Matt Michelson, Genesis AI Başkanı, Genesis Research’te – Röportaj Serisi

Matt Michelson, Genesis Research‘in Genesis AI Başkanı’dır, uluslararası bir HEOR ve Gerçek Dünya Delili araştırma organizasyonudur ve ABD ve İngiltere’de ofisleri bulunan, yaşam bilimleri endüstrisine hizmet vermektedir.

Delil stratejisi, geliştirme ve iletişim alanında kurulmuş bir lider olarak, müşterilerine veritabanı analizleri, stratejik ve taktiksel sağlık ekonomisi ve sonuçlar araştırması, literatür incelemeleri, ekonomik modelleme, bilimsel yayınlar ve pazar erişim stratejisi konularında destek sağlar.

Yenilikçi teknolojik çözümler geliştirme konusunda uzmanlar olarak, müşterilerine özelleştirilmiş platformlar, paneller, veri portalları ve benzersiz bir yapay zeka teknolojisine dayalı inceleme platformu EVID AI sağlar. Bu, kanıtların tanımlanması, izlenmesi ve çıkarılması için kullanılır.

Genesis Research’in hikayesini paylaşabilir misiniz?

2009 yılında, akademiden sonra ve derin nicel geçmişini kullanarak, CEO’muz Frank Corvino ve iş ortağı, bir klinikçi ve sağlık ekonomisti, yaşam bilimleri şirketlerine daha veri odaklı bir yaklaşım sunan yeni bir iş modeli geliştirdiler. Büyük veriden sürekli şeffaf, tekrar edilebilir ve yüksek düzeyde uzmanlık gerektiren bilgiler elde ettiler.

Genesis Research, Gerçek Dünya Delili (RWE) tarafından desteklenen değer gösterimi taahhüdü üzerine kuruldu. O zamandan beri, şirketin hizmetleri pazar erişim yetenekleri ve stratejisi, Sağlık Ekonomisi ve Sonuçlar Araştırması (HEOR), bilimsel iletişim ve gelişmiş dijital yetenekler gibi alanları içerecek şekilde genişledi.

Şirket, değişen müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli ve yüksek düzeyde uzman bir ekibe sahip olduğu için, ürün yaşam döngüsünün her aşamasında müşterilerle yakın çalışarak, esnek bir “geliştirilmiş ortaklık modeli” kullanarak, müşterilerin ekibinin bir uzantısı olarak çalışarak, uluslararası RWE ve HEOR lideri haline geldi.

Her yıl yayınlanan makalelerin sayısı hakkında konuşabilir misiniz?

Doğru bir rakam vermek zor, ancak ướcimations yılda %4 ila %10 arasında bir artış olduğunu gösteriyor. Şu anda sağlık alanında yılda 1-2 milyon makale yayınlanıyor. Bu, bir abstract’i okumak için beş dakika gerektiğini düşünürsek, oldukça büyük bir rakam. PubMed, 30 milyondan fazla makaleyi içeren bir koleksiyona sahip.

Geleneksel makale inceleme yöntemleri neden artık çalışmıyor?

Bu görev, bilimsel soruları cevaplayan kanıtları, özellikle makaleleri bulmaya indirgenir. Elle yapılan yöntemlerin bunu yapamadığı anlamına gelmez. Ancak bu işlem o kadar zor ki, esnek değildir. Bir şeyler değiştiğinde, her şeyi yeniden yapmak istemeyiz ve istediğimiz kadar çok kaynağı aramak mümkün değildir. Ayrıca, birkaç hundred makale okuduktan sonra, insanların bazı makaleleri kaçırması olasıdır. Öte yandan, eğitilmiş bir makine yorulmaz ve verimlilik kazanımları, AI tabanlı yaklaşımların daha esnek olmasını sağlar.

EVID AI nedir ve nasıl çalışır?

EVID AI, ön klinik, klinik, ekonomik, epidemiyoloji, hasta bildirimi sonuçları ve inceleme odaklı alanlardan 80 milyondan fazla veri noktası üreten, tıbbi literatür veritabanıdır. Kullanıcılar, arama sonuçlarını en alakalı ve güncel bilgilere filtreleyebilir. Bu, kanıtları kullanılabilir verilere dönüştüren patentli bir yaklaşımdır. Araştırmacılar, büyük miktarda makale okumak zorunda kalmadan, paydaşlarla paylaşmak için grafikler ve paneller geliştirebilir.

Genesis Research, EVID AI’yi geliştirdi ve şimdi dünyanın en büyük güncel tıbbi literatür araştırma platformu haline geldi. Bu, pharma ekipleri ve diğer sağlık karar vericilerin yüksek kaliteli, hedefe yönelik sonuçları daha hızlı, daha verimli ve daha geniş kaynaklardan bulmalarına yardımcı oldu.

EVID AI kullanarak, tıbbi literatür arama görevleri, elle yapılan çalışmaların 59 kat daha hızlı ve daha alakalı kanıtlarla, daha az alakasız makaleyle gerçekleştirilebilir. Patentli makine öğrenimi formatı, on binlerce eğitim verisi ile programlanmıştır ve daha hızlı ve kapsamlıdır.

EVID AI’nin bir avantajı, araştırmacıların ve düzenleyici kurumların AI verilerini kaynaklarına geri izlemelerine olanak sağlamasıdır. Bu neden önemlidir ve nasıl çalışır?

Çok sayıda AI sisteminin opak, yani “kara kutu” olarak adlandırıldığı bilinir. AI, bir makaleyi alır ve metinden sonuçları çıkarabilir, ancak neden belirli cümleleri ve sonuçları seçtiğini söyleyemez. Ancak, şeffaflık üzerine odaklanarak, kullanıcıların bir sonucu, cümlesine, makalesine ve orijinal konumuna geri izlemelerine olanak tanır. Bu, düzenleyici kurumlar için önemlidir, çünkü bir ilaç şirketi, kanıtlarını AI’dan alıyorsa, düzenleyici kurum, verilerin doğru ve kaynağın geçerli olduğunu doğrulayabilir.

EVID AI’yi kullanan araştırmacılar için bir kullanım örneği veya vaka çalışması paylaşabilir misiniz?

Kesinlikle. Birkaç tane var, ancak bunlar, aracın büyük, bütçeli projeler ve günlük, günlük görevler için nasıl kullanılabileceğini göstermesi açısından faydalıdır. İlk örnekte, bir ilaç şirketi, bir ekibi, onkoloji için literatür incelemesini güncellemekle görevlendirdi. Bu, büyük bir girişimdir, çünkü spesifik onkoloji alanı büyüktür, literatür hızla değişir ve projenin kapsamı geniştir.

EVID AI, bu şirkete literatür görevi için yeni ve güncellenmiş sonuçları toplamasında büyük tasarruf sağladı. Diğer bir örnekte, bir bilim insanı, farklı mental sağlık ilaçları arasında geçişin maliyetlerini içeren bir ekonomik model geliştirdi. Bilim insanı, modeli ilk olarak inşa ettiğinde, istediği sonucu bulmak için tüm gün makaleleri taradı. EVID AI ile, birkaç dakika içinde buldu.

Tıbbi araştırmada insan ve AI işbirliğinin geleceği hakkında ne düşünüyorsunuz?

Tıbbi araştırma, AI ile daha da rahatladıkça, ilaç keşfinden klinik deneme kayıtlarına, veri analizinden reimbursemeye kadar her alanda fayda sağlayacaktır. Yeni tedavilerin geliştirilmesinde AI sonuçları gömülü olacaktır. AI, ayrı araçlar kullanmak yerine, GPS’i yeni bir restorana gitmek için kullanmak kadar doğal hale gelecektir. Ancak, özellikle ilaç endüstrisinde, hala yüksek düzeyde uzman kişiler, Genesis Research’teki ekipler gibi, verilerin alaka düzeyini belirlemek ve daha fazla analiz için karar vermeye yardımcı olmak için gerekli olacaktır.

Genesis Research hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Genesis Research‘in hızlı büyümesi, yeni zorlukları üstlenmeye, doğru soruları sormaya, müşterilerin değişen ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli ve uzman ekiplere sahip olmasına ve yaşam bilimi girişimlerini ilerleten çözümler sunmasına dayanmaktadır. Gerçek Dünya Delili (RWE) tabanlı çözümler geliştirmede yenilikçi bir şirket olarak, tamamen veri agnostik çalışır ve müşterilerle yakın çalışarak optimal veri kaynaklarını belirler. Delil stratejisi, geliştirme ve iletişim alanında kurulmuş bir lider ve yenilikçi teknolojik çözümler geliştirme konusunda uzmanlar olarak gururluyuz.