Matt Michelson, Presidente de Genesis AI en Genesis Research – Serie de Entrevistas

Matt Michelson es el Presidente de Genesis AI en Genesis Research, una organización internacional de investigación de HEOR y Evidencia del Mundo Real con oficinas en EE. UU. y Reino Unido que apoya a la industria de las ciencias de la vida.

Como líder establecido en estrategia de evidencia, desarrollo y comunicación, apoyan a los clientes con análisis de bases de datos, investigación de economía de la salud y resultados estratégicos y tácticos, revisiones de la literatura, modelado económico, publicaciones científicas y estrategia de acceso al mercado.

Como expertos en el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras, ofrecen una variedad de plataformas personalizadas, paneles de control, portales de datos y una plataforma de revisión asistida por inteligencia artificial única llamada EVID AI, para apoyar la identificación, el seguimiento y la extracción de evidencia precisamente dirigida.

¿Podría compartir la historia de Genesis Research?

En 2009, después de pasar tiempo en la academia y utilizar su profundo conocimiento cuantitativo, nuestro CEO Frank Corvino y su socio, un clínico y economista de la salud, combinaron su experiencia para desarrollar un nuevo modelo de negocio que apoyara a las empresas de ciencias de la vida con un enfoque más basado en datos, extrayendo conocimientos de grandes cantidades de datos de manera transparente, reproducible y altamente eficiente.

Genesis Research se creó inicialmente con el compromiso de pensar fuera de la caja para ofrecer demostraciones de valor respaldadas por Evidencia del Mundo Real (RWE). Desde entonces, los servicios de la empresa se han expandido para incorporar capacidades de acceso al mercado y estrategia, Investigación de Economía de la Salud y Resultados (HEOR), comunicaciones científicas y capacidades digitales avanzadas, como el uso específico de la inteligencia artificial (IA).

La empresa se ha convertido en la organización líder internacional de RWE y HEOR que somos hoy porque escuchamos a nuestros clientes y utilizamos un equipo diverso y altamente capacitado para satisfacer sus necesidades cambiantes en cualquier etapa del ciclo de vida del producto, empleando un modelo de “asociación mejorada” flexible que nos permite operar de manera fluida como una extensión del equipo del cliente.

¿Podría discutir cómo está acelerando la tasa de publicación de artículos?

Es difícil determinar con precisión, pero las estimaciones varían entre un 4 y un 10% de aumento cada año, con 1-2 millones de artículos publicados actualmente en el sector de la salud cada año. Ese es un número masivo, especialmente si se estima que se necesitan cinco minutos para leer un resumen. PubMed en sí (la versión pública del motor de búsqueda de artículos de salud Medline) tiene una colección de más de 30 millones de artículos.

¿Por qué los métodos tradicionales de revisión de artículos ya no funcionan?

Estas tareas se reducen al proceso de encontrar la evidencia, en particular los artículos, que responden a sus preguntas científicas. Y no es que los métodos manuales no puedan hacer esto. Más bien, porque el proceso es tan laborioso, significa que la tarea no es tan flexible. Nadie quiere pasar por el trabajo de hacerlo todo de nuevo si algo cambia, y no puedes buscar tantas fuentes como quieras, dado el gran tiempo invertido. Y la gente a veces se perderá artículos, ya que es difícil concentrarse después de leer unos cientos de artículos. En cambio, una máquina entrenada nunca se cansa, y las ganancias de eficiencia significan que los enfoques basados en IA son más flexibles, ya que puedes ejecutar la siguiente búsqueda, y puedes hacer tantas como necesites.

¿Qué es EVID AI y cómo simplifica el proceso para los investigadores médicos para identificar y revisar grandes cantidades de investigación?

EVID AI es la única base de datos de literatura médica que utiliza el aprendizaje automático para producir más de 80 millones de puntos de datos, desde áreas de enfoque preclínico, clínico, económico, epidemiología, resultados informados por el paciente y revisión, y permite a los usuarios filtrar los resultados de la búsqueda para obtener la información más relevante y actualizada necesaria para un análisis posterior. Es la única plataforma con la capacidad de convertir los datos incrustados en múltiples artículos en tablas estructuradas que presentan los puntos de datos relevantes y solicitados en un formato claro. Este enfoque patentado destila la evidencia en datos utilizables, para que los investigadores puedan desarrollar gráficos y paneles de control para compartir con las partes interesadas sin tener que leer una gran cantidad de artículos.

Genesis Research ha realizado mejoras en EVID AI, que ahora es la plataforma de investigación de literatura médica actual más grande del mundo, para ayudar a los equipos de farmacéuticos y a otros responsables de la toma de decisiones en el sector de la salud a encontrar resultados de alta calidad y dirigidos más rápido, de manera más eficiente y desde una amplitud de fuentes sin precedentes.

Utilizando EVID AI, las tareas de búsqueda de literatura médica ahora se pueden realizar 59 veces más rápido que los esfuerzos manuales, con evidencia significativamente más relevante por búsqueda y 15 veces menos artículos irrelevantes. El formato de aprendizaje automático patentado, programado a través de la exposición a decenas de miles de puntos de datos de entrenamiento, es más rápido y completo que nunca y reducirá el tiempo de investigación de meses a semanas o días.

Una de las ventajas de EVID AI es que permite a los investigadores y reguladores gubernamentales rastrear los datos de IA hasta su fuente. ¿Por qué es importante y cómo funciona?

Un problema clave con muchos sistemas de IA es que son opacos, a veces llamados “cajas negras”. Y esto es cierto en el sentido de que no siempre entendemos por qué la IA está haciendo lo que hace. Por ejemplo, si toma un artículo y extrae todos los resultados del texto, no puede necesariamente decirle por qué eligió esas frases y resultados, solo puede mostrarlos. Sin embargo, ponemos énfasis en ser transparentes y proporcionar procedencia de datos (por ejemplo, mostrándole de dónde proviene), para que los usuarios siempre puedan rastrear un resultado hasta la oración de la que proviene, el artículo que contiene esa oración y luego la ubicación original del artículo. De esta manera, siempre hay un mecanismo para rastrear los resultados hasta su fuente. Además de proporcionar una mejor ciencia, esto es importante para los reguladores, ya que si una empresa farmacéutica está haciendo una reclamación basada en evidencia de nuestra IA, el regulador puede verificar que los datos son correctos y la fuente es válida.

¿Podría compartir un caso de uso o estudio de caso de investigadores que utilizan EVID AI?

Absolutamente. Hay muchos para elegir, pero aquí hay dos que son útiles, ya que muestran cómo se puede utilizar la herramienta para proyectos más grandes y presupuestados, así como para tareas diarias y ad hoc. En el primer caso, tuvimos una empresa farmacéutica que contrató a un equipo para realizar una actualización de la revisión de la literatura para la oncología. Este es un gran esfuerzo porque el campo específico de la oncología es grande, la literatura cambia rápidamente y el alcance del proyecto es grande. La revisión original incluyó un análisis del panorama (es decir, todos los medicamentos principales) y sus resultados en términos de eficacia, seguridad y impacto económico. Incluyó no solo informes de ensayos clínicos, sino también artículos sobre estudios de observación, donde los científicos rastrean el rendimiento de un medicamento recetado en el “mundo real” en lugar de solo en un entorno de ensayo controlado.

EVID AI ayudó a esta empresa a recopilar todos los nuevos y actualizados resultados para esta tarea de literatura, con ahorros tremendos. En contraste, tuvimos un ejemplo donde un científico había construido un modelo económico de los costos asociados con el cambio entre diferentes medicamentos para la salud mental llamados “modelos de impacto presupuestario”. El desafío es encontrar buenas estimaciones de cuántas veces los pacientes cambian de medicamento. Cuando el científico inicialmente construyó el modelo, pasó todo un día escaneando artículos para encontrar el resultado que quería. Con EVID AI, lo encontró en pocos minutos.

¿Cuál es su visión del futuro de la colaboración entre humanos y IA en la investigación médica?

A medida que la investigación médica se vuelve más y más cómoda con la IA, permeará áreas desde la descubierta de fármacos hasta la contratación de ensayos clínicos, el análisis de datos y la reembolsabilidad. Todos los aspectos del desarrollo de nuevas terapias se beneficiarán de la IA, y los resultados se integrarán en el flujo de trabajo. En lugar de depender de herramientas separadas que requieren un cambio de contexto desde una tarea de ciencia de bench a una tarea de IA, se volverá tan intuitivo como usar GPS para llegar a un nuevo restaurante. No habrá ni siquiera un segundo pensamiento. Sin embargo, especialmente en la industria farmacéutica, todavía necesitaremos personas altamente experimentadas, como los equipos de Genesis Research, para determinar la relevancia de los datos y iniciar un análisis adicional para ayudar en la toma de decisiones.

¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre Genesis Research?

El crecimiento rápido de Genesis Research se debe a su capacidad para asumir nuevos desafíos, hacer las preguntas correctas, reunir los equipos adecuados para acceder y analizar los datos adecuados, y ofrecer soluciones que impulsan las iniciativas de las ciencias de la vida. Como innovador en el desarrollo de soluciones basadas en RWE, la empresa es completamente agnóstica en cuanto a los datos y trabaja en estrecha colaboración con los clientes para identificar las fuentes de datos óptimas. Estamos orgullosos de ser un líder establecido en estrategia de evidencia, desarrollo y comunicación, así como expertos en el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras. Somos un innovador en el desarrollo de soluciones basadas en RWE, la empresa es completamente agnóstica en cuanto a los datos y trabaja en estrecha colaboración con los clientes para identificar las fuentes de datos óptimas. Estamos orgullosos de ser un líder establecido en estrategia de evidencia, desarrollo y comunicación, así como expertos en el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras.