Terry Poon, Twin Health의 공동 창립자 및 CTO – 인터뷰 시리즈

Terry Poon은 Twin Health를 공동 창립하고 기술 개발을 위한 비전을 주도합니다. 그는 Twin의 혁신적인 플랫폼과 고유한 알고리즘을 개발하여 IoT, 기계 학습, 디지털 트윈 기술을 사용하여 인간의 대사 건강을 개선합니다. Twin 이전에는 Terry는 Jasper Technologies의 엔지니어링 부문長으로서 글로벌 소프트웨어 엔지니어링 팀을 구축하고 회사의 IoT 클라우드 플랫폼의 리드 아키텍트로 활동했습니다. 또한 Terry는 Jasper의 중국 시장 출시를 주도하여 회사의 역사상 가장 빠르게 성장하는 시장으로 만들었습니다. Jasper 이전에는 Terry는 Oracle에서 엔지니어링 및 관리직을 맡았습니다.

컴퓨터 과학과 최종적으로 IoT에 관심을 가지게 된 계기는 무엇입니까?

나는 어린 시절에 Apple (AAPL ) IIe에서 프로그래밍을 시작했고 컴퓨터가 몇 번의 키 입력만으로 아이디어를 현실로 바꾸는 마법에 완전히 매료되었습니다.

나는 MIT에서 컴퓨터 과학을 전공하여 학사와 석사 학위를 취득했습니다. 나는 소프트웨어 에이전트에 대한論文을 썼는데, 이는 AI를 사용하여 세계를 이해하고 의사 결정을 내리고 행동을 취하는 자율적인 소프트웨어 프로그램입니다.

졸업 후에 나는 Oracle에서 몇 년 동안 일한 후 IoT 스타트업인 Jasper Technologies에加入했습니다. Jasper는 디지털 세계와 물리적 세계를 연결하여 다양한 장치를 글로벌 무선 네트워크에 연결하고 관리하는 플랫폼을 만들고자 했습니다. 우리는 약 10년 동안 Jasper 플랫폼에서运行하는 장치를 0에서 1.6억 개로 확대했습니다.

Twin Health의 기원에 대한 이야기를 나누어 주시겠습니까?

Twin Health는 Whole Body Digital Twin을 발명하여 만성 대사 질환을 예방하고 역전시키기 위해 만들어졌습니다. 우리는 이러한 질환이 전 세계적으로 증가하고 있지만 아무도 이러한 질환의 근본 원인을 해결하지 못했다는 것을 인식했습니다. 우리는 또한 이러한 조건의 근본적인 도전은 인간 대사와 같이 개인 수준에서 다르기 때문에 가장 복잡한 시스템 중 하나라는 것을 인식했습니다. 우리는 AI와 IoT 기술의 경험과 심오한 의학을 결합하여 사람들에게 솔루션을 제공할 수 있는 위치에 있다고 느꼈습니다.

우리의 영감은 Jasper Technologies에서 왔습니다. Jasper에서 우리는 전 세계의 많은 혁신적인 회사와 협력했으며, 그 중 하나는 Tesla였습니다. Tesla는 판매하는 모든 자동차에 디지털 트윈 소프트웨어 모델을 구축하며, Jasper는 Tesla의 인프라를 구축하여 자동차의 소프트웨어를 자동으로 진단하고 업데이트할 수 있는 IoT 플랫폼을 제공했습니다.

Cisco Systems는 2016년에 Jasper를 인수했습니다. 2018년에 Jasper의 CEO인 Jahangir Mohammed는 나와 우리의 세 번째 공동 창립자 Maluk Mohamed와 함께 Twin Health를 시작하여 디지털 트윈 개념을 인간 몸에 적용하기 위해 협력했습니다. Twin에서 우리는 Whole Body Digital Twin이라는 고유한 기술을 발명했으며, 이는 IoT 센서, 기계 학습, 의학을 결합하여 만성 대사 질환을 역전시킵니다.

이 용어에 익숙하지 않은 독자들을 위해 만성 대사 질환의 예는 무엇입니까?

만성 대사 질환은 대사의 혼乱과 관련된 조건을 말하며, 당뇨병, 전당뇨, 고혈압, 이상지질혈증, 비만, 지방간 질환 등을 포함합니다.

Whole Body Digital Twin이란 무엇입니까?

Whole Body Digital Twin은 센서에서 수집된 3,000개 이상의 데이터 포인트와 기계 학습 모델을 결합하여 각 개인의 고유한 대사를 동적으로 디지털로 표현한 것입니다. 이는 원인과 결과 관계를 결정하고 미래의 대사 상태를 예측하며 각 개인에게 건강을 개선하기 위한 특정 조치를 추천합니다.

비침습적 웨어러블 센서와 수집된 데이터 포인트에 대해 논의해 주시겠습니까?

센서에는 지속적인 혈당 모니터, 활동 트래커, 혈압 미터, 체성분 측정기가 포함됩니다. 우리는 이러한 센서를 사용하여 하루에 3,000개 이상의 데이터 포인트를 수집하며, 이는 혈당, 심박수, 심박수 변이성, 혈산소, 걸음 수, 수면 단계, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 체중, 내장 지방 등 주요 대사 건강 신호를 포함합니다. 이러한 신호를 사용하여 우리는您的 대사에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 즉, 음식, 운동, 수면 등 일상 활동에 대한 대사 반응을 이해할 수 있습니다.

기계 학습 시스템은 이러한 수집된 데이터를 분석하고 무엇을 찾고 있습니까?

우리의 데이터 과학 팀은 다양한 바이오 마커를 예측하고 바이오 마커를 개선하기 위한 특정 조치를 추천하는 여러 기계 학습 모델을 개발했습니다.

예를 들어, 대사 반응은 사람마다 크게 다르며, 각 개인에게서 음식과 시간에 따라 다르게 나타납니다. 두 사람이 동일한 식사를 하더라도 완전히 다른 반응을 나타낼 수 있습니다. 우리의 모델은 100개 이상의 ML 특징을 사용하여 특정 음식과 개인에 대한 반응을 정확하게 예측합니다.

이 정보는 어떻게 사용자에게 전달됩니까?

Whole Body Digital Twin은 두 가지 방법으로 회원들에게 명확한 건강 지침을 제공합니다. 첫째, 복잡한 바이오 마커를 자동으로 분석하여 전체 대사 건강 점수와 각 대사 건강의 세부 사항을 시각화합니다. 둘째, 정밀 영양, 활동, 수면, 호흡 등을 적용하여 건강을 개선하기 위한 개인화된 추천을 생성합니다.

다양한 임상 시험의 결과에 대해 논의해 주시겠습니까?

Twin Health의 임상 연구 팀은 1년 이상의 무작위 대조 시험을 수행했으며, 여러 피어 리뷰 저널에 결과를 발표했습니다. 이것은 디지털 트윈 기술을 사용하여 만성 대사 질환을 역전시키기 위한 세계 최초의 무작위 대조 시험입니다. 우리는 첫 번째로 나타난 건강 결과를 보았습니다. 환자들은 평균 HbA1c 감소 3.1 (평균 기준선 8.7)을 보였으며, 90% 이상이 2형 당뇨병을 역전시켰습니다 (HbA1c 6.5 미만). 또한 92%의 환자는 모든 당뇨 약물,包括 인슐린을 중단했습니다.さらに, 환자들은 평균 체중 감소 9.1 kg (20 lbs)을 보였습니다. 기준선에 비정상적인 간 기능 (임상 실험실 값에서 상승된 ALT)을 가진 환자들은 평균 ALT 감소 24 단위를 보였습니다. 대조군은 당뇨병 역전, 당뇨 약물 감소, 체중 또는 간 기능의 개선이되지 않았습니다. 과학적 결과는 21개의 피어 리뷰 국제 의학 저널과 회의 논문에 발표되었습니다.

개인화된 의료와 의학의 미래에 대한 비전은 무엇입니까?

인간은 매우 다양하며, 우리는 모두 고유한 생물학, 다른 대사 반응, 음식, 활동 등에 대한 다양한 선호도를 가지고 있습니다. 이러한 이유로 일괄적인 솔루션은 작동하지 않으며, 의료는 각 개인의 필요와 선호도에 따라 정밀하고 맞춤형으로 제공되어야 합니다.

Twin에서 우리는真正한 개인화된 정밀 건강의 힘을 믿으며, 각 개인에게 가장 효과적인 방법으로 질환을 발견하고 역전시키기 위해 노력하고 있습니다.

Twin Health 또는 Whole Body Digital Twin에 대해 추가로 공유하고 싶은 내용이 있습니까?

우리는 AI, IoT, 기타 혁신적인 기술이 빠르게 발전하는 시대에 살고 있습니다. Twin에서 우리는 AI를 사용하여 인간 대사를 개인 수준에서 이해하기 위해 노력하고 있으며, 이는 가장 복잡한 시스템 중 하나입니다. 우리는 이러한 기술을 사용하여 전 세계적으로 10억 명 이상의 사람에게 영향을 미치는 만성 대사 질환의巨大한 도전에 대처하기 위해 노력하고 있습니다. 자세한 정보는 twinhealth.com에서 확인하실 수 있습니다.