Matt Michelson, Președintele Genesis AI la Genesis Research – Seria de interviuri

Matt Michelson, este Președintele Genesis AI la Genesis Research, o organizație internațională de cercetare HEOR și Real-World Evidence cu sedii în SUA și Regatul Unit, care sprijină industria științelor vieții.

Un lider stabilit în strategia, dezvoltarea și comunicarea evidențelor, aceștia sprijină clienții cu analize de baze de date, cercetări economice și de rezultate strategice și tactice, revizuiri ale literaturii, modelare economică, publicații științifice și strategie de acces pe piață.

Ca experți în dezvoltarea de soluții tehnologice inovatoare, aceștia oferă o gamă de platforme personalizate, dashboard-uri, portaluri de date și o platformă unică de revizuire asistată de inteligență artificială EVID AI, pentru a sprijini identificarea, monitorizarea și extragerea de dovezi precis țintite.

Ne puteți împărtăși povestea de origine din spatele Genesis Research?

În 2009, după o perioadă petrecută în mediul academic și utilizându-și fundalul cantitativ profund, CEO-ul nostru Frank Corvino și partenerul său de afaceri, un clinician și economist în sănătate, au combinat expertiza lor pentru a dezvolta un nou model de afaceri care să sprijine companiile din domeniul științelor vieții cu o abordare mai bazată pe date, obținând insight-uri din datele mari în mod transparent, reproductibil și foarte proficient.

Genesis Research a fost inițial construit pe un angajament de a gândi în afara cutiei pentru a livra demonstrații de valoare susținute de Dovezi din Lumea Reală (RWE). De atunci, serviciile companiei s-au extins pentru a include capacități de acces pe piață și strategie, Cercetare Economică și de Rezultate în Sănătate (HEOR), comunicări științifice și capacități digitale avansate, cum ar fi utilizarea cu scop specific a inteligenței artificiale (AI).

Compania s-a dezvoltat în organizația internațională de top RWE și HEOR pe care o reprezentăm astăzi, deoarece ascultăm de clienții noștri și apoi folosim o echipă diversă și foarte calificată pentru a răspunde nevoilor lor în schimbare, la orice stadiu al ciclului de viață al produsului, utilizând un model de parteneriat “îmbunătățit” flexibil, care ne permite să operăm fără probleme ca o extensie a echipei unui client.

Volumul mare de lucrări publicate în fiecare an. Ne puteți discuta despre cât de rapid se accelerează viteza de publicare?

Este dificil să stabilim exact, dar estimările variază de la o creștere de 4 până la 10% pe an, cu 1-2 milioane de articole publicate în domeniul sănătății pe an. Acesta este un număr masiv, mai ales dacă estimăm că o persoană petrece cinci minute pentru a citi un rezumat. PubMed însuși (versiunea publică a motorului de căutare a articolelor de sănătate Medline) are o colecție de peste 30 de milioane de articole.

De ce metodele tradiționale de revizuire a lucrărilor nu mai funcționează?

Aceste sarcini se reduc la procesul de găsire a dovezilor, în special a lucrărilor, care răspund la întrebările dvs. științifice. Și nu este că metodele manuale nu pot face acest lucru. Mai degrabă, deoarece procesul este atât de obositor, înseamnă că sarcina nu este la fel de flexibilă. Nimeni nu vrea să treacă prin osteneala de a face totul din nou, dacă ceva se schimbă, și nu puteți căuta atâtea surse pe cât ați dori, având în vedere investiția enormă de timp. Și oamenii vor omite uneori articole, deoarece este greu să vă concentrați după ce ați citit câteva sute de lucrări. În contrast, o mașină antrenată nu se obosește niciodată, iar câștigurile de eficiență înseamnă că abordările bazate pe IA sunt mai flexibile, deoarece puteți pur și simplu rula următoarea căutare și puteți face atâtea câte aveți nevoie.

Ce este EVID AI și cum simplifică procesul pentru cercetătorii medicali de a identifica și de a trece prin volume uriașe de cercetări?

EVID AI este singura bază de date a literaturii medicale care utilizează învățarea automată pentru a produce peste 80 de milioane de puncte de date – de la studii preclinice, clinice, economice, epidemiologie, rezultate raportate de pacienți și domenii de revizuire a focusului – și permite utilizatorilor să filtreze rezultatele căutării pentru a obține informațiile cele mai relevante și actuale necesare pentru analiza ulterioară. Este singura platformă cu capacitatea de a transforma datele încorporate în multiple articole în tabele structurate care prezintă punctele de date relevante și solicitate într-un format clar. Acestă abordare brevetată distilează dovezi în date utilizabile, astfel încât cercetătorii să poată dezvolta mai ușor grafice și dashboard-uri pentru a le împărtăși cu stakeholderii fără a fi nevoiți să citească un volum mare de lucrări.

Genesis Research a făcut recent îmbunătățiri la EVID AI – care este acum cea mai mare platformă de cercetare a literaturii medicale actuale din lume – care ajută echipele de farmacie și alți decidenți din domeniul sănătății să găsească rezultate de înaltă calitate, țintite, mai rapid, mai eficient și dintr-o gamă fără precedent de surse.

Utilizând EVID AI, sarcinile de căutare a literaturii medicale pot fi efectuate acum de 59 de ori mai rapid decât eforturile manuale, cu dovezi mult mai relevante per căutare și 15 ori mai puține articole nerelevante. Formatul de învățare automată brevetat, programat prin expunerea la zeci de mii de puncte de date de antrenament, este mai rapid și mai cuprinzător ca niciodată și va reduce timpul de cercetare de la luni la săptămâni sau zile.

Unul dintre beneficiile EVID AI este că permite cercetătorilor și regulatorilor guvernamentali să urmărească datele IA până la sursa lor. De ce este acest lucru important și cum funcționează?

O problemă cheie cu multe sisteme IA este că sunt opace – uneori numite “cutii negre”. Și acest lucru este adevărat în sensul că nu întotdeauna înțelegem de ce IA face ceea ce face. De exemplu, dacă ia un articol și extrage toate rezultatele din text, nu poate să ne spună întotdeauna exact de ce a ales acele fraze și rezultate, poate doar să ni le arate. Cu toate acestea, ne-am concentrat pe a fi transparenți și pe a oferi proveniența datelor (de exemplu, arătându-vă de unde provin), astfel încât utilizatorii să poată urmări întotdeauna un rezultat până la propoziția din care provine, articolul care conține propoziția respectivă și apoi locația originală a articolului. Astfel, există întotdeauna un mecanism pentru a urmări rezultatele până la sursa lor. Pe lângă faptul că oferă o știință mai bună, acest lucru este important pentru regulatori, deoarece dacă o companie farmaceutică face o afirmație bazată pe dovezi din IA noastră, regulatorul poate verifica că datele sunt corecte și sursa este valabilă.

Ne puteți împărtăși un studiu de caz sau o prezentare a cercetătorilor care utilizează EVID AI?

Cu siguranță. Există multe de ales, dar iată două care sunt utile, deoarece arată cum poate fi utilizat instrumentul atât pentru proiecte mai mari, bugetate, cât și pentru sarcini zilnice, ad-hoc. În primul caz, am avut o companie farmaceutică care a angajat o echipă pentru a face o actualizare a revizuirii literaturii pentru oncologie. Acesta este un proiect amplu, deoarece domeniul specific din oncologie este mare, literatura se schimbă rapid, iar obiectivele proiectului sunt mari. Revizuirea originală a inclus o analiză a peisajului (de exemplu, toate medicamentele principale) și rezultatele lor în ceea ce privește eficacitatea, siguranța și impactul economic. A inclus nu numai rapoarte de studii clinice, ci și articole despre studii observaționale, în care oamenii de știință urmăresc performanța unui medicament prescris în “lumea reală”, și nu doar într-un mediu de testare controlat.

EVID AI a ajutat această companie să strângă toate noile și actualizatele rezultate pentru această sarcină de revizuire a literaturii, cu economii uriașe. În contrast, am avut un exemplu în care un om de știință a construit un model economic al costurilor asociate cu schimbarea între diferite medicamente pentru sănătatea mintală, numite “modele de impact bugetar”. Provocarea constă în extragerea unor estimări bune ale frecvenței cu care astfel de pacienți schimbă medicamente. Când omul de știință a construit inițial modelul, a petrecut o întreagă zi scănând articole pentru a găsi rezultatul pe care îl dorea. Cu EVID AI, a găsit în câteva minute.

Care este punctul dvs. de vedere asupra viitorului colaborării umane și IA în cercetarea medicală?

Pe măsură ce cercetarea medicală devine tot mai confortabilă cu IA, aceasta va pătrunde în domenii de la descoperirea de medicamente la recrutarea pentru studii clinice, la analiza datelor și la rambursare. Fiecare aspect al dezvoltării de noi terapii va beneficia de IA, iar rezultatele vor fi integrate în fluxul de lucru. Mai degrabă decât să ne bazăm pe unelte separate care necesită comutarea contextului de la o sarcină de știință de laborator la o sarcină de IA, va deveni la fel de intuitiv ca utilizarea GPS-ului pentru a ajunge la un restaurant nou. Nu va exista nici măcar o a doua gândire. Cu toate acestea, în special în industria farmaceutică, vom avea nevoie în continuare de oameni foarte experimentați, cum ar fi echipele de la Genesis Research, pentru a determina relevanța datelor și a iniția o analiză ulterioară pentru a ajuta la luarea deciziilor.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre Genesis Research?

Creșterea rapidă a Genesis Research se datorează capacității sale de a aborda noi provocări, de a pune întrebările potrivite, de a aduna echipele potrivite pentru a accesa și analiza datele potrivite și de a livra soluții care să promoveze inițiativele din domeniul științelor vieții. Un inovator în dezvoltarea de soluții bazate pe Dovezi din Lumea Reală, compania este complet agnostică din punct de vedere al datelor și lucrează îndeaproape cu clienții pentru a identifica sursele de date optime. Suntem mândri să fim un lider stabilit în strategia, dezvoltarea și comunicarea dovezilor, precum și experți în dezvoltarea de soluții tehnologice inovatoare.