Jeff Elton, CEO van ConcertAI – Interview Series

Jeff Elton, Ph.D., is CEO van ConcertAI, een AI SaaS-oplossingsbedrijf dat onderzoeksoplossingen en patiëntgerichte oplossingen biedt voor life sciences-innovators en de werelds toonaangevende zorgverleners. ConcertAI richt zich op het versnellen en verbeteren van de precisie van retrospectieve en prospectieve klinische studies met behulp van provider EMRs, LISs en PACSs-systemen als bron voor alle studiegegevens. Het is een langetermijnpartner van de American Society of Clinical Oncology en het CancerLinQ-programma, de US FDA, NCI Health Equity-initiatieven en bijna 100 zorgverleners in de VS.

Voor 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 en senior adviseur van verschillende start-ups. Jeff is momenteel bestuurslid van de Massachusetts Biotechnology Council. Hij is co-auteur van het veelgelezen boek, Healthcare Disrupted (Wiley, 2016). Jeff heeft een Ph.D. en M.B.A. van de Universiteit van Chicago.

Als oprichter en CEO van ConcertAI, kunt u uw visie voor het bedrijf delen bij de oprichting? Hoe is die visie sinds 2018 geëvolueerd?

We begonnen met het idee dat verbeterde patiëntresultaten voortkomen uit diepe en actiegerichte inzichten. Het verkrijgen van die inzichten vereist gegevensvolledigheid, gegevensschaal, gegevensrepresentativiteit en geavanceerde AI-intelligentie. Dus creëerden we een Data-as-a-Service- en AI-Software-as-a-Service-bedrijf. We richtten ons op AI die inferencing en voorspelling mogelijk maakt. Dit omvatte het voorspellen van gebeurtenissen die vermeden moeten worden, zoals de non-adherentie van patiënten aan hun therapie of de beëindiging van de zorg vanwege een gebrek aan positieve respons, wat aangaf wanneer klinische trials de volgende optie zouden kunnen zijn.

Onze visie is onveranderd gebleven, en we verwachten nog steeds meer van onze oplossingen. Met de nieuwste generatie LLM’s, agentic AI en andere generatieve AI-oplossingen, kunnen we op schaal werken (en bijna in real-time – iets wat we in 2018 niet verwachtten of voorzagen). Met partners zoals NVIDIA (NVDA ), kunnen we onze oplossingen verbeteren om beter te presteren dan verwacht, beperkingen en unieke kenmerken erkennen en met het tempo van de hele markt innoveren – de reis tot nu toe is buitengewoon productief en spannend geweest.

We hebben ongekende prestaties geopend in klinische proefautomatiseringsoplossingen, het automatiseren van de plaatsing van patiënten op evidence-based klinische paden, geavanceerde workflows in radiologische interpretatie en het gebruik van digitale tweelingen als beslissingsverhogend instrument voor zorg en onderzoek.

Vandaag bedienen we bijna 50 biopharma-innovators en 2.000 zorgverleners – dus, hoewel we nog niet op de schaal van de hele markt zitten, zijn we de meest omvattende AI-oplossingen voor oncologie in de industrie.

Wat inspireerde u om u te richten op oncologie- en hematologiegegevens en hoe ziet u ConcertAI als een verschil makend in deze gebieden?

De Verenigde Staten startten de “War on Cancer” in 1971 met de National Cancer Act. Dit zorgde voor grootschalige overheidsfinanciering, die inzichten opleverde in de mutaties die kanker veroorzaken, nieuwe modaliteiten voor therapieën, uitgebreide National Cancer Institute-gedesigneerde behandelingcentra en meer. Onder de regering-Obama nam de financiering nog eens toe met $10 miljard in elektronische stimulus naar het NIH en, in het verlengde daarvan, naar het NCI. Onder Biden werd het Cancer Moonshot 2.0-programma in 2022 gelanceerd, waarmee opnieuw een geheel nieuwe generatie onderzoek en seedfinanciering voor academische, gemeenschaps- en publiek-private samenwerkingen werd gelanceerd.

Ik geef deze geschiedenis omdat weinig ziektes of gebieden in de gezondheidszorg het niveau van gegevens hebben: genomics, transcriptomics, digitale pathologie, digitale radiologie, gedetailleerde elektronische medische dossiers, enz., en het niveau van onderzoek dat deze gegevens contextualiseert met gevalideerde inzichten via rigoureuze, multicenter, peer-review studies. Als verdere 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 abstracts van enige wetenschappelijke forum over enig onderwerp.

ConcertAI heeft de grootste verzameling onderzoeksgegevens ter wereld. Het omvat honderden peer-reviewed publicaties die mogelijk zijn gemaakt door die gegevens, significante bewijzen die voortkomen uit die publicaties en de manier veranderen waarop patiënten worden behandeld en de meest positieve mogelijke resultaten garanderen, en nu AI SaaS-technologieën die integraal zijn aan de processen van zorg en onderzoek die de kracht van die gegevens en bewijzen bij elke beslissing tijdens de zorgreis van een patiënt brengen. Wat hier echt belangrijk is, is dat we dit niet unilateral doen. Het gebeurt transparant met onze zorgverleners- en biopharma-innovatorpartners om het grootste vertrouwen en gebruik te waarborgen. Dus, we evolueren naar real-time, geavanceerde, AI-intelligentie-geactiveerde beslissingsverhoging.

ConcertAI is uitgegroeid tot een toonaangevende speler in real-world evidence (RWE) en AI-technologie voor de gezondheidszorg. Wat waren enkele van de vroege uitdagingen die u tegenkwam bij het positioneren van het bedrijf als leider in deze ruimte?

U moet vertrouwd zijn en evolueren naar het referentiepunt. Dat is verdiend. Het vertrouwen komt van uw zorgverlenerspartners, die geloven dat de gegevens die u toegang tot hebt, in het beste belang van hun patiënten zijn. Vertrouwen komt ook van uw academische en industriele partners, die de bewijzen zien en geloven dat uw gegevens een perfecte weerspiegeling zijn van de oorspronkelijke patiëntendossiers en dat de concepten die u bevordert ‘waar’ en reflecterend zijn van de huidige klinische en wetenschappelijke praktijk. U moet ook een schaal bereiken waarop uw gegevensoplossingen niet alleen de hele bevolking vertegenwoordigen, maar ook conclusies opleveren die met vertrouwen generaliseerbaar zijn naar de hele bevolking die met een bepaalde medicatie wordt behandeld. Technologie is vergelijkbaar. Wetenschappers en clinici zijn van nature sceptisch – en dat moeten ze ook zijn – en vertrouwen geen black boxes of algoritmes die ze niet begrijpen. Dus moesten we vertrouwen verdienen door publicaties en openheid over hoe onze oplossingen werken.

ConcertAI heeft de grootste oncologie- en hematologiegegevensverzameling ter wereld. Wat zijn de unieke kansen die deze gegevens creëren voor het transformeren van kankeronderzoek en -behandeling?

Ik hou van die vraag. We werken hier elke dag aan! De kansen om waarde te bieden aan zorgverleners, patiënten en innovators zijn bijna eindeloos. In vroege proeven werken we aan benaderingen voor studie-simulatie met digitale tweelingen die de programma’s die we in klinische proeven opnemen, zullen veranderen. Onze gegevens- en AI-optimalisaties zullen de tijd die nodig is om van een definitief protocol tot een definitieve indiening bij regulators te komen, met 30 tot 40% verkorten – wat betekent dat nieuwe medicijnen sneller bij patiënten komen. Onze beslissingsverhogende AI-oplossingen zullen behandelingspaden aanbevelen die evidence-based zijn en specifiek afgestemd zijn op die paden, de reacties in overeenstemming met de voorspelde reactie monitoren en potentieel gunstige klinische trials zoeken wanneer de reactie of het voordeel onder de verwachtingen ligt. Onze beeldvormingsoplossingen voor klinische interpretatie werken op het niveau van operationele processen, klinische interpretatie en langetermijnvisie op nieuwe interpretaties of interventies die op basis van inzichten en bewijzen in de toekomst moeten worden overwogen. Nog nooit is een actie “eenmalig en klaar” maar wordt het “eenmalig en dan nog een keer en nog een keer” zodat gunstige herbeoordelingen en toekomstige beslissingen een voortdurend proces worden! Wat hier anders is, is dat het zicht de hele patiëntreis is – dit is een horizontaal zicht in plaats van een reeks smalle, diepe, verticale zichten die moeten worden samengesteld. Dit is een innovatie die mogelijk wordt gemaakt door AI en een diepgaande procesverandering die nieuwe manieren van werken biedt aan de expertmensen die hierbij betrokken zijn.

Kunt u uitleggen hoe ConcertAI’s Digital Trial Solution werkt om kankerpatiënten te koppelen aan levensreddende klinische trials? Wat is de impact die u tot nu toe heeft gezien in termen van patiëntresultaten?

Klinische trials zijn zeer complex en vereisen uren werk van een breed scala aan hooggespecialiseerde individuen. Voor de meeste organisaties worden klinische trials aangeboden als een verantwoordelijkheid en toewijding aan patiënten waarbij de huidige standaard van zorg mogelijk geen levensvatbare alternatief vertegenwoordigt. Trials zijn niet echt beschikbaar voor patiënten in gemeenschapsbehandelingscentra, waar 80% van de patiënten hun zorg ontvangt. Toch zijn dit de patiënten die uiteindelijk toegang zullen krijgen tot nieuw goedgekeurde medicijnen. Dit creëert een dubbele dilemma: de meerderheid van de patiënten die toegang nodig hebben tot trials zijn beperkt, en diegenen die representatief zijn voor de uiteindelijke standaard van zorgpopulatie zijn niet in de trialgegevens. We hebben een pad ingesteld om deze problemen op te lossen.

De resultaten zijn geweldig – zo positief dat we ons aantal lopende studies in 2025 met 10 keer zullen uitbreiden. We publiceerden dit voor de laatste American Society of Clinical Oncology-bijeenkomst en in andere gebieden. Onze aanpak is hoe we denken dat AI moet worden geïmplementeerd – als een verhoging van expertmensen waar er grote capaciteits- en talentbeperkingen zijn en waar levens op het spel staan. We hebben een reeks van georkestreerde en afgestemde grote taalmodellen ontwikkeld die toegang hebben tot patiëntendossiers, kenmerken synthetiseren en patiënten koppelen aan potentieel gunstige trials, precies zoals de expertmensen zouden doen – met een volledig gedocumenteerde aanpak voor het doen van aanbevelingen en beoordelingen. Op de locaties waar onze technologieën zijn geïmplementeerd, presteren we op het niveau van de meest expertmensen en werven we patiënten aan met 5 keer of meer ten opzichte van locaties waar onze technologieën niet zijn geïmplementeerd – het onderzoeksteam en biopharma-innovators zijn beiden tevreden, en patiënten profiteren het meest.

Hoe adresseert ConcertAI’s AI-gedreven aanpak voor trialontwerp en patiëntwerving enkele van de huidige beperkingen in klinisch onderzoek, zoals patiëntdiversiteit en trial-efficiëntie?

Ik ben trots op mijn team – ze vertelden me drie of vier jaar geleden dat het bereiken van diversiteit een verplichting is en de juiste zaak om wetenschappelijk te doen. Ze beweerden ook dat het moeilijk is om dit handmatig te doen, maar vereist geen extra inspanning als het geautomatiseerd is. Dus besloten we toen dat elke gegevensset 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 trialontwerp- en optimalisatieoplossingen beoordelen welke etnische, raciale of economische subpopulaties mogelijk het meest nadelig worden beïnvloed door een ziekte, deze overwegingen integreren in het trialontwerp, ervoor zorgen dat deze populaties niet onbewust worden uitgesloten en de klinische locaties definiëren die het meest waarschijnlijk deelname en representativiteit zullen waarborgen. Dit is waar AI “AI voor het goede” kan zijn en waar technologie geen vooroordelen introduceert, maar ervoor zorgt dat vooroordelen het proces, het uiteindelijke ontwerp of de operationele processen rond de klinische trial niet binnendringen.

Wat is de rol van ConcertAI bij het verminderen van de belasting voor zorgverleners en het optimaliseren van locatieselectie in klinische trials?

We integreren de werkbelasting in alle aspecten van onze klinische trialoplossingen. Eerst is er een belasting voor de patiënt. Dit kan zijn waar de locatie is, het aantal bezoeken dat nodig is voor een studie in vergelijking met de standaard van zorg, of de klinische intensiteit van een studie in vergelijking met de standaard van zorg, zoals in het geval van extra biopsieën. Deze dingen kunnen bepalen of de patiënt – of de patiënt in overleg met zijn zorgverlener – kan deelnemen of de deelname verdragen en voltooien.

Er is ook een belasting voor de zorgverlener. Als we de identificatie van patiënten voor klinische trialgeschiktheid kunnen automatiseren, valse positieven minimaliseren die werk creëren en wat we “AI-hefboom” noemen naar het werk van de Clinical Research Associated, Study Nurses en Physicians, dan wordt de belasting verlaagd. Hetzelfde geldt voor onze AI-automatiseringsoplossing, die het onderzoeksteam in staat stelt om handmatige gegevensinvoer te vermijden – meestal 2 tot 4 uur aan het einde van de dag, en vaak thuis voltooid. Vroeg in de tijd keken we naar de gegevens in de EMR – digitaal – die handmatig werden ingevoerd in een portal voor de sponsor’s EDC. Dus worden digitale gegevens gelezen en opnieuw ingevoerd om weer digitale gegevens te worden! Hier gebruiken we ook onze multi-afgestemde grote taalmodellen – dit was een echte focus van de NVIDIA-partnerschap vanaf het begin. We zijn nu op 55% volledige automatisering, met een zeer snelle weg naar meer dan 80% in de komende paar maanden. Als deze elementen samen komen, zullen we de staf tijd terugbrengen tot 10% van de legacy-eisen en deze studies toegankelijker maken voor meer patiënten.

Precisiegeneeskunde is een belangrijk gebied waar AI significante stappen zet. Hoe draagt ConcertAI’s technologie bij aan meer precieze en gepersonaliseerde kankerbehandelingen?

We hebben hier niet veel over gesproken sinds vorig jaar. In december 2023 namen we de verantwoordelijkheid voor het CancerLinQ-programma van de American Society of Clinical Oncology over. Het is het grootste intelligente gezondheidsnetwerk ter wereld, dat bestaat uit academische centra, regionale ziekenhuissystemen en gemeenschapszorgverleners. Een belangrijk onderdeel van dit netwerk is het implementeren van de ASCO-gecertificeerde kwaliteits- en klinische padoplossingen. Aangezien CancerLinQ een ConcertAI-initiatief is, hebben we het netwerk uitgebreid, precisiegeneeskundepaden geautomatiseerd, nieuwe digitale tweelingbenaderingen voor behandelingselectie voor zorgverleners gecreëerd, kritische diagnostische tests geïdentificeerd en berichten die behandelingbeslissingen kunnen informeren en hetzelfde doen voor nieuw goedgekeurde medicijnen die een andere of betere behandelingsoptie vertegenwoordigen. Alles wordt ondersteund door onze CARAai ™-architectuur, opnieuw een reeks visie LLM en afgestemde oncologie LLM gedaan in samenwerking met NVIDIA. Het is geweldig om de vorderingen te zien en we zijn enthousiast over wat we zullen publiceren en presenteren op de ASCO 2025.

Hoe ziet u AI-beeldvormingsoplossingen als voordeel voor gebieden zoals oncologie en radiologie, vooral omdat deze gebieden te maken hebben met clinici-tekorten?

Geweldige vraag! Het is waar dat het aantal nieuwe oncologen en radiologen dat het veld ingaat, lager is dan het aantal dat met pensioen gaat. Echter, de vraag van patiënten neemt steeds toe. Dus, het is het ideale gebied voor het bieden van AI SaaS-oplossingen die ondersteuning bieden aan artsen en zorgverleners in zowel workflow-optimalisatie als klinische beslissingsverhoging. Radiologen en oncologen zullen beiden de belangrijkheid van deze nieuwe intelligente oplossingen in hun velden noemen. Beeldvorming is een geweldig gebied voor AI, en de prestaties zijn uitzonderlijk. Non-inferioriteitsstudies weerspiegelen dat AI-modellen dicht bij of vergelijkbaar zijn met expertmensen in smalle gebieden. Georkestreerde workflows kunnen dit allemaal samenbrengen. Hetzelfde geldt voor oncologie, waar we moleculaire testresultaten combineren met immuunresponsgegevens, voorspellingsalgoritmen voor weerstand en andere elementen die de behandelingbeslissing en responsmonitoring zullen informeren. Ik ben al jaren in het veld en aan verschillende kanten van nieuwe innovaties – wat we nu kunnen doen, is verder dan alles wat we ooit eerder konden doen, en het tempo van verandering is geweldig.

Als ervaren leider in gezondheidstechnologie, wat is uw advies aan nieuwe bedrijven die een significante impact in de gezondheidszorg via AI willen maken?

U kunt geen AI-bedrijf zijn zonder toegang tot gegevens op schaal. Gegevens zijn de ondergrond voor het bouwen van trainings- en bewakingsmodellen. Ook is het bouwen van AI-oplossingen een teamsport. U hebt uitzonderlijke domeinkennis nodig, gematcht met een nieuwe generatie AI-modelontwikkelingsmogelijkheden die de gedragingen van verschillende klassen AI-oplossingen erkennen en deze tegen specifieke, afgestemde doelen kunnen inzetten. Vervolgens kunnen deze benaderingen op verschillende manieren worden georkestreerd om een nieuw systeem voor opereren te vertegenwoordigen – dat is waar de veranderingen plaatsvinden en de waarde wordt geleverd. Oefen “AI-nederigheid” – alles is geweldig en toont dingen die we zelfs zes maanden geleden niet konden doen. Toch is “geweldig” niet noodzakelijkerwijs een product of een nieuwe manier van werken – het is gewoon technologie die iets nieuws doet. Het is de verantwoordelijkheid van het AI-bedrijf om het een nieuwe manier van werken en een nieuwe benadering te maken voor het leveren van een verbazingwekkend niveau van waarde dat nooit eerder toegankelijk was. Tenslotte, ga ervan uit dat u vertrouwen moet verdienen in bedrijfspraktijken, AI-modellen en oplossingstransparantie. We zijn nog vroeg in onze sociale reis, en we zijn degene die het vertrouwen moeten verdienen om de veranderingen te brengen die we kunnen leveren.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten ConcertAI bezoeken.