Jeff Elton, CEO bij ConcertAI – Interviewserie

Jeff Elton, Ph.D., is CEO van Concert AI, een AI SaaS-oplossingenbedrijf dat onderzoeksoplossingen en patiëntgerichte oplossingen biedt voor vernieuwers in de biowetenschappen en 's werelds toonaangevende aanbieders. ConcertAI richt zich op het versnellen en verbeteren van de precisie van retrospectieve en prospectieve klinische studies met behulp van EMR's, LIS's en PACS-systemen van aanbieders als bron voor alle onderzoeksgegevens. Het is een langetermijnpartner van de American Society of Clinical Oncology en haar CancerLinQ-programma, US FDA, NCI Health Equity-initiatieven en bijna 100 zorgverleners in de VS.

Vóór ConcertAI was Jeff Managing Director, Accenture Strategy/Patient Health; Global Chief Operating Officer en SVP Strategy bij Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.; en partner bij McKinsey & Company. Hij is ook een van de oprichters van de raad van bestuur en senior adviseur van verschillende bedrijven in de beginfase. Jeff is momenteel bestuurslid van de Massachusetts Biotechnology Council. Hij is medeauteur van het veelgeciteerde boek, Gezondheidszorg verstoord (Wiley, 2016). Jeff heeft een Ph.D. en een MBA van de Universiteit van Chicago.

Kunt u als oprichter-CEO van ConcertAI uw visie voor het bedrijf bij de oprichting delen? Hoe is die visie sinds 2018 geëvolueerd??

We zijn begonnen met het idee dat betere patiëntresultaten voortkomen uit diepgaande en bruikbare inzichten. Het verkrijgen van die inzichten vereist datavolledigheid, dataschaal, datarepresentatie en geavanceerde AI-intelligentie. Daarom hebben we een Data-as-a-Service- en AI-Software-as-a-Service-bedrijf opgericht. We hebben ons gericht op AI die inferentie en voorspelling mogelijk maakt. Dit omvatte het voorspellen van te vermijden gebeurtenissen, zoals therapieontrouw van patiënten of het staken van de behandeling vanwege een gebrek aan positieve respons. Dit gaf inzicht in wanneer klinische studies de volgende optie zouden kunnen zijn.

Onze visie is standvastig gebleven en we blijven meer verwachten van onze oplossingen. Met de nieuwste generatie LLM's, agentische AI ​​en andere generatieve AI-oplossingen kunnen we op schaal opereren (en bijna in realtime, iets wat we in 2018 niet hadden verwacht of verwacht). Met partners als NVIDIA kunnen we onze oplossingen verder ontwikkelen om beter te presteren dan verwacht, beperkingen en unieke kenmerken te herkennen en mee te bewegen met de innovaties van de hele markt. De reis tot nu toe is buitengewoon productief en opwindend geweest.

We hebben ongekende prestaties op het gebied van automatisering van klinische onderzoeken mogelijk gemaakt, door de plaatsing van patiënten op op bewijs gebaseerde klinische trajecten te automatiseren, geavanceerde workflows voor radiologische interpretatie te realiseren en digitale tweelingen te gebruiken als hulpmiddel ter ondersteuning van besluitvorming in zorg en onderzoek.

Tegenwoordig bedienen we bijna 50 biofarmaceutische vernieuwers en 2,000 zorgverleners. Hoewel we niet op dezelfde schaal opereren als de gehele markt, zijn we wel de meest omvattende AI-oplossingen voor oncologie in de sector.

Wat inspireerde u om u specifiek te richten op oncologie- en hematologiedatasets en hoe zag u dat ConcertAI het verschil kon maken op deze gebieden?

De Verenigde Staten begonnen de "War on Cancer" in 1971 met de National Cancer Act. Dit was de aanleiding voor grootschalige overheidsfinanciering, die inzicht gaf in de mutaties die kanker veroorzaken, nieuwe modaliteiten voor therapieën, uitgebreide door het National Cancer Institute aangewezen behandelcentra en meer. Onder de regering-Obama nam de financiering opnieuw toe met $ 10 miljard aan elektronische stimuleringsmaatregelen voor het NIH en op zijn beurt voor het NCI. Onder Biden werd in 2.0 het Cancer Moonshot 2022-programma gelanceerd, wat opnieuw een geheel nieuwe generatie van onderzoeks- en startkapitaalinvesteringen voor academische, maatschappelijke en publiek-private partnerschappen op gang bracht.

Ik geef deze geschiedenis omdat weinig ziekten of gebieden van de gezondheidszorg het niveau van gegevens hebben: genomisch, transcriptomisch, digitale pathologie, digitale radiologie, gedetailleerde elektronische medische dossiers, etc., en het niveau van onderzoek dat deze gegevens contextualiseert met gevalideerde inzichten door middel van rigoureuze, multi-center, peer-review studies. Als verder bewijs is de jaarlijkse bijeenkomst van de American Society of Clinical Oncology de grootste medische bijeenkomst ter wereld, met het grootste aantal nieuwe publicaties, posters en samenvattingen van elk wetenschappelijk forum over elk onderwerp.

Dus als u data- en AI-gericht wilt zijn, zijn er weinig betere gebieden om oplossingen met vertrouwen en op schaal te bevorderen dan oncologie. ConcertAI heeft de grootste verzameling onderzoeksgegevens ter wereld. Het omvat honderden peer-reviewed publicaties die mogelijk zijn gemaakt door die gegevens, belangrijk bewijsmateriaal dat voortkomt uit die publicaties die de manier waarop patiënten worden behandeld veranderen en de meest positieve mogelijke uitkomsten verzekeren, en nu AI SaaS-technologieën die integraal deel uitmaken van de zorg- en onderzoeksprocessen die de kracht van die gegevens en dat bewijsmateriaal op alle punten en voor alle beslissingen tijdens de zorgreis van een patiënt inzetten. Wat hier echt belangrijk is, is dat we dit niet eenzijdig doen. Het wordt transparant gedaan met onze zorgverleners en biofarmaceutische innovatorpartners om het grootste vertrouwen en gebruik te creëren. Dus we evolueren naar realtime, geavanceerde, door AI-intelligentie aangestuurde beslissingsuitbreiding.

ConcertAI is een toonaangevende speler geworden in real-world evidence (RWE) en AI-technologie voor de gezondheidszorg. Wat waren enkele van de eerste uitdagingen waarmee u te maken kreeg bij het positioneren van het bedrijf als leider in deze ruimte?

U moet vertrouwd worden en evolueren naar de referentiebron. Dat verdient u. Het vertrouwen komt van uw leverancierspartners, die geloven dat de gegevens die u gebruikt in het beste belang zijn van hun patiënten. Vertrouwen komt van uw academische en industriële partners, die het bewijs zien van en geloven dat uw gegevens zijn afgeleid als een perfecte weerspiegeling van de originele patiëntendossiers en dat de concepten die u naar voren brengt 'waar' zijn en een weerspiegeling van de huidige klinische en wetenschappelijke praktijk. U moet ook een schaal bereiken waarop uw data-oplossingen niet alleen de hele populatie vertegenwoordigen, maar ook conclusies opleveren die met zekerheid generaliseerbaar zijn naar de hele populatie die met een bepaald medicijn wordt behandeld. Technologie is vergelijkbaar. Wetenschappers en clinici zijn inherent sceptisch - en dat is ook terecht - en vertrouwen geen black boxes of algoritmen die ze niet begrijpen. Dus moesten we ook daar vertrouwen opbouwen, door middel van publicaties en openheid over hoe onze oplossingen werken.

ConcertAI heeft de grootste oncologie- en hematologiedataset ter wereld. Welke unieke kansen creëert deze data voor het transformeren van kankeronderzoek en -behandeling?

Ik vind die vraag geweldig. We werken hier elke dag aan! De mogelijkheden om waarde te bieden aan aanbieders, patiënten en vernieuwers zijn bijna onbeperkt. In vroege fases van proeven ontwikkelen we studiesimulatiebenaderingen met digitale tweelingen die de programma's die we in klinische proeven opnemen, zullen veranderen. Onze data- en AI-optimalisaties zullen de tijd die nodig is om van een definitief protocol naar een definitieve indiening bij regelgevers te gaan met 30 tot 40% verkorten, wat betekent dat nieuwe medicijnen sneller bij patiënten terechtkomen. Onze AI-oplossingen voor beslissingsversterking zullen behandelpaden aanbevelen die op bewijs zijn gebaseerd en specifiek zijn afgestemd op die paden, reacties monitoren in lijn met de voorspelde reactie en zoeken naar potentieel gunstige klinische proeven wanneer de reactie of het voordeel onder de verwachtingen ligt. Onze oplossingen voor klinische interpretatie van beeldvorming werken op het niveau van operationele processen, klinische interpretatie en een langetermijnvisie op nieuwe interpretaties of nieuwe interventies die in de toekomst op basis van inzichten en bewijs moeten worden overwogen. Een actie is niet langer "eenmalig en gedaan", maar wordt "eenmalig en dan opnieuw en opnieuw", zodat gunstige herbeoordelingen en toekomstige beslissingen een doorlopend proces zijn! Wat hier anders is, is dat het zicht de gehele patiëntreis is: dit is een horizontaal zicht versus een reeks smalle, diepe, verticale zichtlijnen die aan elkaar genaaid moeten worden. Dit is een innovatie die mogelijk wordt gemaakt door AI en een ingrijpende procesverandering die nieuwe manieren van werken biedt aan de betrokken deskundige mensen.

Kunt u uitleggen hoe de Digital Trial Solution van ConcertAI werkt om kankerpatiënten te matchen met levensreddende klinische trials? Welke impact heeft u tot nu toe gezien in termen van patiëntresultaten?

Klinische proeven zijn zeer complex en vereisen uren werk van een breed scala aan zeer deskundige personen. Voor de meeste organisaties worden klinische proeven aangeboden als een verantwoordelijkheid en toewijding aan patiënten waarbij de huidige standaardzorg mogelijk geen levensvatbaar alternatief vertegenwoordigt. Proeven zijn niet echt beschikbaar geweest voor patiënten in behandelcentra in de gemeenschap, waar 80% van de patiënten hun zorg ontvangt. Toch zijn dit de patiënten die uiteindelijk nieuw goedgekeurde medicijnen zullen ontvangen. Dit creëert een dubbel dilemma: de meerderheid van de patiënten die toegang nodig hebben tot proeven is beperkt, en degenen die een afspiegeling zijn van de uiteindelijke standaardzorgpopulatie, staan ​​niet in de proefdataset. Wij zetten een pad uit om deze problemen op te lossen.

De resultaten zijn geweldig, zo positief dat we het aantal lopende onderzoeken in 10 met 2025x gaan uitbreiden. We hebben dit gepubliceerd voor de laatste bijeenkomsten van de American Society of Clinical Oncology en op andere gebieden. Onze aanpak is hoe we denken dat AI geïmplementeerd zou moeten worden, als een aanvulling op deskundige mensen waar er grote capaciteits- en talentbeperkingen zijn en waar levens op het spel staan. We hebben een reeks georkestreerde en afgestemde grote taalmodellen ontwikkeld die toegang hebben tot patiëntendossiers, kenmerken synthetiseren en patiënten matchen met potentieel nuttige onderzoeken, en precies doen wat de deskundige mensen zouden doen, met een volledig gedocumenteerde aanpak om aanbevelingen en beoordelingen te doen. Op de locaties waar onze technologieën worden ingezet, presteren we op het niveau van de meest deskundige mensen en verzamelen we patiënten op 5x of meer ten opzichte van locaties waar onze technologieën niet worden ingezet. De onderzoeksteams en biofarmaceutische vernieuwers zijn allebei tevreden en patiënten profiteren het meest.

Hoe pakt ConcertAI's op AI gebaseerde aanpak van onderzoeksopzet en patiëntenwerving een aantal van de huidige beperkingen in klinisch onderzoek aan, zoals patiëntdiversiteit en efficiëntie van onderzoeken?

Ik ben trots op mijn team: drie tot vier jaar geleden vertelden ze me dat diversiteit bereiken een verplichting is en wetenschappelijk gezien het juiste om te doen. Ze beweerden ook dat het moeilijk is om te doen als het handmatig is, maar dat het geen incrementele inspanning vereist als het geautomatiseerd is. Dus besloten we toen dat elke dataset en AI SaaS-oplossing diversiteit en sociale determinanten van gezondheidskenmerken zou integreren als onze standaardbenadering. Het is geen optie. Het is gewoon wat we doen. Vervolgens kunnen onze CARAai™ ondersteunde klinische proefontwerp- en optimalisatieoplossingen beoordelen welke etnische, raciale of economische subpopulaties het meest nadelig beïnvloed kunnen worden door een ziekte, die overwegingen integreren in het proefontwerp, ervoor zorgen dat deze populaties niet onbewust worden uitgesloten en de klinische locaties definiëren die het meest waarschijnlijk deelname en representativiteit garanderen. Dit is waar AI "AI for Good" kan zijn en waar technologie geen vooroordelen introduceert, maar ervoor zorgt dat vooroordelen niet in het proces, het uiteindelijke ontwerp of de operationele processen rond de klinische proef terechtkomen.

Welke rol speelt ConcertAI bij het verminderen van de last voor zorgverleners en het optimaliseren van de locatiekeuze bij klinische onderzoeken?

We integreren de werklast in alle aspecten van onze klinische onderzoeksoplossingen. Ten eerste is er een last voor de patiënt. Dit kan zijn waar de locatie zich bevindt, het aantal bezoeken dat nodig is voor een studie versus de standaardzorg, of de klinische intensiteit van een studie versus de standaardzorg, zoals in het geval van extra biopsieën. Deze dingen kunnen bepalen of de patiënt - of de patiënt in overleg met zijn zorgverlener - het zich kan veroorloven om deel te nemen of deelname te tolereren en te voltooien.

Er is ook een last voor de aanbieder. Als we de identificatie van patiënten voor klinische proefgeschiktheid kunnen automatiseren, vals-positieve resultaten die werk creëren kunnen minimaliseren en wat we 'AI-hefboomwerking' noemen kunnen bieden aan het werk van de Clinical Research Associates, Study Nurses en Physicians, dan wordt de last verlaagd. Hetzelfde geldt voor onze AI Automation Solution, waarmee het onderzoeksteam handmatige gegevensinvoer kan vermijden - doorgaans 2 tot 4 uur aan het einde van de dag, en vaak thuis gedaan. In een vroeg stadium keken we naar de gegevens in het EMR - digitaal - die handmatig werden ingevoerd in een portaal voor de EDC van de sponsor. Dus digitale gegevens worden gelezen en vervolgens opnieuw ingevoerd om weer digitale gegevens te worden! Ook hier gebruiken we onze multi-tuned grote taalmodellen - dit was vanaf het begin een echte focus van het NVIDIA-partnerschap. We zitten nu op 55% volledige automatisering, met een zeer snel pad naar meer dan 80% in de komende paar maanden. Als deze elementen samenkomen, kunnen we de benodigde tijd van personeel terugbrengen tot 10% van de bestaande vereisten en worden deze onderzoeken toegankelijker voor meer patiënten.

Precisiegeneeskunde is een belangrijk gebied waar AI grote stappen maakt. Hoe draagt ​​de technologie van ConcertAI bij aan nauwkeurigere en persoonlijkere kankerbehandelingen?

We hebben hier sinds vorig jaar niet veel meer over gesproken. In december 2023 namen we de verantwoordelijkheid op ons voor het CancerLinQ-programma van de American Society of Clinical Oncology (ASCO). Dit is 's werelds grootste intelligente gezondheidsnetwerk, bestaande uit academische centra, regionale ziekenhuissystemen en zorgaanbieders in de gemeenschap. Een belangrijk onderdeel van dit netwerk is de implementatie van de ASCO Certified® kwaliteits- en klinische zorgpadoplossingen. Omdat CancerLinQ een initiatief van ConcertAI is, hebben we het netwerk uitgebreid, precisie-oncologische zorgpaden geautomatiseerd, nieuwe digitale tweelingbenaderingen ontwikkeld om de behandelingskeuze voor zorgaanbieders te verbeteren, cruciale diagnostische tests geïdentificeerd en gecommuniceerd die behandelbeslissingen kunnen ondersteunen, en hetzelfde gedaan voor nieuw goedgekeurde geneesmiddelen die een ander of beter behandelalternatief vertegenwoordigen. Dit alles wordt ondersteund door onze CARAai™-architectuur, wederom een ​​reeks vision LLM's en afgestemde oncologie LLM's, uitgevoerd in samenwerking met NVIDIA. Het is verbazingwekkend om de vooruitgang te zien die wordt geboekt en we zijn enthousiast over wat we volgend jaar zullen publiceren en presenteren op ASCO 2025.

Hoe denkt u dat AI-beeldvormingsoplossingen een positieve invloed kunnen hebben op sectoren als oncologie en radiologie, vooral nu deze sectoren kampen met een tekort aan clinici?

Goede vraag! Het is waar dat zowel het aantal nieuwe oncologen als radiologen dat het veld betreedt, lager is dan het aantal dat met pensioen gaat. De vraag van patiënten neemt echter steeds toe. Het is dus het ideale gebied om AI SaaS-oplossingen te bieden die artsen en aanverwante zorgprofessionals ondersteunen bij zowel workflowoptimalisatie als klinische besluitvorming. Radiologen en oncologen zullen allebei het belang van deze nieuwe intelligente oplossingen noemen die specifiek in hun vakgebied komen. Beeldvorming is een prachtig gebied voor AI en de prestaties ervan zijn uitzonderlijk. Non-inferioriteitsstudies laten zien dat AI-modellen in nauwe gebieden dicht bij of vergelijkbaar kunnen zijn met deskundige mensen. Georkestreerde workflows kunnen dit allemaal samenbrengen. Hetzelfde geldt voor oncologie, waar we moleculaire testresultaten samenbrengen met immuunresponsgegevens, voorspellende algoritmen voor resistentie en andere elementen die allemaal de behandelbeslissing zullen informeren en responsbewaking mogelijk zullen maken. Ik zit al jaren in het veld en sta aan verschillende kanten van nieuwe innovaties - wat we nu kunnen doen, gaat veel verder dan alles wat we ooit eerder konden doen, en het tempo van verandering is verbazingwekkend.

Welk advies zou u als ervaren leider op het gebied van gezondheidszorgtechnologie geven aan nieuwe bedrijven die met behulp van AI een betekenisvolle impact op de gezondheidszorg willen maken?

Je kunt geen AI-bedrijf zijn zonder toegang tot data op schaal. Data is het substraat voor het bouwen van trainings- en monitoringmodellen. Bovendien is het bouwen van AI-oplossingen een teamsport. Je hebt domeinkennis nodig op een uitzonderlijke diepte, gecombineerd met een nieuwe generatie AI-modelontwikkelingsmogelijkheden die het gedrag van verschillende klassen AI-oplossingen herkent en deze kan inzetten tegen nauwe doelstellingen, specifiek afgestemd op menselijke of bovenliggende prestaties. Vervolgens kunnen deze benaderingen op verschillende manieren worden georkestreerd om een ​​nieuw systeem voor de werking te vertegenwoordigen - dat is waar de veranderingen plaatsvinden en de waarde wordt geleverd. Oefen "AI-nederigheid", want alles is verbazingwekkend en toont dingen die we zelfs zes maanden geleden nog niet konden. Toch is 'verbazingwekkend' niet per se een product of een nieuwe manier van werken - het is gewoon dat, technologie die iets nieuws doet. Het is de verantwoordelijkheid van het AI-bedrijf om er een nieuwe manier van werken van te maken en een nieuwe benadering voor het leveren van een verbazingwekkend niveau van waarde dat voorheen nooit toegankelijk was. Ga er ten slotte van uit dat je vertrouwen moet tonen in bedrijfspraktijken, AI-modellen en transparantie van oplossingen. We staan ​​nog aan het begin van onze maatschappelijke reis en wij zijn degenen die het vertrouwen moeten verdienen om de veranderingen teweeg te brengen die wij kunnen bewerkstelligen.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen weten, zouden moeten bezoeken Concert AI.