Jeff Elton, director ejecutivo de ConcertAI: serie de entrevistas

Jeff Elton, Doctor en Filosofía., es el director ejecutivo de ConciertoAI, una empresa de soluciones SaaS de inteligencia artificial que ofrece soluciones de investigación y soluciones centradas en el paciente para innovadores en ciencias biológicas y los principales proveedores del mundo. ConcertAI se centra en acelerar y mejorar la precisión de los estudios clínicos retrospectivos y prospectivos utilizando los sistemas EMR, LIS y PACS de los proveedores como fuente de todos los datos de los estudios. Es un socio a largo plazo de la Sociedad Estadounidense de Oncología Clínica y su programa CancerLinQ, la FDA de EE. UU., las iniciativas de equidad en salud del NCI y casi 100 proveedores de atención médica en todo EE. UU.

Antes de ConcertAI, Jeff fue director ejecutivo de Estrategia/Salud del paciente de Accenture; director de operaciones global y vicepresidente sénior de Estrategia en Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.; y socio de McKinsey & Company. También es miembro fundador de la junta directiva y asesor sénior de varias empresas en etapa inicial. Jeff es actualmente miembro de la junta directiva del Consejo de Biotecnología de Massachusetts. Es coautor del libro ampliamente citado, Atención sanitaria trastocada (Wiley, 2016). Jeff tiene un doctorado y un máster en administración de empresas de la Universidad de Chicago.

Como director ejecutivo fundador de ConcertAI, ¿puede compartir su visión de la empresa en sus inicios? ¿Cómo ha evolucionado esa visión desde 2018??

Partimos de la idea de que la mejora de los resultados de los pacientes se basa en información profunda y práctica. Obtener dicha información requiere integridad, escalabilidad y representatividad de los datos, así como inteligencia artificial avanzada. Por ello, creamos una empresa de datos como servicio y software de IA como servicio. Nos centramos en una IA que permite la inferencia y la predicción. Esto incluía la predicción de eventos a evitar, como la falta de adherencia terapéutica o la interrupción de la atención por falta de respuesta positiva, lo que indicaba cuándo los ensayos clínicos podrían ser la siguiente opción.

Nuestra visión se ha mantenido firme y seguimos esperando más de nuestras soluciones. Con la última generación de LLM, IA con agentes y otras soluciones de IA generativa, podemos operar a escala (y casi en tiempo real, algo que no esperábamos ni anticipábamos en 2018). Con socios como NVIDIA, podemos hacer que nuestras soluciones funcionen mejor de lo esperado, reconocer limitaciones y características únicas y avanzar al ritmo de las innovaciones de todo el mercado: el camino hasta ahora ha sido extraordinariamente productivo y estimulante.

Hemos abierto un rendimiento previamente inimaginable en soluciones de automatización de ensayos clínicos, automatizando la ubicación de pacientes en vías clínicas basadas en evidencia, flujos de trabajo avanzados en interpretación radiológica y el uso de gemelos digitales como una herramienta de mejora de decisiones para la atención y la investigación.

En la actualidad, brindamos servicios a casi 50 innovadores biofarmacéuticos y 2,000 proveedores de atención médica; por lo que, si bien no tenemos la escala de todo el mercado, somos las soluciones de IA de mayor alcance para oncología en la industria.

¿Qué le inspiró a centrarse específicamente en conjuntos de datos de oncología y hematología, y cómo vio que ConcertAI marcaba una diferencia en estos campos?

Estados Unidos inició la “guerra contra el cáncer” en 1971 con la Ley Nacional del Cáncer, que catalizó una financiación gubernamental a gran escala que generó conocimientos sobre las mutaciones que impulsan los cánceres, nuevas modalidades de terapias, la ampliación de los centros de tratamiento designados por el Instituto Nacional del Cáncer y más. Bajo la administración de Obama, la financiación aumentó de nuevo en 10 millones de dólares en estímulo electrónico destinados al NIH y, a su vez, al NCI. Bajo la administración de Biden, en 2.0 se puso en marcha el programa Cancer Moonshot 2022, que volvió a catalizar una generación completamente nueva de investigación e inversión en financiación inicial para asociaciones académicas, comunitarias y entre el sector privado y el público.

Menciono esta historia porque pocas enfermedades o áreas de la atención médica tienen el nivel de datos: genómica, transcriptómica, patología digital, radiología digital, registros médicos electrónicos detallados, etc., y el nivel de investigación que contextualiza estos datos con conocimientos validados a través de estudios rigurosos, multicéntricos y revisados ​​por pares. Como evidencia adicional, la reunión anual de la Sociedad Estadounidense de Oncología Clínica es la reunión médica más grande del mundo, con el mayor número de nuevas publicaciones, pósteres y resúmenes de cualquier foro científico sobre cualquier tema.

Por lo tanto, si se va a centrar la atención en los datos y la IA, hay pocas áreas mejores para desarrollar soluciones con confianza y a gran escala que la oncología. ConcertAI tiene la mayor colección de datos de investigación del mundo. Incluye cientos de publicaciones revisadas por pares que se han hecho posibles gracias a esos datos, evidencia significativa resultante de esas publicaciones que cambia la forma en que se trata a los pacientes y garantiza los resultados más positivos posibles, y ahora tecnologías de IA SaaS que son parte integral de los procesos de atención e investigación que hacen que el poder de esos datos y evidencia se aplique en todos los puntos y para todas las decisiones a lo largo del recorrido de atención de un paciente. Lo que es realmente importante aquí es que no lo hacemos de manera unilateral. Se hace de manera transparente con nuestros socios innovadores biofarmacéuticos y proveedores de atención médica para generar la mayor confianza y uso. Por lo tanto, estamos evolucionando hacia un aumento de decisiones avanzado, en tiempo real y habilitado por inteligencia artificial.

ConcertAI se ha convertido en un actor líder en el campo de la evidencia del mundo real (RWE) y la tecnología de inteligencia artificial para la atención médica. ¿Cuáles fueron algunos de los primeros desafíos a los que se enfrentó para posicionar a la empresa como líder en este espacio?

Hay que ganarse la confianza de los pacientes y evolucionar para convertirse en una fuente de referencia. Eso se gana. La confianza proviene de los socios proveedores, que creen que los datos a los que se accede son lo mejor para sus pacientes. La confianza proviene de los socios académicos y de la industria, que ven las pruebas y creen que los datos que se obtienen son un reflejo perfecto de los registros originales de los pacientes y que los conceptos que se presentan son "verdaderos" y reflejan la práctica clínica y científica actual. También hay que lograr una escala en la que las soluciones de datos representen no solo a toda la población, sino que también produzcan conclusiones que se puedan generalizar con seguridad a toda la población que recibe un tratamiento con un medicamento en particular. La tecnología es similar. Los científicos y los médicos son inherentemente escépticos (como deberían ser) y no confían en las cajas negras o los algoritmos que no entienden. Por eso, también necesitábamos generar confianza en ese ámbito, a través de publicaciones y siendo abiertos sobre cómo funcionan nuestras soluciones.

ConcertAI cuenta con el conjunto de datos de oncología y hematología más grande del mundo. ¿Qué oportunidades únicas crean estos datos para transformar la investigación y el tratamiento del cáncer?

Me encanta esa pregunta. ¡Trabajamos en esto todos los días! Las oportunidades de brindar valor a los proveedores, pacientes e innovadores son casi ilimitadas. En los ensayos de fase temprana, estamos desarrollando enfoques de simulación de estudios con gemelos digitales que cambiarán los programas que llevamos a los ensayos clínicos. Nuestras optimizaciones de datos e IA reducirán el tiempo necesario para pasar del protocolo finalizado a la presentación final a los reguladores entre un 30 y un 40 %, lo que significa que los nuevos medicamentos llegan a los pacientes más rápido. Nuestras soluciones de IA para aumentar las decisiones recomendarán vías de tratamiento basadas en evidencia y específicamente adaptadas a esas vías, monitorearán las respuestas en línea con la respuesta prevista y buscarán ensayos clínicos potencialmente beneficiosos cuando la respuesta o el beneficio estén por debajo de las expectativas. Nuestras soluciones de interpretación clínica de imágenes operan a nivel de procesos operativos, interpretación clínica y visión a largo plazo de nuevas interpretaciones o nuevas intervenciones que se deben considerar en función de los conocimientos y la evidencia en el futuro. Ya no es una acción "de una vez y ya está", sino que se convierte en "una vez, y luego otra y otra vez", de modo que las reevaluaciones beneficiosas y las decisiones futuras son un proceso continuo. Lo que es diferente aquí es que la vista abarca todo el recorrido del paciente: es una vista horizontal en lugar de una serie de vistas estrechas, profundas y verticales que deben unirse. Esta es una innovación que permite la IA y un cambio de proceso profundo que ofrece nuevas formas de trabajar a los expertos humanos involucrados.

¿Puede explicar cómo funciona la solución de ensayos digitales de ConcertAI para vincular a los pacientes con cáncer con ensayos clínicos que les salvarán la vida? ¿Qué impacto ha observado hasta ahora en términos de resultados para los pacientes?

Los ensayos clínicos son muy complejos y requieren horas de esfuerzo por parte de una amplia gama de personas altamente expertas. Para la mayoría de las organizaciones, los ensayos clínicos se ofrecen como una responsabilidad y un compromiso con los pacientes para quienes el estándar actual de atención puede no representar una alternativa viable. Los ensayos no han estado realmente muy disponibles para los pacientes en los centros de tratamiento comunitarios, donde el 80% de los pacientes reciben su atención. Sin embargo, estos son los pacientes que finalmente recibirán los medicamentos recién aprobados. Esto crea un doble dilema: la mayoría de los pacientes que necesitan acceso a los ensayos están limitados, y aquellos que reflejan la población del estándar de atención final no están en el conjunto de datos de los ensayos. Establecemos un camino para resolver estos problemas.

Los resultados han sido excelentes, tan positivos que vamos a multiplicar por diez el número de estudios que tenemos en marcha en 10. Publicamos estos resultados en las últimas reuniones de la Sociedad Estadounidense de Oncología Clínica y en otras áreas. Nuestro enfoque es el que creemos que debería implementarse la IA: como un complemento de los humanos expertos donde hay grandes limitaciones de capacidad y talento y donde hay vidas en juego. Hemos desarrollado un conjunto de modelos de lenguaje grandes, orquestados y ajustados, que acceden a los registros de los pacientes, sintetizan las características y los relacionan con ensayos potencialmente beneficiosos, haciendo exactamente lo que harían los humanos expertos, con un enfoque completamente documentado para hacer recomendaciones y evaluaciones. En los sitios donde se implementan nuestras tecnologías, nos desempeñamos al nivel de los humanos más expertos y acumulamos pacientes cinco veces o más en relación con los sitios donde no se implementan nuestras tecnologías; tanto los equipos de investigación como los innovadores de la biofarmacia están satisfechos y los pacientes son los que más se benefician.

¿Cómo el enfoque impulsado por IA de ConcertAI para el diseño de ensayos y el reclutamiento de pacientes aborda algunas de las limitaciones actuales en la investigación clínica, como la diversidad de pacientes y la eficiencia de los ensayos?

Estoy orgulloso de mi equipo: hace tres o cuatro años me dijeron que lograr la diversidad es una obligación y lo correcto desde el punto de vista científico. También sostuvieron que es difícil hacerlo si es manual, pero que no requiere ningún esfuerzo adicional si es automatizado. Entonces, decidimos que cada conjunto de datos y solución SaaS de IA integraría la diversidad y los determinantes sociales de las características de salud como nuestro enfoque estándar. No es una opción. Es simplemente lo que hacemos. Posteriormente, nuestras soluciones de diseño y optimización de ensayos clínicos respaldadas por CARAai™ pueden evaluar qué subpoblaciones étnicas, raciales o económicas pueden verse más afectadas por una enfermedad, integrar esas consideraciones en el diseño del ensayo, garantizar que estas poblaciones no sean excluidas involuntariamente y definir los sitios clínicos con más probabilidades de garantizar la participación y la representatividad. Aquí es donde la IA puede ser "IA para el bien" y donde la tecnología no introduce un sesgo, sino que garantiza que los sesgos no entren en el proceso, el diseño final o los procesos operativos en torno al ensayo clínico.

¿Qué papel desempeña ConcertAI en la reducción de la carga de los proveedores de atención médica y la optimización de la selección de sitios en los ensayos clínicos?

Integramos la carga de trabajo en todos los aspectos de nuestras soluciones de ensayos clínicos. En primer lugar, existe una carga para el paciente. Puede ser la ubicación del centro, la cantidad de visitas requeridas para un estudio en comparación con el estándar de atención, o la intensidad clínica de un estudio en comparación con el estándar de atención, como en el caso de biopsias adicionales. Estos factores pueden determinar si el paciente (o el paciente en consulta con su proveedor) puede permitirse participar o tolerar y completar la participación.

También existe una carga para el proveedor. Si podemos automatizar la identificación de pacientes para la elegibilidad de ensayos clínicos, minimizar los falsos positivos que generan trabajo y proporcionar lo que llamamos "influencia de IA" al trabajo de los asociados de investigación clínica, las enfermeras del estudio y los médicos, entonces la carga se reduce. Lo mismo sucede con nuestra solución de automatización de IA, que permite al equipo de investigación evitar la introducción manual de datos, que normalmente lleva de 2 a 4 horas al final del día y, a menudo, se completa en casa. Al principio, analizamos los datos del EMR (digitales) que se introducían manualmente en un portal para el EDC del patrocinador. Por lo tanto, los datos digitales se leen y luego se vuelven a introducir para que vuelvan a ser datos digitales. Aquí también estamos utilizando nuestros modelos de lenguaje grandes y multiajustados; este fue un enfoque real de la asociación con NVIDIA desde el principio. Hoy estamos en un 55 % de automatización total, con un camino muy rápido a más del 80 % en los próximos meses. A medida que estos elementos se combinen, reduciremos el tiempo del personal al 10 % de los requisitos anteriores y haremos que estos estudios sean más accesibles para más pacientes.

La medicina de precisión es un área clave en la que la IA está logrando avances significativos. ¿Cómo contribuye la tecnología de ConcertAI a lograr tratamientos contra el cáncer más precisos y personalizados?

No hemos hablado mucho de esto desde el año pasado. En diciembre de 2023, asumimos la responsabilidad del programa CancerLinQ de la Sociedad Americana de Oncología Clínica (ASCO). Se trata de la red de salud inteligente más grande del mundo, compuesta por centros académicos, sistemas hospitalarios regionales y proveedores comunitarios. Un aspecto clave de esta red es la implementación de las soluciones de calidad y vías clínicas certificadas por ASCO®. Dado que CancerLinQ es una iniciativa de ConcertAI, hemos estado expandiendo la red, automatizando vías oncológicas de precisión, creando nuevos enfoques de gemelos digitales para optimizar la selección de tratamientos para los proveedores, identificando y enviando pruebas diagnósticas críticas que podrían fundamentar las decisiones de tratamiento, y haciendo lo mismo con los medicamentos recién aprobados que representan una alternativa terapéutica diferente o mejor. Todo esto se sustenta en nuestra arquitectura CARAai™, un conjunto de LLM de visión y LLM de oncología optimizados, realizados en colaboración con NVIDIA. Es sorprendente ver el progreso que se está logrando, y estamos entusiasmados con lo que publicaremos y presentaremos en la ASCO 2025 del próximo año.

¿Cómo cree que las soluciones de imágenes con inteligencia artificial pueden beneficiar a campos como la oncología y la radiología, especialmente cuando estos campos enfrentan escasez de médicos?

¡Buena pregunta! Es cierto que tanto el número de nuevos oncólogos como de radiólogos que se incorporan al campo es menor que el número de los que se jubilan. Sin embargo, la demanda de los pacientes aumenta cada vez más. Por lo tanto, es el área ideal para proporcionar soluciones SaaS de IA que respalden a los médicos y a los profesionales de la atención afines tanto en la optimización del flujo de trabajo como en la mejora de las decisiones clínicas. Tanto los radiólogos como los oncólogos citarán la importancia de que estas nuevas soluciones inteligentes lleguen específicamente a sus campos. La obtención de imágenes es un área maravillosa para la IA y su rendimiento es excepcional. Los estudios de no inferioridad reflejan que los modelos de IA pueden ser cercanos o comparables a los humanos expertos en áreas limitadas. Los flujos de trabajo orquestados pueden unir todo esto. Lo mismo ocurre en oncología, donde estamos combinando los resultados de las pruebas moleculares con los datos de respuesta inmunitaria, algoritmos predictivos de resistencia y otros elementos que informarán la decisión de tratamiento y permitirán el seguimiento de la respuesta. He estado en el campo durante años y en diferentes lados de las nuevas innovaciones: lo que podemos hacer ahora va mucho más allá de todo lo que pudimos hacer antes, y el ritmo del cambio es asombroso.

Como líder experimentado en tecnología sanitaria, ¿qué consejo ofrecería a las nuevas empresas que buscan generar un impacto significativo en la atención sanitaria a través de la IA?

No se puede ser una empresa de IA sin acceso a datos a gran escala. Los datos son el sustrato para crear modelos de entrenamiento y monitoreo. Además, crear soluciones de IA es un deporte de equipo. Se necesita un conocimiento del dominio a una profundidad excepcional combinado con una nueva generación de capacidades de desarrollo de modelos de IA que reconozcan los comportamientos de diferentes clases de soluciones de IA y puedan aplicarlos a objetivos estrechos, específicamente ajustados para el desempeño humano o superior. Luego, estos enfoques se pueden orquestar de varias maneras para representar un nuevo sistema de operación: ahí es donde ocurren los cambios y se entrega el valor. Practique la "humildad de la IA", ya que todo es asombroso y muestra cosas que no podíamos hacer ni siquiera seis meses antes. Sin embargo, "asombroso" no es necesariamente un producto o una nueva forma de trabajar: es solo eso, tecnología que hace algo nuevo. Es responsabilidad de la empresa de IA convertirlo en una nueva forma de trabajar y un nuevo enfoque para brindar un nivel asombroso de valor que nunca antes fue accesible. Finalmente, suponga que necesita demostrar confianza en las prácticas comerciales, los modelos de IA y la transparencia de la solución. Todavía estamos en las primeras etapas de nuestro viaje social, y somos nosotros quienes tenemos que ganarnos la confianza para lograr los cambios que somos capaces de producir.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar ConciertoAI.