Jeff Elton, PDG de ConcertAI – Série d’entretiens

Jeff Elton, Ph.D., est PDG de ConcertAI, une entreprise de solutions SaaS d’IA qui fournit des solutions de recherche et des solutions centrées sur les patients pour les innovateurs des sciences de la vie et les principaux fournisseurs de soins de santé. ConcertAI se concentre sur l’accélération et l’amélioration de la précision des études cliniques rétrospectives et prospectives en utilisant les systèmes EMR, LIS et PACS des fournisseurs de soins de santé comme source de données pour toutes les études. Il s’agit d’un partenaire à long terme de la Société américaine d’oncologie clinique et de son programme CancerLinQ, de l’US FDA, des initiatives de santé équitable du NCI et de près de 100 fournisseurs de soins de santé à travers les États-Unis.

Auparavant, Jeff était directeur général, Accenture Strategy/Patient Health ; directeur général et vice-président de la stratégie chez Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc. ; et associé chez McKinsey & Company. Il est également membre fondateur et conseiller senior de plusieurs entreprises en démarrage. Jeff est actuellement membre du conseil d’administration du Massachusetts Biotechnology Council. Il est co-auteur du livre largement cité, Healthcare Disrupted (Wiley, 2016). Jeff détient un doctorat et un MBA de l’Université de Chicago.

En tant que PDG fondateur de ConcertAI, pouvez-vous partager votre vision pour l’entreprise à ses débuts ? Comment cette vision a-t-elle évolué depuis 2018 ?

Nous avons commencé avec l’idée que les résultats pour les patients s’améliorent grâce à des connaissances approfondies et actionnables. Acquérir ces connaissances nécessite une complétude des données, une échelle de données, une représentativité des données et une intelligence artificielle avancée. Nous avons donc créé une entreprise de données en tant que service et de logiciels SaaS d’IA. Nous nous sommes concentrés sur l’IA qui permet l’inférence et la prédiction. Cela comprenait la prédiction d’événements à éviter, tels que la non-observance des patients à leur traitement ou l’interruption des soins en raison d’un manque de réponse positive, ce qui informait sur le moment où les essais cliniques pourraient être la prochaine option.

Notre vision est restée inchangée, et nous continuons à nous attendre à plus de nos solutions. Avec la dernière génération de LLM, d’IA agente et d’autres solutions d’IA générative, nous pouvons fonctionner à grande échelle (et presque en temps réel – ce que nous n’avions pas prévu ou anticipé en 2018). Avec des partenaires comme NVIDIA (NVDA ), nous pouvons améliorer nos solutions pour qu’elles performe mieux que prévu, reconnaître les limites et les caractéristiques uniques, et avancer au rythme des innovations du marché entier – le voyage jusqu’à présent a été extrêmement productif et exaltant.

Nous avons ouvert des performances précédemment inimaginables dans les solutions d’automatisation des essais cliniques, en automatisant le placement des patients sur des parcours cliniques basés sur des preuves, en améliorant les flux de travail dans l’interprétation radiologique, et en utilisant des jumeaux numériques comme outil d’amélioration de la décision pour les soins et la recherche.

Aujourd’hui, nous servons près de 50 innovateurs biopharmaceutiques et 2 000 fournisseurs de soins de santé – donc, même si nous ne sommes pas à l’échelle de l’ensemble du marché, nous sommes les solutions d’IA les plus étendues pour l’oncologie dans l’industrie.

Qu’est-ce qui vous a inspiré pour vous concentrer sur les jeux de données d’oncologie et d’hématologie en particulier, et comment ConcertAI peut-elle faire une différence dans ces domaines ?

Les États-Unis ont lancé la « guerre contre le cancer » en 1971 avec la loi nationale sur le cancer. Cela a catalysé un financement à grande échelle, qui a généré des connaissances sur les mutations qui déclenchent les cancers, de nouveaux modes de traitement, l’expansion des centres de traitement désignés par le National Cancer Institute, et plus encore. Sous l’administration Obama, le financement a augmenté à nouveau de 10 milliards de dollars en stimulus électronique alloués au NIH et, à son tour, au NCI. Sous Biden, le programme Cancer Moonshot 2.0 a été lancé en 2022, catalysant à nouveau une nouvelle génération de recherche et d’investissement pour les partenariats public-privés.

Je donne cette histoire parce que peu de maladies ou de domaines de soins de santé ont le niveau de données : génomiques, transcriptomiques, pathologie numérique, radiologie numérique, dossiers médicaux électroniques détaillés, etc., et le niveau de recherche qui contextualise ces données avec des connaissances validées à travers des études rigoureuses, multicentriques et examinées par des pairs. Comme preuve supplémentaire, la réunion annuelle de la Société américaine d’oncologie clinique est la plus grande réunion médicale au monde, avec le plus grand nombre de nouvelles publications, de posters et de résumés de toute conférence scientifique sur n’importe quel sujet.

ConcertAI possède la plus grande collection de données de recherche de qualité de qui que ce soit dans le monde. Cela comprend des centaines de publications examinées par des pairs rendues possibles par ces données, des preuves significatives résultant de ces publications qui changent la façon dont les patients sont traités et assurent les résultats les plus positifs possibles, et maintenant des technologies SaaS d’IA qui sont intégrales aux processus de soins et de recherche qui mettent le pouvoir de ces données et de ces preuves à toutes les étapes et à toutes les décisions le long du parcours de soins d’un patient. Ce qui est vraiment important ici, c’est que nous ne le faisons pas de manière unilatérale. C’est fait de manière transparente avec nos partenaires fournisseurs de soins de santé et innovateurs biopharmaceutiques pour engendrer la plus grande confiance et utilisation. Nous évoluons donc vers une prise de décision d’augmentation en temps réel, avancée et dotée d’une intelligence artificielle.

ConcertAI est devenue un acteur majeur dans les preuves du monde réel (RWE) et la technologie d’IA pour les soins de santé. Quels étaient certains des défis précoces que vous avez rencontrés pour positionner l’entreprise en tant que leader dans cet espace ?

Vous devez être digne de confiance et évoluer pour devenir la source de référence. Cela se gagne. La confiance vient de vos partenaires fournisseurs de soins de santé, qui croient que les données que vous accédez sont dans le meilleur intérêt de leurs patients. La confiance vient également de vos partenaires universitaires et industriels, qui voient les preuves que vos données sont dérivées comme un reflet parfait des dossiers médicaux originaux des patients et que les concepts que vous avancez sont « vrais » et reflètent la pratique clinique et scientifique actuelle. Vous devez également atteindre une échelle telle que vos solutions de données représentent non seulement l’ensemble de la population mais produisent également des conclusions qui sont confiantes et généralisables à l’ensemble de la population traitée avec un médicament particulier. La technologie est similaire. Les scientifiques et les cliniciens sont naturellement sceptiques – comme ils le devraient – et ne font pas confiance aux boîtes noires ou aux algorithmes qu’ils ne comprennent pas. Nous devions donc établir la confiance là aussi, grâce à des publications et en étant ouverts sur la façon dont nos solutions fonctionnent.

ConcertAI détient la plus grande base de données d’oncologie et d’hématologie au monde. Quelles opportunités uniques cette donnée crée-t-elle pour transformer la recherche et le traitement du cancer ?

J’adore cette question ! Nous travaillons dessus tous les jours ! Les opportunités de fournir de la valeur aux fournisseurs de soins de santé, aux patients et aux innovateurs sont presque illimitées. Dans les essais de phase précoce, nous évoluons vers des approches de simulation d’études avec des jumeaux numériques qui changeront les programmes que nous prenons dans les essais cliniques. Nos données et nos optimisations d’IA réduiront le temps nécessaire pour passer d’un protocole finalisé à une soumission finale aux régulateurs de 30 à 40 % – ce qui signifie que de nouveaux médicaments arrivent plus vite aux patients. Nos solutions d’augmentation de décision d’IA recommanderont des parcours de traitement qui sont basés sur des preuves et spécifiquement adaptés à ces parcours, surveilleront les réponses en ligne avec la réponse prévue et rechercheront des essais cliniques potentiellement bénéfiques lorsque la réponse ou le bénéfice est en dessous des attentes. Nos solutions d’interprétation clinique d’imagerie fonctionnent au niveau des processus opérationnels, de l’interprétation clinique et de la vision à long terme de nouvelles interprétations ou de nouvelles interventions qui devraient être prises en compte sur la base des connaissances et des preuves à venir. Ce n’est plus une action « une fois et terminé », mais plutôt « une fois, et puis encore et encore » de telle sorte que les réévaluations bénéfiques et les décisions futures soient un processus continu ! Ce qui est différent ici, c’est que la vue est l’ensemble du parcours du patient – c’est une vue horizontale par opposition à une série de vues verticales étroites et profondes qui doivent être assemblées. C’est une innovation rendue possible par l’IA et un changement de processus profond qui fournit de nouvelles façons de travailler aux humains experts impliqués.

Pouvez-vous expliquer comment la solution d’essai numérique de ConcertAI fonctionne pour mettre en correspondance les patients atteints de cancer avec des essais cliniques salvateurs ? Quel impact avez-vous vu jusqu’à présent en termes de résultats pour les patients ?

Les essais cliniques sont très complexes et nécessitent des heures d’efforts de la part d’individus très experts. Pour la plupart des organisations, les essais cliniques sont proposés comme une responsabilité et un engagement envers les patients où le traitement standard actuel peut ne pas représenter une alternative viable. Les essais n’ont pas vraiment été très accessibles aux patients dans les centres de traitement communautaires, où 80 % des patients reçoivent leurs soins. Pourtant, ce sont ces patients qui recevront finalement les médicaments nouvellement approuvés. Cela crée un double dilemme : la majorité des patients qui ont besoin d’accéder aux essais sont limités, et ceux qui sont représentatifs de la population de soins standard ne sont pas dans l’ensemble de données de l’essai. Nous avons tracé un chemin pour résoudre ces problèmes.

Les résultats ont été excellents – si positifs que nous allons multiplier par 10 le nombre d’études en cours en 2025. Nous avons publié cela pour la dernière réunion de la Société américaine d’oncologie clinique et dans d’autres domaines. Notre approche est celle que nous pensons que l’IA devrait être mise en œuvre – comme une augmentation des humains experts où il y a des contraintes de capacité et de talent importantes et où des vies sont en jeu. Nous avons développé un ensemble de modèles de langage à grande échelle orchestrés et accordés qui accèdent aux dossiers des patients, synthétisent les caractéristiques et mettent en correspondance les patients avec des essais cliniques potentiellement bénéfiques, en faisant exactement ce que les humains experts feraient – avec une approche documentée pour faire des recommandations et des évaluations. Dans les sites où nos technologies sont déployées, nous performons au niveau des humains les plus experts et recrutons des patients à 5 fois ou plus par rapport aux sites où nos technologies ne sont pas déployées – les équipes de recherche et les innovateurs biopharmaceutiques sont satisfaits, et les patients bénéficient le plus.

Comment l’approche d’IA de ConcertAI pour la conception et le recrutement d’essais cliniques répond-elle à certaines des limites actuelles de la recherche clinique, telles que la diversité des patients et l’efficacité des essais ?

Je suis fier de mon équipe – ils m’ont dit il y a trois ou quatre ans que l’obtention de la diversité est une obligation et la bonne chose à faire scientifiquement. Ils ont également maintenu qu’il est difficile de le faire manuellement, mais nécessite zéro effort supplémentaire si cela est automatisé. Nous avons donc décidé à ce moment-là que chaque ensemble de données et chaque solution SaaS d’IA intègreraient la diversité et les caractéristiques des déterminants sociaux de la santé comme notre approche standard. Ce n’est pas une option. C’est juste ce que nous faisons. Par la suite, nos solutions de conception et d’optimisation d’essais cliniques CARAai peuvent évaluer quels sous-groupes ethniques, raciaux ou économiques peuvent être les plus touchés par une maladie, intégrer ces considérations dans la conception de l’essai, s’assurer que ces populations ne sont pas involontairement exclues et définir les sites cliniques les plus susceptibles d’assurer la participation et la représentativité. C’est là que l’IA peut être « l’IA pour le bien » et où la technologie ne présente pas de biais mais assure que les biais n’entrent pas dans le processus, la conception finale ou les processus opérationnels autour de l’essai clinique.

Quel rôle ConcertAI joue-t-il pour réduire la charge de travail des fournisseurs de soins de santé et optimiser la sélection de sites pour les essais cliniques ?

Nous intégrons la charge de travail dans toutes les facettes de nos solutions d’essais cliniques. Tout d’abord, il y a une charge de travail pour le patient. Cela peut être l’emplacement du site, le nombre de visites nécessaires pour une étude par rapport aux soins standard, ou l’intensité clinique d’une étude par rapport aux soins standard, comme dans le cas d’examens de biopsie supplémentaires. Ces choses peuvent déterminer si le patient – ou le patient en consultation avec son fournisseur de soins de santé – peut se permettre de participer ou de tolérer et de terminer la participation.

Il y a également une charge de travail pour le fournisseur de soins de santé. Si nous pouvons automatiser l’identification des patients pour l’éligibilité aux essais cliniques, minimiser les faux positifs qui créent du travail et fournir ce que nous appelons « l’effet de levier de l’IA » au travail de l’associé de recherche clinique, des infirmières d’études et des médecins, alors la charge de travail est réduite. C’est également vrai pour notre solution d’automatisation d’IA, qui permet à l’équipe de recherche d’éviter de faire des saisies de données manuelles – généralement 2 à 4 heures à la fin de la journée, et souvent effectuées à domicile. Au début, nous avons regardé les données dans le dossier médical électronique – numérique – qui étaient saisies manuellement dans un portail pour le système EDC du sponsor. Ainsi, les données numériques sont lues, puis ressaisies pour devenir à nouveau des données numériques ! Ici aussi, nous utilisons nos modèles de langage à grande échelle multi-accordés – c’était un véritable objectif du partenariat NVIDIA dès le début. Nous sommes actuellement à 55 % d’automatisation complète, avec un chemin très rapide vers plus de 80 % dans les prochains mois. À mesure que ces éléments se combinent, nous réduirons le temps de personnel à 10 % des exigences héritées et rendrons ces études plus accessibles à davantage de patients.

La médecine de précision est un domaine clé où l’IA fait des progrès importants. Comment la technologie de ConcertAI contribue-t-elle à des traitements plus précis et personnalisés contre le cancer ?

Nous n’avons pas discuté de cela depuis l’année dernière. En décembre 2023, nous avons assumé la responsabilité du programme CancerLinQ de la Société américaine d’oncologie clinique. Il s’agit du plus grand réseau de santé intelligente au monde, composé de centres universitaires, de systèmes hospitaliers régionaux et de fournisseurs de soins de santé communautaires. Un élément clé de ce réseau est la mise en œuvre des solutions de parcours cliniques et de qualité certifiées ASCO. Puisque CancerLinQ est une initiative de ConcertAI, nous avons élargi le réseau, automatisé les parcours d’oncologie de précision, créé de nouvelles approches de jumeaux numériques pour l’amélioration de la sélection de traitements pour les fournisseurs de soins de santé, identifié et envoyé des tests de diagnostic critiques qui pourraient éclairer les décisions de traitement, et fait de même pour les médicaments nouvellement approuvés qui représentent une autre ou meilleure alternative de traitement. Tout cela est sous-tendu par notre architecture CARAai, à nouveau un ensemble de modèles de langage à grande échelle et de modèles d’oncologie LLMs réalisés en collaboration avec NVIDIA. C’est incroyable de voir les progrès qui sont réalisés, et nous sommes excités de ce que nous allons publier et présenter à la prochaine réunion ASCO 2025.

Comment les solutions d’imagerie d’IA de ConcertAI peuvent-elles bénéficier aux domaines tels que l’oncologie et la radiologie, en particulier à mesure que ces domaines sont confrontés à une pénurie de cliniciens ?

Excellente question ! Il est vrai que le nombre de nouveaux oncologues et radiologues entrant dans le domaine est inférieur au nombre de ceux qui partent à la retraite. Cependant, la demande des patients est en constante augmentation. Il s’agit donc d’un domaine idéal pour fournir des solutions SaaS d’IA qui soutiennent les professionnels de soins de santé et les professionnels de soins de santé associés dans l’optimisation des flux de travail et l’augmentation des décisions cliniques. Les radiologues et les oncologues citeront tous l’importance de ces nouvelles solutions intelligentes qui entrent dans leur domaine. L’imagerie est un excellent domaine pour l’IA, et ses performances sont exceptionnelles. Les études de non-infériorité montrent que les modèles d’IA peuvent être proches ou comparables à ceux des humains experts dans des domaines étroits. Les flux de travail orchestrés peuvent rassembler tout cela. C’est également vrai en oncologie, où nous réunissons les résultats des tests moléculaires avec les données de réponse immunitaire, les algorithmes prédictifs pour la résistance et d’autres éléments qui éclaireront la décision de traitement et permettront le suivi de la réponse. J’ai passé des années dans le domaine et sur différents aspects des nouvelles innovations – ce que nous pouvons faire maintenant va bien au-delà de tout ce que nous avons pu faire auparavant, et le rythme du changement est incroyable.

En tant que leader expérimenté dans les technologies de santé, quels conseils offririez-vous aux nouvelles entreprises qui cherchent à avoir un impact significatif dans les soins de santé grâce à l’IA ?

Vous ne pouvez pas être une entreprise d’IA sans avoir accès à des données à grande échelle. Les données sont le substrat pour construire des modèles de formation et de surveillance. La construction de solutions d’IA est un sport d’équipe. Vous avez besoin de connaissances approfondies dans le domaine, associées à une nouvelle génération de capacités de développement de modèles d’IA qui reconnaissent les comportements de différentes classes de solutions d’IA et peuvent les mettre en œuvre contre des objectifs étroits, spécifiquement accordés pour les performances humaines ou supérieures. Ensuite, ces approches peuvent être orchestrées de différentes manières pour représenter un nouveau système de fonctionnement – c’est là que les changements se produisent et que la valeur est livrée. Pratiquez « l’humilité de l’IA » car tout est incroyable et montre des choses que nous ne pouvions pas faire il y a même six mois. Pourtant, « incroyable » n’est pas nécessairement un produit ou une nouvelle façon de travailler – c’est juste la technologie qui fait quelque chose de nouveau. Il est de la responsabilité de l’entreprise d’IA de le rendre une nouvelle façon de travailler et une nouvelle approche pour livrer un niveau de valeur étonnant qui n’était pas accessible auparavant. Enfin, supposez que vous devez démontrer la confiance dans les pratiques commerciales, les modèles d’IA et la transparence des solutions. Nous sommes encore au début de notre parcours sociétal, et nous sommes ceux qui doivent gagner la confiance pour apporter les changements que nous sommes capables de livrer. Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter ConcertAI.