Jeff Elton, CEO w ConcertAI – seria wywiadów

Jeff Elton, doktor., jest dyrektorem generalnym KoncertAI, firma oferująca rozwiązania SaaS AI, dostarczająca rozwiązania badawcze i rozwiązania zorientowane na pacjenta dla innowatorów nauk przyrodniczych i wiodących dostawców na świecie. ConcertAI koncentruje się na przyspieszaniu i poprawianiu precyzji retrospektywnych i prospektywnych badań klinicznych, wykorzystując systemy EMR, LIS i PACS dostawców jako źródło wszystkich danych badawczych. Jest długoterminowym partnerem American Society of Clinical Oncology i jego programu CancerLinQ, US FDA, inicjatyw NCI Health Equity i prawie 100 dostawców opieki zdrowotnej w całych Stanach Zjednoczonych.

Przed ConcertAI Jeff był dyrektorem zarządzającym Accenture Strategy/Patient Health; globalnym dyrektorem operacyjnym i starszym wiceprezesem ds. strategii w Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.; oraz partnerem w McKinsey & Company. Jest również członkiem zarządu założycielem i starszym doradcą kilku firm na wczesnym etapie rozwoju. Jeff jest obecnie członkiem zarządu Massachusetts Biotechnology Council. Jest współautorem szeroko cytowanej książki, Zakłócona opieka zdrowotna (Wiley, 2016). Jeff ma doktorat i tytuł MBA z University of Chicago.

Jako CEO założyciel ConcertAI, czy możesz podzielić się swoją wizją firmy na początku jej istnienia? Jak ta wizja ewoluowała od 2018 r.?

Wyszliśmy z założenia, że ​​lepsze wyniki leczenia pacjentów wynikają z dogłębnych i praktycznych spostrzeżeń. Uzyskanie tych spostrzeżeń wymaga kompletności, skali i reprezentatywności danych oraz zaawansowanej inteligencji opartej na sztucznej inteligencji. Stworzyliśmy zatem firmę oferującą usługi w modelu „Data jako usługa” i oprogramowanie jako usługa oparte na sztucznej inteligencji. Skupiliśmy się na sztucznej inteligencji, która umożliwia wnioskowanie i predykcję. Obejmowało to przewidywanie zdarzeń, których należy unikać, takich jak nieprzestrzeganie zaleceń terapeutycznych przez pacjentów lub przerwanie leczenia z powodu braku pozytywnej reakcji, co pozwalało określić, kiedy kolejnym rozwiązaniem mogą być badania kliniczne.

Nasza wizja pozostała niezmienna i nadal oczekujemy więcej od naszych rozwiązań. Dzięki najnowszej generacji LLM, agentowej AI i innym generatywnym rozwiązaniom AI możemy działać na skalę (i niemal w czasie rzeczywistym — czego nie oczekiwaliśmy ani nie przewidywaliśmy w 2018 r.). Dzięki partnerom takim jak NVIDIA możemy rozwijać nasze rozwiązania, aby działały lepiej niż oczekiwano, rozpoznawać ograniczenia i unikalne cechy oraz poruszać się w tempie innowacji całego rynku — dotychczasowa podróż była niezwykle produktywna i ekscytująca.

Otworzyliśmy rozwiązania automatyzacji badań klinicznych o nieosiągalnej wcześniej wydajności, automatyzując kierowanie pacjentów na ścieżki kliniczne oparte na dowodach, zaawansowane przepływy pracy w interpretacji radiologicznej i wykorzystując cyfrowe bliźniaki jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji w zakresie opieki i badań.

Obecnie obsługujemy prawie 50 innowatorów z branży biofarmaceutycznej i 2,000 dostawców usług opieki zdrowotnej. Mimo że nie działamy na taką skalę jak cały rynek, jesteśmy firmą oferującą najszerszy zakres rozwiązań AI dla onkologii w branży.

Co zainspirowało Cię do skupienia się konkretnie na zbiorach danych onkologicznych i hematologicznych i jak Twoim zdaniem ConcertAI może wpłynąć na zmiany w tych dziedzinach?

Stany Zjednoczone rozpoczęły „wojnę z rakiem” w 1971 r. wraz z National Cancer Act. To spowodowało finansowanie rządowe na dużą skalę, które wygenerowało wgląd w mutacje, które powodują nowotwory, nowe sposoby terapii, rozszerzyło centra leczenia wyznaczone przez National Cancer Institute i nie tylko. Za rządów Obamy finansowanie wzrosło ponownie o 10 miliardów dolarów w formie bodźców elektronicznych trafiających do NIH, a następnie do NCI. Za Bidena w 2.0 r. uruchomiono program Cancer Moonshot 2022, ponownie powodując zupełnie nową generację badań i inwestycji w finansowanie zalążkowe dla partnerstw akademickich, społecznościowych i publiczno-prywatnych.

Przedstawiam tę historię, ponieważ niewiele chorób lub obszarów opieki zdrowotnej ma poziom danych: genomiczny, transkryptomowy, patologii cyfrowej, radiologii cyfrowej, szczegółowych elektronicznych dokumentacji medycznych itp. oraz poziom badań, który kontekstualizuje te dane z potwierdzonymi spostrzeżeniami poprzez rygorystyczne, wieloośrodkowe, recenzowane badania. Jako dalszy dowód, doroczne spotkanie Amerykańskiego Towarzystwa Onkologii Klinicznej jest największym spotkaniem medycznym na świecie, z największą liczbą nowych publikacji, plakatów i streszczeń spośród wszystkich forów naukowych na dowolny temat.

Tak więc, jeśli zamierzasz być skoncentrowany na danych i sztucznej inteligencji, jest niewiele lepszych obszarów do promowania rozwiązań z pewnością i na skalę niż onkologia. ConcertAI ma największą kolekcję danych o jakości badawczej na świecie. Obejmuje setki recenzowanych publikacji, które umożliwiły te dane, znaczące dowody wynikające z tych publikacji, zmieniające sposób leczenia pacjentów i zapewniające najbardziej pozytywne możliwe wyniki, a teraz technologie SaaS AI, które są integralną częścią procesów opieki i badań, które wykorzystują moc tych danych i dowodów we wszystkich punktach i we wszystkich decyzjach na drodze opieki nad pacjentem. Co jest naprawdę ważne, to to, że nie robimy tego jednostronnie. Robimy to transparentnie z naszymi partnerami, dostawcami opieki zdrowotnej i innowatorami biofarmaceutycznymi, aby wzbudzić największe zaufanie i wykorzystanie. Tak więc ewoluujemy w kierunku zaawansowanego, wspomaganego inteligencją AI wspomagania decyzji w czasie rzeczywistym.

ConcertAI stał się wiodącym graczem w dziedzinie dowodów ze świata rzeczywistego (RWE) i technologii AI dla opieki zdrowotnej. Jakie były pierwsze wyzwania, z którymi musiałeś się zmierzyć, aby pozycjonować firmę jako lidera w tej przestrzeni?

Musisz być godny zaufania i ewoluować w kierunku bycia źródłem odniesienia. Na to trzeba zapracować. Zaufanie pochodzi od partnerów dostawców, którzy wierzą, że dane, do których uzyskujesz dostęp, leżą w najlepszym interesie ich pacjentów. Zaufanie pochodzi od partnerów akademickich i przemysłowych, którzy widzą dowody i wierzą, że Twoje dane są doskonałym odzwierciedleniem oryginalnych dokumentacji pacjentów, a koncepcje, które promujesz, są „prawdziwe” i odzwierciedlają obecną praktykę kliniczną i naukową. Musisz również osiągnąć skalę, aby Twoje rozwiązania danych reprezentowały nie tylko całą populację, ale także generowały wnioski, które można pewnie uogólnić z powrotem do całej populacji leczonej konkretnym lekiem. Technologia jest podobna. Naukowcy i klinicyści są z natury sceptyczni — i słusznie — i nie ufają czarnym skrzynkom ani algorytmom, których nie rozumieją. Musieliśmy więc zbudować zaufanie również w tym zakresie, poprzez publikacje i otwartość na to, jak działają nasze rozwiązania.

ConcertAI posiada największy na świecie zbiór danych onkologicznych i hematologicznych. Jakie wyjątkowe możliwości te dane stwarzają dla transformacji badań i leczenia raka?

Uwielbiam to pytanie. Pracujemy nad tym każdego dnia! Możliwości dostarczania wartości dostawcom, pacjentom i innowatorom są niemal nieograniczone. W badaniach wczesnej fazy rozwijamy podejścia do symulacji badań z cyfrowymi bliźniakami, które zmienią programy, które wprowadzamy do badań klinicznych. Nasze optymalizacje danych i sztucznej inteligencji skrócą czas potrzebny na przejście od sfinalizowanego protokołu do sfinalizowanego zgłoszenia do organów regulacyjnych o 30 do 40% — co oznacza, że ​​nowe leki docierają do pacjentów szybciej. Nasze rozwiązania AI wspomagające podejmowanie decyzji będą rekomendować ścieżki leczenia oparte na dowodach i specjalnie dostosowane do tych ścieżek, monitorować odpowiedzi zgodnie z przewidywaną odpowiedzią i szukać potencjalnie korzystnych badań klinicznych, gdy odpowiedź lub korzyść są poniżej oczekiwań. Nasze rozwiązania do obrazowania klinicznego działają na poziomie procesów operacyjnych, interpretacji klinicznej i długoterminowej perspektywy nowych interpretacji lub nowych interwencji, które należy rozważyć w oparciu o spostrzeżenia i dowody w przyszłości. Nie jest to już działanie „raz i zrobione”, ale staje się „raz, a potem znowu i znowu”, tak że korzystne ponowne oceny i przyszłe decyzje są ciągłym procesem! Różnica polega na tym, że widok obejmuje całą podróż pacjenta — jest to widok poziomy w przeciwieństwie do serii wąskich, głębokich, pionowych widoków, które muszą zostać zszyte. Jest to innowacja umożliwiona przez AI i głęboka zmiana procesu, która zapewnia nowe sposoby pracy zaangażowanym ekspertom.

Czy możesz wyjaśnić, jak Digital Trial Solution ConcertAI działa w celu dopasowania pacjentów onkologicznych do ratujących życie badań klinicznych? Jaki wpływ do tej pory zaobserwowałeś pod względem wyników leczenia pacjentów?

Badania kliniczne są bardzo złożone i wymagają godzin pracy szerokiego grona wysoce wyspecjalizowanych osób. Dla większości organizacji badania kliniczne są oferowane jako odpowiedzialność i zobowiązanie wobec pacjentów, w przypadku których obecny standard opieki może nie stanowić realnej alternatywy. Badania nie były w rzeczywistości zbyt dostępne dla pacjentów w ośrodkach leczenia społecznego, gdzie 80% pacjentów otrzymuje opiekę. A jednak to właśnie ci pacjenci ostatecznie otrzymają nowo zatwierdzone leki. Tworzy to podwójny dylemat: większość pacjentów, którzy potrzebują dostępu do badań, jest ograniczona, a ci, którzy odzwierciedlają ostateczny standard opieki, nie znajdują się w zestawie danych badań. Wyznaczyliśmy ścieżkę do rozwiązania tych problemów.

Wyniki były świetne — tak pozytywne, że zamierzamy zwiększyć liczbę prowadzonych badań o 10x w 2025 r. Opublikowaliśmy to na ostatnich spotkaniach Amerykańskiego Towarzystwa Onkologii Klinicznej i w innych obszarach. Nasze podejście jest tym, jak naszym zdaniem powinna być wdrażana sztuczna inteligencja — jako uzupełnienie ekspertów ludzkich tam, gdzie występują duże ograniczenia pojemności i talentu, a stawką jest życie. Opracowaliśmy zestaw zorkiestrowanych i dostrojonych dużych modeli językowych, które uzyskują dostęp do dokumentacji medycznej pacjentów, syntetyzują cechy i dopasowują pacjentów do potencjalnie korzystnych badań, robiąc dokładnie to, co zrobiliby eksperci — z w pełni udokumentowanym podejściem do formułowania rekomendacji i ocen. W miejscach, w których wdrażane są nasze technologie, działamy na poziomie najbardziej doświadczonych ludzi i pozyskujemy pacjentów 5x lub więcej w porównaniu do miejsc, w których nasze technologie nie są wdrażane — zespoły badawcze i innowatorzy biofarmaceutyczni są zadowoleni, a pacjenci odnoszą największe korzyści.

W jaki sposób oparte na sztucznej inteligencji podejście ConcertAI do projektowania badań klinicznych i rekrutacji pacjentów rozwiązuje niektóre obecne ograniczenia badań klinicznych, takie jak różnorodność pacjentów i efektywność badań?

Jestem dumny ze swojego zespołu — powiedzieli mi trzy lub cztery lata temu, że osiągnięcie różnorodności jest obowiązkiem i właściwą rzeczą do zrobienia z naukowego punktu widzenia. Twierdzili również, że jest to trudne, jeśli jest to ręczne, ale nie wymaga żadnego dodatkowego wysiłku, jeśli jest zautomatyzowane. Dlatego zdecydowaliśmy wtedy, że każdy zestaw danych i rozwiązanie SaaS AI będzie integrować różnorodność i społeczne wyznaczniki cech zdrowotnych jako nasze standardowe podejście. To nie jest opcja. To po prostu to, co robimy. Następnie nasze rozwiązania CARAai™ do projektowania i optymalizacji badań klinicznych mogą ocenić, które subpopulacje etniczne, rasowe lub ekonomiczne mogą być najbardziej negatywnie dotknięte chorobą, zintegrować te rozważania z projektem badania, upewnić się, że te populacje nie zostaną nieświadomie wykluczone, i zdefiniować miejsca kliniczne, które najprawdopodobniej zapewnią uczestnictwo i reprezentatywność. To jest miejsce, w którym AI może być „AI dla dobra” i gdzie technologia nie wprowadza stronniczości, ale zapewnia, że ​​stronniczości nie wkroczą do procesu, ostatecznego projektu ani procesów operacyjnych wokół badania klinicznego.

Jaką rolę odgrywa ConcertAI w odciążaniu dostawców usług opieki zdrowotnej i optymalizacji wyboru ośrodków w badaniach klinicznych?

Integrujemy obciążenie pracą ze wszystkimi aspektami naszych rozwiązań badań klinicznych. Po pierwsze, istnieje obciążenie dla pacjenta. Może to być lokalizacja ośrodka, liczba wizyt wymaganych do badania w porównaniu ze standardem opieki lub intensywność kliniczna badania w porównaniu ze standardem opieki, jak w przypadku dodatkowych biopsji. Te rzeczy mogą decydować o tym, czy pacjent — lub pacjent w konsultacji ze swoim dostawcą — może sobie pozwolić na udział lub tolerować i ukończyć udział.

Istnieje również obciążenie dla dostawcy. Jeśli możemy zautomatyzować identyfikację pacjentów w celu kwalifikowania się do badań klinicznych, zminimalizować fałszywe wyniki pozytywne, które tworzą pracę i zapewnić to, co nazywamy „dźwignią AI” w pracy Clinical Research Associated, pielęgniarek badawczych i lekarzy, to obciążenie jest zmniejszone. To samo dotyczy naszego rozwiązania automatyzacji AI, które pozwala zespołowi badawczemu uniknąć ręcznego wprowadzania danych — zwykle 2 do 4 godzin pod koniec dnia i często wykonywanego w domu. Na początku przyjrzeliśmy się danym w EMR — cyfrowym — wprowadzanym ręcznie do portalu dla EDC sponsora. Tak więc dane cyfrowe są odczytywane, a następnie ponownie kodowane, aby ponownie stać się danymi cyfrowymi! Tutaj również wykorzystujemy nasze wielodostrojone duże modele językowe — był to prawdziwy cel partnerstwa z NVIDIA od samego początku. Obecnie osiągnęliśmy 55% pełnej automatyzacji, z bardzo szybką ścieżką do ponad 80% w ciągu najbliższych kilku miesięcy. Gdy te elementy zostaną połączone, czas pracy naszego personelu skróci się do 10% standardowego czasu wymaganego dotychczas, a badania staną się bardziej dostępne dla większej liczby pacjentów.

Medycyna precyzyjna to kluczowy obszar, w którym AI czyni znaczące postępy. W jaki sposób technologia ConcertAI przyczynia się do bardziej precyzyjnego i spersonalizowanego leczenia raka?

Nie omawialiśmy tego zbyt wiele od zeszłego roku. W grudniu 2023 roku przejęliśmy odpowiedzialność za program CancerLinQ Amerykańskiego Towarzystwa Onkologii Klinicznej (ASCO). Jest to największa na świecie inteligentna sieć opieki zdrowotnej, obejmująca ośrodki akademickie, regionalne systemy szpitalne i dostawców usług środowiskowych. Kluczowym elementem tej sieci jest wdrażanie certyfikowanych przez ASCO® rozwiązań w zakresie jakości i ścieżek klinicznych. Ponieważ CancerLinQ jest inicjatywą ConcertAI, rozwijamy sieć, automatyzując precyzyjne ścieżki onkologiczne, tworząc nowe podejścia do cyfrowych bliźniaków w celu ułatwienia wyboru leczenia dla dostawców, identyfikując i komunikując kluczowe testy diagnostyczne, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji terapeutycznych, a także robiąc to samo w przypadku nowo zatwierdzonych leków, które stanowią inną lub lepszą alternatywę leczenia. Wszystko to opiera się na naszej architekturze CARAai™, ponownie będącej zestawem wizyjnych studiów magisterskich (LLM) i dostrojonych studiów magisterskich (LLM) z zakresu onkologii, opracowanych we współpracy z firmą NVIDIA. To niesamowite widzieć postępy i z niecierpliwością czekamy na to, co opublikujemy i zaprezentujemy na przyszłorocznym ASCO 2025.

Jakie korzyści Twoim zdaniem mogą przynieść rozwiązania obrazowania oparte na sztucznej inteligencji w takich dziedzinach jak onkologia i radiologia, zwłaszcza że w tych dziedzinach brakuje lekarzy?

Świetne pytanie! To prawda, że ​​zarówno liczba nowych onkologów, jak i radiologów wchodzących do tej dziedziny jest mniejsza niż liczba przechodzących na emeryturę. Jednak zapotrzebowanie pacjentów stale rośnie. Jest to więc idealny obszar do dostarczania rozwiązań SaaS AI, które wspierają lekarzy i profesjonalistów opieki pokrewnej zarówno w optymalizacji przepływu pracy, jak i wspomaganiu decyzji klinicznych. Radiolodzy i onkolodzy będą podkreślać znaczenie tych nowych inteligentnych rozwiązań wchodzących w ich dziedziny. Obrazowanie to wspaniały obszar dla AI, a jego wydajność jest wyjątkowa. Badania non-inferiority pokazują, że modele AI mogą być zbliżone lub porównywalne z ekspertami ludzkimi w wąskich dziedzinach. Zorganizowane przepływy pracy mogą połączyć to wszystko. To samo dotyczy onkologii, gdzie łączymy wyniki testów molekularnych z danymi dotyczącymi odpowiedzi immunologicznej, algorytmami predykcyjnymi oporności i innymi elementami, które będą informować o decyzji dotyczącej leczenia i umożliwią monitorowanie odpowiedzi. Pracuję w tej dziedzinie od lat i po różnych stronach nowych innowacji — to, co możemy teraz zrobić, znacznie wykracza poza wszystko, co byliśmy w stanie zrobić wcześniej, a tempo zmian jest niesamowite.

Jako doświadczony lider w dziedzinie technologii opieki zdrowotnej, jakich rad udzieliłbyś nowym firmom, które chcą wywrzeć znaczący wpływ na opiekę zdrowotną za pomocą sztucznej inteligencji?

Nie możesz być firmą AI bez dostępu do danych na dużą skalę. Dane są podłożem do budowania modeli szkoleniowych i monitorujących. Ponadto budowanie rozwiązań AI to sport zespołowy. Potrzebujesz wiedzy domenowej na wyjątkowo głębokim poziomie, połączonej z nową generacją możliwości rozwoju modeli AI, która rozpoznaje zachowania różnych klas rozwiązań AI i może wykorzystać je w wąskich celach, specjalnie dostosowanych do wydajności ludzkiej lub wyższej. Następnie podejścia te można orkiestrować na różne sposoby, aby reprezentować nowy system operacyjny — tam zachodzą zmiany, a wartość jest dostarczana. Praktykuj „pokorę AI”, ponieważ wszystko jest niesamowite i pokazuje rzeczy, których nie mogliśmy zrobić nawet sześć miesięcy wcześniej. Jednak „niesamowite” niekoniecznie oznacza produkt lub nowy sposób pracy — to po prostu technologia robiąca coś nowego. To odpowiedzialność firmy AI, aby uczynić ją nowym sposobem pracy i nowym podejściem do dostarczania zadziwiającego poziomu wartości, który nigdy wcześniej nie był dostępny. Na koniec załóżmy, że musisz wykazać się zaufaniem do praktyk biznesowych, modeli AI i przejrzystości rozwiązań. Jesteśmy jeszcze na wczesnym etapie naszej społecznej podróży i to my musimy zdobyć zaufanie, aby wprowadzić zmiany, które jesteśmy w stanie dostarczyć.

Dziękuję za wspaniały wywiad. Czytelnicy chcący dowiedzieć się więcej powinni odwiedzić nas KoncertAI.