เทอร์รี่ พูน ร่วมก่อตั้งและซีทีโอของ Twin Health – สัมภาษณ์รายการ

เทอร์รี่ พูน ร่วมก่อตั้ง Twin Health และขับเคลื่อนการมองเห็นสำหรับการพัฒนเทคโนโลยี เขาเป็นผู้นำในการพัฒนาแพลตฟอร์มนวัตกรรมและอัลกอริทึมที่เป็นเอกลักษณ์ของ Twin เพื่อปรับปรุงสุขภาพเมแทบอลิซึมของมนุษย์โดยใช้ IoT, Machine Learning และเทคโนโลยี Digital Twin ก่อนที่จะเข้าร่วม Twin เทอร์รี่เคยดำรงตำแหน่ง VP of Engineering ที่ Jasper Technologies ซึ่งเขาได้สร้างทีมวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับโลกและทำหน้าที่เป็น Chief Architect ของแพลตฟอร์ม IoT Cloud ของบริษัท นอกจากนี้เทอร์รี่ยังเป็นผู้นำในการพัฒนาผลิตภัณฑ์สำหรับการเปิดตัวในตลาดจีน ซึ่งเป็นตลาดที่เติบโตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ของบริษัท ก่อนที่จะเข้าร่วม Jasper เทอร์รี่曾ดำรงตำแหน่งวิศวกรและผู้จัดการที่ Oracle (ORCL )

สิ่งใดที่ทำให้คุณสนใจในด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และสุดท้ายก็เป็น IoT?

ฉันเริ่มเขียนโปรแกรมบน Apple (AAPL ) IIe เมื่ออายุเยาว์ และได้รับแรงบันดาลใจจากความสามารถของคอมพิวเตอร์ที่จะเปลี่ยนความคิดเห็นให้เป็นความจริงด้วยการกดปุ่มเพียงไม่กี่ครั้ง

ฉันตามความหลงใหลนี้ที่ MIT โดยสำเร็จการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาและมหาบัณฑิตในสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ฉันเขียนวิทยานิพนธ์ระดับมหาบัณฑิตเกี่ยวกับหัวข้อ Software Agents ซึ่งเป็นโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI ในการให้เหตุผลเกี่ยวกับโลก ตัดสินใจ และดำเนินการแทนคุณ

หลังจากสำเร็จการศึกษา ฉันทำงานที่ Oracle เป็นเวลาหลายปี จากนั้นเข้าร่วมที่ Jasper Technologies ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพ IoT ในระยะแรกที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อเชื่อมต่อและจัดการอุปกรณ์ที่หลากหลายบนเครือข่ายไร้สายทั่วโลก ในช่วงเวลาประมาณ 10 ปี เราได้ขยายตัวจาก 0 ถึงมากกว่า 160 ล้านอุปกรณ์ที่ใช้งานบนแพลตฟอร์ม Jasper ทั่วโลก

คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวเบื้องหลังของ Twin Health ได้หรือไม่?

Twin Health คิดค้น Whole Body Digital Twin เพื่อช่วยให้ผู้คนกลับมาและป้องกันโรคเมแทบอลิซึมเรื้อรัง เราได้รับทราบว่าขนาดของโรคเหล่านี้เพิ่มขึ้นทั่วโลก แต่ยังไม่มีใครแก้ปัญหาเชิงรากของโรคเหล่านี้ เรายังรับรู้ว่าความท้าทายที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังโรคเหล่านี้คือระบบที่ซับซ้อนมากที่สุด — เมแทบอลิซึมของมนุษย์ ซึ่งแตกต่างกันที่ระดับบุคคล เรารู้สึกว่าเราอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในการใช้ประสบการณ์ของเราเกี่ยวกับ AI และเทคโนโลยี IoT และรวมเข้ากับวิทยาศาสตร์การแพทย์ที่ลึกซึ้งเพื่อให้ได้คำตอบสำหรับผู้คน

ส่วนหนึ่งของแรงบันดาลใจของเรามาจาก Jasper Technologies ในขณะที่อยู่ที่ Jasper เราได้ร่วมมือกับบริษัทที่มีนวัตกรรมมากมายทั่วโลก รวมถึง Tesla (TSLA ) Tesla สร้างแบบจำลองซอฟต์แวร์ Digital Twin ของรถยนต์ทุกคันที่ขายได้ Jasper สร้างแพลตฟอร์ม IoT ที่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานของ Tesla สามารถวินิจฉัยปัญหาและอัปเดตซอฟต์แวร์ของรถยนต์โดยอัตโนมัติ ทำให้รถยนต์แต่ละคันอยู่ในสภาพที่ดีที่สุดเสมอ

Cisco Systems (CSCO ) ได้เข้าซื้อกิจการ Jasper ในปี 2016 ในปี 2018 ซีอีโอของ Jasper Jahangir Mohammed ร่วมกับฉันและผู้ร่วมก่อตั้งคนอื่น Maluk Mohamed เพื่อสร้าง Twin Health เพื่อใช้แนวคิด Digital Twin นี้กับร่างกายมนุษย์ ที่ Twin เราได้คิดค้นเทคโนโลยีที่เป็นเอกลักษณ์ของเรา Whole Body Digital Twin ซึ่งรวม IoT Sensors, Machine Learning และ Medical Science เพื่อกลับมาจากโรคเมแทบอลิซึมเรื้อรัง

สำหรับผู้อ่านที่ไม่คุ้นเคยกับคำนี้ คุณสามารถให้ตัวอย่างของโรคเมแทบอลิซึมเรื้อรังได้หรือไม่?

โรคเมแทบอลิซึมเรื้อรังหมายถึงภาวะที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงของเมแทบอลิซึม เช่น โรคเบาหวาน โรคเบาหวานชนิด 2 ความดันโลหิตสูง ไขมันในเลือดสูง โรคอ้วน และโรคตับอ่อน

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า Whole Body Digital Twin คืออะไร?

Whole Body Digital Twin คือการแสดงภาพแบบไดนามิกของเมแทบอลิซึมที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละบุคคลที่สร้างจากข้อมูลมากกว่า 3,000 จุดต่อวันจากเซ็นเซอร์ รวมถึงโมเดล Machine Learning เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุและผล และคาดการณ์สถานะเมแทบอลิซึมในอนาคต และแนะนำการดำเนินการที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละบุคคลเพื่อปรับปรุงสุขภาพของตนเอง

คุณสามารถพูดถึงเซ็นเซอร์ที่ไม่รุกรานและข้อมูลที่รวบรวมได้หรือไม่?

เซ็นเซอร์รวมถึง Continuous Glucose Monitor, Activity Tracker, Blood Pressure Meter และ Body Composition Scale โดยใช้เซ็นเซอร์เหล่านี้ เรารวบรวมข้อมูลมากกว่า 3,000 จุดต่อวันสำหรับแต่ละบุคคล รวมถึงสัญญาณสุขภาพเมแทบอลิซึมที่สำคัญ เช่น น้ำตาลในเลือด อัตราการเต้นของหัวใจ ความแปรผันของอัตราการเต้นของหัวใจ ออกซิเจนในเลือด ก้าวที่เดิน ระยะเวลาการนอนหลับ ระยะเวลาการนอนหลับ ความดันโลหิตสูง ความดันโลหิตต่ำ น้ำหนัก และไขมันในตับ ด้วยสัญญาณเหล่านี้ เราสามารถเข้าใจเมแทบอลิซึมของคุณได้อย่างลึกซึ้ง เช่น วิธีการตอบสนองต่ออาหารที่แตกต่างกัน การออกกำลังกายที่แตกต่างกัน การนอนหลับ และอื่นๆ

ระบบ Machine Learning วิเคราะห์และค้นหาสิ่งใดจากข้อมูลที่รวบรวม?

ทีม Data Science ของเราพัฒนาโมเดล Machine Learning หลายรูปแบบเพื่อคาดการณ์ไบโอมาร์คเกอร์ต่างๆ และแนะนำการดำเนินการที่เฉพาะเจาะจงเพื่อปรับปรุงไบโอมาร์คเกอร์เหล่านั้น

ตัวอย่างเช่น การตอบสนองเมแทบอลิซึมแตกต่างกันอย่างมากจากคนหนึ่งไปอีกคน และสำหรับแต่ละคนจากอาหารหนึ่งไปอีกอาหารหนึ่ง และจากเวลาต่อเวลา โมเดลของเราสามารถคาดการณ์การตอบสนองเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำสำหรับอาหารใดๆ และบุคคลใดๆ โดยใช้มากกว่า 100 คุณลักษณะ Machine Learning

ข้อมูลนี้ถูกแบ่งปันกับผู้ใช้ปลายทางอย่างไร?

Whole Body Digital Twin ของเรามอบคำแนะนำด้านสุขภาพที่ชัดเจนให้กับสมาชิกของเราในสองวิธี ประการแรก มันจะวิเคราะห์ไบโอมาร์คเกอร์ที่ซับซ้อนของคุณทุกวันเพื่อสร้างการแสดงภาพที่เรียบง่ายของสุขภาพเมแทบอลิซึมของคุณ รวมถึงคะแนนโดยรวมและรายละเอียดเกี่ยวกับด้านต่างๆ ของสุขภาพเมแทบอลิซึมของคุณ ประการที่สอง มันจะสร้างคำแนะนำที่มีการปรับให้เหมาะสมสูงเพื่อปรับปรุงสุขภาพของคุณโดยใช้ปัจจัยต่างๆ เช่น Precision Nutrition, กิจกรรม, การนอนหลับ และการหายใจ

คุณสามารถพูดถึงผลลัพธ์จากการทดลองต่างๆ ที่ได้รับการดำเนินการหรือไม่?

ทีมวิจัยทางคลินิกของ Twin Health ได้ดำเนินการการทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุมเป็นเวลามากกว่า 1 ปี และได้ตีพิมพ์ผลลัพธ์ของเราในหลายวารสารที่ได้รับการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิ นี่เป็นการทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุมครั้งแรกสำหรับการกลับมาจากโรคเมแทบอลิซึมเรื้อรังโดยใช้เทคโนโลยี Digital Twin เราได้เห็นผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ผู้ป่วยมีการลดลงของ HbA1c โดยเฉลี่ย 3.1 (ค่าเฉลี่ยที่ 8.7) โดยมีผู้ป่วยมากกว่า 90% ที่บรรลุการกลับมาจากโรคเบาหวานชนิด 2 (HbA1c น้อยกว่า 6.5) และ 92% ที่ยุติการใช้ยาเบาหวานทั้งหมด รวมถึงอินซูลิน นอกจากนี้ ผู้ป่วยยังมีการลดลงของน้ำหนักโดยเฉลี่ย 9.1 กิโลกรัม (20 ปอนด์) ในหมู่ผู้ป่วยที่มีการทำงานของตับปกติ (ตามที่กำหนดโดยค่า ALT ที่สูงในค่าแล็บ) มีการลดลงของ ALT โดยเฉลี่ย 24 หน่วย/ลิตร เมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุมไม่ได้บรรลุการกลับมาจากโรคเบาหวาน การลดลงของยาต้านเบาหวาน หรือการปรับปรุงที่สำคัญในน้ำหนักหรือการทำงานของตับ ผลลัพธ์ทางวิทยาศาสตร์จากการทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุมและผลลัพธ์เชิงพาณิชย์ได้รับการตีพิมพ์ใน 21 วารสารทางการแพทย์ระหว่างประเทศและเอกสารการประชุมและบทคัดย่อ

คุณมีจุดมุ่งหมายสำหรับอนาคตของการดูแลสุขภาพส่วนบุคคลและยาอะไร?

มนุษย์เป็นคนหลากหลายมาก เราทุกคนมีสรีรวิทยาที่เป็นเอกลักษณ์ การตอบสนองเมแทบอลิซึมที่แตกต่างกัน และความชอบในการใช้ชีวิตที่แตกต่างกันสำหรับอาหาร กิจกรรม และอื่นๆ เนื่องจากสิ่งนี้ วิธีแก้ปัญหาแบบ “หนึ่งขนาดเหมาะกับทุกคน” จึงไม่ทำงาน การดูแลสุขภาพควรจะแม่นยำและปรับให้เหมาะสมกับความต้องการและความชอบของแต่ละบุคคล

ที่ Twin เราเชื่อในพลังของ Precision Health ที่แท้จริงในการตรวจจับและกลับมาจากโรคในทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแต่ละคน ทำให้ทุกคนมีสุขภาพดีตลอดชีวิต

มีสิ่งอื่นใดที่คุณต้องการแบ่งปันเกี่ยวกับ Twin Health หรือ Whole Body Digital Twin หรือไม่?

เราอาศัยอยู่ในยุคของนวัตกรรมที่รวดเร็วซึ่งได้รับแรงผลักดันจาก AI, IoT และเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงรูปแบบอื่นๆ ที่ Twin เราได้ให้คำมั่นสัญญาในการใช้ AI เพื่อประโยชน์ — ใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจระบบที่ซับซ้อนที่สุดของทั้งหมด คือ เมแทบอลิซึมของมนุษย์ ที่ระดับบุคคล เรากำลังใช้เทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อแก้ไขความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่เกิดจากโรคเมแทบอลิซึมเรื้อรัง ซึ่ง影響ผู้คนมากกว่า 1 พันล้านคนทั่วโลก โปรดดูที่ twinhealth.com เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม