Jonathan Kron, BloodGPT CEO’sü – Röportaj Serisi

Jonathan Kron BloodGPT‘in CEO’sudur. O, 20 yılı aşkın bir süredir sağlık girişimlerini ve sağlık şirketlerini kurup büyüten bir sağlık stratejisti ve girişimcidir. BloodGPT’ye katılmadan önce Med24‘ü kurdu ve çıkardı, bir Londra merkezli klinik (5M £ topladı, 2022’de çıktı), PCG‘yi kurdu, bir Monako merkezli evde sağlık bakım startup’ı, 500.000 $’lık tohum bütçesiyle 1M $’ın üzerinde sözleşmeler kazandı ve Klarity ve LIPS Healthcare gibi dijital sağlık girişimlerine, büyük fon toplama ve büyüme konularında danışmanlık yaptı.

BloodGPT, tanı laboratuvarları ve klinikler için bir AI destekli platformdur ve mevcut iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre olur, kan testi sonuçlarını saniyeler içinde %99,99 doğrulukla yorumlar.

Sağlık girişimlerini 20 yılı aşkın bir süredir kurup büyüttünüz. BloodGPT’ye sizi neler çekti?

Bu yılın başlarında bir colegimden BloodGPT hakkında duydum. Konsept hemen hem kişisel hem de iş açısından bana uyuyordu. Kan testi sonuçlarımı hep spreadsheete kaydederdim, PDF’lerden ve resimlerden numaraları çıkarmaya çalışırdım, ancak tutarlı olmayan birimler, referans aralıkları ve adlandırmalarla karşılaşırdım. Bu çok zahmetli ve güvensizdi. Ve içimde biliyordum ki ben böyle bir frustrasyondan mustarip olan tek kişi değilim.

Bu nedenle, BloodGPT hakkında bilgi aldığım günlerden sonra kurucularla görüştüm ve görüşmenin sonunda CSO oldum. 20 yılı aşkın bir süredir klinikler, startup’lar ve sağlık sistemlerinde çalıştıktan sonra, bu benim için doğru bir adım olduğunu biliyordum.

BloodGPT, tekrar tekrar gördüğüm bazı sorunları çözmektedir. İnsanlar test sonuçlarını alırlar, ancak erişim parçalıdır, bağlam kaybolur ve süreç zaten zor durumda olan profesyonelleri boğar. Düşünün. Kan verileri genel refahın en zengin sinyallerinden biridir, ancak hala çok az kullanılır.

Bu nedenle, eğer AI ve gelişmiş veri bilimini güçlü sağlık bilgisiyle birleştirebilirsek, bu bilgiyi herkes için – bireyler, sağlık profesyonelleri ve tüm sistemler için – gerçek zamanlı olarak kullanılabilir hale getirebiliriz.

BloodGPT, kan testi sonuçlarını yorumlamada %99,99 doğruluk vaat ediyor ve doğrudan mevcut laboratuvar iş akışlarına entegre oluyor. Platformun nasıl ortaya çıktığını ve pazara sürerken karşılaştığınız ana zorlukları anlatır mısınız?

Aslında her şey bir komşuluk sohbetiyle başladı. Biyokimyager ve spor beslenme danışmanı Nikita Udovichenko, BloodGPT’yi kurmadan önce, insanların kan testi raporlarını aldıklarında ne yapacağını bilmemeleri sorununu defalarca gördü. Komşusu Vasilii Lazuka, bir dizi AI girişimcisidir ve şimdi kurucu ve CTO’dur, hemen potansiyeli gördü. Bir sohbet olarak başlayan şey kısa sürede gerçek bir projeye dönüştü. Kısa süre sonra, AI ürün geliştirme uzmanı Nata Savaścienka, kurucu ve CPO olarak katıldı ve ben de onlarla birlikte çalışmaya başladım, yirmi yıllık sağlık ve veri platformları kurma deneyimimden yararlanarak.

O noktadan sonra, odak noktamız her sayıyı doğrulanabilir veri olarak tedavi eden, bir dil modelinin tahmin edemeyeceği bir sistem oluşturmaktı. Her bir biyobelirteci LOINC kodlarına – Laboratuvar testlerini raporlama için uluslararası standart – normalize eden, her birimi UCUM ile doğrulayan ve her zaman laboratuvarın kendi referans aralıklarına başvurarak çok katmanlı bir mimari tasarladık.

Yirmi yıllık sağlık profesyonelleriyle çalışmanızın bir sonucu olarak, bu sektörde güvenin ne kadar merkezi olduğunu biliyorum. Bu nedenle, BloodGPT’yi inşa ederken, odaklandığımız en zorlu zorluklar istikrar ve güvendi. Büyük modellerin aynı dosyaya farklı cevaplar verebileceğini, tarihleri yanlış okuyabileceğini veya aralıkları uydurabileceğini hatırlamalıyız. Her çıktının tekrar üretilmesi ve tam olarak kaynaklarına kadar izlenebilir olmasını sağlamak için misyonumuzdu.

Bugün, platform FHIR API’leri – Fast Healthcare Interoperability Resources, sağlık bilgi sistemlerinin güvenli ve verimli bir şekilde veri paylaşmasına olanak tanıyan modern bir standart – aracılığıyla laboratuvar iş akışlarına doğrudan bağlanıyor. Ayrıca, eski laboratuvar bilgi sistemleriyle çalışarak profesyonellere zaman kazandırıyor ve bireylere anında açıklık sağlıyor.

Çok sayıda hasta, laboratuvar sonuçlarını yorumlamak için genel amaçlı LLM’lere yöneliyor. Bu trendde hangi riskleri görüyorsunuz ve BloodGPT nasıl daha güvenli ve güvenilir bir alternatif sunuyor?

Genel amaçlı dil modelleri laboratuvar verilerine uygun değildir. Birimler yanlış okuyabilir, tarihleri karıştırabilir veya referans değerleri uydurabilir ve belirsiz olduklarında bunu göstermezler. Bir hasta sonuçları yapıştırabilir ve yanlış ancak ikna edici bir cevap alabilir. Ve korkutucu olan şey, bu kadar ikna edici görünüyor ki bunu sorgulamayı düşünmeyebilirsiniz.

BloodGPT, özellikle patoloji iş akışları için eğitilmiş ve doğrulanmıştır. Her değer LOINC tanımlayıcılarına bağlıdır ve UCUM ölçüm standartlarına göre kontrol edilir ve platform her zaman laboratuvarın kendi referans aralıklarını nihai standart olarak kullanır. Çok katmanlı güvenlik önlemleri her çıktıyı kaynağına kadar izlenebilir kılar, böylece aynı girdi aynı, tam olarak denetlenebilir sonucu üretir.

Bu amaçlı tasarım, tekrar üretilebilirlik ve şeffaf köken üzerine odaklanmıştır ve profesyonellere ve bireylere, genel bir sohbet botunun sağlayamayacağı bir güvenilirlik düzeyi sağlar.

Kariyeriniz klinikler kurmaktan, startup’lara danışmanlık yapmaktan, şimdi de bir AI destekli sağlık teknolojisi şirketini yönetmeye kadar uzanıyor. Sağlık yenilikleri konusundaki perspektifiniz bu yolculuk boyunca nasıl değişti?

İlk olarak, yenilik, yeni tesisler ve hizmetler inşa etmek, beklemeleri azaltmak ve hasta yollarını düzeltmek anlamına geliyordu. Daha sonra, bu, daha verimli bakım sunmak, operasyonları daha sürdürülebilir hale getirmek ve genel hasta deneyimini iyileştirmek için iş modelleri anlamına geliyordu.

Bugün ise odak, zeka ve ölçek üzerinedir. AI, başladığım zamanlarda hayal edilemeyen olanaklar sunar, ancak bir ders sabit kaldı. Teknoloji, tek başına sağlık hizmetlerini dönüştürmez. Sistemler, teşvikler ve benimsemeler dönüştürür.

Bu bağlamda, düşüncem “Nasıl inşa edeceğiz?”den “Nasıl entegre edeceğiz?”e kaydı. İnanıyorum ki başarılı olacak şirketler, en parlak algoritmalarına sahip olanlar olmayacak. Günlük rutinlerini, doktorların, hastaların ve sağlık sistemlerinin güçlendirdiği araçlar olan şirketler olacak.

Healthtech’te bir tekrarlanan tema, otomasyon ve insan dokunuşu arasındaki dengeyi bulmaktır. AI gibi BloodGPT’nin doktorların rolünü, özellikle yanmayı azaltırken yargı ve empatiyi korurken, nasıl yeniden şekillendireceğini hayal ediyorsunuz?

Doktorlar, insanlara bakım vermekten yanmazlar. Kağıt işleri, tekrarlanan testler, parçalı sistemler ve onları hastalarından uzaklaştıran tüm idari görevlerden yanarlar. Tanıdığım her doktor, bir hasta ile konuşmak için beş dakika harcamaktan daha çok form doldurmak istemeyecektir. Bu ek yük, maalesef, hasta bakımına ayırabilecekleri zamanı ve enerjiyi tüketir.

BloodGPT, bu baskıdan bazılarını hafifletmek için tasarlandı. Platform, laboratuvar bilgilerini organize etme ve yorumlama işlemlerinin ağır yükünü üstlenir ve mevcut iş akışlarına uyumlu, yapılandırılmış içgörüler sağlar. Bu rutin adımlar otomatik ve güvenilir bir şekilde ele alındığında, hekimler günlerini yalnızca kendilerinin yapabileceği şeylere, yani dinlemeye, yargıya ve hastalarıyla güven oluşturmaya ayırmaya başlayabilirler.

AI’nin doktorları заменacağını sanmıyorum. Eğer bir şey yapacaksa, doktorları mesleğinin kalbine, daha fazla zaman konuşmaya, daha az zaman veriye bakmaya geri döndürmesine yardımcı olabilir. Bu, teknolojinin tıbbı daha insancıl, daha az insancıl yapmadığı yerdir.

Kliniklere yılda milyonlarca dolarlık verimlilik kazancı sağlamak gibi bir hedefiniz var. BloodGPT’nin sağladığı en somut maliyet tasarrufu mekanizmaları nelerdir?

Tasarruf üç ana alandan geliyor.

İlk olarak, zaman. Laboratuvar sonuçlarını gözden geçirme ve iletimi hala birçok sağlık sisteminde yavaş ve manuel bir işlemdir. BloodGPT, her test için gözden geçirme ve yorumlama penceresini birkaç dakika’dan birkaç saniyeye indirir. Haftada binlerce sonuç için, bu, kliniklere geri dönen yüzlerce saat anlamına gelir.

İkincisi, devamlılık. Platform, her hastanın kan verilerini sürekli bir geçmişini tutar, böylece eğilimler ve anormallikler kolayca görülebilir. Bu, tekrarlanan testleri ve hataları azaltır ve gereksiz takip randevularını veya tekrarlanan laboratuvar testlerini tetikleyebilecek hataları yakalar.

Üçüncüsü, kaynak kullanımı. Bilgi doğru ve anında verildiğinde, personel daha değerli görevlere odaklanabilir ve laboratuvarlar daha ince destek ekipleriyle çalışabilir.

Bu etkileri bir araya getirdiğinizde, bir orta ölçekli sağlık sistemi, milyonlarca dolarlık yıllık tasarrufa ulaşabilir ve aynı zamanda sonuçları iyileştirebilir. Sağlık hizmetlerinde, maliyetleri düşürürken kaliteyi yükseltmek alışılmadık bir durumdur ve bu, tam da ulaşmaya çalıştığımız birleşimdir.

Yatırımcıların kısa vadeli beklentilerinin sağlık hizmetlerindeki sistemsel yeniliği genellikle öldürdüğünü belirttiniz. Kurucular ve yatırımcılar, uzun vadeli etki için nasıl uyum sağlayabilir?

Paylaşılan bir misyonla başlar. Bir yatırımcı on iki aylık bir dönüş bekliyorsa, sağlık hizmetleri yanlış alandır. Bu sektör sabır, sıkı uyumluluk ve yıllarca süren güven oluşturma đòiuje.

Kurucular, beklentileri belirlemede bir role sahiptir. Düzenleyici zamanlamaları, benimseme döngülerini ve geri ödeme gerçeklerini açıklamalıdır, böylece ortaklar neden dışarıdan yavaş ilerleme göründüğünü anlasınlar.

Yatırımcılar, miltaşı bazlı büyümeyi desteklemeli ve boşuna metriklere peşine düşmekten kaçınmalıdır. Gerçekten sağlık hizmetlerindeki AI’yi değiştirecek şirketler, beş ila on yıllık bir ufka sahip ortaklar tarafından inşa edilecektir ve tam yolculuk boyunca, yalnızca ilk değerleme artışı veya hızlı çıkışta değil, bağlı kalacaktır.

AI’nin sağlık hizmetlerindeki düzenlemeleri sıkılaştırdığı bir dönemde, BloodGPT nasıl bir uyum, güvenlik ve güven oluşturma yaklaşımı uyguluyor, hem klinikler hem de hastalar için?

Başından beri sorumlu tasarım ürünün bir parçası olarak ele aldık, sonradan düşünülen bir şey değil. Ekibimiz, sağlık hizmetlerinde kullanılan主要 gizlilik ve güvenlik standartlarını takip ediyor ve ABD, Avrupa ve diğer ana pazarlardaki düzenlemelerin gelişimini yakından izliyor. Odak noktamız güçlü veri işleme uygulamaları, şeffaf algoritmalar ve tam olarak denetlenebilir çıktılardır.

Daha önce de dediğim gibi, güven bizim için en büyük zorluktu ve hala kuzey yıldızımız. Profesyoneller her değerin nereden geldiğini ve nasıl işlendiğini görebilir, bu da onlara bilgiye güven verir. Hastalar da aynı açıklığı değerlendirebilir. BloodGPT, bir klinisyenin rolünü yerine getirmeyen, ancak kan sonuçlarını organize etme ve sunma aracıdır. Bu sentido, güvenlik ve güven, sonradan eklenen özellikler değil, ürünün kendisidir.

İleriye bakıldığında, AI yorumunun kan testlerinin ötesine, diğer tanı alanlarına genişleyeceğini görüyor musunuz ve eğer öyleyse, en büyük atılımlar nerede gerçekleşecek?

Zaten gerçekleşiyor. Radyoloji, genetik ve göz hastalıkları deneysel aşamasının çok ötesine geçmişlerdir. Bu alanlarda, AI sistemleri, erken kanserleri taramalarda tanımlamaya, komplex genetik varyantları analiz etmeye ve retinal görüntülerinde diyabetik retinopati işaretlerini belirlemeye yardımcı olmaktadır. Her durumda, çıktı nihai kararı vermek için nitelikli bir klinisyene gider.

Sonraki dalga, tek alanlar yerine bağlantı ve entegrasyon hakkında olacaktır. Görüntüleme, genetik, giyilebilir cihazlar ve laboratuvar verileri hala ayrı akışlar olarak ele alınmaktadır. AI, bu sinyalleri – bir kan göstergesi, bir genetik varyant, bir giyilebilir cihazdan bir model – birleştirerek riski, herhangi bir testin yapabileceğinden çok önce ortaya çıkarmaya başlayacaktır.

Gerçek atılım, bu tür bir entegrasyon olacaktır: doktorlar ve hastalar için sürekli, gerçek zamanlı bir sağlık ve risk görünümü sunan çok katmanlı bir zeka katmanı. Epizodik bakımdan proaktif, öngörülü bakıma bu geçiş, en büyük etkiye sahiptir.

Son olarak, sağlık hizmetlerindeki AI’nin geleceğinden en çok ne heyecanlandırıyor ve BloodGPT’nin bu geleceği şekillendirmede hangi rolü olacağını görüyorsunuz?

Bana en çok heyecan veren, daha önce de bahsettiğim gibi, reaktif sağlık hizmetlerinden proaktif, öngörülü sağlık hizmetlerine geçiştir. Onlarca yıldır, insanlar hasta olana kadar müdahale etmiyoruz. Evet, önleme ve kişisel sorumluluk her zaman konuşmanın bir parçası oldu, ancak AI nihayet bu vizyonu pratik hale getirebilir, riski daha erken tanımlayarak, daha sağlıklı seçimler yaparak ve kişiselleştirilmiş bilgiyi önce görülmemiş bir ölçekte sunarak.

BloodGPT, bu temel的一部分 olarak tasarlandı. Kan verileri en yaygın ve geniş olarak उपलबívelir sağlık sinyallerinden biridir, ancak genellikle az kullanılır. Bu bilgiyi daha kolay anlaşılır ve eyleme geçirilebilir hale getirerek, ham numaraları net bir içgörüye ve içgörüyü daha sağlıklı bir yaşama dönüştürmeye yardımcı oluyoruz. Günün sonunda, bu basit hedef. Karmaşık bir şeyi basit bir şeye dönüştürmek. Gelecekte insanların ihtiyaç duyacağı bakımı oluşturmak için temelini atıyoruz, aynı zamanda şimdiden günlük sağlık hizmetlerini daha iyi hale getiriyoruz. 

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular BloodGPT ziyaret edebilir.