Jeff Elton, izvršni direktor tvrtke ConcertAI – serija intervjua

Jeff Elton, dr.sc., direktor je tvrtke KoncertAI, tvrtka za rješenja AI SaaS koja pruža istraživačka rješenja i rješenja usmjerena na pacijente za inovatore u znanosti o životu i vodeće svjetske pružatelje usluga. ConcertAI je usredotočen na ubrzavanje i poboljšanje preciznosti retrospektivnih i prospektivnih kliničkih studija koristeći EMR, LISs i PACSs sustave dobavljača kao izvor za sve podatke studija. Dugoročni je partner s Američkim društvom za kliničku onkologiju i njegovim programom CancerLinQ, US FDA, NCI Health Equity inicijativama i gotovo 100 pružatelja zdravstvenih usluga diljem SAD-a.

Prije ConcertAI-a, Jeff je bio generalni direktor, Accenture Strategy/Patient Health; Globalni glavni operativni direktor i SVP strategije u Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.; i partner u tvrtki McKinsey & Company. Također je član utemeljitelja i viši savjetnik nekoliko tvrtki u ranoj fazi razvoja. Jeff je trenutno član odbora Biotehnološkog vijeća Massachusettsa. Koautor je vrlo citirane knjige, Zdravstvo poremećeno (Wiley, 2016.). Jeff ima doktorat znanosti. i MBA sa Sveučilišta u Chicagu.

Kao izvršni direktor osnivača ConcertAI-ja, možete li podijeliti svoju viziju tvrtke na njezinu početku? Kako se ta vizija razvijala od 2018?

Počeli smo s idejom da poboljšani ishodi liječenja pacijenata dolaze iz dubokih i praktičnih uvida. Stjecanje tih uvida zahtijeva potpunost podataka, opseg podataka, reprezentativnost podataka i naprednu inteligenciju umjetne inteligencije. Stoga smo stvorili tvrtku za podatke kao uslugu i softver umjetne inteligencije kao uslugu. Ciljali smo umjetnu inteligenciju koja omogućuje zaključivanje i predviđanje. To je uključivalo predviđanje događaja koje treba izbjegavati, poput nepridržavanja pacijenata terapiji ili prekida liječenja zbog nedostatka pozitivnog odgovora, što je utjecalo na to kada bi klinička ispitivanja mogla biti sljedeća opcija.

Naša je vizija ostala postojana i nastavljamo očekivati ​​više od naših rješenja. S najnovijom generacijom LLM-a, agentskom umjetnom inteligencijom i drugim generativnim rješenjima umjetne inteligencije, možemo raditi u velikom broju (i gotovo u stvarnom vremenu — nešto što nismo očekivali ili predvidjeli u 2018.). S partnerima kao što je NVIDIA, možemo unaprijediti naša rješenja kako bismo imali bolju izvedbu od očekivanog, prepoznali ograničenja i jedinstvene karakteristike i kretali se tempom inovacija na cijelom tržištu - dosadašnji put bio je iznimno produktivan i uzbudljiv.

Omogućili smo dosad nezamislivu izvedbu u rješenjima za automatizaciju kliničkih ispitivanja, automatizirajući smještaj pacijenata na kliničke putove temeljene na dokazima, napredne tijekove rada u radiološkoj interpretaciji i korištenje digitalnih blizanaca kao alata za bolje odlučivanje za skrb i istraživanje.

Danas opslužujemo gotovo 50 inovatora u biofarmaciji i 2,000 pružatelja zdravstvenih usluga — tako da, iako nismo baš na razini cijelog tržišta, mi smo najšire dometna AI rješenja za onkologiju u industriji.

Što vas je nadahnulo da se usredotočite posebno na onkološke i hematološke skupove podataka i kako ste vidjeli da ConcertAI čini razliku u tim poljima?

Sjedinjene Države započele su “Rat protiv raka” 1971. Nacionalnim zakonom o raku. Ovo je kataliziralo veliko državno financiranje, koje je stvorilo uvide u mutacije koje pokreću rak, nove modalitete za terapije, proširene centre za liječenje koje je odredio Nacionalni institut za rak i još mnogo toga. Pod Obaminom administracijom, financiranje se ponovno povećalo za 10 milijardi dolara elektroničkih poticaja koji su otišli NIH-u, a zatim NCI-ju. Pod Bidenom, program Cancer Moonshot 2.0 pokrenut je 2022. godine, ponovno katalizirajući potpuno novu generaciju istraživanja i početnih ulaganja za financiranje akademskih, društvenih i privatno-javnih partnerstava.

Dajem ovu povijest jer malo bolesti ili područja zdravstvene zaštite ima razinu podataka: genomska, transkriptomska, digitalna patologija, digitalna radiologija, detaljna elektronička medicinska dokumentacija itd., i razinu istraživanja koja kontekstualizira te podatke s potvrđenim uvidima kroz stroge, multicentrične, peer-review studije. Kao dodatni dokaz, godišnji sastanak Američkog društva za kliničku onkologiju najveći je medicinski skup na svijetu, s najvećim brojem novih publikacija, postera i sažetaka od bilo kojeg znanstvenog foruma o bilo kojoj temi.

Dakle, ako ćete biti usredotočeni na podatke i umjetnu inteligenciju, malo je boljih područja za unaprjeđenje rješenja s povjerenjem i na velikim razmjerima od onkologije. ConcertAI ima najveću zbirku istraživačkih podataka od bilo koga na svijetu. Uključuje stotine recenziranih publikacija omogućenih tim podacima, značajne dokaze proizašle iz tih publikacija koji mijenjaju način na koji se pacijenti liječe i osiguravaju najpozitivnije moguće ishode, a sada i AI SaaS tehnologije koje su sastavni dio procesa skrbi i istraživanja koje donose snaga tih podataka i dokaza koja se može primjenjivati ​​u svim točkama i za sve odluke tijekom pacijentovog puta skrbi. Ono što je ovdje jako važno je da to ne činimo jednostrano. To se radi transparentno s našim pružateljima zdravstvenih usluga i partnerima biopharma inovatorima kako bi se pobudilo najveće povjerenje i korištenje. Dakle, razvijamo se prema naprednom povećanju odluka u stvarnom vremenu, omogućenom AI inteligencijom.

ConcertAI je postao vodeći igrač u tehnologiji dokaza u stvarnom svijetu (RWE) i AI za zdravstvenu skrb. Koji su bili neki od prvih izazova s ​​kojima ste se suočili u pozicioniranju tvrtke kao lidera u ovom prostoru?

Morate imati povjerenja i razvijati se prema tome da budete referentni izvor. To se zaslužuje. Povjerenje dolazi od vaših partnera pružatelja usluga, vjerujući da su podaci kojima pristupate u najboljem interesu njihovih pacijenata. Povjerenje dolazi od vaših akademskih i industrijskih partnera, koji vide dokaze i vjeruju da su vaši podaci izvedeni kao savršeni odraz izvornih zapisa o pacijentima i da su koncepti koje zastupate 'istiniti' i odražavaju trenutnu kliničku i znanstvenu praksu. Također morate postići razmjer da vaša podatkovna rješenja predstavljaju ne samo cjelokupnu populaciju, već i proizvode zaključke koji se pouzdano mogu generalizirati na cjelokupnu populaciju koja se liječi određenim lijekom. Tehnologija je slična. Znanstvenici i kliničari su sami po sebi skeptični - kao što bi i trebali biti - i ne vjeruju crnim kutijama ili algoritmima koje ne razumiju. Stoga smo i tamo trebali uspostaviti povjerenje putem publikacija i otvorenosti o tome kako naša rješenja funkcioniraju.

ConcertAI posjeduje najveći skup onkoloških i hematoloških podataka na svijetu. Koje jedinstvene prilike stvaraju ovi podaci za transformaciju istraživanja i liječenja raka?

Volim to pitanje. Radimo na tome svaki dan! Mogućnosti pružanja vrijednosti pružateljima, pacijentima i inovatorima gotovo su neograničene. U ranoj fazi ispitivanja razvijamo pristupe simulacije studija s digitalnim blizancima koji će promijeniti programe koje uzimamo u klinička ispitivanja. Naše optimizacije podataka i umjetne inteligencije skratit će vrijeme potrebno za prijelaz od finaliziranog protokola do finaliziranog podnošenja regulatorima za 30 do 40% — što znači da novi lijekovi brže dolaze do pacijenata. Naša rješenja s umjetnom inteligencijom za povećanje odluka preporučit će putove za liječenje koji se temelje na dokazima i posebno su prilagođeni tim putovima, pratiti odgovore u skladu s predviđenim odgovorom i tražiti potencijalno korisna klinička ispitivanja kada su odgovor ili korist ispod očekivanja. Naša rješenja za kliničku interpretaciju slika djeluju na razini operativnih procesa, kliničke interpretacije i dugoročnog pogleda na nove interpretacije ili nove intervencije koje bi trebalo razmotriti na temelju uvida i dokaza u budućnosti. Radnja više nije “jednom i gotovo”, već postaje “jednom, pa opet i opet” tako da su korisne ponovne procjene i buduće odluke stalan proces! Ono što je ovdje drugačije je to što je pogled cijelo putovanje pacijenta—ovo je vodoravni pogled u odnosu na niz uskih, dubokih, okomitih pogleda koji se moraju spajati. Ovo je inovacija koju omogućuje AI i duboka promjena procesa koja pruža nove načine rada uključenim stručnim ljudima.

Možete li objasniti kako ConcertAI's Digital Trial Solution funkcionira kako bi spojio pacijente s rakom s kliničkim ispitivanjima koja spašavaju život? Kakav ste utjecaj do sada vidjeli u smislu ishoda pacijenata?

Klinička ispitivanja su vrlo složena i zahtijevaju sate truda velikog broja visokostručnih pojedinaca. Za većinu organizacija, klinička ispitivanja se nude kao odgovornost i predanost pacijentima gdje trenutni standard skrbi možda ne predstavlja održivu alternativu. Ispitivanja nisu baš bila dostupna pacijentima u centrima za liječenje u zajednici, gdje 80% pacijenata prima njihovu skrb. Ipak, to su pacijenti koji će u konačnici dobiti novoodobrene lijekove. Ovo stvara dvostruku dilemu: većina pacijenata kojima je potreban pristup ispitivanjima je ograničena, a oni koji odražavaju krajnji standard populacije skrbi nisu u skupu podataka ispitivanja. Postavili smo put za rješavanje ovih problema.

Rezultati su bili sjajni—tako pozitivni da ćemo 10. povećati broj studija koje su u tijeku za 2025 puta. Ovo smo objavili za posljednje sastanke Američkog društva kliničke onkologije i na drugim područjima. Naš pristup je način na koji mislimo da bi se AI trebala implementirati - kao povećanje stručnih ljudi tamo gdje postoje velika ograničenja kapaciteta i talenta i gdje su životi u pitanju. Razvili smo skup orkestriranih i usklađenih velikih jezičnih modela koji pristupaju zapisima o pacijentima, sintetiziraju karakteristike i povezuju pacijente s potencijalno korisnim ispitivanjima, čineći točno ono što bi učinili stručni ljudi - s potpuno dokumentiranim pristupom davanju preporuka i procjenama. Na mjestima gdje se naše tehnologije primjenjuju, radimo na razini najstručnijih ljudi i prikupljamo pacijente 5x ili više u odnosu na mjesta gdje naše tehnologije nisu implementirane - i istraživački timovi i inovatori biofarmake su zadovoljni, a pacijenti imaju najviše koristi .

Kako ConcertAI-jev pristup dizajnu ispitivanja i odabiru pacijenata koji se temelji na umjetnoj inteligenciji rješava neka od trenutnih ograničenja u kliničkim istraživanjima, kao što su raznolikost pacijenata i učinkovitost ispitivanja?

Ponosan sam na svoj tim - prije tri-četiri godine rekli su mi da je postizanje raznolikosti obveza i prava stvar koju treba znanstveno činiti. Također su tvrdili da je to teško učiniti ako je ručno, ali ne zahtijeva dodatni napor ako je automatizirano. Stoga smo tada odlučili da će svaki skup podataka i AI SaaS rješenje integrirati raznolikost i društvene odrednice zdravstvenih karakteristika kao naš standardni pristup. To nije opcija. To je samo ono što radimo. Naknadno, naš CARAai™ podržan dizajn kliničkog ispitivanja i rješenja za optimizaciju mogu procijeniti koje etničke, rasne ili ekonomske subpopulacije mogu biti pod najnepovoljnijim utjecajem bolesti, integrirati ta razmatranja u dizajn ispitivanja, osigurati da te populacije nisu nenamjerno isključene i definirati klinička mjesta koja najvjerojatnije osiguravaju sudjelovanje i reprezentativnost. Ovdje umjetna inteligencija može biti "AI za dobro" i gdje tehnologija ne uvodi pristranost, ali osigurava da pristranosti ne ulaze u proces, konačni dizajn ili operativne procese oko kliničkog ispitivanja.

Kakvu ulogu ima ConcertAI u smanjenju opterećenja pružatelja zdravstvenih usluga i optimizaciji odabira mjesta u kliničkim ispitivanjima?

Teret rada integriramo u sve aspekte naših rješenja za klinička ispitivanja. Prvo, postoji teret na pacijentu. To može biti gdje se mjesto nalazi, broj posjeta potrebnih za studiju u odnosu na standard njege ili klinički intenzitet studije u odnosu na standard njege, kao u slučaju dodatnih biopsija. Te stvari mogu odrediti može li pacijent—ili pacijent u dogovoru sa svojim pružateljem usluga—priuštiti sudjelovanje ili tolerirati i potpuno sudjelovanje.

Tu je i teret davatelja. Ako možemo automatizirati identifikaciju pacijenata za ispunjavanje uvjeta za klinička ispitivanja, minimizirati lažne pozitivne rezultate koji stvaraju posao i pružiti ono što nazivamo "utjecajem umjetne inteligencije" na rad suradnika kliničkog istraživanja, medicinskih sestara i liječnika, onda se teret smanjuje. Isto vrijedi i za naše rješenje za automatizaciju umjetne inteligencije, koje istraživačkom timu omogućuje izbjegavanje ručnog unosa podataka—obično 2 do 4 sata na kraju dana, a često se dovršava kod kuće. U početku smo gledali kako se podaci u EMR-u — digitalni — ručno unose u portal za EDC sponzora. Dakle, digitalni podaci se čitaju i zatim ponovno unose kako bi ponovno postali digitalni podaci! I ovdje koristimo naše višestruko podešene velike jezične modele—to je bio pravi fokus NVIDIA partnerstva od početka. Danas smo na 55% pune automatizacije, s vrlo brzim putem do preko 80% u sljedećih nekoliko mjeseci. Kako se ovi elementi spajaju, smanjit ćemo vrijeme osoblja na 10% naslijeđenih zahtjeva i učiniti ove studije dostupnijima većem broju pacijenata.

Precizna medicina ključno je područje u kojem AI čini značajan napredak. Kako tehnologija ConcertAI doprinosi preciznijim i personaliziranijim tretmanima raka?

Nismo o tome previše raspravljali od prošle godine. U prosincu 2023. preuzeli smo odgovornost za program CancerLinQ Američkog društva za kliničku onkologiju (ASCO). To je najveća svjetska inteligentna zdravstvena mreža koja se sastoji od akademskih centara, regionalnih bolničkih sustava i pružatelja usluga u zajednici. Ključni dio ove mreže je implementacija ASCO Certified® rješenja za kvalitetu i kliničke putove. Budući da je CancerLinQ ConcertAI inicijativa, širimo mrežu, automatiziramo precizne onkološke putove, stvaramo nove pristupe digitalnih blizanaca za poboljšanje odabira liječenja za pružatelje usluga, identificiramo i šaljemo poruke o kritičnim dijagnostičkim testovima koji bi mogli informirati odluke o liječenju te činimo isto za novoodobrene lijekove koji predstavljaju drugu ili bolju alternativu liječenju. Sve to podupire naša CARAai™ arhitektura, opet skup vizijskih LLM-ova i podešenih onkoloških LLM-ova izrađenih u suradnji s NVIDIA-om. Nevjerojatno je vidjeti napredak koji se postiže i uzbuđeni smo zbog onoga što ćemo objaviti i predstaviti na sljedećem ASCO 2025.

Kako vidite da će rješenja za slikanje pomoću umjetne inteligencije koristiti područjima poput onkologije i radiologije, pogotovo jer se ta područja suočavaju s nedostatkom kliničara?

Super pitanje! Istina je da je broj novih onkologa i radiologa koji ulaze u to područje manji od broja koji odlaze u mirovinu. Međutim, potražnja pacijenata je sve veća. Dakle, to je idealno područje za pružanje AI SaaS rješenja koja podržavaju liječnike i srodne stručnjake za njegu i u optimizaciji tijeka rada i u povećanju kliničkih odluka. I radiolozi i onkolozi navest će važnost ovih novih inteligentnih rješenja koja dolaze posebno u njihova područja. Imaging je prekrasno područje za AI, a njegova izvedba je iznimna. Studije neinferiornosti odražavaju da modeli umjetne inteligencije mogu biti bliski ili usporedivi s ljudima stručnjacima u uskim područjima. Orkestrirani tijekovi rada mogu sve to spojiti. Isto vrijedi i za onkologiju, gdje objedinjujemo rezultate molekularnih testova s ​​podacima o imunološkom odgovoru, prediktivnim algoritmima za otpornost i drugim elementima koji će informirati odluku o liječenju i omogućiti praćenje odgovora. Godinama sam na terenu i na različitim stranama novih inovacija—ono što sada možemo učiniti daleko je od svega što smo ikada prije mogli, a tempo promjena je nevjerojatan.

Kao iskusni lider u zdravstvenoj tehnologiji, što biste savjetovali novim tvrtkama koje žele značajno utjecati na zdravstvo putem umjetne inteligencije?

Ne možete biti tvrtka s umjetnom inteligencijom bez pristupa velikim količinama podataka. Podaci su supstrat za izgradnju modela obuke i praćenja. Također, izgradnja AI rješenja je timski sport. Potrebno vam je znanje o domeni na iznimnoj dubini usklađeno s novom generacijom mogućnosti razvoja modela umjetne inteligencije koja prepoznaje ponašanje različitih klasa rješenja umjetne inteligencije i može ih dovesti u susret uskim ciljevima, posebno podešenim za ljudske ili više performanse. Zatim se ovi pristupi mogu orkestrirati na različite načine kako bi predstavljali novi sustav za rad - to je mjesto gdje se događaju promjene i vrijednost se isporučuje. Vježbajte "AI Humility" jer je sve nevjerojatno i pokazuje stvari koje nismo mogli učiniti ni prije šest mjeseci. Ipak, 'nevjerojatno' nije nužno proizvod ili novi način rada - to je samo to, tehnologija koja čini nešto novo. Odgovornost je tvrtke AI da to učini novim načinom rada i novim pristupom za pružanje zapanjujuće razine vrijednosti koja nikada prije nije bila dostupna. Konačno, pretpostavimo da trebate pokazati povjerenje u poslovne prakse, modele umjetne inteligencije i transparentnost rješenja. Još smo rano na našem društvenom putu i mi smo ti koji moramo zaslužiti povjerenje kako bismo ostvarili promjene koje smo sposobni ostvariti.

Hvala vam na sjajnom intervjuu, čitatelji koji žele saznati više neka ga posjete KoncertAI.