Matt Michelson, Presidente di Genesis AI presso Genesis Research – Intervista

Matt Michelson è il Presidente di Genesis AI presso Genesis Research, un’organizzazione internazionale di ricerca HEOR e Real-World Evidence con sedi negli Stati Uniti e nel Regno Unito che supporta l’industria delle scienze della vita.

Leader consolidato nella strategia delle prove, sviluppo e comunicazione, supporta i clienti con analisi di database, ricerca economica e sanitaria strategica e tattica, recensioni della letteratura, modellazione economica, pubblicazioni scientifiche e strategia di accesso al mercato.

In qualità di esperti nello sviluppo di soluzioni tecnologiche innovative, forniscono una gamma di piattaforme personalizzate, dashboard, portali di dati e una piattaforma di revisione assistita da intelligenza artificiale unica chiamata EVID AI, per supportare l’identificazione, il monitoraggio e l’estrazione di prove mirate.

Potresti condividere la storia di Genesis Research?

Nel 2009, dopo un periodo trascorso nel mondo accademico e aver utilizzato la sua profonda formazione quantitativa, il nostro CEO Frank Corvino e il suo socio in affari, un clinico e un economista sanitario, combinarono le loro competenze per sviluppare un nuovo modello di business che supportasse le aziende delle scienze della vita con un approccio più basato sui dati, ricavando informazioni dai big data in modo trasparente, riproducibile e altamente efficiente.

Genesis Research fu inizialmente costruita su un impegno a pensare fuori dagli schemi per fornire dimostrazioni di valore supportate da prove del mondo reale. Da allora, i servizi dell’azienda si sono ampliati per includere capacità di accesso al mercato e strategia, ricerca economica e sanitaria, comunicazioni scientifiche e capacità digitali avanzate, come l’utilizzo mirato dell’intelligenza artificiale (AI).

L’azienda è diventata l’organizzazione internazionale leader nel settore RWE e HEOR di oggi perché ascoltiamo i nostri clienti e utilizziamo un team diversificato e altamente qualificato per soddisfare le loro esigenze in continua evoluzione in qualsiasi fase del ciclo di vita del prodotto, impiegando un modello di partnership “migliorato” che ci consente di operare in modo trasparente come estensione del team di un cliente.

Una quantità enorme di articoli viene pubblicata ogni anno. Potresti discutere di quanto velocemente sta aumentando il tasso di pubblicazione?

È difficile stabilire con precisione, ma le stime variano dal 4 al 10% di aumento ogni anno, con 1-2 milioni di articoli attualmente pubblicati nel settore sanitario ogni anno. È un numero enorme, soprattutto se si considera che ci vogliono circa cinque minuti per leggere un riassunto. PubMed stesso (la versione pubblica del motore di ricerca di articoli sanitari Medline) ha una raccolta di oltre 30 milioni di articoli.

Perché i metodi tradizionali di revisione degli articoli non funzionano più?

Questi compiti si riducono al processo di trovare le prove, in particolare gli articoli, che rispondono alle tue domande scientifiche. E non è che i metodi manuali non possano farlo. Piuttosto, poiché il processo è così gravoso, significa che il compito non è così flessibile. Nessuno vuole impegnarsi nel lavoro di farlo tutto di nuovo se qualcosa cambia, e non puoi cercare così tante fonti come potresti voler fare, data la grande quantità di tempo necessaria. E le persone a volte perderanno gli articoli poiché è difficile concentrarsi dopo aver letto alcune centinaia di articoli. Al contrario, una macchina addestrata non si stanca mai, e i guadagni di efficienza significano che gli approcci basati sull’AI sono più flessibili, poiché puoi semplicemente eseguire la prossima ricerca, e puoi farne quante ne vuoi.

Cosa è EVID AI e come semplifica il processo per i ricercatori medici per identificare e analizzare grandi quantità di ricerche?

EVID AI è l’unico database di letteratura medica che utilizza l’apprendimento automatico per produrre oltre 80 milioni di punti di dati – da pre-clinici, clinici, economici, epidemiologici, risultati segnalati dai pazienti e aree di focus della revisione – e consente agli utenti di filtrare i risultati di ricerca per ottenere le informazioni più rilevanti e aggiornate necessarie per ulteriori analisi. È l’unica piattaforma con la capacità di trasformare i dati incorporati in più articoli in tabelle strutturate che presentano i punti di dati richiesti in un formato chiaro. Questo approccio brevettato distilla le prove in dati utilizzabili, in modo che i ricercatori possano più facilmente sviluppare grafici e dashboard da condividere con gli stakeholder senza dover leggere un grande volume di articoli.

Genesis Research ha recentemente apportato miglioramenti a EVID AI – che è ora la più grande piattaforma di ricerca di letteratura medica attuale – per aiutare i team farmaceutici e gli altri responsabili delle decisioni sanitarie a trovare risultati di alta qualità e mirati più velocemente, in modo più efficiente e da un’ampiezza di fonti senza precedenti.

Utilizzando EVID AI, i compiti di ricerca della letteratura medica possono ora essere eseguiti 59 volte più velocemente rispetto agli sforzi manuali, con risultati significativamente più rilevanti per ricerca e 15 volte meno articoli irrilevanti. Il formato di apprendimento automatico brevettato, programmato attraverso l’esposizione a decine di migliaia di punti di dati di formazione, è più veloce e completo che mai e ridurrà il tempo di ricerca da mesi a settimane o giorni.

Un vantaggio di EVID AI è che consente ai ricercatori e ai regolatori governativi di rintracciare i dati AI fino alla loro origine. Perché è importante e come funziona?

Un problema chiave con molti sistemi AI è che sono opachi – a volte chiamati “scatole nere”. E questo è vero nel senso che non capiamo sempre perché l’AI fa ciò che fa. Ad esempio, se prende un articolo e ne estrae tutti i risultati dal testo, non può necessariamente dirti esattamente perché ha scelto quelle frasi e quei risultati, può solo mostrarli. Tuttavia, noi mettiamo l’accento sulla trasparenza e forniamo la provenienza dei dati (ad esempio, mostrandoti da dove provengono), in modo che gli utenti possano sempre rintracciare un risultato fino alla frase da cui proviene, all’articolo che contiene quella frase e poi alla posizione originale dell’articolo. In questo modo, c’è sempre un meccanismo per rintracciare i risultati fino alla loro origine. Oltre a fornire una migliore scienza, questo è importante per i regolatori, poiché se un’azienda farmaceutica sta facendo una richiesta basata su prove del nostro AI, il regolatore può verificare che i dati siano corretti e la fonte sia valida.

Potresti condividere un caso di studio o un esempio di ricercatori che utilizzano EVID AI?

Assolutamente. Ce ne sono molti da cui scegliere, ma ecco due che sono utili, poiché mostrano come lo strumento possa essere utilizzato sia per progetti più grandi e budgetati che per compiti quotidiani ad hoc. Nel primo caso, abbiamo avuto un’azienda farmaceutica che ha assunto un team per eseguire un aggiornamento della revisione della letteratura per l’oncologia. Questo è un grande impegno perché il campo specifico dell’oncologia è ampio, la letteratura cambia rapidamente e l’ambito del progetto è grande. La revisione originale includeva un’analisi del paesaggio (ad esempio, tutti i principali farmaci) e i loro risultati in termini di efficacia, sicurezza ed impatto economico. Includeva non solo rapporti di studi clinici, ma anche articoli su studi osservazionali, in cui gli scienziati monitorano le prestazioni di un farmaco prescritto nel “mondo reale” invece di solo in un ambiente di prova controllato.

EVID AI ha aiutato l’azienda a raccogliere tutti i nuovi e aggiornati risultati per questo compito di revisione della letteratura, con enormi risparmi. Al contrario, abbiamo avuto un esempio in cui uno scienziato aveva costruito un modello economico dei costi associati al passaggio tra diversi farmaci per la salute mentale chiamati “modelli di impatto sul budget”. La sfida è stata quella di estrarre stime valide di quanto spesso tali pazienti passano da un farmaco all’altro. Quando lo scienziato ha inizialmente costruito il modello, ha trascorso un’intera giornata scansionando articoli per trovare il risultato che desiderava. Con EVID AI, l’ha trovato in pochi minuti.

Qual è la tua visione del futuro della collaborazione tra esseri umani e AI nella ricerca medica?

Man mano che la ricerca medica diventa sempre più a suo agio con l’AI, essa permeerà aree dalla scoperta di farmaci al reclutamento per gli studi clinici, all’analisi dei dati e al rimborso. Ogni aspetto dello sviluppo di nuove terapie trarrà beneficio dall’AI, e i risultati saranno incorporati nel flusso di lavoro. Piuttosto che affidarsi a strumenti separati che richiedono il passaggio da un compito di scienza di base a un compito di AI, diventerà così intuitivo come utilizzare il GPS per raggiungere un nuovo ristorante. Non ci sarà nemmeno un secondo pensiero. Tuttavia, soprattutto nell’industria farmaceutica, avremo ancora bisogno di persone altamente esperte, come i team di Genesis Research, per determinare la rilevanza dei dati e avviare ulteriori analisi per aiutare la presa di decisioni.

C’è qualcos’altro che ti piacerebbe condividere su Genesis Research?

La rapida crescita di Genesis Research è dovuta alla sua capacità di affrontare nuove sfide, porre le domande giuste, assemblare i team giusti per accedere e analizzare i dati giusti e fornire soluzioni che spingono le iniziative delle scienze della vita in avanti. Un’azienda innovativa nello sviluppo di soluzioni basate su RWE, l’azienda è interamente agnostica rispetto ai dati e lavora a stretto contatto con i clienti per identificare le fonti di dati ottimali. Siamo orgogliosi di essere un leader consolidato nella strategia delle prove, sviluppo e comunicazione, nonché esperti nello sviluppo di soluzioni tecnologiche innovative. Un innovatore nello sviluppo di soluzioni basate su RWE, l’azienda è interamente agnostica rispetto ai dati e lavora a stretto contatto con i clienti per identificare le fonti di dati ottimali. Siamo orgogliosi di essere un leader consolidato nella strategia delle prove, sviluppo e comunicazione, nonché esperti nello sviluppo di soluzioni tecnologiche innovative.