Jeff Elton, ConcertAI CEO'su – Röportaj Dizisi

Jeff Elton, Doktora., CEO'sudur konser AI, yaşam bilimleri yenilikçileri ve dünyanın önde gelen sağlayıcıları için araştırma çözümleri ve hasta merkezli çözümler sağlayan bir AI SaaS çözümleri şirketidir. ConcertAI, tüm çalışma verilerinin kaynağı olarak sağlayıcı EMR'leri, LIS'leri ve PACS sistemlerini kullanarak retrospektif ve prospektif klinik çalışmaların hassasiyetini hızlandırmaya ve iyileştirmeye odaklanmıştır. Amerikan Klinik Onkoloji Derneği ve CancerLinQ programı, ABD FDA, NCI Sağlık Eşitliği girişimleri ve ABD genelinde yaklaşık 100 sağlık hizmeti sağlayıcısıyla uzun vadeli bir ortaktır.

Jeff, ConcertAI'dan önce Accenture Strategy/Patient Health'de Genel Müdür; Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc.'de Küresel Operasyon Direktörü ve Strateji Kıdemli Başkan Yardımcısı; ve McKinsey & Company'de ortaktı. Ayrıca birkaç erken aşamadaki şirketin kurucu yönetim kurulu üyesi ve kıdemli danışmanıdır. Jeff şu anda Massachusetts Biyoteknoloji Konseyi'nin yönetim kurulu üyesidir. Yaygın olarak atıfta bulunulan kitabın ortak yazarıdır, Sağlık Hizmetleri Bozuldu (Wiley, 2016). Jeff, Chicago Üniversitesi'nden doktora ve işletme yüksek lisans derecesine sahiptir.

ConcertAI'nin kurucu CEO'su olarak, şirketin başlangıcındaki vizyonunuzu paylaşabilir misiniz? Bu vizyon 2018'den bu yana nasıl gelişti??

İyileştirilmiş hasta sonuçlarının derin ve eyleme geçirilebilir içgörülerden geldiği fikriyle yola çıktık. Bu içgörüleri elde etmek için veri bütünlüğü, veri ölçeği, veri temsiliyeti ve gelişmiş yapay zeka zekası gerekir. Bu nedenle, bir Hizmet Olarak Veri ve Hizmet Olarak Yapay Zeka Yazılımı şirketi kurduk. Çıkarım ve tahmin olanağı sağlayan bir yapay zekayı hedefledik. Bu, hastaların tedavilerine uyumsuzluğu veya olumlu yanıt eksikliği nedeniyle bakımın kesilmesi gibi kaçınılması gereken olayları tahmin etmeyi de içeriyordu ve bu da klinik çalışmaların bir sonraki seçenek olabileceği zamanı belirliyordu.

Vizyonumuz sabit kaldı ve çözümlerimizden daha fazlasını beklemeye devam ediyoruz. En son nesil LLM'ler, aracı AI ve diğer üretken AI çözümleriyle, ölçekte (ve neredeyse gerçek zamanlı olarak—2018'de beklemediğimiz veya öngörmediğimiz bir şey) çalışabiliyoruz. NVIDIA gibi ortaklarla, çözümlerimizi beklenenden daha iyi performans gösterecek şekilde ilerletebiliyor, sınırlamaları ve benzersiz özellikleri tanıyabiliyor ve tüm pazarın yeniliklerinin hızına ayak uydurabiliyoruz—şimdiye kadarki yolculuk olağanüstü üretken ve heyecan vericiydi.

Klinik araştırma otomasyon çözümlerinde daha önce hayal bile edilemeyen bir performansa ulaştık; hastaların kanıta dayalı klinik yollara yerleştirilmesini otomatikleştirdik, radyolojik yorumlamada gelişmiş iş akışları sağladık ve dijital ikizlerin bakım ve araştırma için karar geliştirici bir araç olarak kullanılmasını sağladık.

Bugün, yaklaşık 50 biyofarmasötik yenilikçiye ve 2,000 sağlık hizmeti sağlayıcısına hizmet veriyoruz; dolayısıyla tüm pazarın ölçeğinde olmasak da, sektörde onkoloji alanında en geniş kapsamlı yapay zeka çözümüyüz.

Özellikle onkoloji ve hematoloji veri kümelerine odaklanmanız konusunda size ilham veren ne oldu ve ConcertAI'ın bu alanlarda nasıl bir fark yaratacağını gördünüz?

Amerika Birleşik Devletleri, 1971'de Ulusal Kanser Yasası ile "Kansere Karşı Savaş"ı başlattı. Bu, kanserleri yönlendiren mutasyonlara, terapiler için yeni yöntemlere, genişletilmiş Ulusal Kanser Enstitüsü tarafından belirlenmiş tedavi merkezlerine ve daha fazlasına ilişkin içgörüler üreten büyük ölçekli hükümet fonlamasını hızlandırdı. Obama yönetimi altında, fonlama, NIH'ye ve dolayısıyla NCI'ye giden elektronik teşviklerde 10 milyar dolar daha arttı. Biden yönetiminde, Cancer Moonshot 2.0 programı 2022'de başlatıldı ve akademik, toplum ve özel-kamu ortaklıkları için tamamen yeni nesil bir araştırma ve tohum fonu yatırımını hızlandırdı.

Bu tarihi veriyorum çünkü çok az hastalık veya sağlık hizmeti alanı genomik, transkriptomik, dijital patoloji, dijital radyoloji, ayrıntılı elektronik tıbbi kayıtlar vb. veri düzeyine ve bu verileri titiz, çok merkezli, akran değerlendirmeli çalışmalarla doğrulanmış içgörülerle bağlamlandıran araştırma düzeyine sahiptir. Daha fazla kanıt olarak, Amerikan Klinik Onkoloji Derneği yıllık toplantısı, herhangi bir konuda herhangi bir bilimsel forumun en fazla yeni yayın, poster ve özeti ile dünyanın en büyük tıbbi toplantısıdır.

Yani, veri ve yapay zeka merkezli olacaksanız, çözümleri güvenle ve ölçekte ilerletmek için onkolojiden daha iyi birkaç alan vardır. ConcertAI, dünyadaki en büyük araştırma sınıfı veri koleksiyonuna sahiptir. Bu verilerle etkinleştirilen yüzlerce hakemli yayın, bu yayınlardan elde edilen ve hastaların nasıl tedavi edildiğini değiştiren ve mümkün olan en olumlu sonuçları garanti eden önemli kanıtlar ve şimdi bakım ve araştırma süreçlerinin ayrılmaz bir parçası olan ve bu verilerin ve kanıtların gücünü hastanın bakım yolculuğu boyunca her noktada ve tüm kararlar için devreye sokan AI SaaS teknolojileri içerir. Burada gerçekten önemli olan, bunu tek taraflı yapmamamızdır. En büyük güveni ve kullanımı yaratmak için sağlık hizmeti sağlayıcımız ve biyofarmasötik yenilikçi ortaklarımızla şeffaf bir şekilde yapılır. Bu nedenle, gerçek zamanlı, gelişmiş, yapay zeka zekası destekli karar artırmaya doğru evriliyoruz.

ConcertAI, sağlık alanında gerçek dünya kanıtı (RWE) ve AI teknolojisinde lider bir oyuncu haline geldi. Şirketi bu alanda lider olarak konumlandırmada karşılaştığınız ilk zorluklardan bazıları nelerdi?

Güvenilir olmalı ve referans kaynağı olma yolunda evrimleşmelisiniz. Bu kazanılır. Güven, eriştiğiniz verilerin hastalarının en iyi çıkarına olduğuna inanan sağlayıcı ortaklarınızdan gelir. Güven, kanıtları gören ve verilerinizin orijinal hasta kayıtlarının mükemmel bir yansıması olarak türetildiğine ve ileri sürdüğünüz kavramların 'doğru' olduğuna ve güncel klinik ve bilimsel uygulamayı yansıttığına inanan akademik ve endüstri ortaklarınızdan gelir. Ayrıca, veri çözümlerinizin yalnızca tüm nüfusu temsil etmesini değil, aynı zamanda belirli bir ilaçla tedavi edilen tüm nüfusa güvenle genelleştirilebilecek sonuçlar üretmesini sağlayacak bir ölçeğe de ulaşmalısınız. Teknoloji de benzerdir. Bilim insanları ve klinisyenler doğası gereği şüphecidir -olması gerektiği gibi- ve anlamadıkları kara kutulara veya algoritmalara güvenmezler. Bu nedenle, yayınlar yaparak ve çözümlerimizin nasıl çalıştığı konusunda açık olarak orada da güven oluşturmamız gerekiyordu.

ConcertAI dünyanın en büyük onkoloji ve hematoloji veri setini elinde bulunduruyor. Bu veriler kanser araştırmalarını ve tedavisini dönüştürmek için hangi benzersiz fırsatları yaratıyor?

Bu soruyu çok seviyorum. Her gün bunun üzerinde çalışıyoruz! Sağlayıcılara, hastalara ve yenilikçilere değer sağlama fırsatları neredeyse sınırsızdır. Erken faz denemelerinde, klinik denemelere aldığımız programları değiştirecek dijital ikizlerle çalışma simülasyon yaklaşımlarını geliştiriyoruz. Verilerimiz ve AI optimizasyonlarımız, nihai protokolden düzenleyicilere nihai gönderime kadar gereken süreyi %30 ila %40 oranında azaltacak; bu da yeni ilaçların hastalara daha hızlı ulaşması anlamına geliyor. Karar artırma AI çözümlerimiz, kanıta dayalı ve özellikle bu yollara göre uyarlanmış tedavi yolları önerecek, öngörülen yanıta uygun yanıtları izleyecek ve yanıt veya fayda beklentilerin altında olduğunda potansiyel olarak faydalı klinik denemeler arayacaktır. Görüntüleme klinik yorumlama çözümlerimiz, operasyonel süreçler, klinik yorumlama ve gelecekte içgörülere ve kanıtlara dayanarak dikkate alınması gereken yeni yorumlamaların veya yeni müdahalelerin uzun vadeli görünümü düzeyinde çalışır. Artık bir eylem "bir kez yapılıp bitirilen" değil, "bir kez, sonra tekrar tekrar" haline geliyor ve böylece faydalı yeniden değerlendirmeler ve gelecekteki kararlar devam eden bir süreç haline geliyor! Buradaki farklı olan şey, görünümün tüm hasta yolculuğu olmasıdır; bu, bir araya getirilmesi gereken bir dizi dar, derin, dikey görünüme karşı yatay bir görünümdür. Bu, yapay zeka tarafından etkinleştirilen bir yenilik ve dahil olan uzman insanlara yeni çalışma yolları sağlayan derin bir süreç değişikliğidir.

ConcertAI'nin Dijital Deneme Çözümünün kanser hastalarını hayat kurtarıcı klinik denemelerle eşleştirmek için nasıl çalıştığını açıklayabilir misiniz? Hasta sonuçları açısından şu ana kadar nasıl bir etki gördünüz?

Klinik deneyler çok karmaşıktır ve çok çeşitli son derece uzman kişiler tarafından saatlerce çaba gerektirir. Çoğu kuruluş için klinik deneyler, mevcut bakım standardının uygulanabilir bir alternatif olmayabileceği hastalara karşı bir sorumluluk ve taahhüt olarak sunulur. Deneyler, hastaların %80'inin bakımlarını aldığı toplum tedavi merkezlerindeki hastalar için gerçekten çok erişilebilir olmamıştır. Yine de, bunlar nihayetinde yeni onaylanmış ilaçları alacak olan hastalardır. Bu, çifte bir ikilem yaratır: Deneylere erişmesi gereken hastaların çoğunluğu sınırlıdır ve nihai bakım standardını yansıtan popülasyonlar deney veri setinde değildir. Bu sorunları çözmek için bir yol belirledik.

Sonuçlar harika oldu; o kadar olumlu ki 10'te devam eden çalışmalarımızın sayısını 2025 katına çıkaracağız. Bunu son Amerikan Klinik Onkoloji Derneği toplantıları ve diğer alanlarda yayınladık. Yaklaşımımız, yapay zekanın nasıl uygulanması gerektiğini düşündüğümüzdür; büyük kapasite ve yetenek kısıtlamalarının olduğu ve hayatların tehlikede olduğu yerlerde uzman insanların bir takviyesi olarak. Hasta kayıtlarına erişen, özellikleri sentezleyen ve hastaları potansiyel olarak faydalı denemelerle eşleştiren, tam olarak uzman insanların yapacağı şeyi yapan, öneriler ve değerlendirmeler yapmak için tamamen belgelenmiş bir yaklaşımla bir dizi düzenlenmiş ve ayarlanmış büyük dil modeli geliştirdik. Teknolojilerimizin konuşlandırıldığı yerlerde, en uzman insanların seviyesinde performans gösteriyoruz ve teknolojilerimizin konuşlandırılmadığı yerlere göre 5 kat veya daha fazla hasta biriktiriyoruz; hem araştırma ekipleri hem de biyofarmasötik yenilikçiler memnun ve hastalar en çok faydayı görüyor.

ConcertAI'nin deney tasarımı ve hasta alımına yönelik yapay zeka odaklı yaklaşımı, hasta çeşitliliği ve deney verimliliği gibi klinik araştırmalardaki mevcut sınırlamaların bazılarını nasıl ele alıyor?

Ekibimle gurur duyuyorum; bana üç-dört yıl önce çeşitliliğin sağlanmasının bir zorunluluk ve bilimsel olarak yapılması gereken doğru şey olduğunu söylediler. Ayrıca, manuel yapılırsa bunun zor olduğunu ancak otomatikleştirilirse sıfır artımlı çaba gerektirdiğini savundular. Bu nedenle, her veri kümesinin ve AI SaaS çözümünün çeşitliliği ve sağlık özelliklerinin sosyal belirleyicilerini standart yaklaşımımız olarak entegre etmesine karar verdik. Bu bir seçenek değil. Sadece yaptığımız şey bu. Daha sonra, CARAai™ destekli klinik deneme tasarımı ve optimizasyon çözümlerimiz, hangi etnik, ırksal veya ekonomik alt popülasyonların bir hastalıktan en olumsuz şekilde etkilenebileceğini değerlendirebilir, bu hususları deneme tasarımına entegre edebilir, bu popülasyonların istemeden dışlanmamasını sağlayabilir ve katılımı ve temsiliyeti en çok garanti edecek klinik alanları tanımlayabilir. İşte AI'nın "İyilik İçin AI" olabileceği ve teknolojinin önyargı oluşturmadığı ancak önyargıların sürece, nihai tasarıma veya klinik deneme etrafındaki operasyonel süreçlere girmemesini sağladığı yer burasıdır.

ConcertAI'ın klinik çalışmalarda sağlık hizmeti sağlayıcılarının yükünü azaltmada ve saha seçimini optimize etmede nasıl bir rolü var?

Çalışma yükünü klinik deneme çözümlerimizin tüm yönlerine entegre ediyoruz. İlk olarak, hasta üzerinde bir yük var. Bu, sitenin nerede bulunduğu, bir çalışma için gereken ziyaret sayısı ile bakım standardı veya bir çalışmanın klinik yoğunluğu ile bakım standardı arasındaki fark olabilir, örneğin ek biyopsiler. Bu şeyler, hastanın veya sağlayıcısıyla görüşen hastanın katılmayı karşılayıp karşılayamayacağını veya katılımı tolere edip tamamlayamayacağını belirleyebilir.

Sağlayıcı üzerinde de bir yük var. Klinik deneme uygunluğu için hastaların tanımlanmasını otomatikleştirebilir, iş yaratan yanlış pozitifleri en aza indirebilir ve Klinik Araştırma Ortakları, Çalışma Hemşireleri ve Doktorların çalışmalarına "AI kaldıracı" dediğimiz şeyi sağlayabilirsek, yük azalır. Aynısı, araştırma ekibinin manuel veri girişi yapmaktan kaçınmasını sağlayan AI Otomasyon Çözümümüz için de geçerlidir; genellikle günün sonunda 2 ila 4 saat sürer ve genellikle evde tamamlanır. Başlangıçta, EMR'deki verilerin -dijital- sponsorun EDC'si için bir portala manuel olarak girildiğini gördük. Yani dijital veriler okunuyor ve sonra tekrar dijital veri haline gelmek üzere yeniden giriliyor! Burada da çoklu ayarlı büyük dil modellerimizi kullanıyoruz; bu, NVIDIA ortaklığının başından beri gerçek bir odak noktasıydı. Bugün %55 tam otomasyondayız ve önümüzdeki birkaç ayda %80'in üzerine çıkmak için çok hızlı bir yolumuz var. Bu unsurlar bir araya geldikçe personel zamanını eski gereksinimlerin %10'una düşüreceğiz ve bu çalışmaları daha fazla hasta için daha erişilebilir hale getireceğiz.

Hassas tıp, yapay zekanın önemli ilerlemeler kaydettiği önemli bir alandır. ConcertAI'nin teknolojisi daha hassas ve kişiselleştirilmiş kanser tedavilerine nasıl katkıda bulunur?

Geçen yıldan beri bu konuyu çok fazla tartışmadık. Aralık 2023'te Amerikan Klinik Onkoloji Derneği'nin (ASCO) CancerLinQ programının sorumluluğunu üstlendik. Akademik merkezler, bölgesel hastane sistemleri ve toplum sağlayıcılarından oluşan dünyanın en büyük akıllı sağlık ağıdır. Bu ağın önemli bir parçası, ASCO Certified® kalite ve klinik yol çözümlerini uygulamaktır. CancerLinQ bir ConcertAI girişimi olduğundan, ağı büyütüyor, hassas onkoloji yollarını otomatikleştiriyor, sağlayıcılar için tedavi seçimini artırmak üzere yeni dijital ikiz yaklaşımları oluşturuyor, tedavi kararlarını bilgilendirebilecek kritik tanı testlerini belirleyip iletiyor ve aynısını yeni veya daha iyi bir tedavi alternatifini temsil eden yeni onaylanmış ilaçlar için yapıyoruz. Tüm bunlar, NVIDIA ile iş birliği içinde yürütülen bir dizi vizyon LLM ve ayarlanmış onkoloji LLM'si olan CARAai™ mimarimiz tarafından destekleniyor. Kaydedilen ilerlemeyi görmek harika ve gelecek yılki ASCO 2025'te yayınlayıp sunacağımız şeyler için heyecanlıyız.

Özellikle bu alanların klinisyen sıkıntısı çektiği bir dönemde, yapay zeka görüntüleme çözümlerinin onkoloji ve radyoloji gibi alanlara nasıl fayda sağlayacağını düşünüyorsunuz?

Harika soru! Hem alana giren yeni onkologların hem de radyologların sayısının emekli olanlardan az olduğu doğru. Ancak hasta talebi sürekli artıyor. Bu nedenle, hem iş akışı optimizasyonunda hem de klinik karar artırmada hekim ve ilgili bakım profesyonellerini destekleyen AI SaaS çözümleri sağlamak için ideal bir alan. Radyologlar ve onkologlar, özellikle kendi alanlarına gelen bu yeni akıllı çözümlerin önemini vurgulayacaklardır. Görüntüleme, AI için harika bir alandır ve performansı olağanüstüdür. Aşağılık olmama çalışmaları, AI modellerinin dar alanlarda uzman insanlara yakın veya onlarla karşılaştırılabilir olabileceğini yansıtmaktadır. Orkestralı iş akışları bunların hepsini bir araya getirebilir. Aynı şey onkolojide de geçerlidir; burada moleküler test sonuçlarını bağışıklık tepkisi verileri, direnç için öngörücü algoritmalar ve tedavi kararını bilgilendirecek ve tepki izlemeyi sağlayacak diğer unsurlarla bir araya getiriyoruz. Yıllardır alandayım ve yeni yeniliklerin farklı taraflarındayım; şu anda yapabildiklerimiz daha önce yapabildiklerimizin çok ötesinde ve değişimin hızı inanılmaz.

Sağlık teknolojisinde deneyimli bir lider olarak, yapay zeka aracılığıyla sağlık alanında anlamlı bir etki yaratmayı hedefleyen yeni şirketlere ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?

Ölçekte verilere erişim olmadan bir AI şirketi olamazsınız. Veri, eğitim ve izleme modelleri oluşturmak için alt yapıdır. Ayrıca, AI çözümleri oluşturmak bir takım sporudur. Farklı AI çözüm sınıflarının davranışlarını tanıyan ve bunları dar hedeflere karşı uygulayabilen, özellikle insan veya performans üstü için ayarlanmış yeni nesil AI model geliştirme yetenekleriyle eşleşen olağanüstü derinlikte alan bilgisine ihtiyacınız vardır. Daha sonra, bu yaklaşımlar, işletme için yeni bir sistemi temsil etmek üzere çeşitli şekillerde düzenlenebilir; değişikliklerin gerçekleştiği ve değerin sağlandığı yer burasıdır. "AI Alçakgönüllülüğü"nü uygulayın çünkü her şey harika ve altı ay önce bile yapamadığımız şeyleri sergiliyor. Yine de, 'harika' mutlaka bir ürün veya yeni bir çalışma şekli değildir; sadece teknolojinin yeni bir şey yapmasıdır. Bunu yeni bir çalışma şekli ve daha önce hiç erişilemeyen şaşırtıcı bir değer seviyesi sunmak için yeni bir yaklaşım haline getirmek AI şirketinin sorumluluğundadır. Son olarak, iş uygulamalarına, AI modellerine ve çözüm şeffaflığına güven göstermeniz gerektiğini varsayın. Toplumsal yolculuğumuzun henüz başlarındayız ve değişimleri gerçekleştirebilmek için güveni kazanmamız gerekiyor.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ziyaret etmelidir. konser AI.