โนอาห์ นาสเซอร์ CEO ของ datma – ซีรีส์สัมภาษณ์

โนอาห์ นาสเซอร์ เป็น CEO ของ datma (เดิมชื่อ Omics Data Automation) ซึ่งเป็นผู้ให้บริการชั้นนำด้านแพลตฟอร์มข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงที่กระจายและเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์และการแสดงภาพ datma มีภารกิจในการเสริมศักยภาพให้กับองค์กรด้านสุขภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพสินทรัพย์ข้อมูลของตน ขับเคลื่อนนวัตกรรม และปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยผ่านการเก็บข้อมูลขั้นสูง การปรับข้อมูลด้วย AI และเทคโนโลยีการสืบค้นและการทำงานแบบกระจาย มีสำนักงานใหญ่อยู่ที่รัฐออริกอน บริษัทนี้เป็นผู้นำในการเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ข้อมูลด้านสุขภาพถูกแบ่งปัน สร้างรายได้ และนำไปใช้ ทำให้เกิดการทำงานร่วมกันระหว่างผู้ดูแลข้อมูลและผู้ใช้ข้อมูลได้อย่างปลอดภัย

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า datma.FED ใช้ AI เพื่อปฏิวัติวิธีการแบ่งปันและวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพอย่างไร

datma.FED รวมเครื่องมือวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อให้สามารถสืบค้นข้อมูลได้อย่างปลอดภัยทั่วทั้งเครือข่ายแบบกระจายของเรา อัลกอริทึมที่ซับซ้อนของมันช่วยให้สามารถดึงข้อมูล อัดข้อมูล และส่งมอบชุดข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อและสามารถแบ่งปันได้ ทำให้ผู้ใช้ข้อมูล เช่น บริษัทเภสัชกรรมและองค์กรวิจัย สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกได้โดยยังคงรักษามาตรฐานความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

โดยการทำให้คำถามข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ datma.FED ช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงที่มีคุณภาพสูงและพร้อมใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลข้อมูล เช่น ระบบสุขภาพและห้องปฏิบัติการโมเลกุล สามารถเข้าร่วมการวิจัยร่วมกันได้โดยยังคงควบคุมสินทรัพย์ข้อมูลของตน

datma ช่วยแก้ปัญหาใดบ้างสำหรับห้องปฏิบัติการโมเลกุลและระบบสุขภาพ

datma.FED ช่วยแก้ปัญหาหลายประการสำหรับห้องปฏิบัติการโมเลกุลและระบบสุขภาพ รวมถึง:

• การสร้างรายได้จากข้อมูล: ช่วยให้สามารถสร้างรายได้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลด้านสุขภาพที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์เต็มที่ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้ผู้ดูแลข้อมูลสามารถควบคุมและเป็นเจ้าของข้อมูลของตนได้อย่างเต็มที่
• ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ช่วยให้ข้อมูลที่ไวต้องสามารถรักษาความปลอดภัยได้โดยไม่ให้ข้อมูลออกจากสภาพแวดล้อมของผู้ดูแลข้อมูล โดยใช้แบบจำลองการทำงานร่วมกันแบบกระจายที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว
• ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ลดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้วยการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบและติดตามความเป็นไปตามข้อกำหนดอย่างเต็มที่
• การเตรียมข้อมูลและการพัฒนาธุรกิจ: datma ดำเนินการเตรียมข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลพร้อมใช้งาน ในขณะเดียวกันก็เชื่อมต่อผู้ดูแลข้อมูลกับพันธมิตรวิจัยและเภสัชกรรม

datma รักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลอย่างไร ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้เกิดการทำงานร่วมกันระหว่างผู้ดูแลข้อมูลและผู้ใช้ข้อมูลได้อย่างปลอดภัย

datma.FED ใช้แบบจำลองเครือข่ายแบบกระจาย ซึ่งเก็บข้อมูลไว้ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยของแต่ละผู้ดูแลข้อมูล ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้เกิดการทำงานร่วมกันระหว่างผู้ดูแลข้อมูลและผู้ใช้ข้อมูลได้อย่างปลอดภัย ข้อมูลจะผ่านกระบวนการหลายขั้นตอน: ถูกทำให้ไม่ระบุชื่อ ถูกกรองสำหรับการเข้าถึง และถูกกำหนดให้เป็นข้อมูลที่สามารถแบ่งปันได้ตามสิทธิ์ที่กำหนดโดยผู้ดูแลข้อมูล datma จะประมวลผลคำถามจากภายนอกโดยไม่ส่งมอบข้อมูลดิบ โดยรวมเฉพาะข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อและได้รับการอนุมัติเท่านั้น การจำกัดขนาดเซลล์จะป้องกันไม่ให้สามารถระบุชื่อได้อีกครั้ง ทุกการโต้ตอบกับข้อมูลสามารถตรวจสอบและเป็นไปตามมาตรฐานการควบคุมด้านกฎระเบียบ เช่น HIPAA

สิ่งใดที่ทำให้ datma.FED แตกต่างจากแพลตฟอร์มข้อมูลอื่น ๆ ในด้านความสามารถในการปรับขนาดและความใช้งานง่าย

datma.FED ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับขนาดได้อย่างราบรื่นผ่านสถาปัตยกรรมแบบกระจายและคุณสมบัติในการเตรียมข้อมูลอัตโนมัติ การออกแบบของมันช่วยให้สามารถรวมข้อมูลด้านสุขภาพแบบหลายรูปแบบจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างราบรื่น คุณสมบัติในการเตรียมข้อมูลอัตโนมัติของแพลตฟอร์ม รวมถึงการทำเครื่องหมายข้อมูลและการกำหนดมาตรฐานข้อมูล ช่วยให้ลดความพยายามในการเตรียมข้อมูลด้วยตนเอง โดยการรับประกันว่าข้อมูลพร้อมสำหรับการสืบค้นและเป็นไปตามข้อกำหนดตั้งแต่แรก datma.FED ช่วยให้สามารถแบ่งปันข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความเป็นส่วนตัวได้อย่างง่ายดาย ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานด้านการวิจัยและข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริง

datma.FED ช่วยให้สามารถรวมข้อมูลด้านสุขภาพแบบหลายรูปแบบข้ามสภาพแวดล้อมที่แยกจากกันได้อย่างไร

datma.FED ช่วยให้สามารถรวมข้อมูลด้านสุขภาพแบบหลายรูปแบบข้ามสภาพแวดล้อมที่แยกจากกันได้โดยใช้ datma.BASE ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่ครอบคลุมซึ่งสร้างขึ้นจากร้านค้าข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ คอนเทนเนอร์ และ API ในระดับที่กว้างขวาง ความสามารถที่ซับซ้อนของมันช่วยให้สามารถดึงข้อมูลเข้ามา รวม และปรับข้อมูลประเภทต่างๆ ของข้อมูลด้านสุขภาพ (EHR, Omics, ภาพ, และพยาธิวิทยา) โดยการทำลายสภาพแวดล้อมที่แยกจากกัน datma.BASE ช่วยแปลงชุดข้อมูลที่กระจัดกระจายให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จริง

เทคโนโลยีของ datma มีส่วนช่วยในการเติมช่องว่างของข้อมูลในด้านการวิจัยยาสามัญและพัฒนายาอย่างไร

datma.FED ช่วยเติมช่องว่างของข้อมูลที่สำคัญสำหรับการวิจัยยาสามัญและกลยุทธ์การเข้าถึงตลาด โดยการให้ข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงที่มีคุณภาพสูงและพร้อมใช้งาน โดยมีลักษณะเฉพาะและความลึกของข้อมูลตามระยะเวลา datma.FED ช่วยให้บริษัทเภสัชกรรมสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยของมันรับประกันว่าข้อมูลยังคงสามารถเข้าถึงได้โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวหรือความปลอดภัย ซึ่งสนับสนุนข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมที่จำเป็นสำหรับการค้นพบ

datma ช่วยให้องค์กรด้านสุขภาพสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลของตนได้อย่างไร ในขณะเดียวกันก็รักษามาตรฐานทางจริยธรรมและกฎระเบียบ

datma ช่วยให้องค์กรด้านสุขภาพสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลของตนได้โดยการสร้างระบบนิเวศการแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัย ซึ่งองค์กรด้านสุขภาพสามารถควบคุมและเป็นเจ้าของข้อมูลของตนได้อย่างเต็มที่ ผ่านเครือข่ายแบบกระจาย ผู้ดูแลข้อมูลสามารถกำหนดข้อมูลที่สามารถเข้าถึงและแบ่งปันได้ ในขณะเดียวกันก็เก็บข้อมูลที่ไวต้องไว้ในโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง ร่องรอยการตรวจสอบที่ครอบคลุม การควบคุมสิทธิ์ตามบทบาท และคุณสมบัติที่เป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ รับประกันว่ากิจกรรมการแบ่งปันข้อมูลทั้งหมดเป็นไปตามมาตรฐานทางจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว นี่ทำให้องค์กรด้านสุขภาพสามารถสร้างแหล่งรายได้ใหม่ๆ ในขณะเดียวกันก็ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยและรักษาความไว้วางใจ

คุณเห็นแนวโน้มใดใน AI และข้อมูลด้านสุขภาพที่จะมีผลกระทบมากที่สุดในอีก 5 ปี

AI ในด้านสุขภาพถูกจำกัดด้วยความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และขีดจำกัดของข้อมูล AI ช่วยให้เราสามารถให้การรักษาที่เป็นส่วนตัวได้จริงในด้านมะเร็ง แต่ยังเพียงแตะผิวของสิ่งที่เป็นไปได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก รวมถึงจีโนมิกส์ การถ่ายภาพ และข้อมูลไบโอมาร์คเกอร์ ในบริบทของประวัติทางการแพทย์ ประวัติประชากร และปัจจัยด้าน lối sống เราสามารถปรับแผนการรักษาและยาที่เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละบุคคลได้ สิ่งนี้นำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น และในระยะยาวจะช่วยลดต้นทุนด้านสุขภาพ การผสมผสานเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับการติดตามผู้ป่วยระยะไกลและการรายงานผลลัพธ์ของผู้ป่วยจะช่วยให้สามารถตรวจหาการเจ็บป่วยได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และปรับปรุงการปฏิบัติตามแผนการรักษา

นอกจากนี้ AI จะมีบทบาทสำคัญในการให้การเข้าถึงการดูแลสุขภาพที่เป็นส่วนตัว AI จะช่วยให้การดูแลสุขภาพมีความเรียบง่ายมากขึ้นในด้านการเงินและการบริหาร โดยการทำให้กระบวนการทางเอกสารและกระบวนการทาง giấyลดลง และรับประกันว่าการเข้าถึงและการเท่าเทียมกันของประชากรทั้งหมด ปัจจุบัน LLM ได้แสดงข้อจำกัดในด้านการประยุกต์เหล่านี้ การตีพิมพ์ผลงานวิจัยล่าสุดได้เน้นย้ำถึงข้อบกพร่องของพวกมันเกี่ยวกับการเข้ารหัสทางการแพทย์ อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้สามารถเอาชนะได้ด้วยข้อมูลฝึกอบรมที่ดีกว่า ลึกกว่า และสมบูรณ์กว่า

สุดท้าย AI จะช่วยเร่งความเร็วของการวิจัยทางการแพทย์ AI สามารถระบุเป้าหมายยาใหม่ๆ ได้โดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการถ่ายภาพ multi-omic และแนวทางอื่นๆ การเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบการลองผิดลองถูก และการเร่งการค้นพบยา เทคนิคการเรียนรู้แบบกระจาย ซึ่งเป็นเทคนิค AI ที่รักษาความเป็นส่วนตัว ช่วยให้สถาบันสามารถร่วมมือในการวิจัยโดยไม่ต้องแบ่งปันข้อมูลผู้ป่วยที่ไวต้อง การพัฒนาล่าสุดในด้านการอนุมานสาเหตุและการสร้าง AI บ่งบอกถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านการค้นพบ ตั้งแต่ชีววิทยาเชิงพื้นฐานไปจนถึงการบำบัดที่ใช้จริง

คุณมีภาพอนาคตระยะยาวสำหรับผลกระทบของ datma ต่อระบบสุขภาพและอุตสาหกรรมโดยรวมอย่างไร

ที่ datma เราให้ความสำคัญกับการสร้างอนาคตที่ข้อมูลที่ดีกว่าจะขับเคลื่อนการดูแลสุขภาพที่เป็นส่วนตัว มีประสิทธิภาพ และเข้าถึงได้ โดยการรวมข้อมูลที่ซับซ้อนผ่านการเรียนรู้แบบกระจาย เรากำลังเสริมศักยภาพให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพและนักวิจัยในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนของสุขภาพ และปลดปล่อยการค้นพบทางการแพทย์ใหม่ๆ ตลาดข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงแบบกระจายของเราที่เรียกว่า datma.FED เป็นขั้นตอนแรกในการบรรลุวิสัยทัศน์นี้

ลองนึกภาพอนาคตของสุขภาพที่นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก รวมถึงจีโนมิกส์ การถ่ายภาพ ประวัติทางการแพทย์ และปัจจัยด้าน lối sống เพื่อปรับยาที่มุ่งเป้าไปที่ผู้ป่วยแต่ละคน ในขณะเดียวกัน ผู้ให้บริการสุขภาพสามารถใช้ AI เพื่อให้การดูแลที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม โดยมีภาระการบริหารที่น้อยที่สุด วิสัยทัศน์ของ datma ขยายไปไกลกว่าผู้ป่วยแต่ละคน โดยการขยายชุดข้อมูลและเปิดตัวเครื่องมือใหม่ๆ เช่น datma.WHY และ datma.360 เรากำลังขับเคลื่อนการตรวจหาการเจ็บป่วยในระยะแรก การรักษาที่ดีขึ้น และผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

วิสัยทัศน์ของเราขยายไปไกลกว่าผู้ป่วยแต่ละคน การมุ่งมั่นของ datma ในการเรียนรู้แบบกระจายปลดปล่อยพลังของการวิจัยร่วมกัน ทำให้สถาบันสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย สิ่งนี้ปลดปล่อยการค้นพบตั้งแต่การระบุเป้าหมายยาใหม่ๆ ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการลองผิดลองถูก โดยการเสริมศักยภาพของ AI ในด้านการวิเคราะห์และการอนุมานสาเหตุ เราสามารถเร่งการวิจัยทางการแพทย์และนำการรักษาที่ช่วยชีวิตผู้ป่วยได้เร็วขึ้น เรามุ่งมั่นที่จะนำทางสู่การสร้างอนาคตนี้ให้เป็นจริง

ขอขอบคุณสำหรับสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม datma เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม