트라이얼비의 매트 월즈 CEO – 인터뷰 시리즈

매트 월즈는 트라이얼비의 CEO로, 기술 기반의 환자 모집을 선도하는 글로벌 기업입니다. 그는 생명 과학 산업에서 20년 이상의 소프트웨어 및 리더십 경험을 가지고 있습니다. 매트는 개발자로 경력을 시작하여 롤린스 코퍼레이션, PSCI, 마이크로소프트, 모간 루이스, 데이터랩스에서 다양한 기술 및 리더십 역할을 수행했습니다. 2006년에 그는 넥스트독스를 공동 설립했으며, 이는 임상, 품질, 규제 문서 관리의 글로벌 리더로 성장했습니다. 여기서 그는 9년 동안 CTO, CSO, 이사로 활동했습니다. 트라이얼비에 합류하기 전에 매트는 5년 동안 오레아 소프트웨어의 라이프 사이언스 및 전략 계정 총괄을 맡았습니다.

트라이얼비는 환자 모집을 위한 헬스케어 기술 기업입니다. 데이터 분석, 디지털 아웃리치, 실세계 증거를 활용하여 환자를 매칭, 참여, 예비 자격을 부여하여 등록을 가속화합니다. 이 플랫폼은 스폰서, CRO, 시험 사이트가 등록 파이프라인을 더 효율적으로 관리할 수 있도록 소스와 파트너 간에 투명성을 제공합니다.

헬스 테크 스타트업과 대규모 임상 연구 플랫폼에서 모두 일해 왔습니다. 환자 모집에서 AI의 잠재력과 함정에 대한 인식을 높이는 데 개인적으로 어떤 경험이 있으셨나요?

AI는 20년 이상 임상 개발에서 가장 빠르게 움직이는 기술 트렌드입니다. 가장 놀라운 것은 AI가 개념에서 운영으로 전환하는 속도입니다. 특히 임상 시험 환자 모집에서는 여전히 초기 단계에 있습니다. 벤더와 스폰서 모두 프로토콜 개발, 페르소나 및 타게팅, 데이터 강화, 지역화, 커뮤니케이션 및 참여 등 주요 마찰점에서 AI를 탐색하고 있습니다.

그러나 그 잠재력과 함께 일부 위험이 있습니다. 주요 제약 회사 리더들과의 대화에서 AI는 워크플로우의 여러 지점에서 나타나고 있지만, 무제한으로 작동할 수 없습니다. 품질과 보안을 위한 인간의 감독이 필수적입니다.

또한 우리가 연결하는 환자와 가족은 희망을 찾고 있기 때문에, 이는 매우 인간적이고 공감할 수 있는 경험입니다. 이러한 경험은 환자에게 의미 있는 방식으로 AI로 대체될 수 없습니다.

임상 시험 모집은 역사적으로 다양성, 속도, 정확성의 문제를 겪어 왔습니다. 귀하의 견해에서 AI는 이러한 도전을 어떻게 해결하고 있으며, 어디에서 여전히 부족한가요?

AI는 모집 과정의 가장 느리고 자원 집약적인 부분을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이전에는 몇 주가 걸렸던 연구 자료 번역과 같은 작업이 이제 몇 시간으로 압축됩니다. 이는 더 빠르게 글로벌 시장에서 모집을 시작할 수 있습니다.

AI 기반 에이전트는 또한 일관성과 기준에 맞는 상호 작용을 제공하여 정확도를 향상시키고 있습니다. 이러한 도구는 특히 하락 지점을 줄이는 데 유용합니다.

다양성은 여전히 도전입니다. AI는 훈련 데이터만큼 대표적이며, 데이터는 기술 외적인 요인에 의해 형성됩니다. 또한 규제 제한이 있습니다. 임상 연구 전체 역사에서 참가자와의 신뢰 구축은 어려웠습니다. AI 도구와의 상호 작용은 다양한 정도의 회의를 받습니다. 따라서 우리는 참가자에게 라이브 의료 전문가 또는 AI 에이전트와 상호 작용하는 옵션을 제공하는 접근 방식을 지지합니다. 이는 참가자에게 다양한 수준의 AI에 대한 편안함을 제공할 수 있습니다.

글로벌 규제 기관은 임상 시험에서 사용되는 AI 모델에 대해 더 엄격한 질문을 시작하고 있습니다. 귀하는 어떤 투명성, 검증, 또는 감사 기준이 산업 표준이 되어야 한다고 믿으십니까?

산업은 모든 AI 지원 결정에 인간의 감독이 있는 완전한 투명성을 향해 나아가야 합니다. 예를 들어, 우리는 규제 논리를 별도의 추론 엔진에 내장하여 실시간으로 대화와 결정을 평가하고 수정할 수 있도록 하고 있습니다. 이러한 내부 제어 시스템은 모든 환자와 상호 작용하는 응용 프로그램에서 표준이 되어야 합니다. 또한 벤치마크 테스트와 지속적인 성능 평가를 포함한 검증 프로토콜이 공식화되어야 합니다.

가장 중요한 것은 이러한 표준이 제품 개발 프로세스에 통합되어야 한다는 것입니다. 이는 환자 안전을 유지하고 규제 기관의 신뢰를 얻으며 글로벌 임상 연구 캠페인에서 AI를 책임 있게 확장하는 데 필수적입니다.

AI 모델은 역사적인 데이터 세트에 의존하며, 이는 시스템적인 의료 편향을 반영할 수 있습니다. 귀하는 임상 시험에서 환자 모집의 공정성과 다양성을 어떻게 보장합니까?

AI가 없는 것이 다양성을 방해하는 것이 아닙니다. 계획을 우선하지 않는 것이 문제입니다. AI는 다양성을 효과적으로 달성하는 강력한 도구가 될 수 있지만, 의도적으로 사용해야 합니다. 트라이얼비에서는 모델에 사용되는 데이터를 확대하고, 지역 사회와의 파트너십을 구축하며, 모집 결과를 지속적으로 모니터링하여 어떤 그룹도 뒤처지지 않도록 합니다.

귀하는 올해 말에 새로운 AI 관련 제품을 출시할 계획입니다. 귀하는 어떤 문제를 해결하고 있으며, 이러한 혁신은 귀하의 책임 있는 AI 사용 철학을 어떻게 반영하는가요?

트라이얼비에는 혁신의 문화가 있으며, AI는 주요 구성 요소입니다. 올해 alone, 우리의 허니 플랫폼은 새로운 사이트 워크플로우, 스폰서 전용 환자 레지스트리, 글로벌 바이오파마 브랜드의 시험 찾기 웹사이트를 위한 사용 사례를 출시했습니다. AI와 관련하여, 우리는 채팅봇, 스마트 툴 등 새로운 기능과 향상을 개발하고 있으며, 고객을 위한 프로세스를 간소화하는 새로운 방법을 평가하고 있습니다. 내부적으로, 우리는 AI를 사용하여 더 타겟팅하고, 의도적이고, 포용적이며, 효율적인 모든 것을 달성하고 있습니다. 또한 우리는 경험 있는 팀원들이 모든 AI 모델의 결정과 맥락을 해석하도록 합니다.

5년 후, 트라이얼비의 역할은 임상 연구에서 AI가 더 깊숙이 통합됨에 따라 어떻게 진화할까요? 귀하는 더 윤리적이고, 효율적이고, 글로벌하게 조화된 환자 모집의 미래를 형성하는 데 어떤 역할을 할까요?

5년 후, 트라이얼비는 임상 연구에서 환자 모집을 위한 AI 기반 서비스 제공업체로 선두 주자로 자리 잡을 것입니다. 우리는 이미 모집 워크플로우의 모든 부분에서 AI를 통합하여 속도, 정확성, 환자 옵션을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 우리는 라이브 의료 전문가 또는 AI 에이전트와 상호 작용하는 옵션을 제공하는 도구를 평가하고 있습니다. 우리는 이러한 옵션이 참가자와의 신뢰를 높이고 참여도를 향상하는 데 핵심이라고 믿습니다.

윤리적으로, 우리는 AI가 규제의 엄격함과 투명성으로 구현되어야 한다는 것을 약속합니다. 이는 기술 자체에 감독 메커니즘을 내장하고, 시스템이 작동하는 방식을 공개하는 것을 의미합니다. 또한 우리는 조직의 모든 부서와 팀에서 AI를 구축하여 기술이 발전함에 따라 적응할 수 있도록 합니다. 궁극적으로, 우리는 임상 연구에서 AI가 책임 있게 사용되는 방식을 정의하는 회사로 자리 잡고 싶습니다. 이를 올바르게 한다면, 임상 시험을 더 빠르고, 포용적이고, 환자가 쉽게 접근할 수 있도록 할 수 있습니다. 이는 환자의 거주지나 언어와 상관없이 가능합니다.

인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 트라이얼비를 방문하십시오.