Jay Ferro, Chief Information, Technology and Product Officer, Clario – Συνέντευξη Σειράς

Jay Ferro είναι ο Chief Information, Technology and Product Officer στη Clario, με πάνω από 25 χρόνια εμπειρίας στην ηγεσία ομάδων Πληροφορικής και Προϊόντων, με έμφαση στην προστασία των δεδομένων και με πάθος για τη δημιουργία τεχνολογιών και προϊόντων που έχουν σημαντική επίδραση.

Πριν ενταχθεί στη Clario, ο Jay είχε ανώτερες ηγετικές θέσεις, συμπεριλαμβανομένων CIO, CTO και CPO, σε παγκόσμιες οργανώσεις όπως η Quikrete Companies και η American Cancer Society. Είναι επίσης μέλος του Διοικητικού Συμβουλίου της Allata, LLC. Οι επαγγελματικές του επιτεύξεις έχουν αναγνωριστεί πολλαπλές φορές, συμπεριλαμβανομένων βραβείων από τους Atlanta Technology Professionals ως Executive Leader of the Year και από την HMG Strategy ως Mid-Cap CIO of the Year.

Clario είναι ηγέτης στη διαχείριση κλινικών δοκιμών, προσφέροντας ολοκληρωμένες τεχνολογίες τερματικών για τη μεταμόρφωση ζωών μέσω αξιόπιστης και ακριβούς παραγωγής δεδομένων. Ειδικεύεται σε κλινικές δοκιμές για τον καρκίνο, η Clario τονίζει τα αποτελέσματα που αναφέρουν οι ασθενείς (PROs) για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας, τη διασφάλιση της ασφάλειας και τη βελτίωση της ποιότητας ζωής, υποστηρίζοντας τις ηλεκτρονικές PROs ως μια πιο οικονομική εναλλακτική λύση για το χαρτί. Με εξειδίκευση σε θεραπευτικές περιοχές και παγκόσμια συμμόρφωση με τους κανονισμούς, η Clario υποστηρίζει αποκεντρωμένες, υβριδικές και site- आधικές δοκιμές σε πάνω από 100 χώρες, αξιοποιώντας προηγμένα τεχνολογικά μέσα όπως η τεχνητή νοημοσύνη και τα συνδεδεμένα συσκευές. Οι λύσεις της Clario επιταχύνουν τις διαδικασίες των δοκιμών, διασφαλίζοντας τη συμμόρφωση και τη διατήρηση μέσω ολοκληρωμένης υποστήριξης και εκπαίδευσης για ασθενείς και χορηγούς.

Η Clario έχει ενσωματώσει πάνω από 30 μοντέλα AI σε διάφορα στάδια κλινικών δοκιμών. Μπορείτε να μας δώσετε παραδείγματα για το πώς αυτά τα μοντέλα ενισχύουν συγκεκριμένα аспектς των δοκιμών, όπως τον καρκίνο ή την καρδιολογία;

Χρησιμοποιούμε τα μοντέλα AI μας για να προσφέρουμε ταχύτητα, ποιότητα, ακρίβεια και προστασία των δεδομένων στους πελάτες μας σε πάνω από 800 κλινικές δοκιμές. Είμαι υπερήφανος που τα εργαλεία μας δεν είναι απλά μέρος του κύκλου AI hype – προσφέρουν πραγματική αξία στους πελάτες μας σε αυτές τις δοκιμές.

Σήμερα, τα μοντέλα AI μας ανήκουν σε τέσσερις κατηγορίες: προστασία δεδομένων, βοήθεια ελέγχου ποιότητας, βοήθεια ανάγνωσης και ανάλυση ανάγνωσης. Για παράδειγμα, έχουμε εργαλεία στην ιατρική εικόνα που μπορούν να αφαιρέσουν αυτόματα τα Προσωπικά Δεδομένα (PII) σε στατικές εικόνες, βίντεο ή PDF. Επίσης, χρησιμοποιούμε εργαλεία AI που προσφέρουν δεδομένα με ταχεία αξιολόγηση ποιότητας κατά την время της ανέβασής τους — έτσι υπάρχει πολλή εμπιστοσύνη στα δεδομένα. Έχουμε αναπτύξει ένα εργαλείο που παρακολουθεί συνεχώς τα δεδομένα ECG για την ποιότητα του σήματος, και ένα άλλο που επιβεβαιώνει τους σωστούς αναγνωριστικούς κωδικούς ασθενών. Έχουμε αναπτύξει ένα εργαλείο βοήθειας ανάγνωσης που επιτρέπει την πρόβλεψη τομής, την εξάπλωση της βλάβης και την ανίχνευση της νόσου. Επιπλέον, έχουμε βελτιώσει την ανάλυση ανάγνωσης με την αυτοματοποίηση και την τυποποίηση της ερμηνείας των δεδομένων με εργαλεία όπως η υποστηριζόμενη από την AI ποσοτική Mayo scoring για την ulcerative colitis.

Αυτά είναι μόνο quelques παραδείγματα των τύπων μοντέλων AI που έχουμε αναπτύξει από το 2018, και ενώ έχουμε κάνει πολλά προγράμματα, μόλις αρχίζουμε.

Πώς η Clario διασφαλίζει ότι οι ερευνητικές επιτεύξεις AI διατηρούν υψηλή ακρίβεια και συνεχή σταθερότητα σε διάφορες περιβαλλοντικές δοκιμές;

Είμαστε συνεχώς σε εκπαίδευση των μοντέλων AI μας με τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να κατανοήσουμε τη διαφορά μεταξύ καλών δεδομένων και δεδομένων που δεν είναι καλά ή σχετικά. Κατά συνέπεια, η ανάλυση δεδομένων μας με τη βοήθεια της AI ανιχνεύει, προ-αναλύει πλούσιες ιστορίες δεδομένων και οδηγεί τελικά σε υψηλότερης ποιότητας αποτελέσματα για τους πελάτες μας.

Οι λύσεις spirometry μας εικονοποιούν ωραία το γιατί το κάνουμε αυτό. Οι κλινικοί γιατροί χρησιμοποιούν spirometry για να βοηθήσουν στη διάγνωση και παρακολούθηση ορισμένων πνευμονικών καταστάσεων μετρώντας πόσο αέρα μπορεί να αναπνεύσει ένας ασθενής σε μια εντατική αναπνοή. Υπάρχουν διάφορα λάθη που μπορούν να συμβούν όταν ένας ασθενής χρησιμοποιεί spirometer. Μπορεί να εκτελέσει το τεστ πολύ αργά, να βήξει κατά τη διάρκεια του τεστ ή να μην μπορεί να κάνει μια πλήρη σφράγιση γύρω από το στόμιο του spirometer. Οποιοδήποτε από αυτά τα παραλλαγμένα μπορεί να προκαλέσει ένα λάθος που μπορεί να μην ανακαλυφθεί μέχρι ένας άνθρωπος να αναλύσει τα αποτελέσματα. Έχουμε εκπαιδεύσει μοντέλα βαθιάς μάθησης σε πάνω από 50.000 παραδείγματα για να μάθουμε τη διαφορά μεταξύ μιας καλής ανάγνωσης και μιας κακής ανάγνωσης. Με τις συσκευές και τους αλγόριθμους μας, οι κλινικοί γιατροί μπορούν να δουν την αξία των δεδομένων σε近 real-time αντί να περιμένουν ανθρώπινη ανάλυση. Αυτό έχει σημασία εν μέρει επειδή ορισμένοι ασθενείς μπορεί να πρέπει να οδηγήσουν αρκετές ώρες για να συμμετάσχουν σε μια κλινική δοκιμή. Φανταστείτε να οδηγείτε αυτή τη απόσταση σπίτι από τον ιστότοπο μόνο για να μάθετε ότι θα πρέπει να κάνετε άλλο ένα spirometry τεστ την επόμενη εβδομάδα επειδή το πρώτο έδειξε ένα λάθος. Τα μοντέλα AI μας προσφέρουν ακριβείς αναγνώσεις ενώ ο ασθενής είναι ακόμη στο ιατρείο. Αν υπάρχει ένα λάθος, μπορεί να διορθωθεί στην τοποθεσία.

Μπορείτε να μας εξηγήσετε πώς τα μοντέλα AI της Clario μειώνουν τους χρόνους συλλογής δεδομένων χωρίς να επηρεάζουν την ποιότητα των δεδομένων;

Η παραγωγή των υψηλότερης ποιότητας δεδομένων για κλινικές δοκιμές είναι πάντα ο στόχος μας, αλλά η φύση των αλγορίθμων AI μας σημαίνει ότι η συλλογή και ανάλυση επιταχύνεται δραματικά. Όπως ανέφερα, οι αλγόριθμοί μας επιτρέπουν να διεξάγουμε ανάλυση ελέγχου ποιότητας γρηγορότερα και με υψηλότερη ακρίβεια από την ανθρώπινη ερμηνεία. Επίσης, μας επιτρέπουν να διεξάγουμε ελέγχους ποιότητας ενώ τα δεδομένα εισάγονται. Αυτό σημαίνει ότι μπορούμε να αναγνωρίσουμε λείπωντα, εσφαλμένα ή κακής ποιότητας δεδομένα ασθενών ενώ ο ασθενής είναι ακόμη στη δοκιμή, αντί να τους ενημερώνουμε ημέρες ή εβδομάδες αργότερα.

Πώς η Clario αντιμετωπίζει τις προκλήσεις των αποκεντρωμένων και υβριδικών δοκιμών, ιδιαίτερα σε ό,τι αφορά την προστασία των δεδομένων, την εμπλοκή των ασθενών και την ποιότητα των δεδομένων;

Αυτές τις μέρες, μια αποκεντρωμένη δοκιμή είναι απλά μια δοκιμή με ένα υβριδικό στοιχείο. Νομίζω ότι η концепτός του να αφήνουμε τους συμμετέχοντες να χρησιμοποιούν τις δικές τους συσκευές ή συνδεδεμένες συσκευές στο σπίτι ανοίγει την πόρτα σε μεγαλύτερες δυνατότητες στις δοκιμές, ιδιαίτερα σε ό,τι αφορά την προσβασιμότητα. Κάνωντας τις δοκιμές πιο εύκολες για συμμετοχή είναι ένας βασικός στόχος του τεχνολογικού δρόμου μας, ο οποίος στοχεύει στην ανάπτυξη λύσεων που βελτιώνουν την ποικιλία των ασθενών, να ροκανίζουν την πρόσληψη και τη διατήρηση, να αυξάνουν την ευκολία για τους συμμετέχοντες και να επεκτείνουν τις ευκαιρίες για πιο περιεκτικές κλινικές δοκιμές. Προσφέρουμε spirometry στο σπίτι, αίμα πίεσης στο σπίτι, eCOA και άλλες λύσεις που προσφέρουν την ίδια ακεραιότητα δεδομένων όπως και οι παραδοσιακές λύσεις, και το κάνουμε σε συνδυασμό με την επιτήρηση από τους εμπειρογνώμονες μας σε τερματικά και θεραπευτικές περιοχές. Το αποτέλεσμα είναι μια καλύτερη εμπειρία ασθενών για καλύτερα δεδομένα τερματικών.

Τι μοναδικά πλεονεκτήματα προσφέρει η προσέγγιση AI της Clario για τη μείωση των χρονικών ορίων και των κοστών των κλινικών δοκιμών για τις φαρμακευτικές, βιοτεχνολογικές και ιατρικές εταιρείες;

Έχουμε αναπτύξει εργαλεία AI από το 2018, και έχουν διεισδύσει σε όλα όσα κάνουμε εσωτερικά και σίγουρα σε όλο το μείγμα προϊόντων μας. Και αυτό που δεν έχει कभποτε αφήσει είναι η βεβαίωση ότι το κάνουμε με υπεύθυνο τρόπο: διατηρώντας τους ανθρώπους στην κυκλοφορία, συνεργαζόμενοι με τους ρυθμιστές, συνεργαζόμενοι με τους πελάτες μας, και συμπεριλαμβάνοντας τις νομικές, προστασίας δεδομένων και επιστημονικές μας ομάδες για να διασφαλίσουμε ότι κάνουμε όλα σωστά.

Η υπεύθυνη ανάπτυξη και ανάπτυξη της AI πρέπει να επηρεάσει τους πελάτες μας με ποικίλους θετικούς τρόπους. Η βάση του προγράμματος AI μας είναι χτισμένη σε αυτό που πιστεύουμε ότι είναι οι πρώτες Αρχές Υπεύθυνης Χρήσης. Οποιοςδήποτε στη Clario που αγγίζει την AI ακολουθεί αυτές τις πέντε αρχές. Μεταξύ τους, λαμβάνουμε κάθε μέτρο για να διασφαλίσουμε ότι χρησιμοποιούμε τα πιο διαφοροποιημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα για την εκπαίδευση των αλγορίθμων μας. Παρακολουθούμε και δοκιμάζουμε για να ανιχνεύσουμε και να μειώσουμε τους κινδύνους, και χρησιμοποιούμε μόνο ανώνυμα δεδομένα για την εκπαίδευση μοντέλων και αλγορίθμων. Όταν εφαρμόζουμε αυτούς τους κανόνες κατά την ανάπτυξη ενός νέου εργαλείου AI, μπορούμε να παραδώσουμε γρήγορα ακριβή δεδομένα — σε κλίμακα — που μειώνουν την προκατάληψη, αυξάνουν την ποικιλία και προστατεύουν την προστασία των ασθενών. Όσο γρηγορότερα μπορούμε να προσφέρουμε στους χορηγούς ακριβή δεδομένα, τόσο μεγαλύτερη επίδραση έχει στην κερδοφορία τους και, τελικά, στα αποτελέσματα των ασθενών.

Τα μοντέλα AI μπορούν μερικές φορές να αντανακλούν τις προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα. Ποια μέτρα λαμβάνει η Clario για να διασφαλίσει την δίκαιη και αμερόληπτη ανάλυση δεδομένων στις δοκιμές;

Ξέρουμε ότι η προκατάληψη συμβαίνει όταν το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης είναι πολύ περιορισμένο για την προβλεπόμενη χρήση. Αρχικά, το σύνολο δεδομένων μπορεί να φαίνεται επαρκές, αλλά όταν ο τελικός χρήστης αρχίζει να χρησιμοποιεί το εργαλείο και το ωθεί την AI πέρα από αυτό που έχει εκπαιδευτεί να ανταποκριθεί, μπορεί να οδηγήσει σε λάθη. Ο Chief Medical Officer της Clario, ο Dr. Todd Rudo, χρησιμοποιεί đôi καιρό αυτό το παράδειγμα: Μπορούμε να εκπαιδεύσουμε ένα μοντέλο για να καθορίσουμε τη σωστή τοποθέτηση οδηγών σε ηλεκτροκαρδιογραφήματα (ECGs) ώστε οι κλινικοί γιατροί να μπορούν να πουν αν οι τεχνικοί έχουν τοποθετήσει τους οδηγούς στη σωστή θέση στο σώμα του ασθενή. Έχουμε πολλά καλά δεδομένα, ώστε να μπορούμε να εκπαιδεύσουμε αυτό το μοντέλο σε 100.000 ECGs. Αλλά τι συμβαίνει αν εκπαιδεύσουμε το μοντέλο AI μας χρησιμοποιώντας μόνο δεδομένα από ενήλικες δοκιμές; Πώς θα αντιδράσει το μοντέλο αν ένα ECG γίνει σε ένα 2χρονο παιδί; Φυσικά, θα μπορούσε να παραλείψει λάθη που έχουν επίδραση στη θεραπεία.

Γι’ αυτό, στη Clario, οι ομάδες προϊόντων, δεδομένων, R&D και επιστημών μας συνεργάζονται στενά για να διασφαλίσουμε ότι χρησιμοποιούμε τα πιο ολοκληρωμένα δεδομένα εκπαίδευσης για να διασφαλίσουμε την ακρίβεια και την αξιοπιστία σε πραγματικές εφαρμογές. Χρησιμοποιούμε τα πιο διαφοροποιημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα για την εκπαίδευση των αλγορίθμων που ενσωματώνουμε στα προϊόντα μας. Επίσης, επιμένουμε να χρησιμοποιούμε ανθρώπινη επιτήρηση για να μειώσουμε τους κινδύνους κατά την ανάπτυξη και τη χρήση της AI.

Πώς η Clario ενσωματώνει την ανθρώπινη επιτήρηση και την παρακολούθηση με τις εξόδους AI για να διασφαλίσει τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς και τις ηθικές προδιαγραφές;

Η ανθρώπινη επιτήρηση σημαίνει ότι έχουμε ομάδες ανθρώπων που ξέρουν ακριβώς πώς αναπτύσσονται, εκπαιδεύονται και επικυρώνονται τα μοντέλα μας. Και στην ανάπτυξη και μετά την ενσωμάτωση ενός μοντέλου σε μια τεχνολογία, οι εμπειρογνώμονες μας παρακολουθούν τις εξόδους για να ανιχνεύσουν πιθανή προκατάληψη και να διασφαλίσουν ότι οι εξόδους είναι δίκαιες και αξιόπιστες. Πιστεύω ότι η AI είναι για την ενίσχυση της επιστήμης και της ανθρώπινης ευφυΐας. Η AI δίνει στους ανθρώπους την ικανότητα να επικεντρωθούν σε υψηλότερο επίπεδο πρόκλησης. Είμαστε εξαιρετικά καλοί στο να λύνουμε προβλήματα και ακόμη καλύτεροι στην直觉 και την νюάνς από τις μηχανές. Στη Clario, χρησιμοποιούμε την AI για να αφαιρέσουμε το βάρος από τις επαναλαμβανόμενες δραστηριότητες. Την χρησιμοποιούμε για να αναλύσουμε ευρείες συνόλους δεδομένων, είτε πρόκειται για εικόνες ασθενών είτε για προηγούμενες δοκιμές ή οτιδήποτε άλλο θέλουμε να αναλύσουμε. Γενικά, οι μηχανές μπορούν να το κάνουν γρηγορότερα, και σε ορισμένες περιπτώσεις, καλύτερα από τους ανθρώπους. Αλλά δεν μπορούν να αντικαταστήσουν την ανθρώπινη直覺 και την επιστήμη και την πραγματική εμπειρία που έχουν οι υπέροχοι άνθρωποι στη βιομηχανία μας.

Πώς προβλέπετε ότι η AI θα επηρεάσει τις κλινικές δοκιμές τα επόμενα χρόνια, ιδιαίτερα σε πεδία όπως η ογκολογία, η καρδιολογία και οι αναπνευστικές μελέτες;

Στην ογκολογία, είμαι ενθουσιασμένος με την πρόοδο της εφαρμοσμένης AI στη ραδιολογία, η οποία εξάγει ποσοτικά μετρικά από ιατρικές εικόνες. Η ραδιολογία περιλαμβάνει πολλά βήματα, συμπεριλαμβανομένης της απόκτησης εικόνων όγκων, της προεπεξεργασίας εικόνων, της εξαγωγής χαρακτηριστικών και της ανάπτυξης μοντέλων, ακολουθούμενη από επαλήθευση και κλινική εφαρμογή. Χρησιμοποιώντας όλο και πιο προηγμένα εργαλεία AI, θα μπορούμε να προβλέψουμε τη συμπεριφορά του όγκου, να προσαρμόσουμε την ανταπόκριση στη θεραπεία και να προβλέψουμε τα αποτελέσματα των ασθενών με βάση μη επεμβατικές εικόνες όγκων. Θα μπορούμε να τη χρησιμοποιήσουμε για την ανίχνευση πρώιμων σημάτων της νόσου και της πρώιμης ανίχνευσης της επανόδου της νόσου. Όσο πιο προηγμένα γίνονται τα εργαλεία AI και ενσωματώνονται στη ραδιολογία και τις κλινικές ροές εργασίας, θα δούμε τεράστιες προόδους στην ογκολογία και την φροντίδα των ασθενών.

Είμαι εξίσου ενθουσιασμένος με το μέλλον των αναπνευστικών μελετών. Τον περασμένο χρόνο, αγοράσαμε την ArtiQ, μια βελγική εταιρεία που ανέπτυξε μοντέλα AI για τη βελτίωση της συλλογής αναπνευστικών δεδομένων σε κλινικές δοκιμές. Ο ιδρυτής της είναι τώρα ο Chief AI Officer μου, και περιμένουμε μεγάλα πράγματα στις αναπνευστικές λύσεις. Η προσέγγισή μας στην εφαρμογή αλγορίθμων έχει γίνει game-changer, όχι τουλάχιστον επειδή βοηθά στην μείωση του βάρους των ασθενών και των ιατρείων. Όταν τα δεδομένα της εκπνοής δεν αναλύονται σε πραγματικό χρόνο και ανιχνεύεται μια ανωμαλία αργότερα, αυτό αναγκάζει τον ασθενή να επιστρέψει στην κλινική για ένα άλλο τεστ. Αυτό δεν μόνο προστίθεται σε तनίωση για τον ασθενή, αλλά μπορεί επίσης να δημιουργήσει καθυστερήσεις και πρόσθετα έξοδα για τον χορηγό της δοκιμής, και αυτό οδηγεί σε διάφορες λειτουργικές προκλήσεις. Τα νέα μας spirometry συσκευές αξιοποιούν τα μοντέλα ArtiQ για να αντιμετωπίσουν αυτό το βάρος, προσφέροντας近 real-time αναγνώσεις. Αυτό σημαίνει ότι αν υπάρχουν προβλήματα, μπορούν να επιλυθούν στην τοποθεσία.

Τέλος, αναπτύσσουμε εργαλεία που θα έχουν επίδραση σε θεραπευτικές περιοχές. Συντομα, για παράδειγμα, θα δούμε την AI να προσφέρει ολοένα και περισσότερη αξία στις ηλεκτρονικές κλινικές αξιολογήσεις (eCOA). Θα δούμε μοντέλα AI που συλλαμβάνουν και μετρούν τις λεπτές αλλαγές που βιώνουν οι ασθενείς. Αυτή η τεχνολογία θα βοηθήσει πολλούς ερευνητές, αλλά για παράδειγμα, οι ερευνητές του Αλτσχάιμερ θα μπορούν να κατανοήσουν πού βρίσκεται ο ασθενής στο στάδιο της νόσου. Με αυτή τη γνώση, η αποτελεσματικότητα των φαρμάκων μπορεί να αξιολογηθεί καλύτερα και οι ασθενείς και οι φροντιστές τους μπορούν να προετοιμαστούν καλύτερα για τη διαχείριση της νόσου.

Τι ρόλο πιστεύετε ότι θα παίξει η AI στην επέκταση της ποικιλίας στις κλινικές δοκιμές και την βελτίωση της ιατρικής ισότητας σε πληθυσμούς ασθενών;

Αν κοιτάξετε την AI μόνο μέσα από ένα τεχνολογικό φακό, νομίζω ότι θα μπείτε σε δυσκολίες. Η AI πρέπει να προσεγγιστεί από όλες τις πλευρές: τεχνολογία, επιστήμη, ρυθμιστική και così. Στη βιομηχανία μας, η αληθινή αριστεία επιτυγχάνεται μόνο μέσω της ανθρώπινης συνεργασίας, η οποία επεκτείνει την ικανότητα να κάνετε τις σωστές ερωτήσεις, όπως: «Είμαστε εκπαιδεύοντας μοντέλα που λαμβάνουν υπόψη την ηλικία, το φύλο, το φύλο, τη φυλή και την εθνικότητα;» Αν όλοι οι άλλοι στη βιομηχανία μας κάνουν αυτές τις ερωτήσεις πριν αναπτύξουν εργαλεία, η AI δεν θα επιταχύνει μόνο την ανάπτυξη φαρμάκων, αλλά θα την επιταχύνει για όλους τους πληθυσμούς ασθενών.

Μπορείτε να μοιραστείτε τα σχέδια ή τις προβλέψεις της Clario για την εξέλιξη της AI στον κλάδο των κλινικών δοκιμών το 2025 και μετά;

Το 2025, πρόκειται να δούμε τη βιοφαρμακευτική βιομηχανία να αξιοποιεί την AI και την ανάλυση σε πραγματικό χρόνο όπως ποτέ trước από τώρα. Αυτές οι προόδους θα επιταχύνουν τις κλινικές δοκιμές και θα βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων. Επιταχύνοντας την κατασκευή μελετών και εφαρμόζοντας ρυθμιζόμενη παρακολούθηση, θα μπορούμε να επιταχύνουμε τους χρονους, να μειώσουμε το βάρος στους ασθενείς και να επιτρέψουμε στους χορηγούς να παραδώσουν σωτήριες θεραπείες με μεγαλύτερη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα. Αυτή είναι μια ενθουσιαστική εποχή για όλους μας,既然 εργαζόμαστε μαζί για να μεταμορφώσουμε την υγεία.

Ευχαριστούμε για τη μεγάλη συνέντευξη, οι αναγνώστες που θέλουν να μάθουν περισσότερα μπορούν να επισκεφθούν Clario.