जोनाथन क्रोन, ब्लडजीपीटी के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

जोनाथन क्रोन ब्लडजीपीटी के सीईओ हैं। वह एक स्वास्थ्य रणनीतिकार और उद्यमी हैं जिनके पास 20 से अधिक वर्षों कास्वास्थ्य सेवा उद्यमों को बनाने और बढ़ानेका अनुभव है। ब्लडजीपीटी में शामिल होने से पहले उन्होंने मेड24 की स्थापना की और इसे बेच दिया, जो एक लंदन

स्थित क्लिनिक है (जिसने £5 मिलियन जुटाए और 2022 में बेच दिया गया), पीसीजी की स्थापना की,

जो एक मोनाको स्थित हेल्थकेयर-एट-होम स्टार्टअप है जिसने $1 मिलियन से अधिक के अनुबंध

हासिल किए हैं $500,000 के बीज निधि पर, और डिजिटल स्वास्थ्य उद्यमों को सलाह दी है, जिनमें क्लैरिटी और लिप्स हेल्थकेयर शामिल हैं, जो बड़े पैमाने पर निधियन और विकास पर। ब्लडजीपीटी एक एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म है जो नैदानिक प्रयोगशालाओं और क्लिनिकों के लिए है, जो मौजूदा कार्यप्रवाह में सहजता से एकीकृत होता है, और

सेकंड में 99.99% सटीकता के साथ रक्त परीक्षण परिणामों की व्याख्या करता है। आप स्वास्थ्य सेवा उद्यमों को बनाने और बढ़ाने में दो दशक से अधिक समय बिता चुके

हैं। आपको ब्लडजीपीटी की ओर किसने आकर्षित किया और यह परियोजना आपके लिए क्या मायने रखती है? मैंने पहली बार इस साल की शुरुआत में एक सहयोगी से ब्लडजीपीटी के

बारे में सुना। यह अवधारणा तुरंत मुझे आकर्षित की, न केवल व्यक्तिगत रूप से बल्कि व्यावसायिक दृष्टिकोण से भी। मैं हमेशा से 

अपने स्वयं के रक्त कार्य में रुचि रखता था, जिसमें स्प्रेडशीट में संख्याओं को खींचकर, पीडीएफ और छवियों से संख्याएं निकालकर, लेकिन अक्सर असंगत

इकाइयों, संदर्भ श्रेणियों और नामकरण परंपराओं का सामना करना पड़ता था। यह थकाऊ और अक्सर अविश्वसनीय था। और गहराई से मुझे पता था कि मैं अकेला नहीं हो सकता जो डॉक्टर, प्रयोगशाला या क्लिनिक से परिणाम प्राप्त करने की असुविधा से जूझ रहा है। इसलिए, ब्लडजीपीटी के बारे में जानने के कुछ दिनों के भीतर, मैं संस्थापकों के साथ एक कॉल पर था, और उस कॉल के अंत में, 

मैं सीएसओ बन गया। 20 से अधिक वर्षों के अनुभव के साथ क्लिनिक, स्टार्टअप और स्वास्थ्य प्रणालियों में काम करने के बाद, मुझे पता था कि यह मेरे लिए सही है। ब्लडजीपीटी कुछ दर्द बिंदुओं को संबोधित करता है जिन्हें मैंने बार-बार देखा है। लोग 

परीक्षण परिणाम प्राप्त करते हैं, लेकिन पहुंच खंडित है, संदर्भ खो जाता है, और प्रक्रिया पहले से ही तनावग्रस्त पेशेवरों को अभिभूत कर देती है। इस बारे में सोचें कि रक्त डेटा स्वास्थ्य के समग्र कल्याण का एक समृद्ध संकेत है, फिर भी यह अभी 

भी इतना कम उपयोग किया जाता है। मेरा तर्क यह था कि यदि हम एआई और उन्नत डेटा विज्ञान को मजबूत स्वास्थ्य ज्ञान के साथ मिला सकते हैं, तो 

हम उस जानकारी को वास्तविक समय में हर किसी के लिए उपयोगी बना सकते हैं: व्यक्तियों, स्वास्थ्य पेशेवरों और

पूरी प्रणालियों के लिए। ब्लडजीपीटी 99.99% सटीकता के साथ रक्त परीक्षण परिणामों की व्याख्या करने का वादा करता है और मौजूदा प्रयोगशाला कार्यप्रवाह में सीधे एकीकृत होता है। आप हमें इस प्लेटफ़ॉर्म के विकास और बाजार में लाने

की प्रक्रिया के माध्यम से ले जा सकते हैं? यह वास्तव में एक पड़ोसी से पड़ोसी की बातचीत से शुरू हुआ। निकिता उडोविचेंको, एक जैव रसायनज्ञ और खेल पोषण परामर्शदाता, ने ब्लडजीपीटी की स्थापना से पहले 

मैंने अपने मरीज़ों में भी यही समस्या देखी। लोगों को उनकी ब्लड टेस्ट रिपोर्ट मिलती थी और 

उन्हें नहीं पता था कि उनके साथ क्या करना है। उनके पड़ोसी वासिली लाजुका, एक श्रृंखला

एआई उद्यमी, ने तुरंत इसकी संभावना को देखा। जो एक आकस्मिक आदान-प्रदान के रूप में शुरू हुआ, जल्द ही एक वास्तविक परियोजना बन गया। जल्द ही, 

एआई उत्पाद विकास विशेषज्ञ नता सावाशेंका सह-संस्थापक और सीपीओ के रूप में शामिल हुए, और मैं बोर्ड पर आया, उनके साथ काम करते 

हुए और अपने बीस साल के अनुभव का उपयोग स्वास्थ्य सेवा और डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाने में किया। उस बिंदु से, ध्यान एक ऐसी प्रणाली बनाने पर केंद्रित था जो प्रत्येक संख्या को

सत्यापन योग्य डेटा के रूप में मानती है, न कि कुछ ऐसा जिसे एक भाषा मॉडल अनुमान लगा सकता है। हमने एक मल्टी-लेयर

वास्तुकला का डिज़ाइन किया जो प्रत्येक बायोमार्कर को लॉइनक कोड में सामान्य करता है – तर्कसंगत अवलोकन पहचानकर्ता नाम और कोड, प्रयोगशाला परीक्षण रिपोर्ट के लिए अंतर्राष्ट्रीय मानक – प्रत्येक इकाई को यूसीयएम के साथ सत्यापित करता है, माप के लिए एकीकृत कोड, 

और हमेशा प्रयोगशाला के अपने संदर्भ श्रेणियों को देखता है। मेरे 20 साल के अनुभव के साथ स्वास्थ्य पेशेवरों के साथ काम करने से, मुझे पता है कि इस क्षेत्र में विश्वास कितना केंद्रीय है। यही कारण है कि जब हम ब्लडजीपीटी का 

निर्माण कर रहे थे, तो हमने सबसे कठिन चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित किया जो स्थिरता और विश्वास थे। हमें यह याद रखना होगा कि बड़े मॉडल एक 

ही फ़ाइल के लिए अलग-अलग उत्तर दे सकते हैं, तिथियों को गलत पढ़ सकते

हैं, या श्रेणियों का आविष्कार 

कर सकते हैं। हमने यह सुनिश्चित करना अपना मिशन बनाया कि प्रत्येक आउटपुट पुन: उत्पन्न किया जा सकता है और पूरी तरह से इसके स्रोत के लिए ट्रेस किया जा सकता है। आज, 

प्लेटफ़ॉर्म एफएचआईआर एपीआई के माध्यम से प्रयोगशाला कार्यप्रवाह में सीधे जुड़ता है – स्वास्थ्य सेवा अंतरक्रिया संसाधन, एक आधुनिक मानक जो स्वास्थ्य जानकारी प्रणालियों को 

सुरक्षित और कुशलता से डेटा साझा करने देता है। यह पेशेवरों को समय वापस देता है और 

व्यक्तियों को तुरंत स्पष्टता प्रदान करता है। कई रोगी अब सामान्य उद्देश्य वाले एलएलएम का उपयोग करके प्रयोगशाला परिणामों की व्याख्या करने के लिए मुड़ रहे हैं। आप इस

प्रवृत्ति में कौन से जोखिम देखते हैं, और ब्लडजीपीटी एक सुरक्षित, अधिक विश्वसनीय विकल्प कैसे प्रदान करता है?

सामान्य उद्देश्य वाले भाषा मॉडल प्रयोगशाला डेटा के लिए नहीं बनाए गए हैं। वे इकाइयों को गलत पढ़ सकते हैं, 

तिथियों को मिला सकते हैं, या संदर्भ मान बना सकते हैं, और वे यह नहीं दिखाते हैं कि वे अनिश्चित हैं। एक 

रोगी परिणाम चिपका सकता है और एक पॉलिश किया गया उत्तर प्राप्त कर सकता है जो बस गलत है। और डरने वाली बात यह है कि यह इतना आश्वस्त लगता है कि आप इसके बारे 

में प्रश्न पूछने के बारे में नहीं सोच सकते हैं। ब्लडजीपीटी पथोलॉजी कार्यप्रवाह

के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित और मान्य है। प्रत्येक मान लॉइनक पहचानकर्ताओं से जुड़ा हुआ है और यूसीयएम माप मानकों के खिलाफ जांचा जाता है, और प्लेटफ़ॉर्म हमेशा प्रयोगशाला के अपने संदर्भ श्रेणियों का उपयोग अंतिम बेंचमार्क 

जैसा यह करता है। मल्टी-लेयर गार्डरेल हर आउटपुट को उसके सोर्स तक ट्रेस करते हैं, इसलिए एक ही इनपुट से वही पूरी तरह से ऑडिटेबल रिज़ल्ट मिलता है। यह खास तौर पर बनाया गया डिज़ाइन, जो रिप्रोड्यूसिबिलिटी और ट्रांसपेरेंट प्रोवेंस पर फोकस करता है, प्रोफेशनल्स और लोगों को एक ऐसा लेवल का रिलायबिलिटी देता है जो एक नॉर्मल यूज़र की पहुंच से बाहर है।

चैटबॉट प्रदान नहीं कर सकता है। आपका करियर क्लिनिकों की स्थापना, स्टार्टअप की सलाह देने और अब

एक एआई-संचालित हेल्थटेक कंपनी का नेतृत्व करने में फैला है। स्वास्थ्य सेवा नवाचार पर आपकa दृष्टिकोण कैसे विकसित हुआ है? शुरुआत में, नवाचार का अर्थ था ईंट और मोर्टार – नई सुविधाओं और सेवाओं का निर्माण करना जो प्रतीक्षा सूचियों 

को कम करें और रोगी मार्गों को सुव्यवस्थित करें। बाद में, यह व्यवसाय मॉडल के बारे में था, जिसमें देखभाल को अधिक कुशलता से वितरित करना, संचालन अधिक टिकाऊ बनाना और समग्र रोगी अनुभव में 

सुधार करना शामिल था। आज, हालांकि, ध्यान बुद्धिमत्ता और पैमाने पर है। एआई ऐसी संभावनाएं खोलता है जो मैंने शुरू किए जाने पर अकल्पनीय थीं, लेकिन एक सबक 

ने लगातार बनाए रखा है। प्रौद्योगिकी, अपने आप में, स्वास्थ्य सेवा को बदल नहीं देती

है। प्रणालियां, प्रोत्साहन और अपनाने की प्रक्रिया करती हैं। इस संबंध में, मेरी सोच “हम कैसे बनाते हैं?” से “हम कैसे एकीकृत करते हैं?” में बदल गई है। मैं दृढ़ता से विश्वास करता हूं कि सफल कंपनियां आवश्यक रूप से सबसे चमकदार एल्गोरिदम नहीं होंगी। वे 

वे होंगे जिनके उपकरण डॉक्टरों, रोगियों और स्वास्थ्य प्रणालियों के दैनिक दिनचर्या में शांतिपूर्वक और चुपचाप शक्ति प्रदान करते हैं। स्वास्थ्य सेवा में एक बार-बार आने वाला विषय स्वचालन और मानव स्पर्श के बीच संतुलन है। आप एआई जैसे ब्लडजीपीटी को डॉक्टरों की भूमिका को कैसे फिर से आकार देने की कल्पना करते हैं – विशेष रूप से जलन को 

कम करते हुए निर्णय और सहानुभूति को बनाए रखने में?