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 vândut Med24, o clinică din Londra (a strâns 5 milioane de lire sterline, vândută 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 pe un buget de seed de 500.000 de dolari, și a consiliat companii de sănătate digitală, inclusiv Klarity și LIPS Healthcare în ceea ce privește strângerea de fonduri și creșterea.

BloodGPT este o platformă bazată pe inteligență artificială pentru laboratoare de diagnostic și clinici, care se integrează perfect 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 slabe 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 comercial. Sunt o persoană care a urmărit întotdeauna propriile analize de sânge în foi de calcul, extrăgând numere din PDF-uri și imagini, doar pentru a întâmpina unități inconstante, intervale de referință și convenții de denumire. A fost o muncă laborioasă și adesea neverosimilă. Și, în adâncul meu, știam că nu pot fi singurul care se confruntă cu frustrarea de a primi rezultate haotice, fragmentate și inaccesibile de la un medic, laborator sau clinică.

Din acest motiv, în câteva zile de la aflarea despre BloodGPT, am fost la un apel cu fondatorii și, la sfârșitul lui, am devenit CSO. După 20 de ani de muncă în clinici, startup-uri și sisteme de sănătate, știam că acesta este exact domeniul meu.

BloodGPT abordează unele puncte slabe pe care le-am văzut în mod 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, raționamentul meu a fost că, dacă putem combina inteligența artificială și știința avansată a datelor cu cunoștințe solide de sănătate, putem face aceste informații utilizabile în timp real pentru toată lumea: indivizi, profesioniști din domeniul sănătății și sisteme întregi.

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-adevăr, totul a început cu o conversație amicală. 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 domeniul inteligenței artificiale și acum co-fondator și CTO, a văzut imediat potențialul. Ce a început ca o conversație amicală s-a transformat rapid într-un proiect real. Curând după aceea, expertul în dezvoltarea de produse bazate pe inteligență artificială, Nata Savașcienka, s-a alăturat ca co-fondator și CPO, iar eu am venit la bord, lucrând alături de ei și folosindu-mi de cei 20 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 coduri 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, pe măsură ce am construit BloodGPT, provocările cele mai dificile pe care le-am abordat 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 asigurăm că fiecare ieșire este reprodusibilă și pe deplin trasabilă până la sursa sa.

Astăzi, platforma se conectează direct în fluxurile de lucru ale laboratoarelor prin API-urile FHIR — Resurse de Interoperabilitate Rapidă în Sănătate, un standard modern care permite sistemelor de informații sănătate să împărtășească date în mod sigur și eficient. De asemenea, funcționează cu sistemele informaționale ale laboratoarelor legacy, oferind timp profesionalilor și furnizând indivizilor claritate imediată.

Mulți pacienți se îndreaptă acum către 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 introduce rezultate și primi un răspuns elaborat care este pur și simplu greșit. Și partea înfricoșătoare este că sună atât de convingător încât s-ar putea să nu te gândești să îl pui la îndoială.

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

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

Carierei tale i-a cuprins fondarea de clinici, consilierea startup-urilor și acum conducerea unei companii de sănătate bazate pe inteligență artificială. Cum ți-a evoluat perspectiva asupra inovației în sănătate de-a lungul acestei călătorii?

La început, inovația însemna construirea de noi facilități și servicii pentru a reduce liste de așteptare și a eficientiza căile pacienților. Mai târziu, a devenit vorba despre modele de afaceri, ceea ce implică furnizarea de îngrijiri mai eficiente, operațiuni mai durabile și îmbunătățirea experienței pacientului.

Astăzi, însă, accentul este pus pe inteligență și scalabilitate. Inteligența artificială deschide posibilități care erau de neimaginat atunci 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 putem construi?” la “Cum putem integra?” Sunt ferm convins că companiile care vor reuși nu vor fi neapărat cele cu algoritmii cel mai avansați. Vor fi cele ale căror unelte alimentează în mod liniștit 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 vezi inteligența artificială, cum este BloodGPT, rescriind rolul medicilor, în special în reducerea epuizării, păstrând totodată judecata și empatia?

Medicii rareori se epuizează din cauza îngrijirii pacienților. 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 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 perspective clare și structurate care se potrivesc în fluxurile de lucru existente. Când aceste etape rutiniere sunt gestionate 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, ea le permite să se întoarcă la inima profesiei lor, petrecând mai mult timp în conversație și mai puțin timp urmărind date. Acolo este unde tehnologia poate face medicina mai umană, nu mai puțin.

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

Economia provine 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 reduce fereastra de revizuire și interpretare de la câteva minute la câteva secunde pentru fiecare test. Pe mii de rezultate în fiecare săptămână, acest lucru se traduce în sute de ore de clinicieni returnate îngrijirii pacienților.

Al doilea este continuitatea. Platforma păstrează o istorie în curs de desfășurare a tuturor datelor de sânge ale unui pacient, astfel încât tendințele și anomaliile sunt ușor de detectat. Acest lucru reduce testele duplicate și prinde erorile care ar putea declanșa în mod normal programări de urmărire inutile sau teste de laborator repetate.

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

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

Ai menționat că orizonturile scurte de investiții adesea ucid 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 de 12 luni, sănătatea este domeniul greșit. Acest sector necesită răbdare, conformitate strictă și ani de construire a încrederii.

Fondatorii au un rol de jucat în stabilirea așteptărilor. Ei trebuie să explice timeline-urile de reglementare, 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 susțină creșterea bazată pe puncte de referință și să reziste urmăririi metricilor de vanitate. Companiile care cu adevărat schimbă sănătatea inteligenței artificiale 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 primul salt în valoare sau o ieșire rapidă.

Cu reglementările care se strâng în jurul inteligenței artificiale în sănătate, cum abordează BloodGPT conformitatea, siguranța și construirea încrederii cu clinicienii și pacienții?

De la început, am tratat proiectarea responsabilă ca parte a produsului, nu ca o gândire de după. Echipa noastră urmează principalele standarde de confidențialitate și securitate utilizate în sănătate și ține o strânsă legătură cu reglementările în evoluție din Statele Unite, Europa și alte piețe cheie. Focusul nostru este pe practici solide de manipulare a datelor, algoritmi transparenți și ieșiri 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 noi, este vorba despre mai mult decât a bifa cutii de reglementare. Profesionistul poate vedea de unde provine fiecare valoare și cum a fost procesată, ceea ce le dă încredere în informație. Pacienții prețuiesc aceeași claritate. BloodGPT este un instrument pentru organizarea și prezentarea propriilor rezultate, nu pentru înlocuirea rolului unui clinician. În acest sens, siguranța și încrederea nu sunt caracteristici pe care le adăugăm mai târziu. Ele sunt produsul însuși.

Privind spre viitor, vezi inteligența artificială extinzându-se dincolo de teste de sânge în alte domenii diagnostice — și, dacă da, unde crezi că vor apărea primele mari descoperiri?

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. Luați în considerare faptul că imagistica, genomica, dispozitivele purtabile și datele de laborator sunt încă tratate ca fluxuri separate. Inteligența artificială va tot mai mult să le unească, corelând semnale subtile — un marker de sânge, o variantă genetică, un model de la un dispozitiv purtabil — pentru a dezvălui 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 a riscului. Această schimbare de la îngrijire episodică la îngrijire predictivă și proactivă 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 care crezi că va fi rolul BloodGPT în modelarea acestui viitor?

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

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 încă atât de puțin utilizate. Prin faptul că facem aceste informații mai ușor de înțeles și de acționat, ajutăm la transformarea numerelor brute în perspective clare și a perspectivelor în vieți mai sănătoase. La sfârșitul zilei, acesta este scopul simplu. Ia ceva complex și transformă-l în ceva pe care oamenii îl pot folosi. Suntem în procesul de a pune bazele pentru tipul de îngrijire de care oamenii vor avea nevoie în anii care vin, și, în același timp, facem îngrijirea de sănătate de zi cu zi mai bună chiar acum.

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