Jay Ferro, Chief Information, Technology and Product Officer, Clario – Interviu

Jay Ferro este Chief Information, Technology and Product Officer la Clario, având peste 25 de ani de experiență în conducerea echipelor de tehnologie și produse, cu un accent puternic pe protecția datelor și o pasiune pentru crearea tehnologiilor și produselor care au un impact semnificativ.

Înainte de a se alătura Clario, Jay a ocupat funcții de conducere senior, inclusiv CIO, CTO și CPO, la organizații globale precum Quikrete Companies și American Cancer Society. El este, de asemenea, membru al Consiliului de Administrație al Allata, LLC. Realizările sale profesionale au fost recunoscute de mai multe ori, inclusiv prin premii de la Atlanta Technology Professionals ca Executive Leader of the Year și HMG Strategy ca Mid-Cap CIO of the Year.

Clario este un lider în managementul studiilor clinice, oferind tehnologii cuprinzătoare de puncte finale pentru a transforma vieți prin generarea de dovezi precise și fiabile. Specializându-se în studii clinice oncologice, Clario accentuează rezultatele raportate de pacienți (PRO) pentru a îmbunătăți eficacitatea, a asigura siguranța și a îmbunătăți calitatea vieții, promovând PRO electronice ca o alternativă mai rentabilă la hârtie. Cu expertiză în domenii terapeutice și conformitate regulamentară globală, Clario sprijină studii descentralizate, hibride și bazate pe site în peste 100 de țări, folosind tehnologii avansate precum inteligența artificială și dispozitive conectate. Soluțiile lor simplifică procesele de studiu, asigurând conformitatea și retenția prin suport și instruire integrate pentru pacienți și sponsori deopotrivă.

Clario a integrat peste 30 de modele de inteligență artificială în diverse etape ale studiilor clinice. Puteți oferi exemple de moduri în care aceste modele îmbunătățesc aspecte specifice ale studiilor, cum ar fi oncologia sau cardiologia?

Folosim modelele noastre de inteligență artificială pentru a oferi viteză, calitate, precizie și confidențialitate clienților noștri în peste 800 de studii clinice. Sunt mândru că instrumentele noastre nu fac parte doar din ciclul de hype al inteligenței artificiale – ele oferă valoare reală clienților noștri în aceste studii.

Astăzi, modelele noastre de inteligență artificială se încadrează în principal în patru categorii: confidențialitatea datelor, asistența pentru controlul calității, asistența pentru citire și analiza citirii. De exemplu, avem instrumente în imagistica medicală care pot șterge automat informațiile de identificare personală (PII) din imagini statice, videouri sau fișiere PDF. De asemenea, folosim instrumente de inteligență artificială care oferă date cu evaluări rapide ale calității la momentul încărcării — astfel încât există o mare încredere în aceste date. Am dezvoltat un instrument care monitorizează datele ECG în mod continuu pentru calitatea semnalului și un altul care confirmă identificatorii corecți ai pacienților. Am dezvoltat un instrument de asistență pentru citire care permite predicția feliei, propagarea leziunii și detectarea bolii. De asemenea, am îmbunătățit analiza citirii prin automatizarea și standardizarea interpretării datelor cu instrumente precum scorarea ulcerativei colitei Mayo, susținută de inteligență artificială.

Acestea sunt doar câteva exemple de tipurile de modele de inteligență artificială pe care le-am dezvoltat din 2018 și, deși am făcut progrese semnificative, abia începem.

Cum asigură Clario că insight-urile conduse de inteligență artificială mențin o acuratețe și o consistență ridicate în medii de studiu diverse?

Suntem într-un proces constant de pregătire a modelelor noastre de inteligență artificială pe cantități uriașe de date pentru a înțelege diferența dintre date bune și date care nu sunt bune sau relevante. Ca urmare, analiza noastră de date condusă de inteligență artificială detectează, pre-analizează istoricul bogat al datelor și, în cele din urmă, duce la rezultate de calitate superioară pentru clienții noștri.

Soluțiile noastre de spirometrie ilustrează frumos de ce facem acest lucru. Clinicienii folosesc spirometria pentru a ajuta la diagnosticarea și monitorizarea anumitor afecțiuni pulmonare, măsurând cantitatea de aer pe care un pacient o poate expira într-o singură respirație forțată. Există o varietate de erori care pot apărea atunci când un pacient folosește un spirometru. Ei pot efectua testul prea lent, pot tuși în timpul testării sau nu pot face o sigilare completă în jurul piesei bucale a spirometrului. Orice dintre aceste variabilități poate cauza o eroare care poate fi descoperită abia atunci când un om o poate analiza. Am pregătit modele de învățare profundă pe peste 50.000 de exemple pentru a învăța diferența dintre o citire bună și una proastă. Cu dispozitivele și algoritmii noștri, clinicienii pot vedea valoarea datelor în timp aproape real, și nu trebuie să aștepte analiza umană. Acest lucru contează, în parte, pentru că unii pacienți ar trebui să conducă câteva ore pentru a participa la un studiu clinic. Imaginați-vă conducând acea distanță acasă de la site, doar pentru a afla că veți trebui să faceți un alt test de spirometrie în săptămâna următoare, deoarece primul a arătat o eroare. Modelele noastre de inteligență artificială oferă supravegheri precise, în timp ce pacientul este încă la fața locului. Dacă există o eroare, aceasta poate fi corectată pe loc. Este doar unul dintre modurile în care lucrăm pentru a reduce povara asupra site-urilor și a pacienților.

Cum pot explica modul în care modelele de inteligență artificială ale Clario reduc timpul de colectare a datelor fără a compromite calitatea datelor?

Generarea datelor de cea mai înaltă calitate pentru studii clinice este întotdeauna obiectivul nostru, dar natura algoritmilor noștri de inteligență artificială înseamnă că capturarea și analiza sunt accelerate dramatic. Așa cum am menționat, algoritmii noștri permit efectuarea analizei controlului calității mai rapid și cu o precizie mai mare decât interpretarea umană. Ei permit, de asemenea, efectuarea verificărilor calității în timp ce datele sunt introduse. Acest lucru înseamnă că putem identifica date lipsă, eronate sau de calitate slabă ale pacientului în timp ce pacientul este încă la site-ul de studiu, și nu așteptăm să îi spunem zile sau săptămâni mai târziu.

Cum abordează Clario provocările studiilor descentralizate și hibride, în special în ceea ce privește confidențialitatea datelor, implicarea pacienților și calitatea datelor?

În zilele noastre, un studiu descentralizat este, de fapt, un studiu cu o componentă hibridă. Cred că conceptul de a permite participanților să folosească dispozitivele lor sau dispozitivele conectate de acasă deschide uși către posibilități mai mari în studii, în special în ceea ce privește accesibilitatea. Facilitarea participării la studii este un obiectiv cheie al planului nostru de tehnologie, care vizează dezvoltarea de soluții care îmbunătățesc diversitatea pacienților, simplifică recrutarea și retenția, cresc confortul pentru participanți și extind oportunitățile pentru studii clinice mai incluzive. Oferta noastră include spirometrie la domiciliu, tensiune arterială acasă, eCOA și alte soluții care oferă aceeași integritate a datelor ca și soluțiile mai tradiționale, și o facem în colaborare cu supravegherea experților noștri de puncte finale și de domenii terapeutice. Rezultatul este o experiență mai bună pentru pacienți, pentru date de puncte finale mai bune.

Care sunt avantajele unice pe care abordarea condusă de inteligență artificială a Clario le oferă pentru a reduce timpii de studiu și costurile pentru companiile farmaceutice, biotehnologice și de dispozitive medicale?

Am dezvoltat instrumente de inteligență artificială din 2018, și ele s-au răspândit în tot ceea ce facem intern și, cu siguranță, în întreaga noastră gamă de produse. Și ceea ce nu ne-a părăsit niciodată este asigurarea faptului că o facem într-un mod responsabil: păstrând oamenii în buclă, colaborând cu regulatorii, colaborând cu clienții noștri și implicând echipele noastre juridice, de confidențialitate și științifice pentru a ne asigura că facem totul corect.

Dezvoltarea și implementarea responsabilă a inteligenței artificiale ar trebui să afecteze clienții noștri într-o varietate de moduri pozitive. Fundamentul programului nostru de inteligență artificială se bazează pe ceea ce credem a fi Principiile de utilizare responsabilă din industrie. Orice persoană de la Clario care atinge inteligența artificială urmează aceste cinci principii. Printre ele, luăm toate măsurile pentru a ne asigura că folosim cele mai diverse date disponibile pentru a antrena algoritmii noștri. Monitorizăm și testăm pentru a detecta și a atenua riscurile și folosim doar date anonime pentru a antrena modele și algoritmi. Când aplicăm astfel de ghiduri la dezvoltarea unui nou instrument de inteligență artificială, putem livra rapid date precise – la scară – care reduc biasul, cresc diversitatea și protejează confidențialitatea pacientului. Cu cât putem furniza mai repede date precise sponsorilor, cu atât mai mult impact are asupra liniei lor de profit și, în cele din urmă, asupra rezultatelor pacienților.

Modelele de inteligență artificială pot reflecta, uneori, prejudecățile inerente în date. Care sunt măsurile pe care Clario le ia pentru a asigura o analiză de date corectă și imparțială în studii?

Știm că prejudecata apare atunci când setul de date de antrenament este prea limitat pentru utilizarea sa destinată. Inițial, setul de date poate părea suficient, dar atunci când utilizatorul final începe să folosească instrumentul și îl împinge pe inteligența artificială dincolo de ceea ce a fost antrenată să răspundă, poate duce la erori. Șeful nostru medical, dr. Todd Rudo, folosește adesea acest exemplu: putem antrena un model pentru a determina amplasarea corectă a plumbului în electrocardiograme (ECG), astfel încât clinicienii să poată spune dacă tehnicienii au pus plumbii în locurile corecte pe corpul pacientului. Avem tone de date excelente, astfel încât putem antrena acest model pe 100.000 de ECG. Dar ce se întâmplă dacă antrenăm modelul nostru de inteligență artificială doar pe date de la teste pentru adulți? Cum va reacționa modelul dacă se efectuează un ECG pe un pacient de 2 ani? Evident, ar putea să nu detecteze erorile care au impact asupra tratamentului.

Acesta este motivul pentru care, la Clario, echipele noastre de produse, date, cercetare și știință lucrează îndeaproape pentru a ne asigura că folosim cele mai cuprinzătoare date de antrenament pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea în aplicațiile din lumea reală. Folosim cele mai diverse date disponibile pentru a antrena algoritmii încorporați în produsele noastre. De asemenea, insistăm să folosim supravegherea umană pentru a atenua riscurile în timpul dezvoltării și utilizării inteligenței artificiale.

Cum integrează Clario supravegherea și monitorizarea umană cu ieșirile de inteligență artificială pentru a asigura conformitatea regulamentară și standardele etice?

Supravegherea umană înseamnă că avem echipe de oameni care știu exact cum sunt dezvoltate, antrenate și validate modelele noastre. Atât în dezvoltare, cât și după ce am integrat un model într-o tehnologie, experții noștri monitorizează ieșirile pentru a detecta posibile prejudecăți și pentru a asigura că ieșirile sunt corecte și de încredere. Cred că inteligența artificială este despre augmentarea științei și a geniului uman. Inteligența artificială oferă oamenilor capacitatea de a se concentra asupra unor provocări de nivel superior. Suntem remarabil de buni la rezolvarea problemelor și încă suntem mult mai buni la intuiție și nuanțe decât mașinile. La Clario, folosim inteligența artificială pentru a înlătura povara lucrurilor repetitive. O folosim pentru a analiza seturi de date ample, fie că este vorba de imagini ale pacienților, de studii anterioare sau de orice altceva pe care dorim să îl analizăm. În general, mașinile pot face acest lucru mai repede și, în unele cazuri, mai bine decât oamenii. Dar nu pot înlocui intuiția umană și știința și experiența din lumea reală pe care o au oamenii minunați din industria noastră.

Cum prevedeți că inteligența artificială va afecta studii clinice în următorii ani, în special în domenii precum oncologia, cardiologia și studiile respiratorii?

În oncologie, sunt entuziasmat de progresul utilizării inteligenței artificiale aplicate în radiomica, care extrage metrici cantitative din imagini medicale. Radiomica implică mai multe etape, inclusiv achiziția de imagini a tumorilor, prelucrarea imaginilor, extragerea caracteristicilor și dezvoltarea modelului, urmată de validare și aplicare clinică. Folosind inteligența artificială din ce în ce mai avansată, vom putea prezice comportamentul tumorilor, răspunsul la tratament și rezultatele pacienților pe baza imaginilor neinvazive ale tumorilor. Vom putea folosi inteligența artificială pentru a detecta semne precoce de boală și pentru a detecta recidiva bolii. Pe măsură ce unelte mai avansate de inteligență artificială devin integrate în radiomică și fluxurile clinice, vom vedea progrese uriașe în oncologie și în îngrijirea pacienților.

Sunt la fel de entuziasmat de viitorul studiilor respiratorii. Anul trecut, am achiziționat ArtiQ, o companie belgiană care a construit modele de inteligență artificială pentru a îmbunătăți colectarea datelor respiratorii în studii clinice. Fondatorul lor este acum șeful meu de inteligență artificială, și ne așteptăm la lucruri mari în soluții respiratorii. Abordarea noastră pentru aplicarea algoritmilor a devenit un joc schimbător, nu în ultimul rând pentru că ajută la reducerea poverii asupra pacienților și a site-urilor. Când datele de expirație nu sunt analizate în timp real și o anomalie este detectată mai târziu, aceasta obligă pacientul să se întoarcă la clinică pentru un alt test. Acest lucru nu numai că adaugă stres pentru pacient, dar poate crea și întârzieri și costuri suplimentare pentru sponsorul studiului, și asta duce la diverse provocări operaționale. Noile noastre dispozitive de spirometrie folosesc modelele ArtiQ pentru a aborda această povară, oferind supravegheri în timp aproape real. Acest lucru înseamnă că, dacă apar probleme, ele sunt identificate și rezolvate imediat, în timp ce pacientul este încă la clinică.

În cele din urmă, dezvoltăm instrumente care vor avea impact în domenii terapeutice. Curând, de exemplu, vom vedea inteligența artificială livrând valoare tot mai mare în evaluările clinice electronice ale rezultatelor (eCOA). Vom vedea modele de inteligență artificială care captează și măsoară schimbări subtile experimentate de pacienți. Această tehnologie va ajuta o mulțime de cercetători, dar, de exemplu, cercetătorii Alzheimer vor putea înțelege unde se află pacientul în stadiul bolii. Cu astfel de cunoștințe, eficacitatea medicamentului poate fi mai bine evaluată, iar pacienții și îngrijitorii lor pot fi mai bine pregătiți pentru a gestiona boala.

Care credeți că va fi rolul inteligenței artificiale în extinderea diversității în studii clinice și în îmbunătățirea echității sanitare în rândul populațiilor de pacienți?

Dacă priviți inteligența artificială doar prin lentila tehnologiei, cred că vă puteți confrunta cu probleme. Inteligența artificială trebuie abordată din toate unghiurile: tehnologie, știință, reglementare și așa mai departe. În industria noastră, adevărata excelență se obține doar prin colaborarea umană, care extinde capacitatea de a pune întrebări corecte, cum ar fi: “Suntem antrenând modele care iau în considerare vârsta, sexul, genul, rasa și etnia?” Dacă toată lumea din industria noastră pune astfel de întrebări înainte de a dezvolta instrumente, inteligența artificială nu va doar accelera dezvoltarea medicamentelor, ci o va face pentru toate populațiile de pacienți.

Ne puteți împărtăși planurile sau previziunile Clario pentru evoluția inteligenței artificiale în sectorul studiilor clinice în 2025 și dincolo?

În 2025, suntem pregătiți să vedem biotehnologia să folosească inteligența artificială și analiza în timp real ca niciodată înainte. Aceste progrese vor simplifica studii clinice și vor îmbunătăți procesul decizional. Prin accelerarea construirii studiilor și implementarea monitorizării bazate pe risc, vom putea să accelerăm timpii de studiu, să reducem povara asupra pacienților și să permitem sponsorilor să livreze tratamente salvatoare de vieți cu o precizie și o eficiență mai mare. Acesta este un moment emoționant pentru noi toți, deoarece lucrăm împreună pentru a transforma îngrijirea sănătății.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Clario.