Стив Херн, генеральный директор Unlearn – Интервью

Стив Херн – известный профессионал с более чем 25-летним опытом работы в области фармацевтических исследований и разработок. На протяжении своей карьеры он занимал руководящие должности в таких известных компаниях, как WCG, Bioclinica, ERT, Icon Development Solutions, Covance, MDS Pharma Services и Inveresk Research. На этих должностях Херн отлично справлялся с задачами долгосрочного роста, предоставления стратегического руководства и расширения продуктовых линеек.

Его экспертиза включает в себя бизнес-развитие, стратегическое планирование, управление продуктами и маркетинг, все это способствовало значительному росту доли рынка. Херн в настоящее время занимает должность генерального директора в Unlearn, где он продолжает применять свои глубокие знания отрасли и страсть к инновациям в области здравоохранения.

Unlearn разрабатывает передовые технологии искусственного интеллекта для решения неэффективностей в медицине. С помощью своих инновационных цифровых двойников – виртуальных моделей пациентов, работающих на платформе Unlearn, – организация стремится оптимизировать клинические исследования и продвигать персонализированную медицину.

С целью превратить медицину в вычислительную науку, Unlearn сосредоточена на улучшении результатов здравоохранения и установлении новых стандартов ухода за пациентами.

Вы недавно заняли должность генерального директора в Unlearn.AI после работы в качестве коммерческого директора. Как прошла ваша адаптация?

Адаптация прошла отлично, и я обязан этому людям и культуре Unlearn. Сейчас моя главная задача – обеспечение соответствия стратегических целей, миссии и видения компании. Я сосредоточен на укреплении и развитии команды руководителей вокруг себя и планирую создать новые должности и привлечь новых членов команды в 2025 году, когда мы продолжим расти и внедрять коммерчески ориентированную бизнес-модель.

Имея глубокий опыт работы в фармацевтической отрасли, какие перспективы или стратегии вы привносите в Unlearn, отличающиеся от более технического и исследовательского подхода, возглавляемого Чарльзом Фишером?

Миссия и видение Unlearn остаются неизменными – мы продолжим улучшать клинические исследования с помощью искусственного интеллекта и нашей технологии. Чтобы продолжать стимулировать нашу команду, я бросаю им вызов – встать на место наших клиентов, работая над решением проблем и ошибок в медицине, в частности. В конечном итоге наша цель – облегчить бремя и проблемы наших клиентов, поэтому, планируя год вперед, я хочу, чтобы они понимали голос наших клиентов, учитывая давление и проблемы, с которыми они сталкиваются. Это особенно важно, поскольку большинство наших сотрудников не имели возможности работать напрямую над клиническими испытаниями, учитывая их карьерную направленность на искусственный интеллект или машинное обучение.

Unlearn стала пионером в интеграции цифровых двойников в клинические испытания. Не могли бы вы кратко объяснить нашим читателям, как используется технология цифровых двойников в этом контексте?

В клинических испытаниях модели искусственного интеллекта Unlearn генерируют индивидуальный цифровой двойник для каждого пациента до его случайного распределения в испытании. Каждый цифровой двойник прогнозирует будущие результаты здоровья под плацебо, независимо от фактического назначения пациента на испытание. С помощью нашей технологии цифровых двойников исследователи могут проводить мощные испытания с меньшим количеством участников и в сокращенные сроки по сравнению с традиционным процессом испытаний.

Мы хотим максимально использовать цифровые двойники в клинических испытаниях, чтобы обеспечить проведение исследований, сократить ошибки, уменьшить количество участников испытаний и снизить общие затраты. Однако мы понимаем, что каждая ситуация и терапевтическая область требует slightly khácного подхода, поэтому мы разрабатываем модели, специфичные для заболеваний, обученные на данных пациентов, чтобы предсказать, как здоровье участника изменится с течением времени.

По вашему мнению, как технология цифровых двойников, управляемая искусственным интеллектом, изменит ландшафт клинических исследований в ближайшие годы?

Будущее выглядит перспективным, но оно еще неизвестно. Фармацевтические компании хотят внедрить инновации в свои исследовательские процессы, чтобы ускорить принятие решений и вывести препараты на рынок быстрее. Поскольку многие из этих компаний планируют выпустить свои следующие препараты на рынок только в 2029 или 2030 годах, они стремятся ускорить сроки испытаний с помощью инноваций, таких как искусственный интеллект.

Когда эти компании ищут инновации с помощью искусственного интеллекта, мы заключаем новые партнерские соглашения, преобразуя отрасль в лучшую сторону. Однако, глядя на кривую внедрения инноваций, эта отрасль все еще относится к категории “отсталых”, поэтому принятие рассчитанного риска – например, интеграция новой технологии в процесс, который не менялся десятилетиями, – является шагом, который многие фармацевтические компании еще не готовы сделать.

Миссия Unlearn – исключить проб и ошибки в медицине. Как вы видите эволюцию роли искусственного интеллекта в здравоохранении в течение следующего десятилетия, и какие вехи, по вашему мнению, необходимо достичь, чтобы полностью реализовать эту видение?

Как упоминалось ранее, фармацевтические компании склонны быть более осторожными с новыми инновациями, предпочитая использовать проверенную и испытанную технологию. Несмотря на это, некоторые компании уже используют новые инновации, но я считаю, что вся отрасль будет более охотно принимать искусственный интеллект и использовать его по умолчанию в протоколах в течение следующего десятилетия.

С момента моего последнего интервью с Чарльзом Фишером, как сместился фокус компании, и какие новые области применения искусственного интеллекта в клинических испытаниях вы наиболее заинтересованы?

Хотя наша миссия и видение остаются неизменными, мы немного корректируем нашу стратегию в 2025 году. Мы интегрируем наших клиентов в нашу платформу и продукты, обеспечивая полную целостность данных, поскольку мы используем конфиденциальные данные пациентов для обучения наших моделей цифровых двойников, прогнозирующих будущие результаты здоровья каждого пациента. Через глаза и уши наших клиентов мы можем понять проблемы клинических испытаний и то, что мы можем сделать, чтобы исключить проб и ошибки в медицине в будущем.

Какие основные вехи вы надеетесь, что Unlearn достигнет под вашим руководством, как в плане технологий, так и в плане рыночного воздействия?

На макроуровне я надеюсь увидеть, как технология цифровых двойников улучшит каждое клиническое испытание. На микроуровне моя цель – чтобы клиницисты рассматривали Unlearn как партнера по выбору для создания цифровых двойников и включали Unlearn в план развития клинических испытаний до начала испытаний. Многие компании понимают силу цифровых двойников и заинтересованы в их создании, и мы можем помочь им правильно реализовать эту технологию.

Когда компания переходит в эту следующую фазу роста, как вы планируете поддерживать культуру инноваций, сохраняя при этом коммерческую жизнеспособность искусственного интеллекта, который вы выводите на рынок?

С момента нашего основания семь с половиной лет назад мы были сосредоточены на исследованиях и разработках, чтобы представить наш ценный продукт клиническим испытаниям. Теперь мы переходим к стадии, которую я называю “продукт-ориентированной, коммерчески-выполненной” стадии компании. Мы стремимся продолжать расти кривую внедрения рынка и создавать действительно сильные продукты, которые клиенты не только нуждаются, но и хотят использовать, чтобы эффективно решать проблемы, с которыми они сталкиваются в своих клинических испытаниях.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Unlearn.