Jeff Elton, Amministratore Delegato di ConcertAI – Serie di Interviste

Jeff Elton, Ph.D., è Amministratore Delegato di ConcertAI, un’azienda di soluzioni SaaS di intelligenza artificiale che fornisce soluzioni di ricerca e soluzioni centrate sul paziente per gli innovatori delle scienze della vita e i principali fornitori. ConcertAI si concentra sull’accelerare e migliorare la precisione degli studi clinici retrospettivi e prospettici utilizzando i sistemi EMR, LIS e PACS dei fornitori come fonte di tutti i dati dello studio. È un partner a lungo termine della American Society of Clinical Oncology e del suo programma CancerLinQ, dell’US FDA, delle iniziative di equità sanitaria dell’NCI e di quasi 100 fornitori di assistenza sanitaria in tutta la US.

Prima di ConcertAI, Jeff era Managing Director, Accenture Strategy/Patient Health; Global Chief Operating Officer e SVP Strategy presso Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.; e partner presso McKinsey & Company. È anche un membro fondatore del consiglio di amministrazione e consigliere senior di diverse aziende in fase di startup. Jeff è attualmente un membro del consiglio di amministrazione del Massachusetts Biotechnology Council. È coautore del libro molto citato, Healthcare Disrupted (Wiley, 2016). Jeff ha un Ph.D. e un M.B.A. presso The University of Chicago.

Come fondatore e Amministratore Delegato di ConcertAI, può condividere la sua visione per l’azienda alla sua nascita? Come è evoluta quella visione dal 2018?

Siamo partiti con l’idea che i migliori risultati per i pazienti derivino da informazioni approfondite e azionabili. Ottenere quelle informazioni richiede completezza dei dati, scala dei dati, rappresentatività dei dati e intelligenza artificiale avanzata. Quindi, abbiamo creato un’azienda di Data-as-a-Service e AI Software-as-a-Service. Ci siamo concentrati sull’AI che consente l’inferenza e la previsione. Ciò includeva la previsione di eventi da evitare, come la non adesione dei pazienti alla loro terapia o l’interruzione della cura a causa della mancanza di risposta positiva, che informava quando i trial clinici potrebbero essere l’opzione successiva.

La nostra visione è rimasta salda e continuiamo a pretendere di più dalle nostre soluzioni. Con l’ultima generazione di LLM, agentic AI e altre soluzioni di intelligenza artificiale generativa, possiamo operare su larga scala (e quasi in tempo reale – qualcosa che non ci aspettavamo o non anticipavamo nel 2018). Con partner come NVIDIA (NVDA ), possiamo avanzare le nostre soluzioni per eseguire meglio del previsto, riconoscere limiti e caratteristiche uniche e muoverci al ritmo delle innovazioni del mercato – il viaggio finora è stato straordinariamente produttivo e emozionante.

Abbiamo aperto prestazioni precedentemente inimmaginabili in soluzioni di automazione dei trial clinici, automatizzando il posizionamento dei pazienti su percorsi clinici basati sulle prove, avanzando i flussi di lavoro nell’interpretazione radiologica e utilizzando i gemelli digitali come strumento di supporto alle decisioni per la cura e la ricerca.

Oggi, serviamo quasi 50 innovatori biotecnologici e 2.000 fornitori di assistenza sanitaria – quindi, mentre non siamo ancora alla scala dell’intero mercato, siamo le soluzioni di intelligenza artificiale più ampie per l’oncologia nel settore.

Cosa l’ha ispirato a concentrarsi su dataset di oncologia e ematologia in particolare e come vedeva ConcertAI facendo la differenza in questi campi?

Gli Stati Uniti hanno iniziato la “guerra al cancro” nel 1971 con il National Cancer Act. Ciò ha catalizzato un grande finanziamento governativo, che ha generato informazioni sui mutazioni che guidano i tumori, nuove modalità per le terapie, ha ampliato i centri di trattamento designati dal National Cancer Institute e molto altro. Sotto l’amministrazione Obama, il finanziamento è aumentato di nuovo di 10 miliardi di dollari in stimolo elettronico per il NIH e, a sua volta, per l’NCI. Sotto Biden, il programma Cancer Moonshot 2.0 è stato lanciato nel 2022, catalizzando nuovamente un’intera nuova generazione di ricerca e investimenti per partenariati pubblico-privati.

Io do questa storia perché poche malattie o aree della sanità hanno il livello di dati: genomici, trascrittomici, patologia digitale, radiologia digitale, dettagliati record elettronici medici, ecc., e il livello di ricerca che contestualizza questi dati con informazioni validate attraverso studi rigorosi, multicentrici e peer-review. Inoltre, la riunione annuale della American Society of Clinical Oncology è il più grande incontro medico del mondo, con il maggior numero di nuove pubblicazioni, poster e abstract di qualsiasi forum scientifico su qualsiasi argomento.

Quindi, se si vuole essere dati e AI-centric, ci sono poche aree migliori per avanzare soluzioni con fiducia e su larga scala che l’oncologia. ConcertAI ha la più grande raccolta di dati di ricerca di qualità di chiunque al mondo. Ciò include centinaia di pubblicazioni peer-review abilitate da quei dati, prove significative derivanti da quelle pubblicazioni che cambiano il modo in cui i pazienti vengono trattati e assicurano i risultati più positivi possibili, e ora tecnologie SaaS di intelligenza artificiale che sono integrali ai processi di cura e ricerca che portano il potere di quei dati e prove a tutti i punti e per tutte le decisioni lungo il percorso di cura del paziente. Quello che è veramente importante qui è che non lo facciamo unilateralmente. È fatto in modo trasparente con i nostri partner di assistenza sanitaria e biotecnologici per suscitare la massima fiducia e utilizzo. Quindi, stiamo evolvendo verso un’augmentazione delle decisioni in tempo reale, avanzata e abilitata dall’intelligenza artificiale.

ConcertAI è diventata un attore di spicco nel settore dell’evidenza del mondo reale (RWE) e della tecnologia di intelligenza artificiale per la sanità. Quali sono stati alcuni dei primi sfidi che ha affrontato nel posizionare l’azienda come leader in questo settore?

Deve essere degno di fiducia e evolversi verso l’essere la fonte di riferimento. Ciò è guadagnato. La fiducia deriva dai partner di assistenza sanitaria, che credono che i dati a cui si accede siano nell’interesse migliore dei loro pazienti. La fiducia deriva anche dai partner accademici e industriali, che vedono le prove e credono che i dati siano derivati come riflesso perfetto dei record dei pazienti originali e che i concetti avanzati siano “veri” e riflettano la pratica clinica e scientifica attuale. Deve anche raggiungere una scala tale che le soluzioni dei dati rappresentino non solo l’intera popolazione, ma producano anche conclusioni che siano confidentemente generalizzabili all’intera popolazione in trattamento con un particolare farmaco. La tecnologia è simile. Gli scienziati e i clinici sono naturalmente scettici – come dovrebbero essere – e non fidarsi delle scatole nere o degli algoritmi che non capiscono. Quindi, abbiamo dovuto stabilire la fiducia anche lì, attraverso pubblicazioni e aprendo le nostre soluzioni.

ConcertAI detiene il più grande dataset di oncologia e ematologia del mondo. Quali opportunità uniche crea questo dataset per trasformare la ricerca e il trattamento del cancro?

Stiamo lavorando a questo ogni giorno! Le opportunità di fornire valore ai fornitori, ai pazienti e agli innovatori sono quasi illimitate. Nei trial di fase iniziale, stiamo evolvendo approcci di simulazione di studio con gemelli digitali che cambieranno i programmi che portiamo nei trial clinici. Le nostre soluzioni di dati e ottimizzazioni AI ridurranno il tempo necessario per andare dal protocollo finale alla presentazione finale ai regolatori del 30-40% – ciò significa che i nuovi farmaci arrivano ai pazienti più velocemente. Le nostre soluzioni di augmentazione delle decisioni AI raccomanderanno percorsi di trattamento basati sulle prove e specificamente adattati a quei percorsi, monitoreranno le risposte in linea con la risposta prevista e cercheranno potenzialmente benefici trial clinici quando la risposta o il beneficio è al di sotto delle aspettative. Le nostre soluzioni di interpretazione clinica delle immagini operano a livello di processi operativi, interpretazione clinica e visione a lungo termine di nuove interpretazioni o nuove intervenzioni che dovrebbero essere considerate in base alle informazioni e alle prove future. Non più un’azione è “una volta e fatto” ma piuttosto diventa “una volta, e poi di nuovo e di nuovo” in modo che le valutazioni e le decisioni future benefiche siano un processo continuo! Quello che è diverso qui è che la visione è l’intero percorso del paziente – questa è una visione orizzontale rispetto a una serie di viste strette e profonde che devono essere cucite insieme. Questa è un’innovazione abilitata dall’AI e un profondo cambiamento di processo che fornisce nuovi modi di lavorare agli esseri umani esperti coinvolti.

Posso spiegare come funziona la Soluzione di Trial Digitale di ConcertAI per far corrispondere i pazienti con cancro con trial clinici salvavita? Quali sono stati gli impatti che ha visto finora in termini di risultati per i pazienti?

I trial clinici sono molto complessi e richiedono ore di impegno da parte di un’ampia gamma di individui esperti. Per la maggior parte delle organizzazioni, i trial clinici sono offerti come responsabilità e impegno nei confronti dei pazienti per i quali l’attuale standard di cura potrebbe non rappresentare un’alternativa vitale. I trial non sono stati molto disponibili ai pazienti nei centri di trattamento della comunità, dove l’80% dei pazienti riceve le cure. Eppure, questi sono i pazienti che alla fine riceveranno i nuovi farmaci approvati. Ciò crea un doppio dilemma: la maggior parte dei pazienti che necessitano di accesso ai trial sono limitati e quelli che sono riflessi della popolazione di cura standard non sono nel set di dati del trial. Abbiamo intrapreso un percorso per risolvere questi problemi.

I risultati sono stati grandi – così positivi che stiamo per espandere il numero di studi in corso di 10 volte nel 2025. Abbiamo pubblicato questo per l’ultimo incontro della American Society of Clinical Oncology e in altre aree. Il nostro approccio è come pensiamo che l’AI debba essere implementata – come un’augmentazione degli esseri umani esperti dove ci sono grandi vincoli di capacità e talento e dove le vite sono in gioco. Abbiamo sviluppato un set di modelli linguistici grandi e orchestrati che accedono ai record dei pazienti, sintetizzano le caratteristiche e fanno corrispondere i pazienti ai trial potenzialmente benefici, facendo esattamente ciò che gli esseri umani esperti farebbero – con un approccio documentato per fare raccomandazioni e valutazioni. Nei siti in cui le nostre tecnologie sono distribuite, eseguiamo al livello degli esseri umani più esperti e reclutiamo pazienti al 5 volte o più rispetto ai siti in cui le nostre tecnologie non sono distribuite – i team di ricerca e gli innovatori biotecnologici sono entrambi soddisfatti e i pazienti traggono il massimo beneficio.

Come l’approccio guidato dall’AI di ConcertAI alla progettazione dei trial e al reclutamento dei pazienti affronta alcune delle limitazioni attuali nella ricerca clinica, come la diversità dei pazienti e l’efficienza dei trial?

Sono orgoglioso del mio team – mi hanno detto tre o quattro anni fa che raggiungere la diversità è un obbligo e la cosa giusta da fare scientificamente. Hanno anche sostenuto che è difficile da fare se è manuale, ma richiede zero sforzo aggiuntivo se automatizzato. Quindi, abbiamo deciso allora che ogni set di dati e soluzione SaaS di AI avrebbe integrato le caratteristiche della diversità e dei determinanti sociali della salute come nostro approccio standard. Non è un’opzione. È solo ciò che facciamo. Successivamente, le nostre soluzioni di progettazione e ottimizzazione dei trial clinici CARAai possono valutare quali sottopopolazioni etniche, razziali o economiche potrebbero essere più gravemente colpite da una malattia, integrare quelle considerazioni nella progettazione del trial, assicurarsi che quelle popolazioni non siano escluse involontariamente e definire i siti clinici più probabili per garantire la partecipazione e la rappresentatività. È qui che l’AI può essere “AI per il bene” e dove la tecnologia non introduce un bias, ma assicura che i bias non entrino nel processo, la progettazione finale o i processi operativi intorno al trial clinico.

Qual è il ruolo di ConcertAI nella riduzione del carico di lavoro sui fornitori di assistenza sanitaria e nell’ottimizzazione della selezione dei siti per i trial clinici?

Integriamo il carico di lavoro in tutti gli aspetti delle nostre soluzioni di trial clinici. Innanzitutto, c’è un carico di lavoro per il paziente. Ciò può essere dove si trova il sito, il numero di visite richieste per uno studio rispetto alla cura standard o l’intensità clinica di uno studio rispetto alla cura standard, come nel caso di biopsie aggiuntive. Queste cose possono determinare se il paziente – o il paziente in consultazione con il fornitore – può permettersi di partecipare o tollerare e completare la partecipazione.

C’è anche un carico di lavoro per il fornitore. Se possiamo automatizzare l’identificazione dei pazienti per l’idoneità ai trial clinici, minimizzare i falsi positivi che creano lavoro e fornire ciò che chiamiamo “leverage AI” al lavoro degli Associati di Ricerca Clinica, degli Infermieri di Studio e dei Medici, allora il carico di lavoro è ridotto. Lo stesso vale per la nostra soluzione di automazione AI, che consente al team di ricerca di evitare di fare l’inserimento manuale dei dati – di solito 2-4 ore alla fine della giornata e spesso completato a casa. All’inizio abbiamo guardato i dati nel record elettronico medico – digitale – che venivano inseriti manualmente in un portale per l’EDC dello sponsor. Quindi, i dati digitali venivano letti e poi reinseriti per diventare di nuovo dati digitali! Anche qui, stiamo utilizzando i nostri modelli linguistici grandi e multi-tuning – questo è stato un focus reale del partenariato NVIDIA fin dall’inizio. Siamo al 55% di automazione completa oggi, con un percorso molto veloce per superare l’80% nei prossimi mesi. Mentre questi elementi si uniscono, ridurremo il tempo dello staff al 10% delle esigenze legacy e renderemo questi studi più accessibili a più pazienti.

La medicina di precisione è un’area chiave in cui l’AI sta facendo passi significativi. Come la tecnologia di ConcertAI contribuisce a trattamenti più precisi e personalizzati per il cancro?

Non abbiamo discusso molto di questo dall’anno scorso. A dicembre 2023, abbiamo assunto la responsabilità del programma CancerLinQ della American Society of Clinical Oncology. È la più grande rete di salute intelligente del mondo, che comprende centri accademici, sistemi ospedalieri regionali e fornitori di assistenza sanitaria della comunità. Una parte chiave di questa rete è l’attuazione delle soluzioni di percorso clinico e qualità certificate ASCO. Dal momento che CancerLinQ è un’iniziativa di ConcertAI, stiamo crescendo la rete, automatizzando i percorsi di oncologia di precisione, creando nuovi approcci di gemelli digitali per l’augmentazione della selezione del trattamento per i fornitori, identificando e messaggistica di test diagnostici critici che potrebbero informare le decisioni di trattamento e facendo lo stesso per i nuovi farmaci approvati che rappresentano un’altra o migliore alternativa di trattamento. Tutto ciò è sostenuto dalla nostra architettura CARAai, ancora una volta un set di vision LLM e LLM di oncologia sintonizzati realizzati in collaborazione con NVIDIA. È incredibile vedere i progressi che stiamo facendo e siamo emozionati per ciò che pubblicheremo e presenteremo all’ASCO 2025.

Come vede le soluzioni di imaging AI beneficiare campi come l’oncologia e la radiologia, in particolare mentre questi campi affrontano carenze di clinici?

Domanda fantastica! È vero che il numero di nuovi oncologi e radiologi che entrano nel campo è inferiore al numero di quelli che si ritirano. Tuttavia, la domanda dei pazienti è in costante aumento. Quindi, è l’area ideale per fornire soluzioni SaaS di AI che supportino i professionisti sanitari e gli operatori sanitari nella ottimizzazione del flusso di lavoro e nell’augmentazione delle decisioni cliniche. I radiologi e gli oncologi citeranno entrambi l’importanza di queste nuove soluzioni intelligenti che entrano nel loro campo in particolare. L’imaging è un’area meravigliosa per l’AI e le sue prestazioni sono eccezionali. Gli studi di non-inferiorità riflettono che i modelli AI possono essere vicini o paragonabili agli esseri umani esperti in aree strette. I flussi di lavoro orchestrati possono mettere tutto insieme. Lo stesso vale per l’oncologia, dove stiamo mettendo insieme i risultati dei test molecolari con i dati di risposta immunitaria, gli algoritmi predittivi per la resistenza e altri elementi che informeranno la decisione di trattamento e abiliteranno il monitoraggio della risposta. Sono stato in questo campo per anni e su diversi lati delle nuove innovazioni – ciò che possiamo fare ora è ben al di là di tutto ciò che abbiamo mai potuto fare prima e il ritmo del cambiamento è incredibile.

Come leader esperto nella tecnologia sanitaria, quali consigli offrirebbe alle nuove aziende che cercano di avere un impatto significativo nella sanità attraverso l’AI?

Non puoi essere un’azienda di AI senza l’accesso ai dati su larga scala. I dati sono il substrato per costruire modelli di formazione e monitoraggio. Inoltre, costruire soluzioni AI è uno sport di squadra. Hai bisogno di conoscenze di dominio a una profondità eccezionale abbinata a una nuova generazione di capacità di sviluppo di modelli AI che riconosce i comportamenti di diverse classi di soluzioni AI e può portarle a bear contro obiettivi stretti, specificamente sintonizzati per le prestazioni umane o superiori. Quindi, questi approcci possono essere orchestrati in vari modi per rappresentare un nuovo sistema operativo – è lì che si verificano i cambiamenti e il valore viene consegnato. Pratica “AI Umiltà” poiché tutto è incredibile e mostra cose che non potevamo fare nemmeno sei mesi fa. Tuttavia, “incredibile” non è necessariamente un prodotto o un nuovo modo di lavorare – è solo tecnologia che fa qualcosa di nuovo. È la responsabilità dell’azienda di AI renderlo un nuovo modo di lavorare e un nuovo approccio per consegnare un livello di valore sorprendente che non era mai stato accessibile prima. Infine, assumi di dover dimostrare fiducia nelle pratiche commerciali, nei modelli di AI e nella trasparenza delle soluzioni. Siamo ancora all’inizio del nostro percorso sociale e siamo noi che dobbiamo guadagnare la fiducia per portare i cambiamenti che siamo in grado di consegnare.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare ConcertAI.