ConcertAI의 CEO Jeff Elton – 인터뷰 시리즈

제프 엘튼 박사., 의 CEO입니다 콘서트AI, 생명 과학 혁신가와 세계 유수의 공급업체를 위한 연구 솔루션과 환자 중심 솔루션을 제공하는 AI SaaS 솔루션 회사입니다. ConcertAI는 공급업체 EMR, LIS 및 PACS 시스템을 모든 연구 데이터의 소스로 사용하여 회고적 및 전향적 임상 연구의 정확도를 가속화하고 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 미국 임상 종양학회와 CancerLinQ 프로그램, 미국 FDA, NCI Health Equity 이니셔티브 및 미국 전역의 약 100개 의료 서비스 제공업체와 장기적으로 협력하고 있습니다.

ConcertAI 이전에 Jeff는 Accenture Strategy/Patient Health의 전무이사, Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.의 글로벌 최고운영책임자 겸 전략 담당 부사장, McKinsey & Company의 파트너였습니다. 그는 또한 여러 초기 단계 회사의 창립 이사회 멤버이자 수석 고문이기도 합니다. Jeff는 현재 Massachusetts Biotechnology Council의 이사회 멤버입니다. 그는 널리 인용된 책인 의료가 중단되다 (Wiley, 2016). Jeff는 시카고 대학에서 박사 학위와 MBA 학위를 취득했습니다.

ConcertAI의 창립 CEO로서, 창립 당시 회사에 대한 비전을 공유해 주시겠습니까? 그 비전은 2018년 이후로 어떻게 진화했습니까??

환자 치료 결과 개선은 심층적이고 실행 가능한 인사이트에서 비롯된다는 생각에서 시작했습니다. 이러한 인사이트를 얻으려면 데이터 완전성, 데이터 규모, 데이터 대표성, 그리고 고급 AI 인텔리전스가 필요합니다. 그래서 데이터 서비스(DaaS)와 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 회사를 설립했습니다. 추론과 예측을 가능하게 하는 AI를 목표로 했습니다. 여기에는 환자가 치료를 따르지 않거나 긍정적인 반응이 없어 치료를 중단하는 등 피해야 할 사건을 예측하는 것이 포함되었으며, 이를 통해 임상 시험이 다음 선택지가 될 수 있는 시점을 파악할 수 있었습니다.

저희의 비전은 확고했으며, 저희는 솔루션에서 더 많은 것을 기대하고 있습니다. 최신 세대의 LLM, 에이전트 AI 및 기타 생성 AI 솔루션을 통해 저희는 대규모로 운영할 수 있습니다(그리고 거의 실시간으로 - 2018년에는 예상하지 못했거나 예상하지 못했던 일). NVIDIA와 같은 파트너와 함께 저희는 예상보다 더 나은 성능을 발휘하도록 솔루션을 발전시키고, 한계와 고유한 특성을 인식하고, 전체 시장의 혁신 속도에 맞춰 움직일 수 있습니다. 지금까지의 여정은 매우 생산적이고 신나는 일이었습니다.

우리는 임상 시험 자동화 솔루션에서 이전에는 상상할 수 없었던 성과를 달성하여 증거 기반 임상 경로에 환자를 배치하는 것을 자동화하고, 방사선학적 해석의 고급 워크플로를 구축하고, 디지털 트윈을 치료 및 연구를 위한 의사 결정 향상 도구로 사용하는 것을 가능하게 했습니다.

오늘날 우리는 약 50개의 바이오제약 혁신 기업과 2,000개의 의료 서비스 제공업체에 서비스를 제공하고 있습니다. 전체 시장 규모만큼 크지는 않지만 업계에서 종양학을 위한 가장 광범위한 AI 솔루션을 제공하고 있습니다.

특히 종양학 및 혈액학 데이터 세트에 집중하게 된 계기는 무엇이었으며, ConcertAI가 이 분야에 어떤 변화를 가져올 것으로 보셨나요?

미국은 1971년 국가 암법으로 "암과의 전쟁"을 시작했습니다. 이는 대규모 정부 자금을 촉진하여 암을 유발하는 돌연변이에 대한 통찰력, 새로운 치료법, 국립암연구소 지정 치료 센터 확대 등을 생성했습니다. 오바마 행정부에서 자금은 NIH와 NCI로 가는 전자 자극으로 10억 달러가 다시 증가했습니다. 바이든 행정부에서 Cancer Moonshot 2.0 프로그램은 2022년에 시작되어 학계, 커뮤니티 및 민관 파트너십을 위한 완전히 새로운 세대의 연구 및 시드 자금 투자를 다시 촉진했습니다.

저는 이런 역사를 제시하는 이유는 유전체, 전사체, 디지털 병리학, 디지털 방사선학, 자세한 전자 의료 기록 등의 데이터 수준과 엄격하고 여러 센터의 동료 검토 연구를 통해 검증된 통찰력으로 이러한 데이터를 맥락화하는 연구 수준을 가진 질병이나 의료 분야가 거의 없기 때문입니다. 추가적인 증거로, American Society of Clinical Oncology 연례 회의는 전 세계에서 가장 큰 의학 회의이며, 모든 주제에 대한 모든 과학 포럼 중 가장 많은 수의 새로운 출판물, 포스터 및 초록을 보유하고 있습니다.

따라서 데이터와 AI 중심이 되려면 종양학보다 자신감을 가지고 대규모로 솔루션을 발전시킬 수 있는 더 나은 분야는 거의 없습니다. ConcertAI는 세계에서 가장 많은 연구 등급 데이터를 보유하고 있습니다. 여기에는 해당 데이터로 가능해진 수백 개의 심사평가 간행물, 환자 치료 방식을 바꾸고 가능한 가장 긍정적인 결과를 보장하는 해당 간행물의 결과인 상당한 증거, 그리고 이제 환자의 치료 여정에서 모든 지점과 모든 의사 결정에 해당 데이터와 증거의 힘을 적용하는 치료 및 연구 프로세스에 필수적인 AI SaaS 기술이 포함됩니다. 여기서 정말 중요한 것은 우리가 이를 일방적으로 하지 않는다는 것입니다. 이는 가장 큰 신뢰와 사용을 창출하기 위해 의료 서비스 제공자 및 바이오제약 혁신 파트너와 투명하게 이루어집니다. 따라서 우리는 실시간, 고급, AI 인텔리전스 기반 의사 결정 증강을 향해 진화하고 있습니다.

ConcertAI는 의료용 실제 증거(RWE) 및 AI 기술 분야에서 선도적인 플레이어가 되었습니다. 이 분야에서 회사를 리더로 포지셔닝하는 데 있어 초기에 직면했던 과제는 무엇이었습니까?

신뢰받고 참조 소스가 되기 위해 발전해야 합니다. 그것은 획득할 수 있는 것입니다. 신뢰는 귀하가 액세스하는 데이터가 환자의 최선의 이익이라고 믿는 제공자 파트너에게서 나옵니다. 신뢰는 귀하의 학계 및 산업 파트너에게서 나옵니다. 이들은 귀하의 데이터가 원래 환자 기록을 완벽하게 반영한 것으로 도출되었으며 귀하가 제시하는 개념이 '진실'이고 현재의 임상 및 과학적 관행을 반영한다고 증거를 보고 믿습니다. 또한 귀하의 데이터 솔루션이 전체 인구를 나타낼 뿐만 아니라 특정 약물로 치료받는 전체 인구로 자신 있게 일반화할 수 있는 결론을 생성하는 규모를 달성해야 합니다. 기술도 비슷합니다. 과학자와 임상의는 본질적으로 회의적이며(그럴 수밖에 없지만) 이해하지 못하는 블랙박스나 알고리즘을 신뢰하지 않습니다. 그래서 우리는 출판물을 통해 그리고 솔루션의 작동 방식에 대해 공개함으로써 거기에서도 신뢰를 구축해야 했습니다.

ConcertAI는 세계 최대의 종양학 및 혈액학 데이터 세트를 보유하고 있습니다. 이 데이터는 암 연구 및 치료를 혁신하기 위해 어떤 독특한 기회를 만들어냅니까?

저는 그 질문을 좋아합니다. 저희는 매일 이 질문을 위해 노력하고 있습니다! 제공자, 환자 및 혁신가에게 가치를 제공할 수 있는 기회는 거의 무한합니다. 초기 단계의 시험에서 저희는 임상 시험에 도입하는 프로그램을 바꿀 디지털 트윈을 사용하여 연구 시뮬레이션 접근 방식을 발전시키고 있습니다. 저희의 데이터와 AI 최적화는 최종 프로토콜에서 규제 기관에 제출하는 최종 제출까지 걸리는 시간을 30~40% 단축할 것입니다. 즉, 새로운 약물이 환자에게 더 빨리 전달된다는 의미입니다. 저희의 의사 결정 증강 AI 솔루션은 증거 기반이고 해당 경로에 특별히 맞춤화된 치료 경로를 추천하고, 예측된 반응에 따라 반응을 모니터링하고, 반응이나 이점이 기대치에 미치지 못할 때 잠재적으로 유익한 임상 시험을 찾습니다. 저희의 영상 임상 해석 솔루션은 운영 프로세스, 임상 해석 및 미래에 통찰력과 증거에 따라 고려해야 할 새로운 해석이나 새로운 개입에 대한 장기적인 관점에서 작동합니다. 더 이상 "한 번만 하고 끝낼 수 있는" 행동이 아니라 "한 번, 그리고 계속해서"가 되어 유익한 재평가와 미래의 의사 결정이 지속적인 프로세스가 됩니다! 여기서 다른 점은 뷰가 전체 환자 여정이라는 것입니다. 이는 수평적인 뷰인 반면 좁고 깊고 수직적인 뷰 시리즈는 함께 꿰매야 합니다. 이는 AI가 가능하게 한 혁신이며, 관련된 전문가 인간에게 새로운 작업 방식을 제공하는 심오한 프로세스 변화입니다.

ConcertAI의 디지털 시험 솔루션이 암 환자와 생명을 구하는 임상 시험을 어떻게 매치시키는지 설명해 주시겠습니까? 지금까지 환자 결과 측면에서 어떤 영향을 보셨습니까?

임상 시험은 매우 복잡하며 다양한 분야의 고도로 전문적인 개인이 수 시간 동안 노력해야 합니다. 대부분의 기관에서 임상 시험은 현재의 표준 치료가 실행 가능한 대안이 아닐 수 있는 환자에 대한 책임과 헌신으로 제공됩니다. 임상 시험은 환자의 80%가 치료를 받는 지역 치료 센터의 환자에게 실제로 제공되지 않았습니다. 그러나 이들은 궁극적으로 새롭게 승인된 의약품을 받게 될 환자입니다. 이는 이중 딜레마를 야기합니다. 임상 시험에 대한 접근이 필요한 대부분의 환자는 제한적이며 궁극적인 표준 치료 인구를 반영하는 환자는 임상 데이터 세트에 없습니다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위한 경로를 설정했습니다.

결과는 매우 긍정적이어서 10년에 진행 중인 연구 수를 2025배로 늘릴 예정입니다. 저희는 마지막 American Society of Clinical Oncology 회의와 다른 분야에서 이 내용을 발표했습니다. 저희의 접근 방식은 AI가 구현되어야 한다고 생각하는 방식입니다. 즉, 용량과 인재 제약이 크고 생명이 걸려 있는 곳에서 전문가를 증강시키는 것입니다. 저희는 환자 기록에 액세스하고, 특성을 종합하고, 환자를 잠재적으로 유익한 시험에 매칭하는 조직적이고 조정된 대규모 언어 모델을 개발하여 전문가가 하는 일을 정확히 수행하며, 권장 사항과 평가를 내리는 데 완벽하게 문서화된 접근 방식을 사용합니다. 저희 기술이 배치된 사이트에서 저희는 가장 전문적인 인간 수준에서 성과를 거두고 저희 기술이 배치되지 않은 사이트에 비해 5배 이상 많은 환자를 확보합니다. 연구팀과 바이오제약 혁신가 모두 만족하고 환자가 가장 큰 혜택을 얻습니다.

ConcertAI의 임상 시험 설계 및 환자 모집에 대한 AI 기반 접근 방식은 환자 다양성과 임상 시험 효율성과 같은 현재 임상 연구의 한계 중 일부를 어떻게 해결합니까?

저는 저희 팀을 자랑스럽게 생각합니다. 3~4년 전에 그들은 다양성을 달성하는 것이 의무이며 과학적으로 옳은 일이라고 말했습니다. 또한 수동이라면 어렵지만 자동화라면 점진적인 노력이 전혀 필요하지 않다고 주장했습니다. 그래서 저희는 모든 데이터 세트와 AI SaaS 솔루션이 건강 특성의 다양성과 사회적 결정 요인을 표준 접근 방식으로 통합하기로 결정했습니다. 선택 사항이 아닙니다. 그저 저희가 하는 일일 뿐입니다. 이후 CARAai™가 지원하는 임상 시험 설계 및 최적화 솔루션은 질병으로 인해 가장 부정적인 영향을 받을 수 있는 민족, 인종 또는 경제적 하위 집단을 평가하고, 이러한 고려 사항을 시험 설계에 통합하고, 이러한 집단이 무의식적으로 배제되지 않도록 하고, 참여와 대표성을 보장할 가능성이 가장 높은 임상 사이트를 정의할 수 있습니다. 이것이 AI가 "선을 위한 AI"가 될 수 있는 곳이며, 기술이 편견을 도입하지 않지만 편견이 프로세스, 궁극적인 설계 또는 임상 시험 주변의 운영 프로세스에 들어오지 않도록 보장하는 곳입니다.

ConcertAI는 임상 시험에서 의료 서비스 제공자의 부담을 줄이고 장소 선택을 최적화하는 데 어떤 역할을 하나요?

우리는 임상 시험 솔루션의 모든 측면에 업무 부담을 통합합니다. 첫째, 환자에게 부담이 있습니다. 이는 사이트 위치, 연구에 필요한 방문 횟수 대 표준 치료, 또는 연구의 임상 강도 대 표준 치료(추가 생체 검사의 경우)일 수 있습니다. 이러한 사항은 환자(또는 제공자와 상의한 환자)가 참여하거나 참여를 용납하고 완료할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.

공급자에게도 부담이 있습니다. 임상 시험 적격성을 위한 환자 식별을 자동화하고, 작업을 생성하는 거짓 양성을 최소화하고, Clinical Research Associated, 연구 간호사 및 의사의 작업에 "AI 레버리지"라고 부르는 것을 제공할 수 있다면 부담이 줄어듭니다. 연구팀이 수동 데이터 입력을 피할 수 있도록 해주는 AI 자동화 솔루션도 마찬가지입니다. 일반적으로 하루가 끝나면 2~4시간이 걸리고 종종 집에서 완료합니다. 초기에는 EMR의 데이터(디지털)가 스폰서의 EDC 포털에 수동으로 입력되는 것을 살펴보았습니다. 따라서 디지털 데이터가 읽힌 다음 다시 디지털 데이터로 재키잉됩니다! 여기에서도 다중 조정된 대규모 언어 모델을 사용하고 있습니다. 이는 처음부터 NVIDIA 파트너십의 진정한 초점이었습니다. 현재 55%의 완전 자동화를 달성했으며, 향후 몇 달 안에 80% 이상으로 매우 빠르게 이동할 것입니다. 이러한 요소들이 결합되면 기존 요구 사항의 10%로 직원 시간을 줄이고 더 많은 환자가 이러한 연구에 참여할 수 있게 됩니다.

정밀 의학은 AI가 상당한 진전을 이루고 있는 핵심 분야입니다. ConcertAI의 기술은 어떻게 더 정확하고 개인화된 암 치료에 기여합니까?

작년 이후로 이 문제에 대해 자세히 논의하지 않았습니다. 2023년 2025월, 저희는 미국 임상종양학회(ASCO)의 CancerLinQ 프로그램 운영을 맡았습니다. 이 프로그램은 세계 최대 규모의 지능형 의료 네트워크로, 학술 센터, 지역 병원 시스템, 그리고 지역 의료 제공 기관으로 구성되어 있습니다. 이 네트워크의 핵심은 ASCO Certified® 품질 및 임상 경로 솔루션 구현입니다. CancerLinQ는 ConcertAI 이니셔티브이므로, 저희는 네트워크를 확장하고, 정밀 종양 경로를 자동화하고, 제공 기관의 치료 선택을 강화하는 새로운 디지털 트윈 접근법을 개발하고, 치료 결정에 도움이 될 수 있는 중요한 진단 검사를 식별하고 전달하며, 다른 또는 더 나은 치료 대안을 제시하는 새롭게 승인된 의약품에 대해서도 동일한 작업을 수행해 왔습니다. 이 모든 것은 NVIDIA와 협력하여 구축된 비전 LLM과 튜닝된 종양학 LLM 세트인 CARAai™ 아키텍처를 기반으로 합니다. 이러한 진전을 보는 것은 놀라운 일이며, 내년 ASCO XNUMX에서 발표하고 발표할 내용에 큰 기대를 걸고 있습니다.

특히 임상의 부족에 직면한 종양학 및 영상의학과 같은 분야에서 AI 영상 솔루션이 어떤 이점을 가져다줄 것으로 생각하시나요?

좋은 질문입니다! 이 분야에 새로 들어오는 종양학자와 방사선학자의 수가 은퇴하는 수보다 적은 것은 사실입니다. 그러나 환자 수요는 계속 증가하고 있습니다. 따라서 워크플로 최적화와 임상적 의사 결정 증강에서 의사와 연합 치료 전문가를 지원하는 AI SaaS 솔루션을 제공하기에 이상적인 분야입니다. 방사선학자와 종양학자는 모두 이러한 새로운 지능형 솔루션이 자신의 분야에 도입되는 것의 중요성을 언급할 것입니다. 영상은 AI에 훌륭한 분야이며 그 성능은 뛰어납니다. 비열등성 연구에 따르면 AI 모델은 좁은 영역에서 전문가 인간과 비슷하거나 비슷할 수 있습니다. 조직화된 워크플로는 이 모든 것을 하나로 모을 수 있습니다. 종양학에서도 마찬가지입니다. 분자 검사 결과와 면역 반응 데이터, 내성에 대한 예측 알고리즘 및 치료 결정에 정보를 제공하고 반응 모니터링을 가능하게 하는 기타 요소를 모두 결합합니다. 저는 수년 동안 이 분야에 종사했고 새로운 혁신의 다른 측면에서 일했습니다. 지금 할 수 있는 일은 이전에 할 수 있었던 어떤 것보다 훨씬 뛰어나며 변화의 속도가 놀랍습니다.

의료 기술 분야의 경험이 풍부한 리더로서, AI를 통해 의료 분야에 의미 있는 변화를 가져오고자 하는 신생 기업에 어떤 조언을 해주시겠습니까?

대규모 데이터에 대한 액세스 없이는 AI 회사가 될 수 없습니다. 데이터는 교육 및 모니터링 모델을 구축하기 위한 기반입니다. 또한 AI 솔루션을 구축하는 것은 팀 스포츠입니다. 다양한 AI 솔루션 클래스의 동작을 인식하고 좁은 목표에 적용할 수 있는 새로운 세대의 AI 모델 개발 역량과 일치하는 뛰어난 심층적 도메인 지식이 필요합니다. 특히 인간이나 그 이상의 성능을 위해 조정되었습니다. 그런 다음 이러한 접근 방식을 다양한 방식으로 조율하여 운영을 위한 새로운 시스템을 나타낼 수 있습니다. 여기서 변화가 발생하고 가치가 제공됩니다. 모든 것이 놀랍고 6개월 전까지만 해도 할 수 없었던 것을 보여주기 때문에 "AI 겸손"을 실천하세요. 그러나 '놀라움'은 반드시 제품이나 새로운 작업 방식이 아닙니다. 그저 기술이 새로운 것을 하는 것일 뿐입니다. AI 회사는 이를 새로운 작업 방식과 이전에는 결코 접근할 수 없었던 놀라운 수준의 가치를 제공하는 새로운 접근 방식으로 만드는 것이 책임입니다. 마지막으로 비즈니스 관행, AI 모델 및 솔루션 투명성에 대한 신뢰를 입증해야 한다고 가정합니다. 우리는 아직 사회적 여정의 초기 단계에 있으며, 우리가 전달할 수 있는 변화를 가져올 신뢰를 얻어야 하는 사람은 바로 우리입니다.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 콘서트AI.