Terry Poon, Twin Health’in Kurucu Ortağı ve CTO’su – Röportaj Serisi

Terry Poon, Twin Health‘i kurdu ve teknoloji geliştirme vizyonunu yönlendiriyor. Twin’in yenilikçi platformunun ve benzersiz algoritmalarının geliştirilmesine liderlik ediyor. Twin’den önce, Terry, Jasper Technologies’de Mühendislik Başkan Yardımcısı olarak görev yaptı ve şirketin IoT bulut platformunun lead mimarı olarak görev yaptı. Ayrıca, Terry, Jasper’in Çin pazarındaki lansmanını yönetti ve bu, şirketin tarihinde en hızlı büyüyen pazar oldu. Jasper’den önce, Terry, Oracle’de mühendislik ve yönetim pozisyonlarında görev yaptı.

Bilgisayar bilimi ve sonunda IoT’ye ilgi duymaya nasıl başladınız?

Genç yaşta bir Apple (AAPL ) IIe’de programlamaya başladım ve bilgisayarların sadece birkaç tuş vuruşuyla fikirleri gerçeğe dönüştürme yeteneği beni tamamen büyüledi.

MIT’de bilgisayar bilimi alanında lisans ve yüksek lisans eğitimimi tamamladım. Yüksek lisans tezim, yazılım ajanları hakkında yazıldı – AI kullanan, dünya hakkında akıl yürüten, kararlar alan ve sizin adınıza eylemler gerçekleştiren otonom yazılım programları.

Mezun olduktan sonra, Oracle’da birkaç yıl çalıştım, ardından IoT alanında bir startup olan Jasper Technologies’e katıldım. Jasper, dijital ve fiziksel dünyaları birleştirmek için farklı cihazları küresel kablosuz ağlar üzerinden bağlamak ve yönetmek için bir platform oluşturmayı hedefliyordu. Yaklaşık 10 yıl içinde, Jasper platformunda çalışan cihaz sayısını 0’dan 160 milyona çıkardık.

Twin Health’in doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

Twin Health, Whole Body Digital Twin™’i icat etti ve insanların kronik metabolik hastalıkları tersine çevirmelerine ve önlenmesine yardımcı olmak için bu teknolojiyi geliştirdi. Dünya genelinde bu hastalıkların büyüklüğünün arttığını, ancak kimsenin bu hastalıkların temel nedenini çözmediğini fark ettik. Ayrıca, bu koşulların temel zorluğunun, bireysel düzeyde farklılık gösteren insan metabolizması olduğunu anladık. AI ve IoT teknolojisi deneyimimizi derin tıbbi bilimle birleştirerek insanların çözümüne yardımcı olmak için benzersiz bir konumda olduğumuzu hissettik.

İlhamımızdan bir kısmı Jasper Technologies’ten geldi. Jasper’de, Tesla (TSLA ) dahil olmak üzere dünya çapındaki birçok yenilikçi şirketle işbirliği yaptık. Tesla, her sattığı arabanın dijital bir kopyasını oluşturur; Jasper, Tesla’nın altyapısının sorunları teşhis etmesine ve arabanın yazılımını otomatik olarak güncellemesine olanak tanıyan IoT platformunu oluşturdu. Bu, her arabanın her zaman en iyi durumda olmasını sağladı.

Cisco Systems (CSCO ), 2016 yılında Jasper’i satın aldı. 2018 yılında, Jasper CEO’su Jahangir Mohammed, ben ve üçüncü kurucu ortağımız Maluk Mohamed, insan vücuduna Digital Twin kavramını uygulamak için Twin Health’i kurduk. Twin’de, kronik metabolik hastalıkları tersine çevirmek için IoT Sensörleri, Makine Öğrenimi ve Tıbbi Bilim’i birleştiren Whole Body Digital Twin™ adlı özel teknolojiyi icat ettik.

Okuyucular için kronik metabolik hastalıkların örnekleri nelerdir?

Kronik metabolik hastalıklar, bozulmuş bir metabolizmaya bağlı durumları ifade eder, such as diyabet, prediyabet, hipertansiyon (yüksek tansiyon), dislipidemi (yüksek kolesterol), obezite ve yağlı karaciğer hastalığı.

Whole Body Digital Twin™ nedir?

Whole Body Digital Twin™, her kişinin benzersiz metabolizmasının dinamik, dijital bir temsiliyetidir ve günde 3000’den fazla veri noktasından oluşur. Bu veriler, sensörlerden toplanır ve Makine Öğrenimi modelleri ile neden-sonuç ilişkileri belirlenir, gelecekteki metabolik durumlar öngörülür ve her kişiye sağlık durumunu iyileştirmek için özel eylemler önerilir.

İnziva olmayan giyilebilir sensörler nelerdir ve hangi veri noktaları toplanır?

Sensörler, Sürekli Glukoz İzleyici, Aktivite İzleyici, Kan Basıncı Ölçer ve Vücut Kompozisyon Terazesi içerir. Bu sensörler ile, günde 3.000’den fazla veri noktası toplanır, bunlar arasında kan şekeri, dakika dakika kalp hızı, kalp hızı değişkenliği, kan oksijeni, adımlar, uyku evreleri, sistolik basınç, diyastolik basınç, ağırlık, iç yağ ve benzeri metabolik sağlık sinyalleri bulunur. Bu sinyaller ile, metabolizmanız hakkında derin bilgiler elde edilebilir, yani günlük aktiviteler sırasında nasıl tepki verdiğiniz anlaşılabilir.

Makine öğrenimi sistemi bu topladığı verilerle ne analiz eder ve neye bakar?

Veri Bilim ekibimiz, çeşitli biyobelirteçleri öngörme ve bu biyobelirteçleri iyileştirmek için özel eylemler önerme amacıyla birden fazla Makine Öğrenimi modeli geliştirdi.

Örneğin, metabolik tepkiler kişiye göre dramatik olarak değişir ve her kişi için yemekten yemeğe ve zamandan zamana göre değişir; iki kişi aynı yemeği yiyebilir, ancak tamamen farklı tepkiler gösterebilir. Modellerimiz, herhangi bir yemeği ve herhangi bir kişiyi doğru bir şekilde öngörmek için 100’den fazla Makine Öğrenimi özelliğini kullanır.

Bu bilgiler nasıl son kullanıcı ile paylaşılır?

Whole Body Digital Twin™, üyelerimize iki şekilde net sağlık rehberliği sağlar. İlk olarak, kompleks biyobelirteçlerinizi her gün otomatik olarak analiz eder ve metabolik sağlık durumunuzun basit bir görselleştirmesini oluşturur, bu, genel bir puan ve metabolik sağlık durumunuzun her yönüne ait ayrıntılara girer. İkincisi, sağlığınızı iyileştirmek için Precision Nutrition, Aktivite, Uyku ve Nefes Alma gibi faktörleri uygulayarak kişiselleştirilmiş öneriler oluşturur.

Farklı denemelerden elde edilen sonuçları paylaşabilir misiniz?

Twin Health’in klinik araştırma ekibi, 1 yıldan fazla bir süredir Randomized Controlled Trial çalışması yapıyor ve sonuçlarımızı çok sayıda hakemli dergide yayınladı. Bu, kronik metabolik hastalıkları Digital Twin teknolojisi kullanarak tersine çevirmek için dünyanın ilk randomize kontrollü çalışmasıdır. İlk olan sağlık sonuçlarını gördük. Hastalar, ortalama HbA1c’de 3.1’lik bir azalma (ortalama başlangıç 8.7) ve %90’dan fazlasının tip 2 diyabeti tersine çevirdiği (HbA1c < 6.5) ve %92'sinin diyabet ilaçlarını ve insülini tamamen bıraktığı görüldü. Ayrıca, hastalar ortalama 9.1 kg (20 lbs) kilo kaybı yaşadı. Başlangıçta anormal karaciğer fonksiyonu olan (klinik laboratuvar değerlerine göre yükselmiş ALT) hastalarda, ortalama 24 birim/L'lik bir ALT azalışı görüldü. Kontrol grubu ise diyabet tersine çevirmeyi, diyabet ilaçlarında azalma veya önemli bir kilo kaybı ve karaciğer fonksiyonunda iyileşme elde edemedi. Bilimsel sonuçlar, RCT ve ticari sonuçlar 21 hakemli uluslararası tıbbi dergi ve konferans bildirisi ve özetlerinde yayımlandı.

Kişiselleştirilmiş sağlık ve tıpın geleceği ile ilgili vizyonunuz nedir?

İnsanlar inanılmaz derecede çeşitlidir; her birimiz benzersiz biyolojimiz, farklı metabolik tepkilerimiz ve farklı yaşam tarzı tercihlerimiz vardır. Bu nedenle, bir boyutu tümüne uyan çözüm çalışmaz; sağlık, her个 kişinin ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre kesin ve özelleştirilmiş olmalıdır.

Twin’de, gerçekten kişiselleştirilmiş Precision Health’in her kişiyi en etkili şekilde hastalıkları tespit etmek ve tersine çevirmek için gücüne inaniyoruz. Herkesi hayat boyu sağlıklı tutmak için.

Twin Health veya Whole Body Digital Twin™ hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Rapid inovasyon çağındayız – AI, IoT ve diğer yıkıcı teknolojilerle. Twin’de, AI için İyi – insan metabolizmasını bireysel düzeyde anlamak için AI’yi kullanmaya – büyük bir zorluğu çözmek için bu teknolojileri uyguluyoruz. Kronik metabolik hastalıklar, dünya çapında 1 milyardan fazla insanı etkiliyor. Daha fazla bilgi için lütfen twinhealth.com adresini ziyaret edin.