Sie werden anonymisiert, für die Zugänglichkeit gefiltert und als teilebar gekennzeichnet, basierend auf den vom Verwahrer definierten Berechtigungen. datma verarbeitet dann externe Abfragen, ohne Rohdaten zu übertragen, und aggregiert nur genehmigte, anonymisierte Datenfelder. Zellgrößenbeschränkungen verhindern die Wiederidentifizierung. Jede Dateninteraktion ist auditable und entspricht den regulatorischen Standards wie HIPAA.

Was unterscheidet datma.FED von anderen Datenplattformen in Bezug auf Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit?

datma.FED ist für eine nahtlose Skalierung durch seine föderierte Architektur und automatisierte Datenbereitschaftsfunktionen konzipiert. Sein Design ermöglicht die nahtlose Integration multimodaler Gesundheitsdaten aus mehreren Quellen. Die automatisierten Datenbereitschaftsfunktionen – einschließlich Datenkennzeichnung und Standardisierung – rationalisieren die Datenbereitstellung und reduzieren den manuellen Aufwand. Indem datma.FED sicherstellt, dass Daten von Anfang an abfragefähig und compliant sind, ermöglicht es groß angelegte, datenschutzorientierte Datenteilung und ist somit hoch skalierbar und benutzerfreundlich für Forschungs- und Real-World-Daten-Anwendungen.

Wie ermöglicht die datma.FED-Plattform die Integration multimodaler Gesundheitsdaten über Silos hinweg?

datma.FED ermöglicht die Integration multimodaler Gesundheitsdaten über Silos hinweg durch eines seiner Komponenten, datma.BASE. datma.BASE ist ein umfassendes Framework, das auf proprietären Datenstores, Containern und APIs basiert. Im großen Maßstab ermöglichen seine fortschrittlichen Fähigkeiten die Aufnahme, Aggregation und Harmonisierung verschiedener Gesundheitsdatentypen (EHR, Omics, Bilder und Pathologie). Durch die Überwindung von Datensilos transformiert datma.BASE fragmentierte Datensätze in vereinheitlichte, handhabbare Erkenntnisse.

Wie trägt datmas Technologie zur Überbrückung von Datenlücken in der pharmazeutischen Forschung und Arzneimittelentwicklung bei?

datma.FED hilft, kritische Datenlücken in der pharmazeutischen Forschung und Marktzugangsstrategien zu füllen. Durch die Bereitstellung hochwertiger, verwendungsbereiter Real-World-Daten (RWD) mit Granularität und Längsschnittdaten ermöglicht datma.FED Pharmaunternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Seine sichere Infrastruktur stellt sicher, dass Daten zugänglich bleiben, ohne Datenschutz oder Sicherheit zu gefährden, und unterstützt umfassende Erkenntnisse, die für Entdeckungen erforderlich sind.

Wie ermöglicht datma Gesundheitsorganisationen, ihre Daten zu monetarisieren, während sie ethische und regulatorische Standards einhält?

datma ermöglicht Gesundheitsorganisationen, ihre Daten zu monetarisieren, indem es einen sicheren Daten-Teile-Ökosystem schafft, in dem Gesundheitsorganisationen die volle Eigentums- und Kontrollrechte über ihre Daten behalten. Durch sein föderiertes Netzwerk bestimmen Datenverwahrer, welche Daten zugänglich und teilebar sind, während sie sensible Informationen sicher innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur halten. Umfassende Audit-Verfolgungen, rollenbasierte Berechtigungen und Compliance-Funktionen stellen sicher, dass alle Daten-Teilungsaktivitäten ethischen Standards und Datenschutzvorschriften entsprechen. Dieser Ansatz ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, neue Umsatzströme zu generieren, während sie Patientendatenschutz und Vertrauen wahren.

Welche Trends in künstlicher Intelligenz und Gesundheitsdaten sehen Sie als die größten Auswirkungen in den nächsten fünf Jahren?

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist durch Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Sicherheit und begrenzt nur durch die Datenqualität geprägt. Künstliche Intelligenz ermöglicht es uns bereits, personalisierte Medizin in der Onkologie zu liefern, hat aber nur die Oberfläche dessen, was möglich ist, angekratzt. Durch die Analyse großer Mengen multimodaler Patientendaten, einschließlich Genomik, Bildgebung und Biomarker-Daten im Kontext mit medizinischer Geschichte, demografischen und Lebensstilfaktoren, können wir Behandlungspläne und Therapien auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten werden. Dies führt zu verbesserten Patientenergebnissen und letztendlich zu reduzierten Gesundheitskosten. Durch die Kombination dieser Tools mit Remote-Patienten-Überwachung und Patientenberichten kann eine frühe Krankheitserkennung und eine verbesserte Einhaltung von Behandlungsplänen ermöglicht werden. Allerdings ist der kritische Dreh- und Angelpunkt in all dem tiefere, kontextuelle Datenquellen, die ausreichend vielfältig sind.

Zusätzlich wird künstliche Intelligenz eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung personalisierter Pflege spielen. Ich sehe eine Rolle für künstliche Intelligenz-Modelle bei der Vereinfachung von Kostenerstattungs- und Abrechnungslogistik, der Rationalisierung bürokratischer Aufgaben und der Gewährleistung von Zugang und Gleichheit in der Bevölkerung. Derzeit haben LLMs (Large Language Models) einige Einschränkungen in dieser Anwendung gezeigt; jüngste Veröffentlichungen haben ihre Mängel in Bezug auf medizinische Kodierung hervorgehoben. Es ist klar, dass diese Barrieren durch bessere, tiefere und vollständigere Trainingsdaten überwunden werden können.

Schließlich wird künstliche Intelligenz den Fortschritt der medizinischen Forschung weiter beschleunigen. Künstliche Intelligenz kann neue Arzneimittelziele durch die Analyse massiver Datensätze identifizieren, die Bildgebung, multi-omische und andere Ansätze umfassen, die klinische Studien-Design optimieren und die Arzneimittelentdeckung beschleunigen. Föderales Lernen, eine datenschutzfreundliche künstliche Intelligenz-Technik, ermöglicht es Institutionen, an der Forschung teilzunehmen, ohne sensible Patientendaten zu teilen, und entfaltet das Potenzial der kooperativen Forschung. Jüngste Fortschritte in kausaler Inferenz und generativer künstlicher Intelligenz versprechen insbesondere erhebliche Fortschritte in der Entdeckung von der Grundlagenbiologie bis hin zu angewandter Therapie.

Was ist Ihre langfristige Vision für den Einfluss von datma auf Gesundheitssysteme und die breitere Branche?

Bei datma konzentrieren wir uns darauf, eine Zukunft aufzubauen, in der bessere Daten personalisierte, zugängliche und effiziente Gesundheitsversorgung vorantreiben. Durch die Vereinigung komplexer Datensätze mittels föderalem Lernen befähigen wir Kliniker und Forscher, komplexe Gesundheitsherausforderungen anzugehen und neue medizinische Durchbrüche zu ermöglichen. Unser föderiertes Real-World-Data-Marktplatz, datma.FED, ist der erste Schritt auf dem Weg zur Verwirklichung dieser Vision.

Stellen Sie sich eine Zukunft für die Gesundheitsversorgung vor, in der Forscher große Mengen an Patientendaten analysieren und auswerten können, von Genomik, Bildgebung und medizinischer Geschichte bis hin zu Lebensstilfaktoren, um nächste Generationen von Therapien mit exquisiter Patientenfokussierung zu entwickeln. Gleichzeitig können Kliniker künstliche Intelligenz nutzen, um die richtige Pflege zur richtigen Zeit mit minimalem administrativem Aufwand zu bieten. Datmas föderierter Ansatz beschleunigt diese Vision, indem er die Macht komplexer, sicherer medizinischer Daten freisetzt. Durch die kontinuierliche Erweiterung unseres Datensatzes und die Einführung innovativer Tools wie datma.WHY und datma.360 treiben wir eine frühere Krankheitserkennung, verbesserte Therapien und bessere Patientenergebnisse voran.

Unsere Vision geht über einzelne Patienten hinaus. Datmas Engagement für föderales Lernen entfaltet die Macht der kooperativen Forschung und ermöglicht es Institutionen, massive Datensätze zu analysieren, ohne Patientendatenschutz zu gefährden. Dies entfesselt eine Welle der Entdeckung, von der Identifizierung neuer Arzneimittelziele bis hin zur Optimierung klinischer Studien. Durch die Nutzung der analytischen Fähigkeiten und kausalen Inferenzfähigkeiten von künstlicher Intelligenz können wir medizinische Forschung beschleunigen und lebensrettende Behandlungen schneller bei Patienten ankommen lassen. Wir sind entschlossen, den Weg in diese Zukunft zu bahnen.

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