テリー・プーン、Twin Health共同創設者兼CTO – インタビュー・シリーズ

テリー・プーンは、Twin Healthの共同創設者であり、技術開発のビジョンを牽引しています。彼は、Twinの革新的なプラットフォームと独自のアルゴリズムの開発を主導し、IoT、機械学習、デジタルツイン技術を使用して人間の代謝健康を改善しています。Twin以前は、テリーはJasper Technologiesのエンジニアリング担当VPであり、世界中のソフトウェアエンジニアリングチームを構築し、同社のIoTクラウドプラットフォームのリードアーキテクトとして務めました。また、テリーは、同社の中国市場での立ち上げを主導し、同社の歴史上で最も急成長した市場となりました。Jasper以前は、テリーはOracleでエンジニアリングおよびマネジメントの役職を務めました。

コンピューターサイエンスとIoTに興味を持ったきっかけは何ですか?

私は若い頃からApple IIeでプログラミングを始め、コンピューターの魔力に魅了されました。コンピュータは、わずかなキーストロークでアイデアを現実に変えることができました。

私はMITでコンピューターサイエンスの学士号と修士号を取得し、修士論文ではソフトウェアエージェントについて研究しました。ソフトウェアエージェントは、AIを使用して世界について推論し、決定し、代わりに行動する自律的なソフトウェアプログラムです。

卒業後、Oracleで数年間働いた後、IoTスタートアップのJasper Technologiesに参加しました。Jasper Technologiesは、世界中の無線ネットワークに接続された多様なデバイスを管理するプラットフォームを作成することで、デジタルと物理の世界を統合することを目指していました。約10年間で、Jasperプラットフォームは世界中で160万台以上のデバイスを稼働させました。

Twin Healthの創設ストーリーを共有してください。

Twin Healthは、Whole Body Digital Twinを発明して、慢性代謝疾患を予防および逆転させることを目的としています。私たちは、世界中でこれらの疾患の規模が増加しているのに対し、誰もがこれらの疾患の根本的な原因を解決していないことを認識しました。また、人間の代謝は個々に異なり、非常に複雑なシステムであることも認識しました。私たちは、AIとIoT技術の経験と、深い医療科学を組み合わせて、人々に解決策を提供するために独自の立場にあると感じました。

私たちのインスピレーションの一部は、Jasper Technologiesから来ました。Jasper Technologies在職中、世界中の多くの革新的な企業と協力しました。テスラはその一例です。テスラは、販売するすべての車にデジタルツインのソフトウェアモデルを構築しています。Jasperは、テスラのインフラストラクチャを可能にするIoTプラットフォームを構築しました。テスラは、Jasperのプラットフォームを使用して、自動的に車のソフトウェアを診断および更新し、常に最高の状態を維持しています。

Cisco Systemsは2016年にJasperを買収しました。2018年、JasperのCEOであるJahangir Mohammedは、共同創設者であるMaluk Mohamedと私と共に、Twin Healthを設立しました。Twin Healthでは、人間の身体にデジタルツインの概念を適用することを目的としました。私たちは、独自の技術であるWhole Body Digital Twinを発明しました。これは、IoTセンサー、機械学習、医療科学を組み合わせて、慢性代謝疾患を逆転させるものです。

読者がこれらの用語に不慣れな場合、慢性代謝疾患の例をいくつか示してください。

慢性代謝疾患とは、代謝の混乱に関連する疾患を指し、糖尿病、前糖尿病、高血圧、脂質異常症、肥満、脂肪肝疾患などがあります。

Whole Body Digital Twinとは何ですか?

Whole Body Digital Twinは、センサーから毎日収集される3000以上のデータポイントと、機械学習モデルを組み合わせて、各個人のユニークな代謝を表現するダイナミックなデジタル表現です。各個人の代謝状態を予測し、将来の代謝状態を予測し、各個人の健康を改善するための具体的なアクションを推奨します。

非侵襲性の可穿戴センサーと収集されるデータポイントについて説明してください。

センサーには、連続グルコースモニター、活動トラッカー、血圧計、体組成スケールが含まれます。これらのセンサーを使用して、1人当たり1日あたり3000以上のデータポイントを収集します。収集されるデータポイントには、血糖、1分間の心拍数、心拍変動、血中酸素、歩数、睡眠ステージ、収縮圧、拡張圧、体重、内臓脂肪など、重要な代謝健康信号が含まれます。これらの信号を使用して、日常活動中に食べる食べ物、行う運動、睡眠などの反応を分析し、代謝に関する深い洞察を得ることができます。

機械学習システムはどのようなデータを分析し、どのようなアクションを推奨しますか?

私たちのデータサイエンスチームは、さまざまなバイオマーカーを予測し、バイオマーカーを改善するための具体的なアクションを推奨するための多くの機械学習モデルを開発しました。

たとえば、代謝反応は人によって大きく異なり、食事や時間によっても異なります。2人が同じ食事を食べても、代謝反応は大きく異なります。私たちのモデルは、100以上のML機能を使用して、各食事と各人の代謝反応を正確に予測します。

この情報はどのようにしてエンドユーザーと共有されますか?

私たちのWhole Body Digital Twinは、2つの方法でメンバーに明確な健康ガイダンスを提供します。まず、複雑なバイオマーカーを毎日分析して、代謝健康の全体的なスコアと、代謝健康の各側面への詳細を示す視覚化を生成します。次に、プレシジョン・ナトリション、活動、睡眠、呼吸などの要素を適用して、健康を改善するための高度にパーソナライズされた推奨事項を生成します。

さまざまな試験の結果について説明してください。

Twin Healthの臨床研究チームは、1年以上にわたってランダム化比較試験を実施し、結果を複数の査読付きジャーナルに発表しました。これは、デジタルツイン技術を使用して慢性代謝疾患を逆転させるための世界初のランダム化比較試験です。私たちは、画期的な健康成果を見ています。患者は、平均HbA1c値が3.1（平均基準値8.7）低下し、90％以上の患者が2型糖尿病を逆転させ（HbA1c値が6.5未満）、92％の患者がインスリンを含むすべての糖尿病薬を中止しました。また、患者は平均9.1kg（20ポンド）の体重減少を示しました。基準値で肝機能が異常（ALT値が上昇）であった患者では、ALT値が平均24単位/L低下しました。対照群は、糖尿病の逆転、糖尿病薬の減少、体重や肝機能の改善は見られませんでした。RCTと商業結果は、21の査読付き国際医療ジャーナルと会議論文および要約に発表されています。

個別化医療と医学の将来のビジョンについては?

人間は非常に多様であり、各人がユニークな生物学的特性、代謝反応、食事や活動への好みを持っています。したがって、一刀両断の解決策は機能しません。医療は、各個人のニーズと好みに合わせて、正確で個別化されたものであるべきです。

私たちTwinでは、真正な個別化されたプレシジョン・ヘルスを信じています。各個人のニーズと好みに合わせて、疾患を最も効果的な方法で検出して逆転させることで、すべての人の健康を維持することを目指しています。

Twin HealthまたはWhole Body Digital Twinについてさらに共有したいことはありますか?

私たちは、AI、IoT、他の革新的な技術によって推進される急速なイノベーションの時代に生きています。Twinでは、AI for Goodを信じています。AIを使用して、人間の代謝を個別のレベルで理解し、慢性代謝疾患に挑戦するためにこれらの技術を適用しています。これらの疾患は、世界中で10億人以上に影響を及ぼしています。詳しくは、twinhealth.comをご覧ください。