साक्षात्कार
पैट्रिक ल्यूंग, फारो हेल्थ के सीटीओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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पैट्रिक ल्यूंग, फारो हेल्थ के सीटीओ, कंपनी के एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म को चलाते हैं, जो नैदानिक परीक्षण प्रोटोकॉल डिज़ाइन को सरल और तेज़ बनाता है। फारो हेल्थ के टूल्स नैदानिक परीक्षण योजना में कुशलता, मानकीकरण और सटीकता में सुधार करते हैं, जो डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि और सुव्यवस्थित प्रक्रियाओं को एकीकृत करते हैं ताकि परीक्षण जोखिमों, लागतों और रोगी बोझ को कम किया जा सके।
फारो हेल्थ नैदानिक अनुसंधान टीमों को अनुकूलित, मानकीकृत परीक्षण प्रोटोकॉल विकसित करने में सक्षम बनाता है, जो नैदानिक अनुसंधान में नवाचार को आगे बढ़ाता है।
आ प ने गूगल में एआई बनाने में कई साल बिताए। गूगल में अपने समय के दौरान आपने किन कुछ सबसे रोमांचक परियोजनाओं पर काम किया, और उन अनुभवों ने आपके एआई दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?
मैं उस टीम का हिस्सा था जिसने गूगल डुप्लेक्स बनाया, जो एक संवादात्मक एआई प्रणाली है जो उपयोगकर्ता की ओर से रेस्तरां और अन्य व्यवसायों को कॉल करती है। यह एक शीर्ष गुप्त परियोजना थी जिसमें बेहद प्रतिभाशाली लोग थे। टीम तेजी से आगे बढ़ रही थी, नए विचारों का परीक्षण कर रही थी, और हर हफ्ते नवीनतम चीजों के शांत डेमो हो रहे थे। यह एक ऐसी टीम पर होना बहुत प्रेरणादायक था।
इस टीम पर काम करने से मुझे सीखने को मिला कि जब आप नवीनतम एआई मॉडल के साथ काम कर रहे होते हैं, तो कभी-कभी आपको अभी भी उपयोगकर्ता अनुभव और मूल्य प्राप्त करने के लिए स्क्रैची होने की आवश्यकता होती है। परीक्षण प्रोटोकॉल दस्तावेज़ बनाने के लिए, हमें विशिष्ट, संरचित परीक्षण जानकारी की आवश्यकता होती है, जैसे कि क्रियाओं की अनुसूची विस्तार से प्रस्तुत की जानी चाहिए ताकि तकनीकी अनुभागों में सही जानकारी प्रस्तुत की जा सके। इसके अलावा, कुछ विशिष्ट प्रकार के परीक्षणों के लिए विशिष्ट विवरण और खंड होने चाहिए, और एक विशिष्ट शैली और विवरण का स्तर होना चाहिए जो चिकित्सा लेखकों और समीक्षकों से अपेक्षित हो। फारो में, हमने एक प्रोप्राइटरी प्रोटोकॉल मूल्यांकन प्रणाली विकसित की है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा उत्पन्न सामग्री उपयोगकर्ताओं और नियामकों की सख्त मानकों को पूरा करती है।
दुर्लभ बीमारियों और इम्यूनो-ऑन्कोलॉजी के लिए परीक्षण अधिक जटिल होते जा रहे हैं, फारो कैसे सुनिश्चित करता है कि एआई इन विशेषज्ञता की मांगों को पूरा कर सकता है बिना सटीकता या गुणवत्ता का बलिदान किए?
एक मॉडल की गुणवत्ता केवल तभी अच्छी हो सकती है जब वह डेटा पर प्रशिक्षित हो जो इसके पास है। इसलिए, जब आधुनिक चिकित्सा की सीमा आगे बढ़ती है, तो हमें अपने मॉडल को नवीनतम नैदानिक परीक्षणों के साथ प्रशिक्षित और परीक्षण करने की आवश्यकता होती है। इसके लिए हमें अपने डेटा पुस्तकालय में क्लिनिकल परीक्षण प्रोटोकॉल की मात्रा को बढ़ाने की आवश्यकता है, जिस पर हम बहुत गर्व करते हैं और जिसे हम लगातार बढ़ाने की प्राथमिकता देते हैं। हमें अपनी इन-हाउस टीम के क्लिनिकल विशेषज्ञों पर भी बहुत अधिक निर्भर रहने की आवश्यकता है, जो हमारे मॉडल के आउटपुट का मूल्यांकन करते हैं और आवश्यक परिवर्तनों को “मूल्यांकन चेकलिस्ट” में प्रदान करते हैं जो हम अपनी सटीकता और गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए उपयोग करते हैं।
फारो की वीवा और अन्य प्रमुख कंपनियों के साथ साझेदारी आपके प्लेटफ़ॉर्म को व्यापक नैदानिक परीक्षण पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करती है। ये सहयोग परीक्षण प्रक्रिया को कैसे सुव्यवस्थित करते हैं, प्रोटोकॉल डिज़ाइन से लेकर कार्यान्वयन तक?
नैदानिक परीक्षण का दिल प्रोटोकॉल है, जिसे फारो के स्टडी डिज़ाइनर मदद करता है। प्रोटोकॉल परीक्षण के बारे में सब कुछ बताता है, लेकिन पारंपरिक रूप से प्रोटोकॉल वर्ड दस्तावेजों में डिज़ाइन और संग्रहीत किए जाते हैं। इसलिए, नैदानिक विकास को संचालित करने में एक बड़ी चुनौती यह है कि प्रोटोकॉल या अन्य दस्तावेज़-आधारित स्रोतों से डेटा का निरंतर लिप्यंतरण या “अनुवाद” अन्य प्रणालियों या दस्तावेजों में किया जाता है। जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, मानवों द्वारा दस्तावेज़-आधारित जानकारी को मैन्युअल रूप से विभिन्न प्रणालियों में अनुवाद करना अविश्वसनीय रूप से अक्षम है, और इसके साथ कई त्रुटियों के अवसर हैं।
नैदानिक परीक्षणों को सरल बनाने में एआई की भूमिका क्या है, और फारो का “एआई को-ऑथर” टूल अन्य जनरेटिव एआई समाधानों से कैसे अलग है?
यह सुनने में अजीब लग सकता है, लेकिन आप सीधे चैटजीपीटी से एक नैदानिक परीक्षण प्रोटोकॉल दस्तावेज़ नहीं बना सकते। सबसे पहले, आपको विशिष्ट, संरचित परीक्षण जानकारी की आवश्यकता है, जैसे कि क्रियाओं की अनुसूची विस्तार से प्रस्तुत की जानी चाहिए ताकि प्रोटोकॉल दस्तावेज़ के तकनीकी खंडों में सही जानकारी प्रस्तुत की जा सके। दूसरा, कुछ विशिष्ट प्रकार के परीक्षणों के लिए विशिष्ट विवरण और खंड होने चाहिए, और एक विशिष्ट शैली और विवरण का स्तर होना चाहिए जो चिकित्सा लेखकों और समीक्षकों से अपेक्षित हो। फारो में, हमने एक प्रोप्राइटरी प्रोटोकॉल मूल्यांकन प्रणाली विकसित की है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा उत्पन्न सामग्री उपयोगकर्ताओं और नियामकों की सख्त मानकों को पूरा करती है।
नैदानिक परीक्षणों में एआई का सामना करने वाली कुछ प्रमुख चुनौतियों में पारदर्शिता सुनिश्चित करना और पूर्वाग्रह या हॉलुसिनेशन जैसी समस्याओं से बचना शामिल है। फारो इन चुनौतियों का सामना कैसे करता है?
नैदानिक परीक्षण दस्तावेजों के लिए अन्य डोमेन की तुलना में एक बहुत अधिक सख्त मानक है। ये दस्तावेज़ वास्तविक लोगों के जीवन को प्रभावित करते हैं और इसलिए एक उच्च-स्तरीय नियामक समीक्षा प्रक्रिया से गुजरते हैं। जब हम पहली बार एक एलएलएम का उपयोग करके नैदानिक दस्तावेज़ बनाना शुरू किया, तो यह स्पष्ट था कि ऑफ-द-शेल्फ मॉडल का आउटपुट अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए कहीं भी नहीं था। आश्चर्य की बात नहीं है, स्वर, विवरण का स्तर, प्रारूप – सब कुछ – बहुत गलत था, और यह अधिक व्यावसायिक संचार के लिए था, न कि विशेषज्ञ चिकित्सा ग्रेड दस्तावेज़ के लिए। निश्चित रूप से, हॉलुसिनेशन और सीधे तौर पर आवश्यक विवरणों का छोड़ दिया जाना भी बड़ी चुनौतियाँ थीं।
आगे देखते हुए, आप नैदानिक परीक्षणों के संदर्भ में एआई के विकास को कैसे देखते हैं? फारो इस स्थान में अगले दशक में डिजिटल परिवर्तन में क्या भूमिका निभाएगा?
जैसा कि समय बीतता है, एआई नैदानिक विकास प्रक्रिया में अधिक और अधिक निर्णयों और प्रक्रियाओं में सुधार और अनुकूलन में मदद करेगा। हम प्रोटोकॉल डिज़ाइन इनपुट के आधार पर महत्वपूर्ण परिणामों की भविष्यवाणी कर पाएंगे, जैसे कि क्या अध्ययन टीम को नामांकन चुनौतियों की उम्मीद है, या क्या अध्ययन को संचालन चुनौतियों के कारण संशोधन की आवश्यकता होगी। इस तरह की भविष्यवाणी अंतर्दृष्टि के साथ, हम अध्ययन के डाउनस्ट्रीम संचालन को अनुकूलित करने में मदद कर पाएंगे, यह सुनिश्चित करेंगे कि साइटें और रोगी सबसे अच्छा अनुभव प्राप्त करें, और अध्ययन की संचालन सफलता की संभावना यथासंभव अधिक हो। इसके अलावा, फारो विभिन्न प्रकार के नैदानिक दस्तावेज़ बनाने की योजना बना रहा है ताकि परीक्षण के दाखिले और कागजी कार्रवाई की प्रक्रियाएं कुशल और कम त्रुटि वाली हों। और हम एक ऐसी दुनिया की कल्पना करते हैं जहां एआई हमारे प्लेटफ़ॉर्म को एक सच्चा डिज़ाइन साथी बनाता है, जो नैदानिक वैज्ञानिकों के साथ एक जनरेटिव संवाद में शामिल होता है ताकि वे परीक्षण डिज़ाइन कर सकें जो रोगी बोझ, साइट बोझ, समय, लागत और जटिलता के बीच सही व्यापार बंद करें।
फारो के रोगी-केंद्रित डिज़ाइन पर ध्यान केंद्रित करने से नैदानिक परीक्षणों की दक्षता और सफलता पर क्या प्रभाव पड़ता है, विशेष रूप से रोगी बोझ को कम करने और अध्ययन की पहुंच में सुधार करने के संदर्भ में?
नैदानिक परीक्षण अक्सर भाग लेने वाले डेटा को इकट्ठा करने की आवश्यकता और परीक्षण की संचालन व्यवहार्यता की आवश्यकता के बीच प्रतिस्पर्धा का सामना करते हैं, जैसे कि इसकी नामांकन और बनाए रखने की क्षमता। लेकिन रोगी भर्ती और बनाए रखना नैदानिक परीक्षण के सफल पूरा होने के लिए आज कुछ सबसे बड़ी चुनौतियों में से हैं – कुछ अनुमानों के अनुसार, 20-30% रोगी जो एक नैदानिक परीक्षण में भाग लेने का चुनाव करते हैं अंततः भाग लेने के बोझ के कारण बाहर निकल जाएंगे, जिसमें बार-बार दौरे, आक्रामक प्रक्रियाएं और जटिल प्रोटोकॉल शामिल हैं। हालांकि नैदानिक अनुसंधान टीमें रोगी बोझ के प्रभाव के बारे में जागरूक हैं, वास्तव में रोगी बोझ को कम करने के लिए कुछ करना अभ्यास में मुश्किल हो सकता है। हम मानते हैं कि रोगी बोझ को कम करने में एक बाधा अक्सर इसकी मात्रा को तुरंत मापने में असमर्थता है – जब आपका डिज़ाइन एक वर्ड दस्तावेज़ या पीडीएफ़ में होता है।
आप उन स्टार्टअप्स या कंपनियों को क्या सलाह देंगे जो अपनी नैदानिक परीक्षण प्रक्रियाओं में एआई एकीकृत करना चाहते हैं, अपने अनुभवों के आधार पर गूगल और फारो में?
यहाँ कुछ मुख्य बातें हैं जो मैं अपने अनुभव से साझा करना चाहूंगा:
- अपने एआई प्रॉम्प्ट्स को विभाजित और मूल्यांकन करें। बड़े भाषा मॉडल जैसे जीपीटी नैदानिक ग्रेड दस्तावेज़ आउटपुट नहीं हैं। इसलिए, यदि आप जेन एआई का उपयोग करके नैदानिक परीक्षण दस्तावेज़ स्वचालन करना चाहते हैं, तो आपको एक मूल्यांकन ढांचे की आवश्यकता है जो सुनिश्चित करता है कि उत्पन्न आउटपुट सटीक, पूर्ण, सही विवरण और स्वर के स्तर के साथ है। इसके लिए क्लिनिकल विशेषज्ञों द्वारा मॉडल के परीक्षण की आवश्यकता होती है।
- एक संरचित प्रतिनिधित्व का उपयोग करें। एक नैदानिक परीक्षण को डिज़ाइन करने के लिए एक संरचित रिपॉजिटरी की आवश्यकता होती है। आज कई कंपनियां वर्ड डॉक्स – यहां तक कि एक्सेल का भी उपयोग नहीं करती हैं! – नैदानिक परीक्षणों को मॉडल करने के लिए। इसके लिए एक संरचित डोमेन मॉडल की आवश्यकता होती है जो परीक्षण की जटिलता को सटीक रूप से प्रस्तुत करता है – इसकी योजना, उद्देश्य और अंत बिंदु, मूल्यांकन की समय सारिणी, और इसी तरह। इसके लिए क्लिनिकल विशेषज्ञों से बहुत सारी इनपुट और प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।
- क्लिनिकल विशेषज्ञ गुणवत्ता के लिए महत्वपूर्ण हैं। जैसा कि पिछले दो बिंदुओं में देखा गया है, क्लिनिकल विशेषज्ञों को किसी भी एआई-आधारित नैदानिक विकास प्रणाली के डिज़ाइन और परीक्षण में सीधे शामिल किया जाना चाहिए। यह किसी भी अन्य डोमेन की तुलना में बहुत अधिक है, क्योंकि आवश्यक ज्ञान इतना विशिष्ट, विस्तृत और किसी भी उत्पाद में निहित है जिसे आप इस स्थान में बनाने का प्रयास करते हैं।
हम नए और रोमांचक चीजों की कोशिश कर रहे हैं और नियमित रूप से अपने ब्लॉग पर अपने निष्कर्ष साझा करते हैं ताकि कंपनियां इस स्थान में नेविगेट कर सकें।
धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें फारो हेल्थ पर जाना चाहिए。
