Джефф Элтон, генеральный директор ConcertAI – серия интервью

Джефф Элтон, доктор философии., является генеральным директором КонцертAI, компания SaaS-решений на основе ИИ, предоставляющая исследовательские решения и решения, ориентированные на пациента, для новаторов в области естественных наук и ведущих мировых поставщиков. ConcertAI фокусируется на ускорении и повышении точности ретроспективных и перспективных клинических исследований с использованием систем EMR, LIS и PACS поставщиков в качестве источника всех данных исследований. Это долгосрочный партнер Американского общества клинической онкологии и его программы CancerLinQ, US FDA, инициатив NCI Health Equity и почти 100 поставщиков медицинских услуг по всей территории США.

До ConcertAI Джефф был управляющим директором Accenture Strategy/Patient Health; глобальным главным операционным директором и старшим вице-президентом по стратегии в Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.; и партнером в McKinsey & Company. Он также является членом совета директоров и старшим консультантом нескольких компаний на ранних стадиях. В настоящее время Джефф является членом совета директоров Массачусетского совета по биотехнологиям. Он является соавтором широко цитируемой книги Нарушено здравоохранение (Wiley, 2016). Джефф имеет степень доктора философии и магистра делового администрирования Чикагского университета.

Как основатель и генеральный директор ConcertAI, можете ли вы поделиться своим видением компании на момент ее основания? Как это видение изменилось с 2018 года?

Мы исходили из идеи, что улучшение результатов лечения пациентов достигается благодаря глубокому и практическому анализу. Получение такого анализа требует полноты данных, их масштаба, репрезентативности и передовых технологий искусственного интеллекта. Поэтому мы создали компанию, предлагающую данные как услугу (Data-as-a-Service) и программное обеспечение как услугу (AI-Software-as-a-Service). Мы ориентировались на ИИ, позволяющий делать выводы и прогнозировать. Это включало прогнозирование событий, которых следует избегать, таких как несоблюдение пациентами предписаний терапии или прекращение лечения из-за отсутствия положительного ответа, что позволяло определить, когда клинические исследования могут стать следующим вариантом.

Наше видение осталось неизменным, и мы продолжаем ожидать большего от наших решений. С последним поколением LLM, агентским ИИ и другими решениями генеративного ИИ мы можем работать в масштабе (и почти в реальном времени — то, чего мы не ожидали или не предвидели в 2018 году). С такими партнерами, как NVIDIA, мы можем продвигать наши решения, чтобы они работали лучше, чем ожидалось, распознавать ограничения и уникальные характеристики и двигаться в темпе инноваций всего рынка — путь до сих пор был необычайно продуктивным и волнующим.

Мы открыли невообразимые ранее возможности в области решений по автоматизации клинических испытаний, автоматизируя распределение пациентов по клиническим протоколам на основе фактических данных, внедряя передовые рабочие процессы в интерпретацию рентгенологических изображений и используя цифровых близнецов в качестве инструмента для принятия решений в области лечения и исследований.

Сегодня мы обслуживаем почти 50 инновационных биофармацевтических компаний и 2,000 поставщиков медицинских услуг. Таким образом, хотя мы и не охватываем весь рынок, мы предлагаем самые масштабные решения на основе ИИ для онкологии в отрасли.

Что побудило вас сосредоточиться именно на наборах данных по онкологии и гематологии, и как, по вашему мнению, ConcertAI может изменить ситуацию в этих областях?

Соединенные Штаты начали «войну с раком» в 1971 году с Национальным законом о раке. Это послужило катализатором крупномасштабного государственного финансирования, которое дало представление о мутациях, вызывающих рак, новых методах лечения, расширило лечебные центры, назначенные Национальным институтом рака, и многое другое. При администрации Обамы финансирование снова увеличилось на 10 миллиардов долларов в виде электронного стимулирования, направляемого в NIH и, в свою очередь, в NCI. При Байдене в 2.0 году была запущена программа Cancer Moonshot 2022, которая снова стала катализатором совершенно нового поколения инвестиций в исследования и посевное финансирование для академических, общественных и частно-государственных партнерств.

Я привожу эту историю, потому что немногие заболевания или области здравоохранения имеют такой уровень данных: геномика, транскриптомика, цифровая патология, цифровая радиология, подробные электронные медицинские записи и т. д., и уровень исследований, которые контекстуализируют эти данные с подтвержденными идеями посредством строгих, многоцентровых, рецензируемых исследований. Как дополнительное доказательство, ежегодная встреча Американского общества клинической онкологии является крупнейшей медицинской встречей в мире, с наибольшим количеством новых публикаций, постеров и рефератов любого научного форума по любой теме.

Итак, если вы собираетесь быть ориентированными на данные и ИИ, то есть несколько областей, которые лучше всего подходят для продвижения решений с уверенностью и в масштабе, чем онкология. ConcertAI обладает самой большой коллекцией данных исследовательского уровня среди всех в мире. Она включает в себя сотни рецензируемых публикаций, основанных на этих данных, существенные доказательства, полученные в результате этих публикаций, которые меняют подход к лечению пациентов и гарантируют максимально положительные результаты, а теперь и технологии ИИ SaaS, которые являются неотъемлемой частью процессов ухода и исследований, которые используют силу этих данных и доказательств на всех этапах и для всех решений на пути пациента к уходу. Здесь действительно важно то, что мы не делаем этого в одностороннем порядке. Это делается прозрачно с нашими партнерами-поставщиками медицинских услуг и новаторами в области биофармацевтики, чтобы вызвать наибольшее доверие и использование. Поэтому мы развиваемся в направлении реального времени, передового, основанного на интеллекте ИИ дополнения решений.

ConcertAI стала ведущим игроком в области реальных доказательств (RWE) и технологий ИИ для здравоохранения. С какими трудностями вы столкнулись на начальном этапе позиционирования компании как лидера в этой области?

Вам нужно доверять и развиваться, чтобы стать источником справочной информации. Это заслужено. Доверие исходит от ваших партнеров-поставщиков, которые верят, что данные, к которым вы получаете доступ, отвечают наилучшим интересам их пациентов. Доверие исходит от ваших академических и отраслевых партнеров, которые видят доказательства и верят, что ваши данные получены как идеальное отражение исходных записей пациентов и что концепции, которые вы продвигаете, «истинны» и отражают текущую клиническую и научную практику. Вам также нужно достичь масштаба, чтобы ваши решения по работе с данными представляли не только всю популяцию, но и производили выводы, которые можно уверенно обобщить на всю популяцию, получающую лечение определенным лекарством. Технологии похожи. Ученые и клиницисты по своей природе скептичны — как и должно быть — и не доверяют черным ящикам или алгоритмам, которые они не понимают. Поэтому нам нужно было завоевать доверие и там, посредством публикаций и открытости в отношении того, как работают наши решения.

ConcertAI владеет крупнейшим в мире набором данных по онкологии и гематологии. Какие уникальные возможности создают эти данные для трансформации исследований и лечения рака?

Мне нравится этот вопрос. Мы работаем над этим каждый день! Возможности предоставления ценности поставщикам, пациентам и новаторам практически безграничны. На ранних этапах испытаний мы развиваем подходы к моделированию исследований с помощью цифровых близнецов, которые изменят программы, которые мы принимаем в клинические испытания. Наши данные и оптимизация ИИ сократят время, необходимое для перехода от финализированного протокола к финализированной подаче в регулирующие органы, на 30–40 %, что означает, что новые лекарства будут поступать к пациентам быстрее. Наши решения ИИ для дополнения решений будут рекомендовать пути лечения, основанные на фактических данных и специально адаптированные к этим путям, отслеживать ответы в соответствии с прогнозируемым ответом и искать потенциально полезные клинические испытания, когда ответ или польза ниже ожиданий. Наши решения для клинической интерпретации визуализации работают на уровне операционных процессов, клинической интерпретации и долгосрочного обзора новых интерпретаций или новых вмешательств, которые следует рассматривать на основе идей и доказательств в будущем. Больше не является действием «один раз и сделано», а скорее становится «один раз, а затем снова и снова», так что полезные переоценки и будущие решения являются непрерывным процессом! Отличие здесь в том, что вид — это весь путь пациента — это горизонтальный вид против серии узких, глубоких, вертикальных видов, которые должны быть сшиты вместе. Это инновация, реализованная с помощью ИИ, и глубокое изменение процесса, которое предоставляет новые способы работы для вовлеченных экспертов-людей.

Можете ли вы объяснить, как работает решение Digital Trial Solution от ConcertAI, чтобы сопоставлять онкологических пациентов с клиническими испытаниями, спасающими жизни? Какое влияние вы уже увидели с точки зрения результатов для пациентов?

Клинические испытания очень сложны и требуют многочасовых усилий широкого круга высококвалифицированных специалистов. Для большинства организаций клинические испытания предлагаются как ответственность и обязательство перед пациентами, для которых текущий стандарт лечения может не представлять жизнеспособной альтернативы. Испытания на самом деле не были очень доступны для пациентов в общественных лечебных центрах, где 80% пациентов получают свою помощь. Тем не менее, это пациенты, которые в конечном итоге будут получать недавно одобренные лекарства. Это создает двойную дилемму: большинство пациентов, которым нужен доступ к испытаниям, ограничены, а те, кто отражает конечный стандарт населения лечения, не включены в набор данных испытаний. Мы наметили путь решения этих проблем.

Результаты были великолепны — настолько позитивны, что мы собираемся увеличить число проводимых исследований в 10 раз в 2025 году. Мы опубликовали это для последних заседаний Американского общества клинической онкологии и в других областях. Наш подход заключается в том, как, по нашему мнению, должен быть реализован ИИ — как дополнение к экспертам-людям там, где есть большие ограничения по возможностям и талантам и где на карту поставлены жизни. Мы разработали набор организованных и настроенных больших языковых моделей, которые получают доступ к записям пациентов, синтезируют характеристики и сопоставляют пациентов с потенциально полезными испытаниями, делая именно то, что сделали бы эксперты-люди — с полностью документированным подходом к выдаче рекомендаций и оценок. В местах, где развернуты наши технологии, мы работаем на уровне самых опытных людей и набираем пациентов в 5 раз или больше по сравнению с местами, где наши технологии не развернуты — исследовательские группы и биофармацевтические новаторы довольны, а пациенты получают наибольшую выгоду.

Каким образом подход ConcertAI к разработке исследований и набору пациентов на основе искусственного интеллекта позволяет устранить некоторые из текущих ограничений клинических исследований, таких как разнообразие пациентов и эффективность исследований?

Я горжусь своей командой — три-четыре года назад они сказали мне, что достижение разнообразия — это обязанность и правильное дело, которое нужно делать с научной точки зрения. Они также утверждали, что это трудно сделать вручную, но не требует дополнительных усилий при автоматизации. Поэтому мы решили, что каждый набор данных и SaaS-решение на основе ИИ будут интегрировать разнообразие и социальные детерминанты характеристик здоровья в качестве нашего стандартного подхода. Это не вариант. Это просто то, что мы делаем. Впоследствии наши решения по дизайну и оптимизации клинических испытаний с поддержкой CARAai™ могут оценить, какие этнические, расовые или экономические субпопуляции могут быть наиболее неблагоприятно затронуты болезнью, интегрировать эти соображения в дизайн испытания, гарантировать, что эти группы населения не будут непреднамеренно исключены, и определить клинические центры, которые с наибольшей вероятностью обеспечат участие и репрезентативность. Именно здесь ИИ может быть «ИИ для добра», и где технология не вносит предвзятости, а гарантирует, что предвзятости не попадут в процесс, окончательный дизайн или операционные процессы вокруг клинического испытания.

Какую роль играет ConcertAI в снижении нагрузки на поставщиков медицинских услуг и оптимизации выбора мест проведения клинических испытаний?

Мы интегрируем рабочую нагрузку во все аспекты наших решений для клинических испытаний. Во-первых, есть нагрузка на пациента. Это может быть местонахождение центра, количество визитов, необходимых для исследования, по сравнению со стандартом лечения, или клиническая интенсивность исследования по сравнению со стандартом лечения, как в случае дополнительных биопсий. Эти вещи могут определить, может ли пациент — или пациент, проконсультировавшийся со своим поставщиком услуг, — позволить себе участие или выдержать и завершить участие.

Также есть нагрузка на поставщика. Если мы можем автоматизировать идентификацию пациентов для соответствия требованиям клинических испытаний, минимизировать ложные срабатывания, которые создают работу, и предоставить то, что мы называем «рычагом ИИ» для работы клинических научных сотрудников, медсестер-исследователей и врачей, то нагрузка снижается. То же самое относится и к нашему решению по автоматизации ИИ, которое позволяет исследовательской группе избегать ручного ввода данных — обычно от 2 до 4 часов в конце дня, и часто выполняется дома. Вначале мы рассматривали данные в EMR — цифровые — которые вручную вводятся на портал для EDC спонсора. Таким образом, цифровые данные считываются, а затем повторно вводятся, чтобы снова стать цифровыми данными! Здесь мы также используем наши многонастраиваемые большие языковые модели — это было реальным фокусом партнерства с NVIDIA с самого начала. Сегодня мы достигли 55% полной автоматизации, и в ближайшие несколько месяцев мы очень быстро достигнем более 80%. Сочетание этих элементов позволит нам сократить затраты рабочего времени персонала до 10% от прежних требований и сделать эти исследования более доступными для большего числа пациентов.

Точная медицина — ключевая область, где ИИ делает значительные успехи. Как технология ConcertAI способствует более точному и персонализированному лечению рака?

Мы не обсуждали эту тему подробно с прошлого года. В декабре 2023 года мы взяли на себя ответственность за программу CancerLinQ Американского общества клинической онкологии (ASCO). Это крупнейшая в мире интеллектуальная сеть здравоохранения, охватывающая академические центры, региональные больничные сети и местных поставщиков медицинских услуг. Ключевой частью этой сети является внедрение решений ASCO Certified® для обеспечения качества и управления клиническими маршрутами. Поскольку CancerLinQ — это инициатива ConcertAI, мы расширяем сеть, автоматизируем прецизионные маршруты лечения онкологических заболеваний, создаем новые подходы к цифровым двойникам для расширения выбора лечения для поставщиков услуг, выявляем и передаем критически важные диагностические тесты, которые могут помочь в принятии решений о лечении, а также делаем то же самое для недавно одобренных препаратов, представляющих собой другую или более эффективную альтернативу лечения. Всё это основано на нашей архитектуре CARAai™, которая, опять же, представляет собой набор программ магистратуры (LLM) по визуализации и адаптированных программ магистратуры (LLM) по онкологии, разработанных в сотрудничестве с NVIDIA. Удивительно видеть достигнутый прогресс, и мы с нетерпением ждем того, что опубликуем и представим на конференции ASCO 2025 в следующем году.

Как вы считаете, какую пользу решения в области визуализации на основе искусственного интеллекта принесут таким областям, как онкология и радиология, особенно учитывая нехватку врачей в этих областях?

Отличный вопрос! Действительно, количество новых онкологов и рентгенологов, приходящих в эту область, меньше, чем количество уходящих на пенсию. Однако спрос со стороны пациентов постоянно растет. Таким образом, это идеальная область для предоставления решений SaaS на основе ИИ, которые поддерживают врачей и специалистов смежных специальностей как в оптимизации рабочего процесса, так и в улучшении клинических решений. И рентгенологи, и онкологи будут отмечать важность этих новых интеллектуальных решений, приходящих в их области, в частности. Визуализация — прекрасная область для ИИ, и ее производительность исключительна. Исследования не меньшей эффективности показывают, что модели ИИ могут быть близки или сопоставимы с экспертами-людьми в узких областях. Организованные рабочие процессы могут объединить все это. То же самое относится и к онкологии, где мы объединяем результаты молекулярных тестов с данными иммунного ответа, прогностическими алгоритмами резистентности и другими элементами, которые будут информировать о решении о лечении и позволят отслеживать реакцию. Я работаю в этой области уже много лет и с разных сторон новых инноваций — то, что мы можем сделать сейчас, намного превосходит все, что мы когда-либо могли сделать раньше, и темпы изменений поразительны.

Как опытный лидер в области медицинских технологий, какой совет вы могли бы дать новым компаниям, стремящимся оказать значимое влияние на здравоохранение с помощью ИИ?

Вы не можете быть компанией ИИ без доступа к масштабным данным. Данные являются основой для построения моделей обучения и мониторинга. Кроме того, создание решений ИИ — это командный вид спорта. Вам нужны знания предметной области на исключительной глубине в сочетании с новым поколением возможностей разработки моделей ИИ, которые распознают поведение различных классов решений ИИ и могут использовать их для решения узких задач, специально настроенных на человеческую или более высокую производительность. Затем эти подходы могут быть организованы различными способами для представления новой системы для работы — именно там происходят изменения и предоставляется ценность. Практикуйте «смирение ИИ», поскольку все удивительно и демонстрирует то, чего мы не могли сделать даже шесть месяцев назад. Однако «удивительно» — это не обязательно продукт или новый способ работы — это просто технология, делающая что-то новое. Ответственность компании ИИ — сделать это новым способом работы и новым подходом для предоставления поразительного уровня ценности, который никогда не был доступен ранее. Наконец, предположим, что вам нужно продемонстрировать доверие к деловым практикам, моделям ИИ и прозрачности решений. Мы все еще находимся на ранней стадии нашего общественного пути, и именно нам предстоит заслужить доверие, чтобы осуществить те изменения, на которые мы способны.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить КонцертAI.