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

Jay Ferro este Chief Information, Technology and Product Officer la Clario, el are peste 25 de ani de experiență în conducerea echipelor de Tehnologie a Informației și Produs, 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 Lider Executiv al Anului și HMG Strategy ca CIO al Anului pentru companii de dimensiuni medii.

Clario este un lider în managementul studiilor clinice, oferind tehnologii de punct de terminus cuprinzătoare pentru a transforma vieți prin generarea de dovezi precise și fiabile. Specializat 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 care acoperă domenii terapeutice și conformitate regulamentară globală, Clario sprijină studii clinice descentralizate, hibride și bazate pe site în peste 100 de țări, utilizând 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 sponsorii deopotrivă.

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

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

Astăzi, modelele noastre de inteligență artificială se încadrează în mare parte în patru categorii: confidențialitatea datelor, asistență pentru controlul calității, asistență pentru citire și analiză a citirii. De exemplu, avem unelte în imagistica medicală care pot șterge automat informații de identificare personală (PII) în imagini statice, videouri sau fișiere PDF. De asemenea, utilizăm unelte de inteligență artificială care furnizează date cu evaluări rapide ale calității la momentul încărcării — astfel încât există o mare încredere în aceste date. Am dezvoltat un instrument care monitorizează continuu datele ECG 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 leziunilor și detectarea bolilor. În plus, am îmbunătățit analiza citirii prin automatizarea și standardizarea interpretării datelor cu unelte precum scorarea ulcerativă colitică 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 instruire 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 duce, în cele din urmă, la rezultate de calitate superioară pentru clienții noștri.

Soluțiile noastre de spirometrie ilustrează frumos de ce facem acest lucru. Clinicienii utilizează spirometria pentru a ajuta la diagnosticarea și monitorizarea anumitor afecțiuni pulmonare prin măsurarea cantității 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 utilizează un spirometru. Ei ar putea efectua testul prea lent, ar putea tuși în timpul testării sau nu ar putea face o etanșeitate completă în jurul gurii spirometrului. Orice dintre aceste variabilități poate cauza o eroare care nu ar putea fi descoperită până când un om o poate analiza. Am instruit 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 real, în loc să trebuiască să aștepte analiza umană. Acest lucru contează în parte pentru că unii pacienți ar putea 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 citiri precise în timp ce pacientul se află încă la fața locului. Dacă există o eroare, aceasta poate fi rectificată pe loc. Este doar una dintre modalitățile în care lucrăm pentru a reduce povara asupra site-urilor și a pacienților.

Cum poate explica Clario modul în care modelele sale de inteligență artificială 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 captura și analiza sunt accelerate dramatic. Așa cum am menționat, algoritmii noștri ne permit să efectuăm analize de control al calității mai rapide și la un nivel de precizie mai ridicat decât interpretarea umană. Ei ne permit, de asemenea, să efectuăm verificări ale 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 se află încă la site-ul de studiu, și nu după zile sau săptămâni.

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

În zilele noastre, un studiu descentralizat este, de fapt, un studiu cu un component hibrid. Cred că conceptul de a permite participanților să utilizeze dispozitivele lor conectate sau dispozitivele conectate de acasă deschide ușa 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 participanților și extind oportunitățile pentru studii clinice mai incluzive. Ofertăm spirometrie la domiciliu, tensiune arterială la domiciliu, eCOA și alte soluții care oferă aceeași integritate a datelor ca și soluțiile mai tradiționale, și o facem în concert cu supravegherea experților noștri de punct de terminus și ai zonei terapeutice. Rezultatul este o experiență mai bună pentru pacient, pentru date de punct de terminus 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 unelte de inteligență artificială din 2018, și ele au pătruns 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 reglementatorii, 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. Fundația 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 utilizăm cele mai diverse date disponibile pentru a instrui algoritmii noștri. Monitorizăm și testăm pentru a detecta și a mitiga riscurile și utilizăm doar date anonime pentru a instrui modele și algoritmi. Când aplicăm astfel de ghiduri la dezvoltarea unui nou instrument de inteligență artificială, putem livra rapid date precise — la scară largă — care reduc prejudecățile, cresc diversitatea și protejează confidențialitatea pacientului. Cu cât putem furniza mai repede sponsorilor date precise, cu atât mai mult impact are asupra bugetului lor 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 analiza datelor corectă și imparțială în studii?

Știm că prejudecata apare atunci când setul de date de antrenament este prea limitat pentru utilizarea sa intenționată. Inițial, setul de date ar putea părea suficient, dar atunci când utilizatorul final începe să utilizeze instrumentul și îl împinge pe inteligența artificială dincolo de ceea ce a fost antrenat 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 utilizând date doar din teste pentru adulți? Cum va reacționa modelul dacă se efectuează un ECG pe un pacient de 2 ani? În mod evident, ar putea să nu detecteze erorile care au impact asupra tratamentului.

Acesta este motivul pentru care la Clario, echipele noastre de produs, date, cercetare și dezvoltare și științifice lucrează îndeaproape pentru a ne asigura că utilizăm cele mai cuprinzătoare date de antrenament pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea în aplicațiile din lumea reală. Utilizăm cele mai diverse date disponibile pentru a instrui algoritmii integrați în produsele noastre. De asemenea, insistăm să utilizăm supravegherea umană pentru a mitiga riscurile în timpul dezvoltării și utilizării inteligenței artificiale.

Cum integrează Clario procesul de supraveghere și monitorizare 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, instruite 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 potențiale prejudecăți și pentru a se asigura că ieșirile sunt corecte și de încredere. Cred că inteligența artificială este despre îmbunătățirea 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 mult mai buni la intuiție și nuanțe decât mașinile. La Clario, utilizăm inteligența artificială pentru a înlătura povara de pe lucrurile repetabile. O utilizăm pentru a analiza seturi de date largi, 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 rapid 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 anticipați că inteligența artificială va afecta studii clinice în următorii câțiva ani, în special în domenii precum oncologia, cardiologia și studiile respiratorii?

În oncologie, sunt entuziasmat de avansarea 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 aplicații clinice. Utilizând inteligența artificială din ce în ce mai avansată, vom putea prezice comportamentul tumorii, personaliza răspunsul la tratament și anticipa rezultatele pacienților pe baza imagisticii neinvazive a tumorilor. Vom putea să o utilizăm pentru a detecta semne timpurii de boală și pentru a detecta devreme recidiva bolii. Pe măsură ce unelte mai avansate de inteligență artificială devin integrate în radiomică și fluxuri de lucru 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 său este acum șeful meu de inteligență artificială, și ne așteptăm la lucruri mari în soluții respiratorii. Abordarea noastră de aplicare a algoritmilor a devenit un joc schimbător, nu în ultimul rând pentru că ajută la reducerea poverii asupra pacienților și a site-urilor. Atunci când datele de expirație nu sunt analizate în timp real și o anomalie este detectată ulterior, 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, ceea ce duce la diverse provocări operaționale. Noile noastre dispozitive de spirometrie utilizează modelele ArtiQ pentru a aborda această povară, oferind citiri în timp real. Acest lucru înseamnă că, dacă apar probleme, pot fi identificate și rezolvate imediat, în timp ce pacientul se află încă la clinică.

În cele din urmă, dezvoltăm unelte care vor avea impact în domenii terapeutice. Curând, de exemplu, vom vedea inteligența artificială livrând valoare din ce în ce mai mare în evaluări clinice electronice (eCOA). Vom vedea modele de inteligență artificială care capturează și măsoară schimbări subtile experimentate de pacient. Această tehnologie va ajuta mulți cercetători, dar, de exemplu, cercetătorii Alzheimer vor putea înțelege unde se află pacientul în stadiul bolii. Cu acest tip de cunoștințe, eficacitatea medicamentului poate fi mai bine evaluată, în timp ce pacienții și îngrijitorii lor pot fi mai bine pregătiți pentru gestionarea bolii.

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 confruntați 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 unelte, inteligența artificială nu va accelera doar dezvoltarea medicamentelor, ci o va face și pentru toate populațiile de pacienți.

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

În 2025, ne vom confrunta cu o biotehnologie care va utiliza inteligența artificială și analiza în timp real ca niciodată înainte. Aceste progrese vor simplifica studii clinice și vor îmbunătăți procesul de luare a deciziilor. Prin accelerarea construirii studiilor și implementarea monitorizării bazate pe risc, vom putea accelera timpii de studiu, ușura povara asupra pacienților și permite sponsorilor să livreze tratamente care salvează vieți cu o precizie și o eficiență mai mare. Acesta este un moment emoționant pentru noi toți, pe măsură ce lucrăm împreună pentru a transforma îngrijirea sănătății.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe trebuie să viziteze Clario.