Jonathan Kron, CEO al BloodGPT – Seria de interviuri

Jonathan Kron este CEO al BloodGPT. El este un strategist în domeniul sănătății și antreprenor cu peste 20 de ani de experiență în construirea și dezvoltarea de afaceri în domeniul sănătății. Înainte de a se alătura BloodGPT, el a fondat și a părăsit Med24, o clinică cu sediul în Londra (a strâns 5 milioane de lire sterline, a părăsit în 2022), a co-fondat PCG, o companie de sănătate la domiciliu cu sediul în Monaco, care a obținut contracte de peste 1 milion de dolari cu un buget de sămânță de 500.000 de dolari și a oferit consultanță pentru startup-urile de sănătate digitală, inclusiv Klarity și LIPS Healthcare cu privire la strângerea de fonduri majore și creștere.

BloodGPT este o platformă bazată pe inteligență artificială pentru laboratoare de diagnostic și clinici care se integrează fără probleme în fluxurile de lucru existente, interpretând rezultatele testelor de sânge în câteva secunde cu o acuratețe de 99,99%.

Ai petrecut mai mult de două decenii construind și dezvoltând afaceri în domeniul sănătății. Care au fost experiențele personale sau punctele dureroase ale industriei care te-au condus la BloodGPT?

Am aflat despre BloodGPT la începutul acestui an de la un coleg. Premisa a rezonat imediat, atât personal, cât și din punct de vedere al afacerii. Sunt o persoană care a urmărit întotdeauna analizele de sânge în foi de calcul, extrăgând numere din PDF-uri și imagini, doar pentru a se confrunta cu unități incompatibile, intervale de referință și convenții de denumire. A fost o muncă istovitoare și adesea nelămuritoare. Și, în adâncul inimii, știam că nu pot fi singurul care se confruntă cu frustrarea de a primi rezultate fragmentate, inaccesibile și neclare de la un medic, laborator sau clinică.

Din acest motiv, în zilele următoare după ce am aflat despre BloodGPT, am fost la un apel cu fondatorii și, până la sfârșitul lui, am devenit CSO. După peste 20 de ani de muncă în clinici, startup-uri și sisteme de sănătate, știam că acesta este exact ceea ce căutam.

BloodGPT abordează unele puncte dureroase pe care le-am văzut repetat. Oamenii primesc rezultatele testelor, dar accesul este fragmentat, contextul este pierdut, iar procesul copleșește profesioniștii deja extenuați. Gândește-te la asta. Datele de sânge sunt unul dintre cele mai bogate semnale ale stării generale de sănătate, și totuși, ele sunt încă atât de puțin utilizate.

Așadar, rațiunea mea a fost că, dacă putem combina inteligența artificială și știința avansată a datelor cu cunoștințe solide de sănătate, putem face ca aceste informații să fie utilizabile în timp real pentru toată lumea: indivizi, profesioniști din domeniul sănătății și întregi sisteme.

BloodGPT promite o acuratețe de 99,99% în interpretarea rezultatelor testelor de sânge și se integrează direct în fluxurile de lucru existente ale laboratoarelor. Poți să ne explici cum a fost concepută platforma și care au fost principalele provocări pe care le-ai întâmpinat în procesul de lansare a acesteia pe piață?

Într-un mod amuzant, totul a început cu o conversație cu un vecin. Nikita Udovichenko, biochimist și consultant în nutriție sportivă, a văzut mereu aceeași problemă în practica sa înainte de a co-fonda BloodGPT. Oamenii primeau rapoartele testelor de sânge și nu știau ce să facă cu ele. Vecinul său, Vasilii Lazuka, antreprenor serial în inteligență artificială și acum co-fondator și CTO, a văzut imediat potențialul. Ceea ce a început ca o conversație casuală s-a transformat rapid într-un proiect real. Curând după aceea, expertul în dezvoltarea de produse bazate pe inteligență artificială, Nata Savaścienka, s-a alăturat ca co-fondator și CPO, și eu am venit la bord, lucrând alături de ei și folosindu-mi de cei douăzeci de ani de experiență în construirea de platforme de sănătate și date.

De la acel moment, focusul nostru a devenit să construim un sistem care tratează fiecare număr ca date verificabile, nu ceva pe care un model de limbaj îl poate ghici. Am proiectat o arhitectură multi-strat care normalizează fiecare biomarker la codurile LOINC — Logical Observation Identifiers Names and Codes, standardul internațional pentru raportarea testelor de laborator — verifică fiecare unitate cu UCUM, Codul Unificat pentru Unități de Măsură, și se conformează întotdeauna intervalului de referință al laboratorului.

Din cei 20 de ani de muncă cu profesioniști din domeniul sănătății, știu cât de centrală este încrederea în acest sector. De aceea, în timp ce am construit BloodGPT, principalele provocări pe care ne-am concentrat au fost stabilitatea și încrederea. Trebuie să ne amintim că modelele mari pot oferi răspunsuri diferite la același fișier, pot citi greșit datele, sau pot inventa intervale. Ne-am propus să ne asigurăm că fiecare ieșire este reprodusibilă și pe deplin trasabilă la sursa sa.

Astăzi, platforma se conectează direct în fluxurile de lucru ale laboratoarelor prin API-urile FHIR — Fast Healthcare Interoperability Resources, un standard modern care permite sistemelor de informații din sănătate să împărtășească date în mod sigur și eficient. De asemenea, funcționează cu sistemele de informații ale laboratoarelor legacy, returnând timpul profesional și oferind indivizilor claritate imediată.

Mulți pacienți se întorc acum la modelele de limbaj general pentru interpretarea rezultatelor testelor de laborator. Care sunt riscurile pe care le vezi în această tendință și cum oferă BloodGPT o alternativă mai sigură și mai fiabilă?

Modelele de limbaj general nu sunt create pentru date de laborator. Ele pot citi greșit unitățile, amesteca datele, sau inventa valori de referință, și nu arată când sunt nesigure. Un pacient poate lipi rezultate și primi un răspuns lustruit care este pur și simplu greșit. Și partea înfricoșătoare este că sună atât de convingător încât s-ar putea să nu te gândești să-l pui la îndoială.

BloodGPT este antrenat și validat în mod specific pentru fluxurile de lucru din patologie. Fiecare valoare este legată de identificatorii LOINC și verificată împotriva standardelor de măsurare UCUM, și platforma folosește întotdeauna intervalele de referință ale laboratorului ca benchmark final. Bariera multi-strat urmărește fiecare ieșire înapoi la sursa sa, astfel încât aceeași intrare produce același rezultat, pe deplin auditabil.

Această proiectare specializată, axată pe reprodusibilitate și proveniență transparentă, oferă profesioniștilor și indivizilor un nivel de fiabilitate pe care un chatbot general nu-l poate oferi.

Carierei tale a cuprins fondarea de clinici, consultanța pentru startup-uri și acum conducerea unei companii de sănătate bazată pe inteligență artificială. Cum ți-a evoluat perspectiva asupra inovației în sănătate de-a lungul acestei călătorii?

La început, inovația însemna cărămizi și mortar — construirea de noi facilități și servicii pentru a reduce listele de așteptare și a eficientiza căile pacienților. Mai târziu, a devenit despre modele de afaceri, care implică furnizarea de îngrijiri mai eficiente, operarea mai durabilă și îmbunătățirea experienței pacientului.

Astăzi, însă, focusul este inteligența și scala. Inteligența artificială deschide posibilități care erau de neimaginat când am început, dar o lecție a rămas constantă. Tehnologia, în sine, nu transformă sănătatea. Sistemele, stimulentele și adoptarea o fac.

În acest sens, gândirea mea s-a schimbat de la „Cum să construim?” la „Cum să integrăm?”. Sunt ferm convins că companiile care vor reuși nu vor avea neapărat algoritmii cel mai strălucitori. Vor fi cele ale căror unelte alimentează în mod silențios și fără probleme rutinele zilnice ale medicilor, pacienților și sistemelor de sănătate.

O temă recurentă în sănătate este echilibrul dintre automatizare și atingerea umană. Cum îți imaginezi inteligența artificială, cum ar fi BloodGPT, rescriind rolul medicilor — în special în reducerea epuizării, în timp ce încă păstrează judecata și empatia?

Medicii rareori se epuizează din cauza îngrijirii oamenilor. Ei se epuizează din cauza hârtiilor, testelor duplicate, sistemelor fragmentate și tuturor sarcinilor administrative care îi îndepărtează de pacienți. Fiecare medic pe care îl cunosc ar prefera să petreacă cinci minute vorbind cu un pacient, mai degrabă decât completând un alt formular. Această sarcină suplimentară, din nefericire, continuă să crească și erodează timpul și energia pe care o au pentru îngrijirea clinică reală.

BloodGPT a fost creat pentru a ușura o parte din această presiune. Platforma preia munca grea implicată în organizarea și interpretarea informațiilor de laborator și oferă insights clare și structurate care se potrivesc în fluxurile de lucru existente. Când aceste pași routine sunt gestionați în mod automat și fiabil, medicii pot dedica mai mult timp zilei lor pentru ceea ce numai ei pot face, și anume ascultarea, exercitarea judecății și construirea încrederii cu oamenii pe care îi tratează.

Nu cred că inteligența artificială va înlocui medicii. Dacă ceva, îi permite să se întoarcă la inima profesiei lor, petrecând mai mult timp în conversație și mai puțin timp urmărind date. Acesta este modul în care tehnologia poate face medicina mai umană, nu mai puțin.

Unul dintre obiectivele tale declarate este de a economisi clinicii milioane anual prin câștiguri de eficiență. Care sunt mecanismele de economisire a costurilor cele mai tangibile pe care le oferă BloodGPT?

Economia vine din trei domenii principale.

Primul este timpul. Revizuirea și comunicarea rezultatelor testelor de laborator este încă un proces lent și manual în multe sisteme de sănătate. BloodGPT taie fereastra de revizuire și interpretare de la câteva minute la câteva secunde pentru fiecare test. Pe parcursul a mii de rezultate în fiecare săptămână, acest lucru se traduce în sute de ore de clinician returnate îngrijirii pacienților.

Al doilea este continuitatea. Platforma păstrează o istorie în curs de desfășurare a datelor de sânge ale fiecărui pacient, astfel încât tendințele și anomaliile sunt ușor de detectat. Acest lucru reduce testele duplicate și prinde erorile care ar putea declanșa în mod inutil urmărirea programărilor sau testelor de laborator.

Al treilea este utilizarea resurselor. Când informațiile sunt livrate cu acuratețe și instantaneu, personalul poate se concentra pe sarcini de valoare mai mare, iar laboratoarele pot funcționa cu echipe de suport mai subțiri.

Când adaugi aceste efecte împreună, un sistem de sănătate de dimensiuni medii poate vedea economii anuale de milioane, îmbunătățind în același timp rezultatele. În sănătate, este neobișnuit să reduci costurile și să crești calitatea în același timp, și această combinație este exact ceea ce ne propunem.

Ai menționat că orizonturile investitorilor pe termen scurt pot omorî inovația sistemică în inteligența artificială a sănătății. Cum crezi că fondatorii și investitorii pot colabora pentru a asigura un impact pe termen lung?

Acest lucru începe cu o misiune comună. Dacă un investitor caută o răsturnare în douăsprezece luni, sănătatea este domeniul greșit. Acest sector cere răbdare, conformitate strictă și ani de construire a încrederii.

Fondatorii au un rol de jucat în stabilirea așteptărilor. Ei trebuie să explice timeline-urile regulatorii, ciclurile de adoptare și realitățile rambursării, astfel încât partenerii să înțeleagă de ce progresul poate părea lent din exterior.

Investitorii, la rândul lor, ar trebui să sprijine creșterea bazată pe milestone și să reziste urmăririi metricilor de vanitate. Companiile care schimbă realmente inteligența artificială a sănătății vor fi construite de parteneri care sunt dispuși să gândească pe un orizont de cinci până la zece ani și să rămână angajați pentru întreaga călătorie, nu doar pentru prima creștere a valorii sau o ieșire rapidă.

Având în vedere că reglementările se strâng în jurul inteligenței artificiale în sănătate, cum abordează BloodGPT conformitatea, siguranța și construirea încrederii atât cu clinicienii, cât și cu pacienții?

De la început, am tratat proiectarea responsabilă ca parte a produsului, nu ca o gândire ulterioară. Echipa noastră urmează principalele standarde de confidențialitate și securitate utilizate în sănătate și ține o strânsă supraveghere asupra reglementărilor în evoluție în Statele Unite, Europa și alte piețe cheie. Focusul nostru este pe practicile puternice de manipulare a datelor, algoritmii transparenți și ieșirile care pot fi pe deplin auditate.

Așa cum am menționat mai devreme, încrederea a fost cea mai mare provocare de la început și a rămas steaua noastră polară. Pentru profesioniști, este vorba despre a vedea de unde vine fiecare valoare și cum a fost procesată, ceea ce le oferă încredere în informații. Pacienții prețuiesc aceeași claritate. BloodGPT este un instrument pentru organizarea și prezentarea propriilor rezultate, nu înlocuiește rolul unui clinician. În acest sens, siguranța și încrederea nu sunt funcții pe care le adăugăm mai târziu. Ele sunt produsul în sine.

Privind spre viitor, vezi interpretarea inteligenței artificiale extinzându-se dincolo de teste de sânge în alte domenii diagnostice — și, dacă da, unde crezi că vor apărea cele mai mari descoperiri pentru prima dată?

Acest lucru este deja în desfășurare. Radiologia, genomica, și oftalmologia au depășit cu mult stadiul experimental. În aceste domenii, sistemele de inteligență artificială ajută la identificarea cancerelor timpurii pe scanări, analizează variante genetice complexe și semnalează semne de retinopatie diabetică în imagini retiniene. În fiecare caz, ieșirea merge către un clinician calificat pentru revizuire, astfel încât profesionistul rămâne în controlul deciziei finale.

Valul următor va fi despre conexiune și integrare, mai degrabă decât despre domenii individuale. Gândește-te că imagistica, genomica, dispozitivele purtabile și datele de laborator sunt încă tratate ca fluxuri separate. Inteligența artificială va integra totul, corelând semnale subtile — un marker de sânge, o variație genomică, un model de la un dispozitiv purtabil — pentru a revela riscul cu mult înainte ca orice test să poată.

Adevărata descoperire va fi această integrare: un strat de inteligență care leagă multiple intrări pentru a oferi medicilor și pacienților o vedere continuă și în timp real a sănătății și riscului. Această schimbare de la îngrijirea episodică la cea proactivă și predictivă este unde se află cel mai mare impact.

În cele din urmă, ce te entuziasmează cel mai mult despre viitorul inteligenței artificiale în sănătate, și ce rol vezi BloodGPT jucând în modelarea acestui viitor?

Ce mă entuziasmează cel mai mult, sincer, este ceea ce am discutat mai devreme despre trecerea de la îngrijirea reactivă la cea proactivă. De decenii, am așteptat ca oamenii să se îmbolnăvească înainte de a interveni. Da, prevenția și responsabilitatea personală au fost întotdeauna parte a conversației, dar inteligența artificială poate face, în sfârșit, această viziune practică, identificând riscul mai devreme, ghidând alegerile mai sănătoase și personalizând informațiile la o scară pe care nu am văzut-o niciodată înainte.

BloodGPT este proiectat să fie parte a acestei fundații. Datele de sânge sunt cel mai comun și mai larg disponibil semnal de sănătate, și totuși, ele sunt adesea subutilizate. Prin faptul că facem ca aceste informații să fie mai ușor de înțeles și de acționat, ajutăm la transformarea numerelor brute în insight clar și insight în vieți mai sănătoase. La sfârșitul zilei, acesta este scopul simplu. Luați ceva complex și transformați-l în ceva pe care oamenii îl pot folosi. Noi punem bazele pentru tipul de îngrijire de care oamenii vor avea nevoie în anii următori, și, în același timp, facem îngrijirea zilnică mai bună chiar acum. 

Mulțumim pentru interviu, cititorilor care doresc să afle mai multe despre BloodGPT.