Jonathan Kron, CEO BloodGPT – Wywiad z serii

Jonathan Kron jest CEO BloodGPT. Jest strategiem ochrony zdrowia i przedsiębiorcą z ponad 20-letnim doświadczeniem w tworzeniu i skalowaniu przedsięwzięć związanych z ochroną zdrowia. Przed dołączeniem do BloodGPT założył i opuścił Med24, londyńską klinikę (zebrano 5M funtów, opuszczono w 2022 roku), współzałożył PCG, monakijską firmę zajmującą się opieką zdrowotną w domu, która zabezpieczyła umowy o wartości ponad 1M dolarów na budżecie nasion 500K, i doradzał przedsięwzięciom cyfrowej ochrony zdrowia, w tym Klarity i LIPS Healthcare w sprawie głównych zbiorów funduszy i wzrostu.

BloodGPT to platforma oparta na sztucznej inteligencji dla laboratoriów diagnostycznych i klinik, która integruje się bezproblemowo z istniejącymi procesami, interpretując wyniki badań krwi w ciągu kilku sekund z dokładnością 99,99%.

Spędziłeś ponad dwie dekady budując i skalując przedsięwzięcia związane z ochroną zdrowia. Jakie osobiste doświadczenia lub bóle głowy branży skierowały Cię do BloodGPT?

Po raz pierwszy usłyszałem o BloodGPT na początku tego roku od kolegi. Założenie od razu mnie poruszyło, zarówno osobiście, jak i z biznesowego punktu widzenia. Jestem kimś, kto zawsze śledził swoje własne wyniki krwi w arkuszach kalkulacyjnych, wyjmując liczby z plików PDF i obrazów, tylko po to, aby natknąć się na niejednolite jednostki, zakresy odniesienia i konwencje nazewnicze. Było to uciążliwe i często niewiarygodne. I głęboko wiedziałem, że nie mogłem być jedynym, kto miał do czynienia z frustracją otrzymywania zaburzonych, fragmentarycznych i niedostępnych wyników od lekarza, laboratorium lub kliniki.

Dlatego w ciągu kilku dni od poznania BloodGPT byłem na rozmowie z założycielami i na końcu zostałem CSO. Po 20 latach pracy w klinikach, startupach i systemach opieki zdrowotnej wiedziałem, że to jest coś, co mnie interesuje.

BloodGPT rozwiązuje pewne bóle głowy, z którymi spotkałem się wielokrotnie. Ludzie otrzymują wyniki testów, ale dostęp jest fragmentaryczny, kontekst jest tracony, a proces przytłacza już i tak napięte profesjonalistów. Pomyśl o tym. Dane krwi są jednym z najbogatszych sygnałów ogólnego samopoczucia, a jednak nadal są tak niedoceniane.

Moim powodem było więc to, że jeśli możemy połączyć sztuczną inteligencję i zaawansowaną naukę o danych z silną wiedzą zdrowotną, możemy uczynić te informacje użytecznymi w czasie rzeczywistym dla wszystkich: osób, profesjonalistów zdrowia i całych systemów.

BloodGPT obiecuje dokładność 99,99% przy interpretowaniu wyników badań krwi i integruje się bezpośrednio z istniejącymi procesami laboratoryjnymi. Czy możesz opowiedzieć nam, jak platforma została wymyślona i jakie były największe wyzwania, z którymi się zetknąłeś, wprowadzając ją na rynek?

Ciekawie, wszystko zaczęło się od rozmowy z sąsiadem. Nikita Udovichenko, biochemik i konsultant ds. odżywiania sportowego, widział ten sam problem w swojej praktyce przed założeniem BloodGPT. Ludzie otrzymywali raporty z badań krwi i nie mieli pojęcia, co z nimi zrobić. Jego sąsiad Vasilii Lazuka, serialowy przedsiębiorca AI i teraz współzałożyciel i CTO, natychmiast zobaczył potencjał. To, co zaczęło się jako nieformalna rozmowa, szybko stało się prawdziwym projektem. Niedługo potem dołączyła do niego specjalistka ds. rozwoju produktów AI Nata Savaścienka jako współzałożyciel i CPO, a ja dołączyłem do nich, pracując razem z nimi i wykorzystując moje 20-letnie doświadczenie w budowaniu platform zdrowotnych i danych.

Od tego momentu skupiliśmy się na budowaniu systemu, który traktuje każdą liczbę jako weryfikowalne dane, a nie coś, co model językowy może zgadnąć. Zaprojektowaliśmy architekturę warstwową, która normalizuje każdy biomarker do kodów LOINC — Logicznych Nazw Obserwacji i Kodów, międzynarodowego standardu dla raportowania laboratoryjnego — weryfikuje każdą jednostkę za pomocą UCUM, ujednoliconego kodu dla jednostek miary, i zawsze odnosi się do własnych zakresów odniesienia laboratoryjnych.

Z moich 20 lat pracy z profesjonalistami zdrowia wiem, jak centralne jest zaufanie w tym sektorze. Dlatego, budując BloodGPT, najtrudniejszymi wyzwaniami, na które się skupiliśmy, były stabilność i zaufanie. Musimy pamiętać, że duże modele mogą dawać różne odpowiedzi na ten sam plik, niepoprawnie odczytywać daty lub wymyślać zakresy. Naszym celem było zapewnienie, że każde wyjście będzie odtwarzalne i w pełni śledzone do swojego źródła.

Dziś platforma łączy się bezpośrednio z procesami laboratoryjnymi za pomocą interfejsów API FHIR — Szybkiej Interoperacyjności Opieki Zdrowotnej, nowoczesnego standardu, który pozwala systemom informacji o zdrowiu na bezpieczne i wydajne udostępnianie danych. Działa również z systemami laboratoryjnymi legacy, zwracając czas profesjonalistom i zapewniając osobom natychmiastową klarowność.

Wiele pacjentów obecnie zwraca się do ogólnych modeli językowych w celu interpretacji wyników laboratoryjnych. Jakie ryzyka widzisz w tym trendzie, i jak BloodGPT zapewnia bezpieczniejszą, bardziej niezawodną alternatywę?

Ogólne modele językowe nie są zaprojektowane do danych laboratoryjnych. Mogą niepoprawnie odczytywać jednostki, mieszać daty lub wymyślać wartości odniesienia, i nie pokazują, kiedy są niepewne. Pacjent może wkleić wyniki i otrzymać wygładzoną odpowiedź, która po prostu jest błędna. A najstraszniejsze jest to, że brzmi to tak przekonywająco, że możesz nie pomyśleć, aby to zakwestionować.

BloodGPT jest szkolony i walidowany specjalnie dla procesów laboratoryjnych. Każda wartość jest powiązana z identyfikatorami LOINC i sprawdzana zgodnie ze standardami pomiarowymi UCUM, a platforma zawsze używa własnych zakresów odniesienia laboratoryjnych jako ostatecznego punktu odniesienia. Wielowarstwowe barierki zabezpieczają każde wyjście, więc ta sama wejście daje takie same, w pełni audytowalne wyniki.

Ten celowo zaprojektowany, skoncentrowany na odtwarzalności i przejrzystym pochodzeniu, daje profesjonalistom i osobom poziom niezawodności, którego prosta rozmowa nie może zapewnić.

Twoja kariera objęła założenie klinik, doradzanie startupom i obecnie kierowanie firmą zdrowotną opartą na AI. Jak Twoja perspektywa na innowacje w ochronie zdrowia ewoluowała w czasie tej podróży?

Na początku innowacja oznaczała cegły i zaprawę — budowanie nowych obiektów i usług w celu skrócenia list oczekujących i usprawnienia ścieżek pacjentów. Później stało się to kwestią modeli biznesowych, co oznacza dostarczanie opieki w sposób bardziej efektywny, operacje bardziej zrównoważone i poprawę ogólnego doświadczenia pacjenta.

Dziś jednak skupiamy się na inteligencji i skali. AI otwiera możliwości, które były niewyobrażalne, kiedy zacząłem, ale jedna lekcja pozostała niezmienna. Technologia sama w sobie nie zmienia opieki zdrowotnej. Systemy, zachęty i przyjęcia tak.

W tym zakresie moje myślenie przesunęło się z „Jak budujemy?” na „Jak integrujemy?”. Uważam, że firmy, które odnoszą sukces, niekoniecznie będą miały najbardziej imponujące algorytmy. Będą to te, których narzędzia bezproblemowo i cicho napędzają codzienne rutyny lekarzy, pacjentów i systemów opieki zdrowotnej.

Powtarzającym się motywem w zdrowiu jest równowaga między automatyzacją a ludzkim dotykiem. Jak wyobrażasz sobie, że AI, takie jak BloodGPT, zmienią rolę lekarzy — szczególnie w redukowaniu wypalenia, jednocześnie zachowując osąd i empatię?

Lekarze rzadko ulegają wypaleniu z powodu opieki nad ludźmi. Ulegają wypaleniu z powodu papierkowej roboty, powtarzających się testów, fragmentarycznych systemów i wszystkich zadań administracyjnych, które odciągają ich od pacjentów. Każdy lekarz, jakiego znam, wolałby spędzić pięć minut rozmawiając z pacjentem niż wypełniając kolejny formularz. To dodatkowe obciążenie, niestety, ciągle rośnie i niszczy czas i energię, które mają do dyspozycji na rzecz prawdziwej opieki klinicznej.

BloodGPT został zaprojektowany, aby ulżyć części tego ciężaru. Platforma przejmuje ciężar związany z organizowaniem i interpretowaniem informacji laboratoryjnej oraz dostarcza klarowne, ustrukturyzowane spostrzeżenia, które pasują do istniejących procesów. Kiedy te rutynowe kroki są obsługiwane automatycznie i niezawodnie, lekarze mogą poświęcić więcej czasu na to, co tylko oni mogą zrobić, czyli słuchać, wykonywać osąd i budować zaufanie z ludźmi, których leczą.

Nie wierzę, że AI zastąpi lekarzy. Jeśli cokolwiek, pozwala im wrócić do serca swojego zawodu, spędzając więcej czasu na rozmowach i mniej na gonieniu za danymi. To jest miejsce, w którym technologia może cicho uczynić medycynę bardziej ludzką, a nie mniej.

Jednym z Twoich deklarowanych celów jest oszczędność klinikom milionów rocznie dzięki zyskom wydajności. Jakie są najbardziej namacalne mechanizmy oszczędności, które BloodGPT dostarcza?

Oszczędności pochodzą z trzech głównych obszarów.

Po pierwsze, czas. Przeglądanie i komunikowanie wyników laboratoryjnych jest nadal powolnym, ręcznym procesem w wielu systemach opieki zdrowotnej. BloodGPT skraca okno przeglądu i interpretacji z kilku minut do kilku sekund na każdy test. Przez tysiące wyników każdego tygodnia, to przekłada się na setki godzin klinicystów zwróconych do opieki nad pacjentami.

Po drugie, ciągłość. Platforma przechowuje bieżącą historię danych krwi każdego pacjenta, więc trendy i anomalie są łatwe do zauważenia. To redukuje powtarzające się testy i pozwala uniknąć błędów, które mogłyby spowodować niepotrzebne wizyty kontrolne lub powtarzające się badania laboratoryjne.

Po trzecie, wykorzystanie zasobów. Kiedy informacje są dostarczane dokładnie i natychmiast, personel może skupić się na zadaniach o wyższej wartości, a laboratoria mogą działać z mniejszymi zespołami wsparcia.

Kiedy dodajesz te efekty, średni system opieki zdrowotnej może zobaczyć oszczędności w milionach dolarów rocznie, jednocześnie poprawiając wyniki. W ochronie zdrowia jest to niezwykłe, aby obniżyć koszty i jednocześnie poprawić jakość, i to jest właśnie to, czego się spodziewamy.

Wspomniałeś, że krótkoterminowe horyzonty inwestorów często zabijają innowacje systemowe w AI zdrowotnej. Jak uważasz, że założyciele i inwestorzy mogą współpracować, aby zapewnić długoterminowy wpływ?

Zaczyna się to od wspólnej misji. Jeśli inwestor szuka zwrotu w ciągu 12 miesięcy, ochrona zdrowia jest niewłaściwą dziedziną. Ten sektor wymaga cierpliwości, ścisłej zgodności i lat budowania zaufania.

Założyciele mają rolę do odegrania w ustawianiu oczekiwań. Muszą wyjaśnić inwestorom terminy regulacyjne, cykle adopcji i realia refundacji, aby partnerzy zrozumieli, dlaczego postęp może wyglądać powoli z zewnątrz.

Inwestorzy, z ich strony, powinni wspierać wzrost oparty na kamieniach milowych i opierać się pogoń za pozornymi metrykami. Firmy, które naprawdę zmienią AI w ochronie zdrowia, będą budowane przez partnerów, którzy są gotowi myśleć w perspektywie pięciu do dziesięciu lat i pozostają zaangażowani na całej drodze, a nie tylko na pierwszym wzroście lub szybkim wyjściu.

Wraz ze zaostrzaniem przepisów dotyczących AI w ochronie zdrowia, jak BloodGPT podchodzi do zgodności, bezpieczeństwa i budowania zaufania zarówno wśród profesjonalistów, jak i pacjentów?

Od samego początku traktowaliśmy odpowiedzialny projekt jako część produktu, a nie późniejszą myśl. Nasz zespół stosuje główne standardy prywatności i bezpieczeństwa używane w ochronie zdrowia i śledzi ewoluujące przepisy w Stanach Zjednoczonych, Europie i innych kluczowych rynkach. Naszym celem jest silna praktyka obsługi danych, przejrzyste algorytmy i dane wyjściowe, które mogą być w pełni audytowane.

Jak wcześniej wspomniałem, zaufanie było naszym największym wyzwaniem na początku i pozostało naszą północną gwiazdą. Dla nas chodzi o coś więcej niż tylko odhaczanie pól regulacyjnych. Profesjonaliści mogą zobaczyć, skąd pochodzi każda wartość i jak została przetworzona, co daje im pewność co do informacji. Pacjenci cenią tę samą klarowność. BloodGPT jest narzędziem do organizowania i prezentowania ich własnych wyników, a nie zastępowania roli klinicysty. W tym sensie bezpieczeństwo i zaufanie nie są funkcjami, które dodajemy później. Są produktem samym w sobie.

Spójrzając w przyszłość, widzisz rozszerzenie interpretacji AI poza badania krwi do innych obszarów diagnostyki — i jeśli tak, gdzie uważasz, że nastąpią największe przełomy?

Już się to dzieje.Radiologia, genomika i oftalmologia przeszły już dalej niż faza eksperymentalna. W tych dziedzinach systemy AI pomagają identyfikować wczesne nowotwory na skanach, analizować złożone warianty genetyczne i sygnalizować oznaki retinopatii cukrzycowej na obrazach siatkówki. W każdym przypadku dane wyjściowe trafiają do wykwalifikowanego klinicysty do przeglądu, więc profesjonalista pozostaje odpowiedzialny za ostateczną decyzję.

Następna fala będzie dotyczyć połączenia i integracji, a nie pojedynczych domen. Pomyśl o tym, że obrazowanie, genomika, noszenie i dane laboratoryjne są nadal traktowane jako oddzielne strumienie. AI będzie coraz bardziej łączyć je, korelując subtelne sygnały — marker krwi, wariant genetyczny, wzorzec z noszenia — aby ujawnić ryzyko długo przed tym, zanim którykolwiek z testów mógłby to zrobić.

Prawdziwy przełom będzie polegał na tym rodzaju integracji: jednej warstwy inteligencji, która łączy wiele danych, aby dać lekarzom i pacjentom ciągły, czasowy rzeczywisty widok zdrowia i ryzyka. To przesunięcie od opieki epizodycznej do przewidywanej, proaktywnej opieki jest miejscem, w którym leży największy wpływ.

Wreszcie, co najbardziej cieszy Cię w przyszłości AI w ochronie zdrowia, i jaką rolę widzisz BloodGPT odgrywającą w kształtowaniu tej przyszłości?

To, co najbardziej mnie ekscytuje, jest tym, o czym właśnie mówiłem, dotyczącym przejścia od opieki reaktywnej do proaktywnej. Przez dziesięciolecia czekaliśmy, aż ludzie zachorują, zanim zainterweniowaliśmy. Tak, zapobieganie i odpowiedzialność osobista zawsze były częścią rozmowy, ale AI może wreszcie uczynić tę wizję praktyczną, identyfikując ryzyko wcześniej, prowadząc do zdrowszych wyborów i personalizując informacje w skali, której nigdy wcześniej nie widzieliśmy.

BloodGPT jest zaprojektowany, aby być częścią tej podstawy. Dane krwi są najbardziej powszechnym i szeroko dostępnym sygnałem zdrowia, a jednak nadal są tak niedoceniane. Uczynienie tych informacji łatwiejszymi do zrozumienia i działania pomaga przekształcić surowe liczby w klarowne spostrzeżenia, a spostrzeżenia w zdrowsze życie. To jest nasz prosty cel. Weź coś skomplikowanego i zamień to w coś, czego ludzie mogą użyć. Stawiamy podwaliny pod rodzaj opieki, którego ludzie będą potrzebować w nadchodzących latach, jednocześnie poprawiając codzienną opiekę zdrowotną już teraz.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić BloodGPT.