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 dovezi din lumea reală, cu sedii în SUA și Regatul Unit, care sprijină industria științelor vieții.

Un lider stabilit în strategia de dovezi, dezvoltare și comunicare, ei sprijină clienții cu analize de baze de date, cercetări economice și de rezultate sanitare strategice și tactice, revizuiri ale literaturii, modelare economică, publicații științifice și strategie de acces pe piață.

Ca experți în dezvoltarea de soluții tehnologice inovatoare, ei oferă o gamă de platforme personalizate, tablouri de bord, 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 spune povestea de origine a Genesis Research?

În 2009, după o perioadă petrecută în mediul academic și utilizând o bază cantitativă profundă, directorul nostru general 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 moduri transparente, reproductibile și foarte eficiente.

Genesis Research a fost inițial construit pe un angajament de a gândi în afara cutiei pentru a oferi demonstrații de valoare sprijinite de dovezi din lumea reală (RWE). De atunci, serviciile companiei s-au extins pentru a include capacități de acces pe piață și strategie, cercetări economice și de rezultate sanitare (HEOR), comunicări științifice și capacități digitale avansate, cum ar fi utilizarea cu scop a inteligenței artificiale (IA).

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

Volumul uriaș de articole publicate în fiecare an este în creștere. Ne puteți discuta despre viteza de publicare și cum se accelerează?

Este dificil de stabilit exact, dar estimările variază între 4 și 10% pe an, cu 1-2 milioane de articole publicate în domeniul sănătății în fiecare an. Acesta este un număr masiv, în special dacă estimăm că citești un rezumat în aproximativ cinci minute. 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 articolelor nu mai funcționează?

Aceste sarcini se reduc la procesul de găsire a dovezilor, în special a articolelor care răspund la întrebările 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 efortul de a face totul din nou dacă ceva se schimbă, și nu poți căuta atâtea surse pe cât ai vrea, având în vedere investiția uriașă de timp. Și oamenii vor omite uneori articole, deoarece este greu de concentrat după citirea a câtorva sute de articole. În contrast, o mașină antrenată nu se obosește niciodată, iar câștigurile de eficiență înseamnă că abordările bazate pe IA sunt mai flexibile, deoarece poți rula următoarea căutare și poți face atâtea câte ai nevoie.

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

EVID AI este singura bază de date de literatură medicală 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 – 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 grafice și tablouri de bord pentru a le împărtăși cu factorii de decizie fără a fi nevoiți să citească un volum mare de articole.

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 farmaceutice și alți factori de decizie din domeniul sănătății să găsească rezultate de calitate, țintite, mai rapid, mai eficient și dintr-o sursă fără precedent de largă.

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

Una 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 de IA este că sunt opace – uneori numite “cutii negre”. Și acest lucru este adevărat în sensul că nu înțelegem întotdeauna de ce IA face ceea ce face. De exemplu, dacă ia un articol și extrage toate rezultatele din text, nu poate spune neapărat de ce a ales acele fraze și rezultate, ci doar le poate arăta. Cu toate acestea, ne-am pus accentul pe transparență și furnizarea de proveniență a 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 acea propoziție 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 aplicație a cercetătorilor care utilizează EVID AI?

Da. Există multe de ales, dar iată două care sunt utile, deoarece arată cum poate fi utilizat instrumentul atât pentru proiecte mai mari și bugetate, cât și pentru sarcini zilnice, ad-hoc. În primul caz, am avut o companie farmaceutică care a angajat o echipă pentru a efectua o actualizare a revizuirii literaturii pentru oncologie. Acesta este un proiect mare, deoarece domeniul specific din oncologie este mare, literatura se schimbă rapid, iar sfera proiectului este mare. 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 test controlat.

EVID AI a ajutat această companie să strângă toate rezultatele noi și actualizate 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 găsirea unor estimări bune ale frecvenței cu care pacienții schimbă medicamente. Când omul de știință a construit inițial modelul, a petrecut o întreagă zi scanând articole pentru a găsi rezultatul pe care îl dorea. Cu EVID AI, a găsit în câteva minute.

Care este opinia dvs. despre viitorul colaborării umane și a 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 încorporate în fluxul de lucru. Mai degrabă decât să se bazeze pe instrumente separate care necesită comutarea contextului de la o sarcină de laborator la o sarcină de IA, va deveni la fel de intuitiv ca utilizarea GPS-ului pentru a ajunge la un nou restaurant. Nu va exista nici o a doua gândire. Cu toate acestea, în special în industria farmaceutică, vom avea nevoie în continuare de oameni foarte experimentați, precum 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 îl împărtășiți despre Genesis Research?

Genesis Research are o creștere rapidă datorită 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 în întregime 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 de dovezi, dezvoltare și comunicare, precum și experți în dezvoltarea de soluții tehnologice inovatoare.