Jonathan Kron, BloodGPT의 CEO – 인터뷰 시리즈

Jonathan Kron은 BloodGPT의 CEO입니다. 그는 20년 이상의 경험을 가진 헬스케어 전략가이자 기업가로, BloodGPT에 합류하기 전에 런던에 기반을 둔 Med24를 설립하고 2022년에 매각하였으며, PCG를 공동 설립하여 500,000달러의 시드 자금으로 100만 달러 이상의 계약을 체결하였으며, Klarity 및 LIPS Healthcare를 포함한 디지털 헬스 벤처企业에 주요 자금 조달 및 성장에 대한 고문을 제공했습니다.

BloodGPT는 기존 워크플로에無缝으로 통합되는 진단 연구소 및 임상에서 사용되는 AI 기반 플랫폼으로, 99.99%의 정확도로 몇 초 만에 혈액 검사 결과를 해석합니다.

20년 이상 헬스케어 벤처를 구축하고 확장해 온 경험을 바탕으로, 개인적인 경험이나 산업의 고통은 BloodGPT로您를 이끌었습니다.

저는 이 년초에 동료로부터 BloodGPT를 처음 들었습니다. 그 개념은 개인적으로 그리고 비즈니스 관점에서 즉시 공鳴했습니다. 저는 스프레드시트에 자신의 혈액 검사 결과를 추적하는 사람으로, PDF 및 이미지에서 숫자를 가져와 일관되지 않은 단위, 참조 범위 및 명명 규칙으로 인해 번거롭고 종종 신뢰할 수 없었습니다. 그리고 깊이 있게 생각해 보면, 저만이 그런 불편을 겪고 있지 않을 것이라는 것을 알았습니다.

그 이유로, BloodGPT에 대해 알아낸 지 며칠 만에 저는 창립자와 통화를 했고, 그 후에 CSO가 되었습니다. 20년 이상의 기간 동안 클리닉, 스타트업, 헬스케어 시스템에서 일한 경험을 통해, 저는 이것이 제 분야라는 것을 알았습니다.

BloodGPT는 저가 반복적으로 본 고통을 해결합니다. 사람들은 검사 결과를 받지만, 접근은 단편적이고, 맥락이 손실되고, 이미 과부하된 전문가들을 압도합니다. 혈액 데이터는 전체 웰빙의 가장 풍부한 신호 중 하나이지만, 아직도 너무 활용되지 않고 있습니다.

따라서 저의 논리는 AI와 고급 데이터 과학을 강한 헬스케어 지식과 결합하여 모든 사람에게 실시간으로 사용할 수 있는 정보를 만들 수 있다는 것입니다.

BloodGPT는 99.99%의 정확도로 혈액 검사 결과를 해석하며, 기존 연구소 워크플로에 직접 통합됩니다. 플랫폼이 어떻게 구상되었는지 그리고 시장에 출시하는 과정에서 직면한 주요 도전에 대해 설명해 주십시오.

재미있게도, 모든 것이 이웃 간의 대화에서 시작되었습니다. 생화학자이자 스포츠 영양 컨설턴트인 Nikita Udovichenko는 BloodGPT를 공동 설립하기 전에 자신의 임상에서 같은 문제를 계속 보았습니다. 사람들은 혈액 검사 보고서를 받았지만, 무엇을 해야 할지 모르는 경우가 많았습니다. 그의 이웃인 Vasilii Lazuka는 직후에 잠재력을 즉시認識한 시리얼 AI 기업가이자 현재 공동 창립자 및 CTO입니다. 처음에는 캐주얼한 대화였지만, 곧 실제 프로젝트가 되었습니다. 이후 AI 제품 개발 전문가인 Nata Savaścienka가 공동 창립자 및 CPO로 합류하였으며, 저는 20년간의 헬스케어 및 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 함께 일했습니다.

그 시점부터, 저희의 초점은 각 숫자를 검증 가능한 데이터로 다루는 시스템을 구축하는 것이었습니다. 언어 모델이 추측할 수 있는 것이 아니라, LOINC 코드 — 논리적 관찰 식별자 이름 및 코드, 실험실 검사 보고를 위한 국제 표준 — 에서 각 생체 지표를 정규화하고, UCUM — 측정 단위에 대한 통일 코드 — 로 단위를 검증하며, 언제나 실험실의 참조 범위에 따라 다루는 다층 아키텍처를 설계했습니다.

20년간의 헬스케어 전문가와의 협력 경험을 통해, 저는 이 분야에서 신뢰가 얼마나 중요한지 알고 있습니다. 따라서 BloodGPT를 구축하는 동안 저희가 집중한 가장 어려운 도전은 안정성과 신뢰였습니다. 대규모 모델이 동일한 파일에 대해 다른 답변을 줄 수 있으며, 날짜를 잘못 읽거나 범위를 만들어 낼 수 있다는 것을 기억해야 합니다. 저희는 모든 출력이 재현 가능하고 완전히 원천에 따라 추적될 수 있도록 하는 것을 저희의 임무로 삼았습니다.

오늘날, 플랫폼은 FHIR API — 빠른 헬스케어 상호 운용성 자원, 보건 정보 시스템이 데이터를 안전하게 효율적으로 공유할 수 있는 현대적인 표준 — 를 통해 연구소 워크플로에 직접 연결되며, 레거시 실험실 정보 시스템에서도 작동하여 전문가에게 시간을 돌려주고 개인에게 즉각적인 명확성을 제공합니다.

많은 환자들이 현재 일반적인 목적의 LLM을 사용하여 실험실 결과를 해석하고 있습니다. 이러한 추세에서您는 어떤 위험을 보시나요? 그리고 BloodGPT는 어떻게 더 안전하고 신뢰할 수 있는 대안을 제공합니까?

일반적인 목적의 언어 모델은 실험실 데이터에 적합하지 않습니다. 단위를 잘못 읽거나, 날짜를 혼동하거나, 참조 값을 만들어 낼 수 있으며, 불확실할 때 이를 표시하지 않습니다. 환자는 결과를貼して 정리된 답변을 받을 수 있지만, 그 답변은 단순히 잘못된 것입니다. 그리고 두렵게 하는 점은, 그것이 너무 설득력 있게 들려서 질문하지 않을 수도 있습니다.

BloodGPT는 경로학 워크플로우에 특화하여 훈련되고 검증되었습니다. 각 값은 LOINC 식별자에 연결되고 UCUM 측정 표준에 따라 검사되며, 플랫폼은 언제나 실험실의 참조 범위를 최종 벤치마크로 사용합니다. 다층 가드레일은 모든 출력을 원천에 따라 추적하며, 동일한 입력이 동일한, 완전히 감시 가능한 결과를 생성합니다.

이러한 목적 지향적 설계, 재현 가능성 및 투명한 출처에 대한 초점은 전문가와 개인에게 일반적인 채팅봇이 제공할 수 없는 수준의 신뢰성을 제공합니다.

您的 경력은 클리닉 설립, 스타트업 고문, 그리고 현재 AI 주도 헬스케어 기업을 이끄는 것으로 구성되어 있습니다. 이러한 여정에서 헬스케어 혁신에 대한您的 관점은 어떻게 변화했습니까?

초기에는 혁신이란 벽돌과 시멘트 — 새로운 시설과 서비스를 구축하여 대기 목록을 줄이고 환자 경로를 간소화하는 것을 의미했습니다. 이후에는 비즈니스 모델, 즉 더 효율적으로 케어를 제공하고, 운영을 더 지속 가능하게 하고, 환자 경험을 개선하는 것이 중요했습니다.

오늘날, 然而, 초점은 지능과 규모에 있습니다. AI는 제가 시작했을 때 상상할 수 없었던 가능성을 열어줍니다. 그러나 하나의 교훈은 변하지 않았습니다. 기술 자체는 헬스케어를 변革하지 않습니다. 시스템, 인센티브, 그리고 채택이 그렇게 합니다.

이 관점에서, 저의 생각은 “어떻게 구축할 것인가?”에서 “어떻게 통합할 것인가?”로 바뀌었습니다. 저는 성공하는 회사들이 반드시 가장 화려한 알고리즘을 갖고 있는 것이 아니라고 믿습니다. 그들은 의사, 환자, 헬스케어 시스템의 일상적인 루틴을 무시하고 강화하는 도구를 가진 회사들이 될 것입니다.

헬스케어 기술에서 반복되는 주제는 자동화와 인간의 감성 사이의 균형입니다. BloodGPT와 같은 AI가 의사의 역할, 특히 소진을 줄이고 판단과 감정을 보존하는 방식으로 어떻게 재정의할 수 있는지에 대해 어떻게 생각하시나요?

의사들은 사람들을 돌보는 것에서 소진하지 않습니다. 그들은 서류 작업, 중복된 검사, 단편적인 시스템, 그리고 그들이 환자와 함께 있는 시간을 뺏는 모든 행정 작업에서 소진합니다. 저에게 알려진 모든 의사는 환자와 대화하는 것보다 양식을 채우는 것을 더 좋아합니다. 그러나 그 추가적인 작업량은 계속 증가하며, 이는 그들이 실제 임상ケア에 할애할 수 있는 시간과 에너지를 침식합니다.

BloodGPT는 이러한 압력을 완화하기 위해 설계되었습니다. 플랫폼은 실험실 정보를 조직하고 해석하는 과중한 작업을 인수하며, 기존 워크플로에 맞는 명확한, 구조화된 통찰력을 제공합니다. 이러한 루틴 단계가 자동으로 그리고 신뢰성 있게 처리되면, 의사는 더 많은 시간을 환자와 대화하고, 판단을 행사하며, 그들을 치료하는 사람들과의 신뢰를 구축하는 데 할애할 수 있습니다.

저는 AI가 의사를 대체할 것이라고 생각하지 않습니다. 오히려, 그것은 의사들이 자신의 전문 분야의 핵심으로 돌아가도록 허용합니다. 즉, 더 많은 시간을 대화에, 그리고 데이터를 추적하는 데 덜 쓰게 됩니다. 이것이 기술이 의학을 더 인간적으로 만들 수 있는 방식입니다.

클리닉이 효율성 향상을 통해 연간 수백만 달러를 절약할 수 있다는 것이 하나의 목표입니다. BloodGPT가 제공하는 가장 구체적인 비용 절감 메커니즘은 무엇입니까?

비용 절감은 세 가지 주요 영역에서 나옵니다.

첫 번째는 시간입니다. 실험실 결과를 검토하고 전달하는 것은 여전히 많은 헬스케어 시스템에서 느린 수동적인 과정입니다. BloodGPT는 검토와 해석 창을 몇 분에서 몇 초로 단축합니다. 매주 수천 개의 결과에 걸쳐, 이는 환자 케어에 반환된 수백 개의 임상 시간에 해당합니다.

두 번째는 연속성입니다. 플랫폼은 각 환자의 혈액 데이터에 대한 실행 기록을 유지하므로, 추세와 이상은 쉽게 식별할 수 있습니다. 이는 중복된 검사를 줄이고, 불필요한 후속 약속 또는 반복적인 실험실을 트리거할 수 있는 오류를 잡습니다.

세 번째는 자원 사용입니다. 정보가 정확하게 즉시 전달되면, 직원은 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있으며, 실험실은 더 얇은 지원 팀으로 운영할 수 있습니다.

이러한 효과를 합하면, 중형 헬스케어 시스템은 수백만 달러의 연간 절약을 볼 수 있으며,同時에 결과도 개선할 수 있습니다. 헬스케어에서 비용을 낮추고 품질을 높이는 것은 일반적이지 않지만, 이것이 저희가 목표로 하는 것입니다.

헬스케어 AI에서 시스템적인 혁신을 죽이는 단기 투자자 수평선을 어떻게 생각하시나요? 창립자와 투자자는 어떻게 장기적인 영향을 위해 정렬할 수 있습니까?

이것은 공유된 임무에서 시작됩니다. 투자자가 12개월 안에 반전을 기대한다면, 헬스케어는 잘못된 영역입니다. 이 섹터는 인내심, 엄격한 규정 준수, 그리고 수年的 신뢰 구축을 요구합니다.

창립자는 기대치를 설정하는 역할을 합니다. 그들은 투자자에게 규제 타임라인, 채택 사이클, 그리고 보상에 대한 현실을 설명하여, 파트너가 외부에서 느린 진행을 볼 수 있는 이유를 이해하도록 해야 합니다.

투자자들은 마일스톤 기반 성장에 대한 지원을 제공해야 하며, 허영적인 지표를 추구하는 것을抵制해야 합니다.真正으로 헬스케어 AI를 변화시키는 회사들은 가장 화려한 알고리즘을 갖고 있는 것이 아니라, 의사, 환자, 헬스케어 시스템의 일상적인 루틴을 강화하는 도구를 가진 회사들이 될 것입니다. 이러한 회사들은 5년에서 10년의 수평선에서 생각하는 파트너에 의해 구축될 것입니다.

헬스케어에서 AI에 대한 규제가 강화됨에 따라, BloodGPT는 규정 준수, 안전, 그리고 의사와 환자와의 신뢰 구축에 어떻게 접근하고 있습니까?

처음부터 저희는 책임 있는 설계를 제품의 일부로 다루었습니다. 저희 팀은 헬스케어에서 사용되는 주요 개인 정보 및 보안 표준을 따르며, 미국, 유럽, 및 기타 주요 시장의 발전하는 규제를 주시합니다. 저희의 초점은 강한 데이터 처리 관행, 투명한 알고리즘, 그리고 완전히 감시 가능한 출력에 있습니다.

저가 앞서 언급한 것처럼, 신뢰는 저희가 시작했을 때 가장 큰 도전이었습니다. 그리고 그것은 저희의 북극성으로 남아 있습니다. 전문가들은 어디에서든 값이 왔는지, 그리고 어떻게 처리되었는지 볼 수 있습니다. 이것은 그들에게 정보에 대한 확신을 줍니다. 환자들은 동일한 명확성을 가치 있습니다. BloodGPT는 의사의 역할을 대체하는 것이 아니라, 자신의 결과를 조직하고 제시하는 도구입니다. 이 의미에서, 안전과 신뢰는 저희가 나중에 추가하는 기능이 아니라, 제품 자체입니다.

향후, 혈액 검사 외에 다른 진단 영역으로 AI 해석이 확장될 것으로 보입니다. 가장 큰 혁신은 어디에서 먼저 발생할 것으로 생각하시나요?

이미 진행 중입니다. 방사선학, 유전체학, 그리고 안과학은 이미 실험적인 단계를 넘어섰습니다. 이러한 분야에서, AI 시스템은 초기 암을 스캔에서 식별하고, 복잡한 유전적 변이를 분석하며, 망막 이미지에서 당뇨망막병증의 징후를 표시하는 데 도움을 줍니다. 각 경우에, 출력은 최종 결정에 대한 통제를 전문가에게 맡깁니다.

다음 물결은 단일 영역이 아니라 연결과 통합에 관한 것입니다. 영상, 유전체학, 웨어러블, 실험실 데이터가 여전히 별개의 스트림으로 다뤄진다는 것을 생각해 보십시오. AI는 이러한 신호를 점점 더 연결하여, 혈액 마커, 유전적 변이, 웨어러블 패턴을 통해 위험을 검사 결과 하나만으로는 알 수 없는 시점에 먼저 발견할 수 있습니다.

真正한 혁신은 이러한 종류의 통합입니다. 즉, 하나의 지능 계층이 여러 입력을 연결하여 의사와 환자에게 연속적이고 실시간적인 건강과 위험 관점을 제공하는 것입니다. 이러한 에피소드ケ어에서 예측적이고 적극적인 케어로의 전환에서 가장 큰 영향이 있습니다.

마지막으로, 헬스케어의 미래에서 AI에 대해 가장 흥奮하는 것은 무엇이며, BloodGPT는 그 미래를 형성하는 데 어떤 역할을 할 것으로 보십니까?

제가 가장 흥奮하는 것은, 사실, 앞서 논의한 대로, 반응적인 헬스케어에서 예측적이고 적극적인 헬스케어로의 전환입니다. 수십 년 동안, 우리는 사람들이 아프기 전에 간섭하기를 기다렸습니다. 예방과 개인 책임은 항상 대화의 일부였지만, AI는 이 비전을 실제로 실현할 수 있게 합니다. 즉, 위험을 더 일찍 식별하고, 건강한 선택을 안내하며, 이전에 본 적 없는 규모에서 개인화된 정보를 제공할 수 있습니다.

BloodGPT는 이러한 基盤의 일부로 설계되었습니다. 혈액 데이터는 가장 일반적이고 널리 사용되는 건강 신호이지만, 종종 활용되지 않습니다. 이러한 정보를 더 쉽게 이해하고 행동할 수 있도록 만들어, 우리는 원시적인 숫자를 명확한 통찰력으로, 그리고 통찰력을 더 건강한 삶으로 변환하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 궁극적으로, 그것이 저희의 간단한 목표입니다. 복잡한 것을 사용할 수 있는 것으로 바꾸는 것입니다. 저희는 앞으로 몇 년 동안 사람들이 필요로 할 케어의 基盤을 구축하고 있습니다.同時에, 현재의 일상적인 헬스케어를 더 좋게 만들고 있습니다. 

감사합니다, 더 많은 것을 배우고 싶은 독자들은 BloodGPT를 방문해야 합니다.