Джефф Елтон, генеральний директор ConcertAI – Серія інтерв’ю

Джефф Елтон, доктор філософії., є генеральним директором Концерт А.І, компанія, що розробляє рішення AI SaaS, надає дослідницькі та орієнтовані на пацієнта рішення для інноваторів у галузі наук про життя та провідних світових постачальників. ConcertAI зосереджено на прискоренні та підвищенні точності ретроспективних і проспективних клінічних досліджень, використовуючи системи EMR, LIS і PACS постачальника як джерела для всіх даних досліджень. Це довгостроковий партнер із Американським товариством клінічної онкології та його програмою CancerLinQ, FDA США, ініціативами NCI Health Equity та майже 100 постачальниками медичних послуг у США.

До ConcertAI Джефф був керуючим директором Accenture Strategy/Patient Health; Глобальний операційний директор і старший віце-президент зі стратегії в Інститутах біомедичних досліджень Novartis, Inc.; і партнер McKinsey & Company. Він також є членом правління та старшим радником кількох компаній на ранній стадії розвитку. Наразі Джефф є членом правління Массачусетської ради біотехнологій. Він є співавтором широко цитованої книги, Охорона здоров'я порушена (Wiley, 2016). Джефф має ступінь доктора філософії. і ступінь магістра ділового адміністрування Чиказького університету.

Як генеральний директор-засновник ConcertAI, чи можете ви поділитися своїм баченням компанії на початку її заснування? Як це бачення розвивалося з 2018 року?

Ми почали з ідеї, що покращення результатів лікування пацієнтів досягається завдяки глибоким та практичним висновкам. Отримання цих висновків вимагає повноти даних, масштабу даних, репрезентативності даних та розширеного інтелекту штучного інтелекту. Тому ми створили компанію, що надає послуги з надання даних як послуги (Data-as-a-Service) та програмного забезпечення як послуги штучного інтелекту (AI Software-as-a-Service). Ми зосередилися на штучному інтелекті, який дозволяє робити висновки та прогнозувати. Це включало прогнозування подій, яких слід уникати, таких як недотримання пацієнтами режиму терапії або припинення лікування через відсутність позитивної відповіді, що вказувало на те, коли наступним варіантом можуть бути клінічні випробування.

Наше бачення залишається непохитним, і ми продовжуємо очікувати більшого від наших рішень. Завдяки останньому поколінню LLM, агентському штучному інтелекту та іншим генеративним рішенням штучного інтелекту ми можемо працювати в масштабі (і майже в режимі реального часу — чого ми не очікували чи передбачали у 2018 році). З такими партнерами, як NVIDIA, ми можемо вдосконалювати наші рішення, щоб працювати краще, ніж очікувалося, визнавати обмеження та унікальні характеристики та рухатися в темпі інновацій усього ринку — наш шлях до цього моменту був надзвичайно продуктивним і захоплюючим.

Ми відкрили неймовірну раніше продуктивність у рішеннях автоматизації клінічних випробувань, автоматизувавши розміщення пацієнтів на клінічних схемах, що ґрунтуються на доказах, передові робочі процеси в радіологічній інтерпретації та використання цифрових близнюків як інструменту для прийняття рішень для догляду та досліджень.

Сьогодні ми обслуговуємо майже 50 інноваторів у сфері біофармацевтики та 2,000 постачальників медичних послуг, тому, хоча ми не настільки масштабні, як увесь ринок, ми є найширшими рішеннями ШІ для онкології в галузі.

Що надихнуло вас зосередитися саме на онкологічних і гематологічних наборах даних, і як ви бачите, що ConcertAI змінює ці сфери?

Сполучені Штати почали «війну з раком» у 1971 році, ухваливши Національний закон про боротьбу з раком. Це стало каталізатором великомасштабного державного фінансування, яке дало змогу зрозуміти мутації, що викликають рак, нові способи лікування, розширити центри лікування, призначені Національним інститутом раку, тощо. Під адміністрацією Обами фінансування знову зросло на 10 мільярдів доларів у вигляді електронних стимулів, які перейшли до NIH і, у свою чергу, до NCI. За часів Байдена у 2.0 році було запущено програму Cancer Moonshot 2022, яка знову стала каталізатором абсолютно нового покоління досліджень та початкового фінансування інвестицій для академічного, громадського та приватно-державного партнерства.

Я надаю цю історію, тому що небагато захворювань чи сфер охорони здоров’я мають відповідний рівень даних: геномна, транскриптомна, цифрова патологія, цифрова радіологія, детальні електронні медичні записи тощо, а також рівень досліджень, який контекстуалізує ці дані з перевіреними ідеями через ретельні, багатоцентрові рецензійні дослідження. Як ще один доказ, щорічна зустріч Американського товариства клінічної онкології є найбільшою медичною зустріччю у світі, з найбільшою кількістю нових публікацій, постерів і тез на будь-якому науковому форумі на будь-яку тему.

Отже, якщо ви збираєтеся орієнтуватися на дані та штучний інтелект, є кілька кращих областей для впевненого та масштабного просування рішень, ніж онкологія. ConcertAI має найбільшу колекцію дослідницьких даних у світі. Він включає в себе сотні рецензованих публікацій, створених за допомогою цих даних, вагомі докази, отримані в результаті цих публікацій, які змінюють спосіб лікування пацієнтів і забезпечують найпозитивніші можливі результати, а тепер і технології AI SaaS, які є невід’ємною частиною процесів догляду та досліджень, які приносять повноваження цих даних і доказів у будь-якій точці та для всіх рішень під час лікування пацієнта. Тут справді важливо, щоб ми не робили це в односторонньому порядку. Це робиться прозоро з нашими постачальниками медичних послуг і партнерами-новаторами з біофармації, щоб викликати найбільшу довіру та використання. Таким чином, ми розвиваємось у напрямку доповненого прийняття рішень у режимі реального часу, розширеного інтелектуального штучного інтелекту.

ConcertAI став провідним гравцем у сфері доказів у реальному світі (RWE) і технології ШІ для охорони здоров’я. З якими першими труднощами ви зіткнулися, щоб позиціонувати компанію як лідера в цій сфері?

Вам потрібно довіряти та розвиватися, щоб стати довідковим джерелом. Тобто зароблено. Довіра походить від ваших партнерів-постачальників, які вірять, що дані, до яких ви отримуєте доступ, відповідають інтересам їхніх пацієнтів. Довіра походить від ваших академічних та галузевих партнерів, які бачать докази та вірять, що ваші дані отримані як ідеальне відображення оригінальних записів пацієнтів, а концепції, які ви висуваєте, є «правдивими» та відображають поточну клінічну та наукову практику. Ви також маєте досягти такого масштабу, щоб ваші рішення для даних представляли не лише всю популяцію, але й створювали висновки, які можна з упевненістю узагальнити на всю популяцію, яку лікують певним препаратом. Технологія схожа. Вчені та клініцисти за своєю природою скептично налаштовані — як і має бути — і не довіряють чорним ящикам чи алгоритмам, яких вони не розуміють. Тому нам також потрібно було встановити довіру через публікації та відкритість щодо того, як працюють наші рішення.

ConcertAI містить найбільший у світі набір даних онкології та гематології. Які унікальні можливості створюють ці дані для трансформації досліджень і лікування раку?

Мені подобається це питання. Ми працюємо над цим щодня! Можливості надання цінності постачальникам послуг, пацієнтам і новаторам майже безмежні. На ранній стадії випробувань ми розвиваємо підходи до моделювання дослідження з цифровими близнюками, які змінять програми, які ми використовуємо для клінічних випробувань. Наші дані та оптимізація штучного інтелекту скоротять час, необхідний для переходу від завершеного протоколу до завершеного подання регуляторам, на 30–40%, тобто нові ліки швидше потрапляють до пацієнтів. Наші рішення штучного інтелекту для посилення прийняття рішень рекомендуватимуть шляхи лікування, які базуються на доказах і спеціально адаптовані до цих шляхів, відстежуватимуть відповіді відповідно до прогнозованої відповіді та шукатимуть потенційно корисні клінічні випробування, якщо відповідь або користь будуть нижчими від очікуваних. Наші рішення для клінічної інтерпретації зображень працюють на рівні операційних процесів, клінічної інтерпретації та довгострокового погляду на нові інтерпретації або нові втручання, які слід розглянути на основі розуміння та доказів у майбутньому. Це вже не дія «один раз і зроблено», а радше вона стає «один раз, а потім знову і знову», так що корисні переоцінки та майбутні рішення є постійним процесом! Що відрізняється тут, так це те, що огляд — це весь шлях пацієнта — це горизонтальний огляд проти ряду вузьких, глибоких, вертикальних оглядів, які потрібно зшити. Це інновація, створена завдяки штучному інтелекту, і глибока зміна процесу, яка надає нові способи роботи експертам.

Чи можете ви пояснити, як цифрове випробувальне рішення ConcertAI працює, щоб зіставити хворих на рак клінічні випробування, які рятують життя? Який вплив ви бачили на даний момент щодо результатів лікування пацієнтів?

Клінічні випробування дуже складні та вимагають годин зусиль широкого кола висококваліфікованих спеціалістів. Для більшості організацій клінічні випробування пропонуються як відповідальність і зобов’язання перед пацієнтами, коли поточний стандарт лікування може не представляти життєздатної альтернативи. Випробування насправді не були дуже доступними для пацієнтів у громадських лікувальних центрах, де 80% пацієнтів отримують допомогу. Однак саме ці пацієнти зрештою отримають нещодавно схвалені ліки. Це створює подвійну дилему: більшість пацієнтів, яким потрібен доступ до випробувань, обмежені, а тих, хто відповідає кінцевому стандарту лікування, немає в наборі даних випробувань. Ми визначаємо шлях вирішення цих проблем.

Результати виявилися чудовими — настільки позитивними, що ми збираємося збільшити кількість досліджень, які ми проводимо, у 10 разів у 2025 році. Ми опублікували це для останніх зустрічей Американського товариства клінічної онкології та в інших областях. Наш підхід полягає в тому, як, на нашу думку, має бути реалізований штучний інтелект — як доповнення досвідчених людей там, де є великі обмеження здібностей і талантів і де на карту поставлено життя. Ми розробили набір організованих і налаштованих великих мовних моделей, які отримують доступ до записів пацієнтів, синтезують характеристики та підбирають пацієнтів до потенційно корисних випробувань, роблячи саме те, що робили б досвідчені люди — із повністю задокументованим підходом до надання рекомендацій та оцінок. У місцях, де використовуються наші технології, ми працюємо на рівні найдосвідченіших людей і отримуємо пацієнтів у 5 або більше разів порівняно з місцями, де наші технології не використовуються — і дослідницькі групи, і новатори біофармацевтики задоволені, а пацієнти отримують найбільшу користь .

Як керований штучним інтелектом підхід ConcertAI до планування випробувань і відбору пацієнтів усуває деякі поточні обмеження в клінічних дослідженнях, такі як різноманітність пацієнтів і ефективність випробувань?

Я пишаюся своєю командою: вони сказали мені три-чотири роки тому, що досягнення різноманітності є обов’язком і правильною справою з наукової точки зору. Вони також стверджували, що це важко зробити, якщо це вручну, але не вимагає додаткових зусиль, якщо це автоматизовано. Тоді ми вирішили, що кожен набір даних і рішення AI SaaS будуть інтегрувати різноманітність і соціальні детермінанти характеристик здоров’я як наш стандартний підхід. Це не вихід. Це просто те, що ми робимо. Згодом наш CARAai™ підтримує дизайн клінічних випробувань і рішення для оптимізації можуть оцінити, які етнічні, расові чи економічні субпопуляції можуть зазнати найбільш негативного впливу захворювання, інтегрувати ці міркування в дизайн випробування, гарантувати, що ці групи не будуть мимоволі виключені, і визначити клінічні сайти, які, швидше за все, забезпечать участь і репрезентативність. Саме тут штучний інтелект може бути «штучним інтелектом на благо» і де технологія не вносить упередженості, але гарантує, що упередженості не впливають на процес, кінцевий дизайн або операційні процеси навколо клінічного випробування.

Яку роль відіграє ConcertAI у зменшенні навантаження на постачальників медичних послуг та оптимізації вибору місць у клінічних випробуваннях?

Ми інтегруємо робоче навантаження в усі аспекти наших рішень для клінічних випробувань. По-перше, це навантаження на пацієнта. Це може бути місце розташування центру, кількість відвідувань, необхідних для дослідження, порівняно зі стандартом лікування, або клінічна інтенсивність дослідження порівняно зі стандартом лікування, як у випадку додаткових біопсій. Ці речі можуть визначити, чи може пацієнт — або пацієнт, який проконсультувався зі своїм постачальником — дозволити собі брати участь чи терпіти та повну участь.

Також є навантаження на провайдера. Якщо ми зможемо автоматизувати ідентифікацію пацієнтів для придатності до клінічних випробувань, мінімізувати помилкові спрацьовування, які створюють роботу, і забезпечити те, що ми називаємо «важелями штучного інтелекту» для роботи асоціації клінічних досліджень, медсестер-дослідників і лікарів, тоді навантаження зменшиться. Те саме стосується нашого рішення для автоматизації штучного інтелекту, яке дозволяє дослідницькій групі уникати введення даних вручну — зазвичай це триває від 2 до 4 годин наприкінці дня й часто виконується вдома. На початку ми розглядали дані в EMR — цифрові — які вручну вводилися на портал для EDC спонсора. Отже, цифрові дані зчитуються, а потім повторно вводяться, щоб знову стати цифровими даними! Тут також ми використовуємо наші багатонастроєні великі мовні моделі — це було справжньою метою партнерства NVIDIA з самого початку. Сьогодні ми досягли 55% повної автоматизації з дуже швидким переходом до понад 80% у найближчі кілька місяців. Коли ці елементи об’єднаються, ми скоротимо час персоналу до 10% від стандартних вимог і зробимо ці дослідження доступнішими для більшої кількості пацієнтів.

Прецизійна медицина є ключовою сферою, де ШІ досягає значних успіхів. Як технологія ConcertAI сприяє більш точному та персоналізованому лікуванню раку?

Ми не дуже багато обговорювали це з минулого року. У грудні 2023 року ми взяли на себе відповідальність за програму CancerLinQ Американського товариства клінічної онкології (ASCO). Це найбільша у світі мережа інтелектуальної охорони здоров'я, що включає академічні центри, регіональні лікарняні системи та постачальників медичних послуг у громаді. Ключовою частиною цієї мережі є впровадження сертифікованих ASCO® рішень для якості та клінічних шляхів. Оскільки CancerLinQ є ініціативою ConcertAI, ми розширюємо мережу, автоматизуємо точні онкологічні шляхи, створюємо нові підходи до цифрових двійників для розширення вибору лікування для постачальників медичних послуг, визначаємо та повідомляємо про критично важливі діагностичні тести, які можуть інформувати про рішення щодо лікування, та робимо те саме для нещодавно схвалених ліків, які представляють іншу або кращу альтернативу лікуванню. Все це підтримується нашою архітектурою CARAai™, знову ж таки набором магістратури з правом зору (LLM) та налаштованих онкологічних LLM, розроблених у співпраці з NVIDIA. Дивовижно бачити досягнутий прогрес, і ми раді тому, що опублікуємо та представимо на ASCO 2025 наступного року.

Як, на вашу думку, рішення для візуалізації штучного інтелекту принесуть користь таким галузям, як онкологія та радіологія, особливо враховуючи, що в цих галузях не вистачає клініцистів?

Чудове питання! Це правда, що кількість нових онкологів і радіологів, які приходять на сферу діяльності, менша, ніж кількість тих, хто йде на пенсію. Проте попит пацієнтів постійно зростає. Таким чином, це ідеальне місце для надання рішень AI SaaS, які підтримують лікарів і інших спеціалістів із надання медичної допомоги як в оптимізації робочого процесу, так і в розширенні клінічних рішень. Рентгенологи та онкологи наголошуватимуть на важливості цих нових інтелектуальних рішень, які з’являться саме в їхній галузі. Зображення є чудовою сферою для ШІ, і його продуктивність виняткова. Дослідження неповноцінності показують, що моделі штучного інтелекту можуть бути близькі до досвідчених людей або порівнювати їх у вузьких областях. Організовані робочі процеси можуть об’єднати все це. Те саме стосується онкології, де ми об’єднуємо результати молекулярних тестів із даними імунної відповіді, алгоритмами прогнозування резистентності та іншими елементами, які допоможуть прийняти рішення щодо лікування та дозволять контролювати відповідь. Я багато років працюю в цій галузі та займаюся різними сторонами нових інновацій — те, що ми можемо зробити зараз, значно перевищує все, що ми могли зробити раніше, і швидкість змін неймовірна.

Як досвідчений лідер у галузі технологій охорони здоров’я, що б ви порадили новим компаніям, які прагнуть зробити значний вплив на охорону здоров’я за допомогою ШІ?

Ви не можете бути компанією штучного інтелекту без доступу до даних у масштабі. Дані є основою для створення моделей навчання та моніторингу. Крім того, створення рішень штучного інтелекту є командним видом спорту. Вам потрібні винятково глибокі знання предметної області, які поєднуються з новим поколінням можливостей розробки моделей штучного інтелекту, які розпізнають поведінку різних класів рішень штучного інтелекту та можуть використовувати їх для досягнення вузьких цілей, спеціально налаштованих на продуктивність людини чи вище. Потім ці підходи можуть бути організовані різними способами, щоб представити нову систему для роботи — саме там відбуваються зміни та отримується цінність. Практикуйте «AI Humility», оскільки все дивовижне та демонструє речі, які ми не могли зробити навіть півроку тому. Проте «дивовижний» — це не обов’язково продукт чи новий спосіб роботи — це просто технологія, яка робить щось нове. Компанія, що займається штучним інтелектом, зобов’язана створити новий спосіб роботи та новий підхід для досягнення дивовижного рівня цінності, який ніколи раніше не був доступним. Нарешті, припустімо, що вам потрібно продемонструвати довіру до ділової практики, моделей ШІ та прозорості рішень. Ми все ще на початку нашого суспільного шляху, і ми ті, хто має заслужити довіру, щоб здійснити зміни, які ми здатні забезпечити.

Дякую за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати Концерт А.І.