Noah Nasser, datma CEO’sü – Röportaj Serisi

Noah Nasser, datma (eski adıyla Omics Data Automation) şirketinin CEO’sudur. datma, federated Real-World Data platformları ve analiz ve görselleştirme için ilgili araçlar sağlayan önde gelen bir sağlayıcıdır. datma’nın misyonu, sağlık kuruluşlarını veri varlıklarını optimize etmeye, inovasyonu teşvik etmeye ve gelişmiş veri depolama, AI destekli veri uyumluluğu ve federated sorgu ve iş akışı teknolojileri yoluyla hasta sonuçlarını iyileştirmeye güçlendirmeektir. Oregon’da bulunan şirket, sağlık verilerinin paylaşıldığı, para kazandığı ve uygulandığı şekilde dönüşümün ön saflarındadır ve veri emanetçileri ile veri tüketicileri arasında güvenli işbirliğini sağlar.

datma.FED’in sağlık verileri paylaşımını ve analizini devrimleştirme konusunda AI’ı nasıl kullandığını açıklar mısınız?

datma.FED, AI destekli analitik araçları entegre eder ve federated ağımız boyunca güvenli sorgu yürütmesini sağlar. Gelişmiş algoritmaları, veri tüketicilerinin içgörüler elde etmesini sağlayarak, tam uyumluluk ve gizlilik standartlarını güvence altına alır.

datma.FED, karmaşık veri sorgularını otomatikleştirerek, yüksek kaliteli, kullanıma hazır gerçek dünya verilerine erişimi hızlandırır. Bu, veri emanetçilerinin ortak araştırma çabalarına katılmasına olanak tanır ve aynı zamanda veri varlıklarını kontrol altında tutmalarını sağlar.

Moleküler laboratuvarlar ve sağlık sistemleri için datma’nın çözümleri nelerdir?

datma.FED, moleküler laboratuvarlar ve sağlık sistemleri için beberapa kritik sorunu çözer, bunlar arasında:

• Veri Monetizasyonu: Sağlık verilerini sürekli olarak gelir elde etmek için kullanır ve aynı zamanda veri emanetçilerinin tam mülkiyet ve kontrolünü sağlar.
• Veri Gizliliği ve Güvenliği: Hassas verilerin güvenli kalmasını sağlar ve federated bir model aracılığıyla veri emanetçilerinin ortamında kalmasını sağlar.
• Veri Uyumlu Riskleri: Denetim için hazır veri erişim kontrolleri ve tam uyumluluk izleme ile düzenleyici riskleri en aza indirir.
• Veri Hazırlama ve İş Geliştirme: datma, veri hazırlama çabasını üstlenir ve veri emanetçilerini araştırma ve ilaç şirketleri ile bağlar.

datma, veri emanetçileri ve veri tüketicileri arasında güvenli işbirliğini sağlayarak veri gizliliği ve uyumluluğunu nasıl sağlar?

datma.FED, veri emanetçilerinin ortamında güvenli bir şekilde kalmasını sağlayan federated bir ağ modeli kullanır. Veriler, anonimleştirilir, erişilebilirlik için filtrelendirilir ve emanetçi tarafından tanımlanan izinlere göre paylaşıma açık olarak belirlenir. datma, ham verilerin aktarılmasını gerektirmeksizin, yalnızca onaylanmış, anonimleştirilmiş veri alanlarını işler. Hücre boyutu kısıtlamaları, yeniden tanımlamayı önler. Her veri etkileşimi, HIPAA gibi düzenleyici standartlara uygun bir şekilde denetlenebilir ve uyumludur.

datma.FED, diğer veri platformlarından farklı olarak ölçeklenebilirlik ve kullanışlılık açısından nasıl ayrışır?

datma.FED, federated mimarisi ve otomatik veri hazırlama özellikleriyle ölçeklenebilir bir şekilde tasarlanmıştır. Çeşitli kaynaklardan gelen çok modlu sağlık verilerinin sorunsuz entegrasyonuna olanak tanır. Otomatik veri hazırlama özellikleri, veri etiketleme ve standartlaştırma dahil, veri hazırlama işlemlerini basitleştirir ve manuel çabayı azaltır. Verilerin sorguya hazır ve uyumlu olmasını sağlayarak, büyük ölçekli, gizlilik öncelikli veri paylaşımını sağlar ve araştırma ve gerçek dünya veri uygulamaları için son derece ölçeklenebilir ve sezgisel bir platform sunar.

datma.FED platformu, veri siloları arasında multimodal sağlık verilerini nasıl entegre eder?

datma.FED, datma.BASE adlı bir bileşen aracılığıyla multimodal sağlık verilerini entegre eder. datma.BASE, özel veri depoları, konteynırlar ve API’ler üzerine inşa edilmiş bir çerçevadır. Büyük ölçekli olarak, çeşitli sağlık veri türlerini (EHR, Omics, Görüntüler ve Patoloji) alabilir, birleştirebilir ve uyumlu hale getirebilir. Veri silolarını kıran datma.BASE, parçalı veri kümelerini birleştirilmiş, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür.

datma’nın teknolojisinin ilaç araştırmaları ve ilaç geliştirmeindeki veri boşluklarını kapatmadaki rolü nedir?

datma.FED, ilaç araştırmaları ve pazar erişim stratejileri için kritik veri boşluklarını doldurur. Yüksek kaliteli, kullanıma hazır gerçek dünya verilerini (RWD) sağlayan datma.FED, ilaç şirketlerinin daha veri odaklı kararlar almasına olanak tanır. Güvenli altyapısı, verilerin erişilebilir kalmasını sağlar ve keşifler için kapsamlı içgörüler sağlar.

datma, sağlık kuruluşlarının verilerini etik ve düzenleyici standartları korurken nasıl para kazandırır?

datma, sağlık kuruluşlarının verilerini para kazandırmasına olanak tanır ve bu sırada tam mülkiyet ve kontrolü sağlar. Federated ağı aracılığıyla, veri emanetçileri hangi verilerin erişilebilir ve paylaşıma açık olduğunu belirler ve aynı zamanda hassas bilgileri kendi altyapısında güvenli bir şekilde tutar. Kapsamlı denetim izleri, rol tabanlı izinler ve düzenleyici uyumluluk özellikleri, tüm veri paylaşım faaliyetlerinin etik standartlara ve gizlilik düzenlemelerine uygun olmasını sağlar. Bu yaklaşım, sağlık kuruluşlarının yeni gelir kaynakları oluşturmasına olanak tanır ve aynı zamanda hasta gizliliğini korur ve güveni sağlar.

Gelecek beş yıl içinde sağlık verisi ve AI’da en büyük etkiye sahip olacak trendleri nasıl görüyorsunuz?

AI, sağlıkta gerçekleştirdiği ilerlemelere rağmen, gizlilik, güvenlik ve sınırlı veri kalitesi endişeleri nedeniyle sınırlıdır. AI, already bize gerçekten kişiselleştirilmiş tıbbı sunmaya olanak tanır, ancak możliklıkların sadece yüzeyini kazıyar. Vast miktarda multimodal hasta verilerini analiz ederek, genetik, görüntüleme, biyobelirteç verilerini tıbbi historia, demografik ve yaşam tarzı faktörleriyle birlikte değerlendirerek, tedavi planlarını ve terapileri bireysel ihtiyaçlara göre uyarlayacağız. Bu, hasta sonuçlarını iyileştirir ve sağlık maliyetlerini azaltır. Uzaktan hasta izleme ve hasta bildirimi ile birleştirilen bu araçlar, erken hastalık teşhisi ve tedavi planlarına uyumu sağlar. Ancak tüm bunların kritik bileşeni, derin, bağlamsal veri kaynaklarıdır.

AI, ayrıca, kişiselleştirilmiş bakım erişimi sağlamak için önemli bir rol oynayacaktır. AI modellerinin, faturalama ve ödeme lojistiğini basitleştirmek, bürokratik işlemleri azaltmak ve nüfus genelinde erişimi ve eşitliği sağlamak için bir rolü olacağını görüyorum. Şu anda, büyük dil modelleri, tıbbi kodlama konusunda bazı sınırlılıklar göstermiştir; yakın zamanda yapılan yayınlar, bu konudaki eksikliklerini vurgulamıştır. Bu engeller, daha iyi, daha derin ve daha eksiksiz eğitim verileri ile aşılabilir.

AI, tıbbi araştırmaların hızını da artıracaktır. AI, büyük veri kümelerini analiz ederek yeni ilaç hedefleri tanımlayabilir, klinik deneme tasarımını optimize edebilir ve ilaç keşfini hızlandırabilir. Federated öğrenme, bir gizlilik koruyucu AI tekniği, kurumların hassas hasta verilerini paylaşmadan araştırma üzerinde işbirliği yapmasına olanak tanır ve işbirlikli araştırmaların potansiyelini açığa çıkarır. Neden-sonuç çıkarımı ve üretken AI’deki recent gelişmeler, temel biyolojiden uygulamalı terapötiklere kadar önemli ilerlemeler vaat etmektedir.

datma’nın sağlık sistemleri ve daha geniş endüstri üzerindeki uzun vadeli vizyonunuz nedir?

datma’da, daha iyi verilerin daha kişiselleştirilmiş, erişilebilir ve verimli sağlık hizmeti sunmasına odaklanıyoruz. Federated öğrenme yoluyla karmaşık veri kümelerini birleştirmek, klinisyenlerin ve araştırmacıların karmaşık sağlık sorunlarını ele almasına ve yeni tıbbi buluşlar yapmasına olanak tanır. Federated, gerçek dünya veri pazarımız, datma.FED, bu vizyonun ilk adımıdır.

Gelecekte, araştırmacıların, genetik, görüntüleme, tıbbi historia ve yaşam tarzı faktörlerini birleştirerek, next-generation terapileri geliştirebileceklerini hayal edin. Aynı zamanda, klinisyenler AI’ı kullanarak, doğru bakımı doğru zamanda, minimum idari yük ile sağlayabilir. datma’nın federated yaklaşımı, güvenli tıbbi verilerin gücünü açığa çıkarır ve daha erken hastalık teşhisi, geliştirilmiş tedaviler ve daha iyi hasta sonuçları sağlar.

Visyonumuz, bireysel hastaları aşar. datma’nın federated öğrenme taahhüdü, kurumların büyük veri kümelerini analiz etmesine olanak tanır ve hasta gizliliğini tehlikeye atmadan işbirlikli araştırmaların potansiyelini açığa çıkarır. Bu, yeni ilaç hedeflerinin belirlenmesinden klinik deneme tasarımının optimize edilmesine kadar birçok keşif dalgası yaratır. AI’ın analitik yeteneklerini ve neden-sonuç çıkarımı yeteneklerini kullanarak, tıbbi araştırmaları hızlandırabilir ve hayat kurtaran tedavileri daha hızlı hasta başına ulaştırabiliriz. Bu geleceği gerçeğe dönüştürmede liderlik etmeye kararlıyız.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular datma sitesini ziyaret edebilir.