ジョナサン・クロン、BloodGPTのCEO – インタビュー・シリーズ

ジョナサン・クロンは、BloodGPTのCEOです。彼は、20年以上のヘルスケア分野でのビジネス開発と経営の経験を持つヘルスケア戦略家兼起業家です。BloodGPTに入社する前に、ロンドンを拠点とするクリニックMed24を設立し、5百万ポンドの資金を調達して2022年に売却しました。また、モナコを拠点とするヘルスケアアットホームのスタートアップPCGの共同創設者であり、50万ドルのシード資金で100万ドル以上の契約を獲得しました。さらに、KlarityやLIPS Healthcareなどのデジタルヘルスベンチャーに、大規模な資金調達や成長に関してアドバイスを提供しています。

BloodGPTは、診断ラボとクリニック向けのAI搭載プラットフォームで、既存のワークフローにシームレスに統合し、99.99%の精度で血液検査結果を秒単位で解釈します。

ヘルスケアベンチャーを20年以上にわたって構築して拡大してきた経験を踏まえると、BloodGPTに至ったあなたの個人的な経験や業界の痛点は何でしたか?

私は今年の初め、同僚からBloodGPTについて聞きました。コンセプトはすぐに私に共鳴しました。両面からです。私は常にスプレッドシートで自分の血液検査結果を追跡してきました。PDFや画像から数字を抽出し、不一致な単位、参考範囲、命名規則に遭遇することは珍しくありませんでした。tediousで信頼性も低かったです。私はそうでない人はいないと思いました。医者、ラボ、クリニックから不完全で断片的な結果を受け取ることのストレスに直面しています。

そのため、BloodGPTについて知った数日以内に創設者と電話で話をし、CSOになりました。20年以上、クリニック、スタートアップ、ヘルスケアシステムで働いてきましたが、これは私の専門分野であると直感的に感じました。

BloodGPTは、私が繰り返し見てきた痛点に対処しています。人々は検査結果を受け取りますが、アクセスは断片化されており、コンテキストが失われ、プロセスはすでに限界に達しているプロフェッショナルを圧倒しています。血液データは全体的な健康状態の最も豊富な信号の1つですが、まだ未利用です。

私の論理は、AIと高度なデータサイエンスを強力なヘルスケア知識と組み合わせることで、個人、ヘルスケアプロフェッショナル、全体的なシステムのためにリアルタイムで利用可能な情報を作成できるというものでした。

BloodGPTは、血液検査結果の解釈で99.99%の精度を約束し、既存のラボワークフローに直接統合します。プラットフォームの構想と、市場に導入する上での主な課題について説明してください。

面白いことに、すべては近所での会話から始まりました。生化学者であり、スポーツ栄養コンサルタントであるNikita Udovichenkoは、BloodGPTの共同創設者となります。彼は、実践の中で同じ問題に直面していました。人々は血液検査結果を受け取りますが、それに対処する方法がわかりません。彼の近所に住むVasilii Lazukaは、AIのシリアルエントレプレナーであり、現在は共同創設者兼CTOです。彼はすぐにその潜在性を見出しました。偶発的な会話はすぐに本格的なプロジェクトになりました。AI製品開発の専門家であるNata Savaścienkaが共同創設者兼CPOとして参加しました。私は20年のヘルスケアおよびデータプラットフォーム構築の経験を活かし、共同創設者とともに仕事をしました。

その時点から、焦点は、各数字を検証可能なデータとして扱うシステムを構築することに移りました。言語モデルが推測できるものではなく、多層アーキテクチャを設計しました。各バイオマーカーをLOINCコードに正規化しました。LOINCは、ラボ検査の報告のための国際標準です。UCUM（単位の統一コード）で各単位を検証し、常にラボ独自の参考範囲を使用しました。

20年のヘルスケアプロフェッショナルとの仕事から、信頼はこの分野で非常に重要であることを知っています。したがって、BloodGPTを構築する際に私たちが注力した最も難しい課題は、安定性と信頼性でした。大きなモデルは同じファイルに対して異なる回答を出す可能性があり、日付を誤読したり、範囲を発明したりする可能性があります。私たちは、すべての出力が再現可能で、完全にそのソースに追跡可能であることを保証することを使命としていました。

現在、プラットフォームはFHIR API（Fast Healthcare Interoperability Resources）を介してラボワークフローに直接接続しています。FHIRは、ヘルスケア情報システムがデータを安全に効率的に共有できるようにするための最新の標準です。また、レガシーラボ情報システムとも互換性があり、プロフェッショナルに時間を返却し、個人に即時の明確性を提供します。

多くの患者は、ラボ結果を解釈するために一般的なLLMを使用しています。このトレンドに伴うリスクをいくつか見ています。BloodGPTは、より安全で信頼性の高い代替手段をどのように提供しますか?

一般的な言語モデルはラボデータ用に設計されていません。単位を誤読したり、日付を混同したり、参考値を発明したりする可能性があります。また、不確実な場合にそのことを示しません。患者は結果を貼り付けると、綺麗にまとめられたが間違った答えを受け取る可能性があります。怖いのは、それが非常に説得力があるため、疑問に思わないかもしれません。

BloodGPTは、病理学ワークフロー専用にトレーニングおよびバリデーションされています。各値はLOINC識別子に結び付けられ、UCUM測定基準で確認され、プラットフォームは常にラボ独自の参考範囲を最終的な基準として使用します。マルチレイヤーガードレールは、すべての出力をそのソースに戻して追跡し、同じ入力に対して同じ、完全に監査可能な結果を生成します。

この目的の設計は、再現性と透明性のある起源に焦点を当て、プロフェッショナルと個人に、一般的なチャットボットでは提供できないレベルの信頼性を提供します。

あなたのキャリアは、クリニックの設立、スタートアップのアドバイザー、そして現在はAI駆動のヘルスケアテクノロジー企業のリーダーと様々です。ヘルスケアイノベーションについてのあなたの視点は、この旅を通じてどのように進化してきましたか?

初期の段階では、イノベーションは、待ち時間を短縮し、患者パスを合理化するための新しい施設やサービスを構築することを意味していました。後には、より効率的にケアを提供し、運用をより持続可能にし、患者エクスペリエンスを向上させるビジネスモデルについてでした。

しかし、今日では、焦点はインテリジェンスとスケールに移りました。AIは、私が始めたときには想像できなかった可能性を提供しますが、1つの教訓は常に同じでした。テクノロジーだけではヘルスケアを変えることはできません。システム、インセンティブ、採用が変化することで変わります。

この点では、私の考えは「どうやって構築するか」から「どうやって統合するか」にシフトしました。私は、最も成功する企業は、最も華麗なアルゴリズムを持っている企業ではありません。むしろ、日常のルーティーンの中で、医者、患者、ヘルスケアシステムのためにシームレスで静かに動作するツールを提供する企業であると強く信じています。

ヘルスケアテクノロジーでは、自動化と人間のタッチのバランスが繰り返しテーマとなっています。AIのようなBloodGPTは、バーンアウトを軽減しながらも、医師の役割をどのように再定義することを想定していますか? 判断と共感を保存する方法は?

医師は、患者ケアから離れる行政タスク、重複検査、断片化されたシステムによってバーンアウトします。毎回、医師は患者と話す時間を5分増やして、フォームを埋める時間を減らしたいと思っています。ただし、追加のワークロードは増え続け、実際の臨床ケアに費やす時間とエネルギーを減らしています。

BloodGPTは、そのような圧力を軽減するために構築されました。プラットフォームは、ラボ情報の整理と解釈を担当し、既存のワークフローにフィットする明確な構造化された洞察を提供します。ルーティンなステップが自動的に信頼性の高い方法で処理されると、医師は1日を、リスニング、判断、患者との信頼関係構築に費やすことができます。

私は、AIが医師を置き換えることはないと思います。もし何かをするとしたら、AIは医師が専門分野の核心に戻ることを可能にします。データを追跡する時間を減らし、患者との会話時間を増やします。テクノロジーは、医学をより人間的にするのではなく、むしろ人間らしさを取り戻す手助けとなります。

あなたは、クリニックに年間数百万ドル相当の効率性の向上をもたらすことを目標にしています。BloodGPTが提供する最も具体的なコスト削減メカニズムは何ですか?

節約は3つの主要な領域から来ます。

第一に、時間です。ラボ結果のレビューと伝達は、多くのヘルスケアシステムでまだ遅い手動プロセスです。BloodGPTは、各テストのレビューと解釈の時間を数分から数秒に切りました。週に数千の結果を考慮すると、臨床医の時間が何百時間も患者ケアに戻されることを意味します。

第二に、連続性です。プラットフォームは、毎回の患者血液データの履歴を保持します。したがって、トレンドと異常は簡単に特定できます。重複検査が減り、不要なフォローアップの検査やラボテストが減ります。

第三に、リソースの使用です。情報が正確に即時に提供されると、スタッフはより高価値のタスクに集中でき、ラボはよりスリムなサポートチームで運営できます。

これらの効果をまとめると、中規模のヘルスケアシステムは年間数百万ドルの節約になります。また、ケアの質も向上します。ヘルスケアでは、コストを下げることと質を高めることは通常両立しないですが、BloodGPTはその両方を達成することを目指しています。

あなたは、短期的な投資家の視点がヘルスケアAIの体系的なイノベーションを殺すと指摘しています。創設者と投資家は、長期的な影響を確実にするためにどのようにして連携できるでしょうか?

それは共通の使命から始まります。投資家が12か月以内に利益を求めている場合は、ヘルスケアは適切な分野ではありません。この分野では、忍耐強さ、厳格なコンプライアンス、信頼関係を構築するために数年かかります。

創設者には、期待を設定する役割があります。規制タイムライン、採用サイクル、償還の現実について説明する必要があります。そうすれば、パートナーは外部から見て進展が遅いように見える理由を理解できます。

投資家は、マイルストーンベースの成長を支援し、表面的なメトリクスを追求することを抵抗するべきです。ヘルスケアAIを真正に変える会社は、最も華麗なアルゴリズムを持っているのではなく、5年から10年の視点で考え、全旅程を通じてコミットメントを維持するパートナーによって構築されるでしょう。評価の最初の増加や早期の退出だけに焦点を当てるのではなく、その会社を成長させていくでしょう。

ヘルスケアにおけるAIの規制が強化されている中、BloodGPTはコンプライアンス、安全性、信頼性を、臨床医と患者との関係においてどのようにアプローチしていますか?

初期から、責任ある設計を製品の一部として扱いました。チームは、ヘルスケアで使用される主要なプライバシーとセキュリティの標準に従い、アメリカ、ヨーロッパ、その他の主要市場での規制の進化を注意深く監視しています。私たちの焦点は、強力なデータ処理慣行、透明性のあるアルゴリズム、完全に監査可能な出力にあります。

前述したように、信頼は私たちが最初に直面した最大の課題であり、現在でも私たちの北極星です。プロフェッショナルは、各値がどこから来て、どう処理されたかを確認できます。これは、彼らに情報に対する信頼を与えます。患者も同じ明確さを重視しています。BloodGPTは、医師の役割を置き換えるものではなく、患者自身の結果を整理して提示するツールです。したがって、安全性と信頼性は、後に追加される機能ではなく、製品そのものです。

将来を見て、AIの解釈が血液検査を超えて他の診断分野に拡大することを想定しています。そうであれば、最も大きなブレークスルーは最初にどこで起こるでしょうか?

それはすでに進行中です。放射線医学、遺伝子学、眼科学は、実験段階を既に超えています。これらの分野では、AIシステムが早期がんをスキャンで特定したり、複雑な遺伝子バリアントを分析したり、網膜画像で糖尿病性網膜症の兆候を特定したりしています。各ケースで、出力は最終的な決定のために資格のある臨床医に提出されます。

次の波は、ドメイン単独ではなく、接続と統合についてです。画像、遺伝子、ウェアラブル、ラボデータはまだ別々のストリームとして扱われています。AIはこれらを結び付け、血液マーカー、遺伝子バリアント、ウェアラブルからのパターンなどの微妙な信号を相関させ、どの1つのテストでも検出できないリスクを事前に明らかにします。

実際のブレークスルーは、このような統合です。1つの知能層が複数の入力を結び付け、医師と患者に、健康状態とリスクの継続的でリアルタイムのビューを提供します。エピソードベースのケアから予測的、予防的なケアへのこの移行が、最大の影響を与えるでしょう。

最後に、ヘルスケアにおけるAIの将来について何が最も興奮するのか、またBloodGPTはその将来を形作る上でどのような役割を果たすと思いますか?

私が最も興奮するのは、実際には私が前に話したように、反応的なヘルスケアから予防的なヘルスケアへの移行です。数十年間、人々が病気になるのを待つことなくしてきました。予防と個人の責任は常に会話の 일부でしたが、AIはそのビジョンを実際に実現可能にすることができます。リスクを早期に特定し、より健康的な選択を導き、前例のないスケールで情報をパーソナライズすることでです。

BloodGPTは、その基盤の一部です。血液データは最も一般的で広く利用可能なヘルスシグナルですが、まだ未利用です。この情報を理解し、行動可能にすることで、生の数字を明確な洞察に変え、洞察をより健康的な生活に変えることができます。最終的には、複雑なものを使用しやすいものに変えることです。将来のケアの基盤を築きながら、現在の日常のヘルスケアを改善することです。

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