Jonathan Kron, CEO da BloodGPT – Série de Entrevistas

Jonathan Kron é o CEO da BloodGPT. Ele é um estrategista de saúde e empreendedor com mais de 20 anos de experiência construindo e escalando empreendimentos de saúde. Antes de se juntar à BloodGPT, ele fundou e saiu da Med24, uma clínica baseada em Londres (arrecadou £5M, saiu em 2022), co-fundou a PCG, uma startup de saúde em casa baseada em Mônaco que segurou $1M+ em contratos com um orçamento de sementes de $500K, e aconselhou empreendimentos de saúde digital, incluindo Klarity e LIPS Healthcare em major fundraising e crescimento.

BloodGPT é uma plataforma alimentada por IA para laboratórios de diagnóstico e clínicas que se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes, interpretando os resultados de exames de sangue em segundos com 99,99% de precisão.

Você passou mais de duas décadas construindo e escalando empreendimentos de saúde. Quais experiências pessoais ou pontos de dor da indústria o levaram à BloodGPT?

Eu ouvi falar em BloodGPT no início deste ano por meio de um colega. A premissa imediatamente ressoou, tanto pessoal quanto do ponto de vista dos negócios. Eu sou alguém que sempre rastreou meu próprio trabalho de sangue em planilhas, puxando números de PDFs e imagens, apenas para encontrar unidades inconsistentes, faixas de referência e convenções de nomenclatura. Era tedioso e muitas vezes pouco confiável. E no fundo, eu sabia que não poderia ser o único a lidar com a frustração de receber resultados desorganizados, fragmentados e inacessíveis de um médico, laboratório ou clínica.

Por esse motivo, dentro de dias de aprender sobre BloodGPT, eu estava em uma ligação com os fundadores e, no final dela, me tornei o CSO. Após 20+ anos trabalhando em clínicas, startups e sistemas de saúde, eu sabia que isso era exatamente o que eu estava procurando.

BloodGPT aborda alguns pontos de dor que eu vi repetidamente. As pessoas recebem resultados de exames, mas o acesso é fragmentado, o contexto é perdido e o processo sobrecarrega profissionais já esticados. Pense sobre isso. Os dados de sangue são um dos sinais mais ricos do bem-estar geral, mas ainda são subutilizados.

Então, minha lógica foi que, se podemos combinar IA e ciência de dados avançada com conhecimento de saúde sólido, podemos tornar essa informação útil em tempo real para todos: indivíduos, profissionais de saúde e sistemas inteiros.

BloodGPT promete 99,99% de precisão na interpretação de resultados de exames de sangue e se integra diretamente aos fluxos de trabalho de laboratórios existentes. Você pode nos levar pelo processo de como a plataforma foi concebida e os principais desafios que você enfrentou ao trazê-la para o mercado?

Ironia do destino, tudo começou com uma conversa de vizinho. Nikita Udovichenko, um bioquímico e consultor de nutrição esportiva, continuou vendo o mesmo problema em sua prática antes de co-fundar a BloodGPT. As pessoas recebiam seus relatórios de exames de sangue e não tinham ideia do que fazer com eles. Seu vizinho Vasilii Lazuka, um empreendedor serial de IA e agora co-fundador e CTO, imediatamente viu o potencial. O que começou como uma troca casual rapidamente se tornou um projeto real. Logo após, a especialista em desenvolvimento de produtos de IA Nata Savaścienka se juntou como co-fundadora e CPO, e eu entrei, trabalhando ao lado deles e aproveitando meus vinte anos de experiência construindo plataformas de saúde e dados.

A partir daquele ponto, o foco se tornou construir um sistema que trate cada número como dados verificáveis, não algo que um modelo de linguagem possa adivinhar. Projetamos uma arquitetura de múltiplas camadas que normaliza cada biomarcador para códigos LOINC — Identificadores Lógicos de Nomes e Códigos de Observação, o padrão internacional para relatórios de testes de laboratório — verifica cada unidade com UCUM, o Código Unificado para Unidades de Medida, e sempre se refere às faixas de referência do próprio laboratório.

A partir dos meus 20 anos trabalhando com profissionais de saúde, eu sei como a confiança é central neste setor. É por isso que, ao construir a BloodGPT, os desafios mais difíceis em que nos concentramos foram estabilidade e confiança. Precisamos lembrar que grandes modelos podem dar respostas diferentes para o mesmo arquivo, ler datas incorretamente ou inventar faixas. Tornamos nossa missão garantir que cada saída seja reprodutível e totalmente rastreável até sua fonte.

Hoje, a plataforma se conecta diretamente aos fluxos de trabalho de laboratórios por meio de APIs FHIR — Recursos de Interoperabilidade de Saúde Rápida, um padrão moderno que permite que sistemas de informação de saúde compartilhem dados de forma segura e eficiente. Ela também funciona com sistemas de informação de laboratório legado, devolvendo tempo profissional e fornecendo aos indivíduos clareza imediata.

Muitos pacientes agora estão se voltando para LLMs de propósito geral para interpretar resultados de exames de laboratório. Quais riscos você vê nessa tendência e como a BloodGPT fornece uma alternativa mais segura e confiável?

Modelos de linguagem de propósito geral não são construídos para dados de laboratório. Eles podem ler unidades incorretamente, misturar datas ou inventar valores de referência, e não mostram quando estão incertos. Um paciente pode colar os resultados e obter uma resposta polida que é simplesmente errada. E a parte assustadora é que soa tão convincente que você pode não pensar em questioná-la.

BloodGPT é treinada e validada especificamente para fluxos de trabalho de patologia. Cada valor é vinculado a identificadores LOINC e verificado contra padrões de medida UCUM, e a plataforma sempre usa as faixas de referência do laboratório como o benchmark final. Guardas de múltiplas camadas rastreiam cada saída de volta à sua fonte, então a mesma entrada produz o mesmo resultado totalmente auditável.

Esse design de propósito, focado em reprodutibilidade e proveniência transparente, fornece aos profissionais e indivíduos um nível de confiabilidade que um chatbot geral simplesmente não pode fornecer.

Sua carreira abrangeu a fundação de clínicas, aconselhamento de startups e agora liderança de uma empresa de saúde impulsionada por IA. Como sua perspectiva sobre inovação em saúde evoluiu ao longo dessa jornada?

No início, inovação significava tijolos e argamassa — construir novas instalações e serviços para reduzir listas de espera e otimizar caminhos de paciente. Mais tarde, tornou-se sobre modelos de negócios, que envolvem fornecer cuidados mais eficientemente, operações mais sustentáveis e melhorar a experiência geral do paciente.

Hoje, no entanto, o foco está em inteligência e escala. A IA abre possibilidades que eram inimagináveis quando eu comecei, mas uma lição permaneceu constante. A tecnologia, por si só, não transforma a saúde. Sistemas, incentivos e adoções é que o fazem.

Nesse sentido, meu pensamento mudou de “Como construímos?” para “Como integramos?”. Eu acredito firmemente que as empresas que terão sucesso não serão necessariamente aquelas com os algoritmos mais brilhantes. Serão aquelas cujas ferramentas alimentam silenciosamente as rotinas diárias de médicos, pacientes e sistemas de saúde.

Um tema recorrente em saúde é o equilíbrio entre automação e toque humano. Como você imagina a IA, como a BloodGPT, redefinindo o papel dos médicos — particularmente na redução da queima de combustível enquanto ainda preserva julgamento e empatia?

Os médicos raramente queimam devido ao cuidado com as pessoas. Eles queimam devido à papelada, aos testes duplicados, aos sistemas fragmentados e a todas as tarefas administrativas que os afastam dos pacientes. Cada médico que eu conheço preferiria gastar cinco minutos conversando com um paciente a preencher mais um formulário. Essa carga de trabalho adicional, infelizmente, continua crescendo, e isso erode o tempo e a energia que eles têm para cuidados clínicos reais.

BloodGPT foi construída para aliviar parte dessa pressão. A plataforma assume a tarefa pesada envolvida na organização e interpretação de informações de laboratório e fornece insights claros e estruturados que se encaixam nos fluxos de trabalho existentes. Quando esses passos rotineiros são tratados automaticamente e de forma confiável, os médicos podem dedicar mais do seu dia ao que apenas eles podem fazer, que é ouvir, exercer julgamento e construir confiança com as pessoas que tratam.

Eu não acredito que a IA substituirá os médicos. Se algo, isso permite que eles retornem ao coração de sua profissão, passando mais tempo em conversa e menos tempo perseguindo dados. É aí que a tecnologia pode tornar a medicina mais humana, não menos.

Uma de suas metas declaradas é economizar milhões de dólares anualmente em ganhos de eficiência para clínicas. Quais são os mecanismos de economia de custos mais tangíveis que a BloodGPT entrega?

As economias vêm de três áreas principais.

Primeiro é o tempo. Revisar e comunicar resultados de exames de laboratório ainda é um processo lento e manual em muitos sistemas de saúde. BloodGPT corta a janela de revisão e interpretação de vários minutos para alguns segundos para cada exame. Em milhares de resultados por semana, isso se traduz em centenas de horas de clínicos devolvidas ao cuidado do paciente.

Em segundo lugar, é a continuidade. A plataforma mantém um histórico em execução de todos os dados de sangue do paciente, então tendências e anomalias são fáceis de detectar. Isso reduz testes duplicados e pega erros que poderiam disparar consultas de acompanhamento ou exames de laboratório desnecessários.

Terceiro é o uso de recursos. Quando as informações são entregues com precisão e instantaneamente, o pessoal pode se concentrar em tarefas de maior valor e os laboratórios podem operar com equipes de apoio mais magras.

Quando você soma esses efeitos, um sistema de saúde de tamanho médio pode ver economias anuais de milhões, melhorando também os resultados. Na saúde, é incomum reduzir custos e aumentar a qualidade ao mesmo tempo, e essa combinação é exatamente o que estamos visando.

Você observou que horizontes de investidor de curto prazo muitas vezes matam a inovação sistêmica em IA de saúde. Como você acredita que fundadores e investidores podem se alinhar para garantir impacto de longo prazo?

Isso começa com uma missão compartilhada. Se um investidor está procurando por uma reviravolta de doze meses, a saúde é o setor errado. Esse setor exige paciência, conformidade estrita e anos de construção de confiança.

Os fundadores têm um papel a desempenhar ao estabelecer expectativas. Eles precisam explicar cronogramas regulamentares, ciclos de adoção e realidades de reembolso para que os parceiros entendam por que o progresso pode parecer lento por fora.

Os investidores, por sua vez, devem apoiar o crescimento baseado em marcos e resistir a métricas de vaidade. As empresas que realmente mudam a IA de saúde serão construídas por parceiros que estão dispostos a pensar em um horizonte de cinco a dez anos e permanecer comprometidos por toda a jornada, não apenas no primeiro aumento de valor ou uma saída rápida.

Com regulamentações se tornando mais rígidas em torno da IA em saúde, como a BloodGPT está abordando conformidade, segurança e construção de confiança com clínicos e pacientes?

Desde o início, tratamos o design responsável como parte do produto, não como uma afterthought. Nossa equipe segue os principais padrões de privacidade e segurança usados em saúde e mantém um olhar atento nas regulamentações em evolução nos Estados Unidos, Europa e outros mercados-chave. Nosso foco está em práticas sólidas de manipulação de dados, algoritmos transparentes e saídas que podem ser totalmente auditadas.

Como mencionei anteriormente, a confiança foi nosso maior desafio no início e permaneceu nossa estrela-guia. Para nós, é mais do que apenas marcar caixas regulamentares. Os profissionais podem ver de onde cada valor vem e como foi processado, o que lhes dá confiança nas informações. Os pacientes valorizam a mesma clareza. BloodGPT é uma ferramenta para organizar e apresentar seus próprios resultados, não para substituir o papel de um clínico. Nesse sentido, segurança e confiança não são recursos que adicionamos mais tarde. Eles são o produto em si.

Olhando para o futuro, você vê a interpretação de IA se expandindo além dos exames de sangue para outras áreas de diagnóstico — e, se sim, onde você acredita que as maiores inovações virão primeiro?

Já está em andamento.Radiologia, genômica e oftalmologia avançaram bem além da fase experimental. Nesses campos, sistemas de IA estão ajudando a identificar cânceres precoces em varreduras, analisar variantes genéticas complexas e sinalizar sinais de retinopatia diabética em imagens de retina. Em cada caso, a saída vai para um clínico qualificado para revisão, então o profissional permanece no controle da decisão final.

A próxima onda será sobre conexão e integração, em vez de domínios únicos. Considere que imagens, genômica, dispositivos vestíveis e dados de laboratório ainda são tratados como fluxos separados. A IA cada vez mais os reunirá, correlacionando sinais sutis — um marcador de sangue, uma variante genética, um padrão de um dispositivo vestível — para revelar risco muito antes de qualquer teste poderia.

A verdadeira inovação será essa integração: uma camada de inteligência ligando múltiplas entradas para dar aos médicos e pacientes uma visão contínua e em tempo real de saúde e risco. Essa mudança de cuidados episódicos para cuidados preditivos e proativos é onde o maior impacto reside.

Finalmente, o que o excita mais sobre o futuro da IA em saúde, e qual papel você vê a BloodGPT desempenhando na formação desse futuro?

O que me excita mais, francamente, é o que eu estava discutindo anteriormente sobre a mudança de cuidados reativos para cuidados proativos. Por décadas, esperamos que as pessoas fiquem doentes antes de intervir. Sim, prevenção e responsabilidade pessoal sempre fizeram parte da conversa, mas a IA pode finalmente tornar essa visão prática, identificando risco mais cedo, guiando escolhas mais saudáveis e personalizando informações em uma escala que nunca vimos antes.

BloodGPT é projetada para ser parte dessa fundação. Os dados de sangue são o sinal de saúde mais comum e amplamente disponível, mas ainda são subutilizados. Ao tornar essas informações mais fáceis de entender e agir, ajudamos a transformar números brutos em insights claros e insights em vidas mais saudáveis. No final do dia, é esse o objetivo simples. Pegar algo complexo e transformá-lo em algo que as pessoas possam usar. Estamos lançando as bases para o tipo de cuidado que as pessoas precisarão nos anos que estão por vir, ao mesmo tempo em que tornamos a saúde do dia a dia melhor agora.

Obrigado pelo grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar BloodGPT.