BloodGPT의 CEO 조나단 크론 – 인터뷰 시리즈

조나단 크론은 BloodGPT의 CEO입니다. 그는 20년 이상의 경험을 가진 헬스케어 전략가이자 기업가로, BloodGPT에 합류하기 전에 런던 기반의 클리닉인 Med24를 설립하고 2022년에 매각하였습니다. 또한 그는 모나코 기반의 헬스케어 스타트업인 PCG를 공동 설립하였으며, 500,000달러의 시드 자금으로 1백만 달러 이상의 계약을 체결하였습니다. 또한 그는 Klarity와 LIPS Healthcare를 포함한 디지털 헬스케어 벤처기업에 주요 자금 조달과 성장에 대한 자문을 제공하였습니다.

BloodGPT는 기존 워크플로에 무결점으로 통합되는 인공 지능 기반의 진단 연구소 및 클리닉 플랫폼으로, 99.99%의 정확도로 몇 초 내에 혈액 검사 결과를 해석합니다.

20년 이상 헬스케어 벤처를 구축하고 확장해 온 경험을 바탕으로, BloodGPT로 이끌어지는 개인적 경험이나 산업의 아픔은 무엇입니까?

저는 올해 초 동료로부터 BloodGPT를 처음 알게 되었습니다. 그 전제는 개인적으로나 비즈니스적으로 즉시 공鳴했습니다. 저는 스프레드시트에 자신의 혈액 검사 결과를 추적하는 사람으로, PDF와 이미지에서 숫자를 가져와 불일치한 단위, 참조 범위 및 명명 규칙으로 인해 번거롭고 종종 신뢰할 수 없었습니다. 그리고 깊이 있게 저는 혼자 그런 감정을 느끼지 않는다고 생각했습니다. 의사, 연구소 또는 클리닉에서 받은 결과가 어수선하고 단편적이며 접근하기 어려운 것을 경험한 적이 없다는 것을 의미합니다.

그 이유로 BloodGPT를 알아낸 지 며칠 만에 저는 창립자들과 통화를 했고, 그 후에 CSO가 되었습니다. 20년 이상의 기간 동안 클리닉, 스타트업, 건강 시스템을 걸쳐 일한 경험을 통해, 저는 이것이 제 분야임을 알았습니다.

BloodGPT는 저가 반복적으로 본 아픔을 해결합니다. 사람들은 검사 결과를 받지만, 접근은 단편적이고, 맥락은 상실되고, 이미 과부하된 전문가들에게 과중한 압력을 가합니다. 혈액 데이터는 전체적인 건강 상태를 나타내는 가장 풍부한 신호 중 하나이지만, 여전히 충분히 활용되지 않고 있습니다.

따라서 저의 논리는 인공 지능과 고급 데이터 과학을 강력한 건강 지식과 결합하여 모든 사람에게 실시간으로 정보를 사용할 수 있도록 만들 수 있다는 것입니다.

BloodGPT는 99.99%의 정확도로 혈액 검사 결과를 해석하며, 기존 연구소 워크플로에 직접 통합됩니다. 플랫폼이 어떻게 구상되고 시장에 출시되는 데 어떤 핵심적인 도전을 직면했는지 설명해 주십시오.

재미있게도, 모든 것이 이웃과의 대화에서 시작되었습니다. 생화학자이자 스포츠 영양 컨설턴트인 니키타 우도비첸코는 자신의 진료에서 같은 문제를 계속 보았습니다. 사람들은 혈액 검사 결과를 받았지만, 무엇을 해야 할지 모르는 경우가 많았습니다. 그의 이웃인 바실리 라주카는 직후에 잠재력을 즉시認識한 인공 지능 SERIAL 기업가이자 현재의 공동 창립자 및 CTO입니다. 처음에는 캐주얼한 대화였지만, 곧 실제 프로젝트가 되었습니다. 이후 인공 지능 제품 개발 전문가인 나타 사바스첸카가 공동 창립자 및 CPO로 합류하였고, 저는 20년간의 헬스케어 및 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 함께 일했습니다.

그 시점부터, 저희의 초점은 각 숫자를 검증 가능한 데이터로 다루는 시스템을 구축하는 것이었습니다. LOINC 코드 — 논리적 관찰 식별자 이름 및 코드, 즉 실험실 검사 보고를 위한 국제 표준 — 에 따라 바이오 마커를 정규화하고, UCUM — 측정 단위의 통일 코드 — 로 단위를 검증하며, 항상 연구소의 참조 범위에 따르는 다층 아키텍처를 설계했습니다.

20년간의 헬스케어 전문가와의 협력을 통해, 저는 이 분야에서 신뢰가 얼마나 중심적인지 알고 있습니다. 따라서 BloodGPT를 구축하는 동안, 저희는 안정성과 신뢰에 대한 가장 어려운 도전에 집중했습니다. 대형 모델이 동일한 파일에 대해 다른 답변을 줄 수 있으며, 날짜를 잘못 읽거나 범위를 발명할 수 있기 때문에, 저희는 모든 출력이 재현 가능하고 원천에 대한 완전한 추적이 가능하도록 하는 것을 저희의使命으로 삼았습니다.

현재, 플랫폼은 FHIR API — 빠른 헬스케어 상호 운용성 자원, 즉 건강 정보 시스템이 데이터를 안전하게 효율적으로 공유할 수 있는 현대적인 표준 — 를 통해 연구소 워크플로에 직접 연결됩니다. 또한 레거시 연구소 정보 시스템과도 작동하여 전문가에게 시간을 돌려주고 개인에게 즉각적인 명확성을 제공합니다.

많은 환자들이 현재 일반적인 언어 모델을 사용하여 검사 결과를 해석하고 있습니다. 이 추세에서 어떤 위험이 있는지, 그리고 BloodGPT가 더 안전하고 신뢰할 수 있는 대안을 제공하는 방법에 대해 설명해 주십시오.

일반적인 언어 모델은 실험실 데이터에 적합하지 않습니다. 단위를 잘못 읽거나, 날짜를 혼동하거나, 참조 값을 발명할 수 있으며, 불확실할 때 표시하지 않습니다. 환자는 결과를 붙여 넣으면 잘못된 그러나 설득력 있는 답변을 받을 수 있습니다. 그리고 두려운 점은, 그것이 너무 설득력적으로 들려서 질문할 생각을 하지 않을 수도 있습니다.

BloodGPT는 경로학 워크플로우를 위해 특별히 훈련되고 검증되었습니다. 각 값은 LOINC 식별자에 연결되고 UCUM 측정 표준에 대해 검사되며, 플랫폼은 항상 연구소의 참조 범위를 최종 벤치마크로 사용합니다. 다층 가드레일은 모든 출력을 원천에 연결하므로, 동일한 입력이 동일한, 완전히 감시 가능한 결과를 생성합니다.

이러한 목적 지향적 설계는 재현 가능성과 투명한 유래에 초점을 맞추고 있으며, 전문가와 개인에게 일반적인 채팅봇이 제공할 수 없는 수준의 신뢰성을 제공합니다.

클리닉을 설립하고, 스타트업에 자문을 제공하고, 현재는 인공 지능 기반의 헬스케어 기술 회사를 이끌고 있습니다. 헬스케어 혁신에 대한您的 관점은 이 여정에서 어떻게 발전해 왔습니까?

초기에는 혁신이란 벽돌과 모르타르 — 새로운 시설과 서비스를 구축하여 대기 목록을 줄이고 환자 경로를 최적화하는 것을 의미했습니다. 나중에, 그것은 비즈니스 모델에 관한 것이었습니다. 즉, 더 효율적으로 치료를 제공하고, 운영을 더 지속 가능하게 만들고, 전체 환자 경험을 개선하는 것이었습니다.

오늘날, 그러나,焦點은 지능과 규모에 있습니다. 인공 지능은 제가 시작했을 때 상상할 수 없었던 가능성을 열어줍니다. 그러나, 하나의 교훈은 항상 일정했습니다. 기술 자체는 헬스케어를 변혁하지 않습니다. 시스템, 인센티브, 그리고 채택이 그것을 합니다.

이 점에서, 제 생각은 “어떻게 구축할 것인가?”에서 “어떻게 통합할 것인가?”로 바뀌었습니다. 제가 믿는 것은, 성공하는 회사는 반드시 가장 화려한 알고리즘을 가진 것이 아닐 것입니다. 그것은 의사, 환자, 그리고 헬스케어 시스템의 일상적인 루틴을 조용히 그리고 힘 있게 구동하는 도구를 가진 회사가 될 것입니다.

헬스케어에서 자동화와 인간의 감성 사이의 균형은 반복적인 주제입니다. BloodGPT와 같은 인공 지능이 의사의 역할을 어떻게 재정의할지, 특히 소진을 줄이고 판단과 감성을 보존하는 방법에 대해 설명해 주십시오.

의사는 사람들을 돌보는 것에서 소진하지 않습니다. 그들은 서류 작업, 중복된 검사, 단편적인 시스템, 그리고 행정적인 업무로 인해 환자와의 시간을 뺏기 때문에 소진합니다. 저를 아는 모든 의사는 환자와 5분간 대화하는 것보다 또 다른 양식을 작성하는 것을 선호합니다. 그 추가적인 업무量은 불행히도 계속 증가하며, 이는 실제적인 임상 치료에 할애할 수 있는 시간과 에너지를 침식합니다.

BloodGPT는 일부 압력을 완화하기 위해 설계되었습니다. 플랫폼은 기존 워크플로에 맞게 조직되고 해석된 랩 정보를 처리하는 어려운 업무를接管합니다. 이러한 루틴적인 단계가 자동으로 그리고 신뢰성 있게 처리되면, 의사는 자신의 하루를 더 많이 환자와의 대화에, 판단에, 그리고 신뢰를 구축하는 데 할애할 수 있습니다.

저는 인공 지능이 의사를 대체하지 않을 것입니다. 오히려, 그것은 의사들이 자신의 전문 분야의 핵심으로 돌아가게 합니다. 즉, 더 많은 시간을 대화에, 그리고 데이터를 추적하는 데 덜 쓰게 합니다. 이것이 기술이 의학을 더 인간적으로 만들 수 있는 방법입니다.

클리닉이 매년 효율성 향상을 통해 수백만 달러를 절약하는 것이 하나의 목표입니다. BloodGPT가 제공하는 가장 구체적인 비용 절감 메커니즘은 무엇입니까?

비용 절감은 세 가지 주요 영역에서 비롯됩니다.

첫째는 시간입니다. 랩 결과를 검토하고 의사소통하는 것은 여전히 많은 헬스케어 시스템에서 느리고 수동적인 과정입니다. BloodGPT는 검토와 해석 창을 몇 분에서 몇 초로 단축합니다. 매주 수천 개의 결과에 걸쳐, 이는 수백 개의 임상 시간이 환자 치료로 돌아옵니다.

둘째는 연속성입니다. 플랫폼은 모든 환자의 혈액 데이터에 대한 실행 가능한 기록을 유지하므로, 추세와 이상은 쉽게 식별할 수 있습니다. 이는 중복된 테스트를 줄이고, 그렇지 않으면 불필요한 후속 임상 또는 반복적인 랩을 트리거할 수 있는 오류를 잡습니다.

셋째는 자원 사용입니다. 정보가 정확하게 즉시 전달되면, 직원은 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있고, 랩은 더 얇은 지원 팀으로 운영할 수 있습니다.

이러한 효과를 함께 더하면, 중간 규모의 헬스케어 시스템은 매년 수백만 달러의 비용을 절감할 수 있으며,同時에 품질도 향상시킬 수 있습니다. 헬스케어에서 비용을 낮추고 품질을 높이는 것은 일반적이지 않지만, 이것이 저희가 목표로 하는 것입니다.

헬스케어 AI에서 시스템적 혁신을 죽이는 단기 투자자 수평선에 대해 언급했습니다. BloodGPT와 같은 회사에서 창립자와 투자자가 어떻게 장기적인 영향을 위해 일치시킬 수 있을까요?

그것은 공유된 임무에서 시작됩니다. 투자자가 12개월 이내에 플립을 찾고 있다면, 헬스케어는 잘못된 영역입니다. 이 섹터는 인내심, 엄격한 규정 준수, 그리고 수年的 신뢰 구축을 요구합니다.

창립자는 기대치를 설정하는 역할을 합니다. 규제 타임라인, 채택 주기, 그리고 보상 실적에 대해 설명하여, 파트너들이 외부에서 보이는 느린 진행에도 불구하고 이해할 수 있도록 해야 합니다.

투자자들은 마일스톤 기반 성장을 지원해야 하며, 허구의 지표를 추구하는 것을 피해야 합니다.真正로 헬스케어 AI를 변화시키는 회사는 5년에서 10년의 수평선에서 생각하고, 전체 여정을 위해 헌신하는 파트너에 의해 구축될 것입니다. 즉, 초기 평가 또는 빠른退出에 대한 관심이 아닌, 실제적인 성과에 대한 관심입니다.

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

처음부터, 저희는 책임 있는 설계를 제품의 일부로 다루었으며, 제품의 후속 작업이 아닌 핵심적인 부분으로 다루었습니다. 저희 팀은 주요 개인 정보 및 보안 표준을 준수하며, 미국, 유럽, 그리고 다른 주요 시장의 발전하는 규제를 주시하고 있습니다. 저희의 초점은 강력한 데이터 처리 관행, 투명한 알고리즘, 그리고 완전히 감시 가능한 출력에 있습니다.

저는 이전에 언급했듯이, 신뢰가 가장 큰 도전이었습니다. 그리고 그것은 저희의 북극성으로 남아 있습니다. 전문가들은 모든 값이 어디에서 왔는지, 어떻게 처리되었는지 볼 수 있으며, 이는 그들에게 정보에 대한 확신을 줍니다. 환자들도 같은 명확성을 가치 있습니다. BloodGPT는 의사의 역할을 대체하는 것이 아닙니다. 그것은 환자의 결과를 조직하고 제시하는 도구입니다. 이러한 의미에서, 안전성과 신뢰는 제품의 일부입니다. 그것은 후에 추가되는 기능이 아닙니다.

앞으로, 혈액 검사 외에 다른 진단 분야로도 AI 해석이 확장될 것으로 보입니다. 그리고 만약 그렇다면, 가장 큰 혁신은 어디에서 먼저 발생할까요?

이미 진행 중입니다. 방사선학, 유전학, 그리고 안과학은 이미 실험 단계를 넘어섰습니다. 이러한 분야에서, 인공 지능 시스템은 초기 암을 스캔에서 식별하고, 복잡한 유전적 변이를 분석하며, 망막 이미지에서 당뇨병성 망막병증의 징후를 식별하는 데 도움을 줍니다. 각 경우에, 출력은 최종 결정에 대한 전문가의 통제하에 있습니다.

다음 물결은 연결과 통합에 관한 것입니다. 즉, 영상, 유전학, 웨어러블, 그리고 랩 데이터가 여전히 별개의 스트림으로 다뤄진다는 점을 고려해 보십시오. 인공 지능은 이러한 미묘한 신호를 더 잘 연결하여, 한 가지 테스트만으로는 알 수 없는 위험을 예측할 수 있습니다.

真正의 혁신은 이러한 통합입니다. 즉, 하나의 지능 계층이 여러 입력을 연결하여, 의사와 환자에게 지속적이고 실시간의 건강 및 위험 관점을 제공하는 것입니다. 이러한 에피소드적인 치료에서 예측적이고 적극적인 치료로의 전환에서 가장 큰 영향이 있습니다.

마지막으로, 헬스케어의 미래에서 인공 지능에 대해 가장 흥미로운 점은 무엇이며, BloodGPT는 그 미래를 형성하는 데 어떤 역할을 할까요?

제가 가장 흥미로운 점은, 앞서 언급한 바와 같이, 반응적인 치료에서 예방적인 치료로의 전환입니다. 수십 년 동안, 우리는 사람들이 병이 들기 전에 개입하지 않았습니다. 예방과 개인의 책임은 항상 대화의 일부였지만, 인공 지능은 이러한 비전을 실제로 만들 수 있습니다. 즉, 위험을 더 일찍 식별하고, 더 건강한 선택을 안내하며, 개인화된 정보를 대규모로 제공하는 것입니다.

BloodGPT는 이러한 기반의 일부로 설계되었습니다. 혈액 데이터는 가장 일반적이고 널리 사용 가능한 건강 신호 중 하나이지만, 여전히 충분히 활용되지 않고 있습니다. 이러한 정보를 더 이해하기 쉽고 행동할 수 있게 만듦으로써, 저희는 원래의 숫자를 명확한 통찰력으로, 그리고 통찰력을 더 건강한 삶으로 변환하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 결국, 이것이 간단한 목표입니다. 복잡한 것을 사람들이 사용할 수 있는 것으로 바꾸는 것입니다. 저희는 앞으로 몇 년 동안 사람들이 필요로 할 치료의 기초를 다지고,同時에 오늘날의 헬스케어를 더 좋게 만드는 데에도 기여하고 있습니다.

감사합니다. 이 인터뷰를 읽어주신 독자 여러분께, 더 많은 정보를 원하시면 BloodGPT를 방문해 주십시오.