Steve Herne, CEO bei Unlearn – Interview-Serie

Steve Herne ist ein renommierter Fachmann mit über 25 Jahren Erfahrung in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung. Im Laufe seiner Karriere hatte er Führungspositionen bei namhaften Unternehmen wie WCG, Bioclinica, ERT, Icon Development Solutions, Covance, MDS Pharma Services und Inveresk Research inne. In diesen Positionen hat Herne sich durch das Treiben des langfristigen Wachstums, die Bereitstellung strategischer Richtlinien und die Erweiterung von Produktportfolios hervorgetan.

Seine Expertise umfasst Geschäftsentwicklung, strategische Planung, Produktmanagement und Marketing, die alle zu einem signifikanten Wachstum des Marktanteils beitragen. Herne ist nun als Chief Executive Officer bei Unlearn tätig, wo er sein tiefes Branchenwissen und seine Leidenschaft für Gesundheitsinnovationen weiter anwendet.

Unlearn entwickelt innovative KI-Technologien, um Ineffizienzen in der Medizin zu bekämpfen. Durch seine innovativen digitalen Zwillinge – virtuelle Patientenmodelle, die von der Unlearn-Plattform angetrieben werden – zielt das Unternehmen darauf ab, die klinische Entwicklung zu straffen und die Präzisionsmedizin voranzutreiben.

Mit der Vision, die Medizin in eine Rechenwissenschaft zu verwandeln, konzentriert sich Unlearn auf die Verbesserung der Gesundheitsergebnisse und die Setzung neuer Standards für die Patientenversorgung.

Sie haben kürzlich die Rolle des CEO bei Unlearn.AI übernommen, nachdem Sie als Chief Commercial Officer tätig waren. Wie war der Übergang für Sie?

Es war ein exzellenter Übergang, und ich verdanke das den Menschen und der Kultur von Unlearn. Wenn ich nach vorne blicke, ist mein größtes Ziel, sicherzustellen, dass die strategischen Ziele, die Mission und die Vision des Unternehmens übereinstimmen. Ich konzentriere mich derzeit darauf, das Führungsteam um mich herum zu stärken und werde 2025 neue Positionen und Teammitglieder hinzufügen, während wir weiter wachsen und ein kommerziell getriebenes Geschäftsmodell annehmen.

Als jemand mit einer tiefen Erfahrung in der pharmazeutischen Industrie, welche Perspektiven oder Strategien bringen Sie zu Unlearn, die sich von dem mehr technischen und forschungsorientierten Ansatz unterscheiden, der von Charles Fisher geführt wurde?

Die Mission und Vision von Unlearn bleiben unverändert – wir werden weiterhin klinische Studien mit KI und unserer Technologie verbessern. Um unser Team weiter voranzutreiben, fordere ich es heraus, in die Schuhe unserer Kunden zu treten, während wir daran arbeiten, die Versuch-und-Irrtum-Methode in der Medizin zu bekämpfen, insbesondere. Am Ende des Tages ist unser Ziel, die Belastungen und Schmerzpunkte unserer Kunden zu lindern, sodass wir, während wir für das kommende Jahr strategisieren, möchten, dass sie die Stimme unserer Kunden verstehen, indem sie die Drucke und Herausforderungen berücksichtigen, mit denen sie konfrontiert sind. Dies ist besonders wichtig, da die meisten unserer Mitarbeiter noch nicht die Gelegenheit hatten, direkt an einer klinischen Studie zu arbeiten, aufgrund ihrer Karriere im Bereich KI oder maschinellem Lernen.

Unlearn war ein Pionier bei der Integration digitaler Zwillinge in klinische Studien. Können Sie unseren Lesern kurz erklären, wie die digitale Zwilling-Technologie in diesem Kontext eingesetzt wird?

In klinischen Studien generieren Unlearns KI-Modelle für jeden Patienten vor seiner Zuweisung zur Studie einen individuellen digitalen Zwilling. Jeder digitale Zwilling prognostiziert die zukünftigen Gesundheitsergebnisse des Patienten unter Placebo, unabhängig von der tatsächlichen Zuweisung des Patienten zur Studie. Mit unserer digitalen Zwilling-Technologie können Forscher leistungsstarke Studien mit weniger Teilnehmern und einem reduzierten Zeitrahmen im Vergleich zum herkömmlichen Studienprozess durchführen.

Wir möchten die Nutzung digitaler Zwillinge in klinischen Studien maximieren, um Studien zu ermöglichen, Fehler zu reduzieren, die Anzahl der Studienteilnehmer zu verringern und die Gesamtkosten zu senken. Wir erkennen jedoch, dass jede Situation und jeder therapeutische Bereich einen slightly unterschiedlichen Ansatz erfordert, weshalb wir krankheitsspezifische Modelle entwickeln, die auf Patientendaten trainiert sind, um vorherzusagen, wie sich die Gesundheit eines Teilnehmers im Laufe der Zeit verändern wird.

Wie werden Ihrer Meinung nach KI-getriebene digitale Zwilling-Technologien das Landschaftsbild der klinischen Forschung in den kommenden Jahren verändern?

Die Zukunft ist hell, aber noch unbekannt. Pharmazeutische Unternehmen möchten Innovationen in ihre Forschungsprozesse einführen, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Medikamente schneller auf den Markt zu bringen. Da viele dieser Unternehmen ihr nächstes Medikament erst 2029 oder 2030 auf den Markt bringen werden, sind sie bestrebt, Studienzeiträume mit Innovationen wie KI zu beschleunigen.

Während diese Unternehmen innovative Partnerschaften eingehen und die Branche zum Besseren verändern, befinden wir uns bei der Einführung neuer Technologien in einen Prozess, der seit Jahrzehnten unverändert geblieben ist, und dies ist ein Schritt, den viele pharmazeutische Unternehmen noch zögern zu unternehmen.

Die Mission von Unlearn ist es, Versuch und Irrtum in der Medizin zu eliminieren. Wie sehen Sie die Rolle der KI in der Gesundheitsversorgung in den nächsten zehn Jahren, und welche Meilensteine müssen Ihrer Meinung nach erreicht werden, um diese Vision vollständig zu verwirklichen?

Wie bereits erwähnt, tendieren pharmazeutische Unternehmen dazu, vorsichtiger mit neuen Innovationen umzugehen und bevorzugen die Einführung von Technologien, die erprobt und getestet sind. Trotzdem nutzen einige Unternehmen bereits neue Innovationen, und ich glaube, dass die gesamte Branche KI und Standardtechnologie in Protokollen in den nächsten zehn Jahren bereitwilliger annehmen wird.

Seit meinem letzten Interview mit Charles Fisher hat sich der Fokus des Unternehmens verschoben. Welche neuen Bereiche der KI-Anwendung in klinischen Studien sind Sie am meisten begeistert?

Unsere Mission und Vision bleiben unverändert, aber wir passen unsere Strategie leicht an. Wir integrieren unsere Kunden in unsere Plattform und Produkte und stellen sicher, dass die Datenintegrität gewährleistet ist, während wir vertrauliche, patientenbezogene Daten verwenden, um unsere krankheitsspezifischen digitalen Zwilling-Modelle zu trainieren, die die zukünftigen Gesundheitsergebnisse jedes einzelnen Patienten vorhersagen. Durch die Augen und Ohren unserer Kunden können wir die Herausforderungen klinischer Studien und das verstehen, was wir tun können, um Versuch und Irrtum in der Medizin zu eliminieren.

Was sind einige der wichtigsten Meilensteine, die Sie hoffen, Unlearn unter Ihrer Führung erreichen wird, sowohl in Bezug auf Technologie als auch auf Marktimpakt?

Auf makroökonomischer Ebene hoffe ich, dass die digitale Zwilling-Technologie jede klinische Studie verbessern wird. Auf mikroökonomischer Ebene ist es mein Ziel, dass Kliniker Unlearn als Partner der Wahl betrachten, um digitale Zwillinge zu erstellen, und Unlearn in ihre klinische Studienentwicklungsplanung aufnehmen, bevor die Studie sogar beginnt. Viele Unternehmen verstehen die Macht digitaler Zwillinge und sind an der Erstellung interessiert, und wir können ihnen helfen, die Technologie ordnungsgemäß auszuführen.

Wie planen Sie, eine Kultur der Innovation zu fördern, während Sie die kommerzielle Rentabilität der KI-Lösungen, die Sie auf den Markt bringen, aufrechterhalten?

Seit unserer Gründung vor sieben und einem halben Jahren haben wir uns auf Forschung und Entwicklung konzentriert, um unser wertvolles Produkt für klinische Studien bereitzustellen. Jetzt gehen wir in eine Phase über, die ich als produktorientiert und kommerziell ausgeführt bezeichne. Wir streben danach, die Annahmekurve des Marktes weiter zu vergrößern und starke Produkte zu bauen, die die Kunden nicht nur benötigen, sondern auch verwenden möchten, um die Herausforderungen zu bewältigen, mit denen sie in ihren klinischen Studien konfrontiert sind.

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