Джефф Елтон, генеральний директор ConcertAI – Серія інтерв’ю

Джефф Елтон, Ph.D., є генеральним директором ConcertAI, компанії, що пропонує рішення з використанням штучного інтелекту для життя та охорони здоров’я. ConcertAI зосереджується на прискоренні та покращенні точності ретроспективних та перспективних клінічних досліджень за допомогою систем електронних медичних записів, лабораторних інформаційних систем та систем візуалізації. Компанія є довгостроковим партнером Американського товариства клінічної онкології та програми CancerLinQ, а також співпрацює з FDA, NCI та майже 100 закладами охорони здоров’я у США.

До того, як очолити ConcertAI, Джефф Елтон обіймав посади керуючого директора Accenture Strategy/Patient Health, глобального операційного директора та віце-президента з питань стратегії в Novartis Institutes of BioMedical Research, Inc., а також був партнером у McKinsey & Company. Він також є засновником та старшим радником кількох компаній на ранній стадії розвитку. Джефф Елтон зараз є членом ради директорів Ради біотехнологій Массачусетсу. Він є співавтором широко цитованої книги Healthcare Disrupted (Wiley, 2016). Джефф Елтон має ступінь доктора філософії та магістра ділового адміністрування Університету Чикаго.

Як засновник та генеральний директор ConcertAI, можете Ви поділитися своїм баченням компанії на початку її діяльності? Як це бачення змінилося з 2018 року?

Ми розпочали з ідеї, що покращення результатів лікування пацієнтів залежить від глибоких та дієвих знань. Для отримання цих знань необхідна повнота даних, масштаб даних, репрезентативність даних та передові можливості штучного інтелекту. Тому ми створили компанію, що пропонує послуги з даних та програмного забезпечення штучного інтелекту. Ми зосередилися на розробці штучного інтелекту, який дозволяє робити висновки та передбачення. Це включало передбачення подій, яких потрібно уникнути, таких як порушення пацієнтами лікування або припинення лікування через відсутність позитивної реакції, що інформувало про те, коли клінічні дослідження можуть бути наступним варіантом.

Наше бачення залишилося незмінним, і ми продовжимо очікувати більше від наших рішень. З появою останнього покоління великих мовних моделей, агентських моделей штучного інтелекту та інших генеративних рішень штучного інтелекту ми можемо працювати у масштабі (і майже в реальному часі – чого ми не очікували та не передбачали у 2018 році). З партнерами, такими як NVIDIA (NVDA ), ми можемо вдосконалювати наші рішення, щоб вони працювали краще, ніж очікувалося, визнавали обмеження та унікальні характеристики, і рухалися з темпом інновацій всього ринку – наш шлях був надзвичайно продуктивним та захоплюючим.

Ми відкрили раніше неможливі можливості у сфері автоматизації клінічних досліджень, автоматизації розміщення пацієнтів на основі доказових клінічних шляхів, вдосконалених робочих процесів у радіологічній інтерпретації, та використання цифрових двійників як інструменту для підтримки прийняття рішень у сфері лікування та досліджень.

Сьогодні ми обслуговуємо майже 50 інноваторів біофармацевтичної промисловості та 2000 закладів охорони здоров’я – тому, хоча ми ще не досягли масштабу всього ринку, ми є найбільшою компанією, що пропонує рішення штучного інтелекту для онкології в галузі.

Що спонукало Вас зосередитися на онкології та гематології, і як Ви бачите, що ConcertAI може зробити різницю в цих галузях?

Сполучені Штати розпочали “Війну проти раку” у 1971 році з прийняттям Національного закону про рак. Це каталізувало великомасштабне державне фінансування, яке дало змогу отримати знання про мутації, які спричиняють рак, нові методи лікування, розширення Національного інституту раку та інші заходи. Під час адміністрації Обами фінансування знову збільшилося на 10 мільярдів доларів у рамках електронного стимулювання, яке було спрямоване на Національні інститути охорони здоров’я та, відповідно, на Національний інститут раку. Під час адміністрації Байдена у 2022 році було запущено програму “Раковий місяць 2.0”, яка знову каталізувала нове покоління досліджень та інвестицій у академічні, громадські та приватно-державні партнерства.

Я даю цю історію, тому що мало якихось захворювань або галузей охорони здоров’я має такий же рівень даних: геномних, транскрипційних, цифрової патології, цифрової радіології, детальних електронних медичних записів тощо, і такий же рівень досліджень, який контекстуалізує ці дані за допомогою валідованих знань через суворі, мультицентрові, рецензовані дослідження. Крім того, щорічна зустріч Американського товариства клінічної онкології є найбільшою медичною зустріччю у світі, з найбільшою кількістю нових публікацій, постерів та абстрактів будь-якої наукової платформи на будь-яку тему.

Тому, якщо Ви хочете бути орієнтовані на дані та штучний інтелект, мало якихось галузей краще, ніж онкологія, для розвитку рішень з впевненістю та у масштабі. ConcertAI має найбільшу колекцію дослідницьких даних у світі. Вона включає сотні рецензованих публікацій, які стали можливими завдяки цим даним, суттєві докази, які змінили лікування пацієнтів та забезпечили найбільш позитивні можливі результати, і тепер рішення штучного інтелекту, які є інтегральними частиною процесів лікування та досліджень, які приносять силу цих даних та доказів до всіх точок та рішень у процесі лікування пацієнта. Що тут важливо, так це те, що ми не робимо це одноосібно. Все це робиться прозоро з нашими партнерами-закладами охорони здоров’я та біофармацевтичної промисловості, щоб викликати найбільшу довіру та використання.

Ми рухаємося до реального часу, вдосконалених рішень штучного інтелекту, які забезпечують підтримку прийняття рішень.

ConcertAI став лідером у сфері реального світу доказів (RWE) та технологій штучного інтелекту для охорони здоров’я. Які були деякі з перших викликів, з якими Ви зіткнулися при позиціонуванні компанії як лідера у цій сфері?

Вам потрібно бути довіреним та еволюціонувати до джерела довіри. Це заслуга. Довіра приходить від ваших партнерів-закладів охорони здоров’я, які вірять, що дані, до яких Ви маєте доступ, відповідають інтересам їхніх пацієнтів. Довіра також приходить від ваших академічних та промислових партнерів, які бачать докази того, що ваші дані є ідеальним відображенням оригінальних медичних записів пацієнтів, і що концепції, які Ви просунете, є “правильними” та відображають сучасну клінічну та наукову практику. Ви також повинні досягти масштабу, при якому ваші рішення з даних представляють не тільки всю популяцію, але й дають висновки, які можна з увереністю узагальнити до всієї популяції, яка лікується певним препаратом. Технології подібні. Ученні та клініцисти є природньо скептичними – і не довіряють “чорним скринькам” або алгоритмам, які вони не розуміють. Тому нам потрібно було встановити довіру й тут, через публікації та відкритість щодо того, як працюють наші рішення.

ConcertAI володіє найбільшим у світі онкологічним та гематологічним набором даних. Які унікальні можливості створює цей набір даних для трансформації досліджень та лікування раку?

Мені подобається цей питання. Ми працюємо над цим кожен день! Можливості надати цінність постачальникам, пацієнтам та інноваторам майже безмежні. У ранніх клінічних дослідженнях ми еволюціонуємо підходи до симуляції досліджень з цифровими двійниками, які змінять програми, які ми вводимо у клінічні дослідження. Наші дані та рішення штучного інтелекту оптимізують час, необхідний для переходу від завершеного протоколу до завершеного подання регуляторним органам, на 30-40% – тобто нові препарати будуть доступні пацієнтам швидше. Наші рішення з підтримки прийняття рішень штучного інтелекту будуть рекомендувати шляхи лікування, які є доказовими та спеціально розробленими для цих шляхів, моніторити реакції у відповідності з передбаченою реакцією та шукати потенційно корисні клінічні дослідження, коли реакція або користь нижче очікувань. Наші рішення з клінічної інтерпретації зображень працюють на рівні операційних процесів, клінічної інтерпретації та довгострокового огляду нових інтерпретацій або нових втручань, які слід враховувати на основі знань та доказів у майбутньому. Тепер дія вже не є “одноразовою”, а стає процесом, який повторюється знову і знову, щоб корисні повторні оцінки та майбутні рішення стали постійним процесом! Що тут відрізняється, так це те, що погляд охоплює весь шлях пацієнта – це горизонтальний погляд проти серії вузьких, глибоких вертикальних поглядів, які потрібно шити разом. Це інновація, яку дозволяє штучний інтелект, і це суттєва зміна процесу, яка надає нові способи роботи експертам-людям.

Можете Ви пояснити, як рішення цифрових клінічних досліджень ConcertAI працює для підтримки пацієнтів з раком у клінічних дослідженнях? Який вплив Ви бачите на результати лікування пацієнтів?

Клінічні дослідження дуже складні та вимагають багатьох годин зусиль висококваліфікованих фахівців. Для більшості організацій клінічні дослідження пропонуються як обов’язок та зобов’язання перед пацієнтами, де сучасний стандарт лікування може не бути життєздатним альтернативним варіантом. Дослідження не завжди були доступні пацієнтам у центрах громадського лікування, де 80% пацієнтів отримують лікування. Однак ці пацієнти в кінцевому підсумку будуть отримувати нові затверджені препарати. Це створює подвійну дилему: більшість пацієнтів, яким потрібен доступ до досліджень, обмежені, а ті, хто відображає населення стандартної допомоги, не входять до набору даних дослідження. Ми вибрали шлях для вирішення цих проблем.

Результати були великими – так позитивними, що ми будемо розширювати кількість наших досліджень у 2025 році у 10 разів. Ми опублікували це на останній зустрічі Американського товариства клінічної онкології та в інших місцях. Наш підхід – це те, як ми думаємо, що штучний інтелект повинен бути реалізований – як доповнення до експертних людей, де є великі обмеження потенціалу та талантів і де під загрозою життя. Ми розробили набір оркестрованих та налаштованих великих мовних моделей, які доступ themselves до медичних записів пацієнтів, синтезують характеристики та підтримують пацієнтів до потенційно корисних досліджень, роблячи саме те, що робили б експерти-люди – з повністю задокументованим підходом до рекомендацій та оцінок. На сайтах, де розгорнуті наші технології, ми працюємо на рівні найбільш експертних людей і набираємо пацієнтів у 5 разів або більше відносно сайтів, де наші технології не розгорнуті – команди досліджень та інноватори біофармацевтичної промисловості задоволені, а пацієнти отримують найбільшу користь.

Як підхід ConcertAI до розробки клінічних досліджень та набору пацієнтів за допомогою штучного інтелекту вирішує деякі з поточних обмежень клінічних досліджень, таких як розмаїття пацієнтів та ефективність досліджень?

Мене гордить моя команда – вони сказали мені три-чотири роки тому, що досягнення різноманітності є обов’язком та правильним реченням науково. Вони також підтримали, що це важко зробити вручну, але вимагає нульової додаткової зусиль, якщо автоматизовано. Тому ми вирішили тоді, що кожен набір даних та рішення штучного інтелекту будуть інтегровані з ознаками різноманітності та соціальних детермінант здоров’я як наш стандартний підхід. Це не опція. Це просто те, що ми робимо. Наші рішення з підтримки клінічних досліджень та оптимізації CARAai можуть оцінити, які етнічні, расові чи економічні субпопуляції можуть бути найбільш несприятливо вплинуті на захворювання, інтегрувати ці фактори до розробки дослідження, забезпечити, щоб ці популяції не були непредумірливо виключені, та визначити клінічні сайти, які найбільш імовірно забезпечать участь та репрезентативність. Це місце, де штучний інтелект може бути “штучним інтелектом для добра” та де технологія не вводить упередженість, а забезпечує, щоб упередженість не входила до процесу, кінцевого дизайну чи операційних процесів навколо клінічного дослідження.

Яка роль відіграє ConcertAI у зменшенні навантаження на постачальників медичних послуг та оптимізації вибору сайтів клінічних досліджень?

Ми інтегруємо робоче навантаження до всіх аспектів наших клінічних досліджень. По-перше, існує навантаження на пацієнта. Це може бути місце розташування сайту, кількість відвідувань, необхідних для дослідження порівняно зі стандартом лікування, або клінічна інтенсивність дослідження порівняно зі стандартом лікування, як у випадку з додатковими біопсіями. Ці речі можуть визначити, чи може пацієнт (або пацієнт у консультації з постачальником) дозволити собі взяти участь або витримати та завершити участь.

Існує також навантаження на постачальника. Якщо ми можемо автоматизувати ідентифікацію пацієнтів для клінічної придатності, мінімізувати хибні позитиви, які створюють роботу, та надати те, що ми називаємо “підтримкою штучного інтелекту” до роботи клінічних досліджень, асоційованих, медсестер та лікарів, то навантаження знижується. Те саме стосується нашого рішення з автоматизації штучного інтелекту, яке дозволяє команді досліджень уникнути ручного введення даних – зазвичай 2-4 години в кінці дня, і часто виконувалося вдома. Спочатку ми розглядали дані в електронних медичних записах – цифрових – які вводилися вручну до порталу спонсора для електронного збору даних. Отже, цифрові дані читалися, а потім повторно вводилися, щоб знову стати цифровими даними! Тут також ми використовуємо наші багатоцільові великі мовні моделі – це був справжній фокус нашого партнерства з NVIDIA з самого початку. Ми зараз досягли 55% повної автоматизації та маємо швидкий шлях до понад 80% у найближчі місяці. Коли ці елементи збираються разом, ми знижаємо час роботи персоналу до 10% від вимог минулого та робимо ці дослідження більш доступними для більшої кількості пацієнтів.

Точна медицина – це ключова галузь, де штучний інтелект робить значні кроки. Як технологія ConcertAI сприяє більш точному та персоналізованому лікуванню раку?

Ми не обговорювали це дуже давно з минулого року. У грудні 2023 року ми взяли на себе відповідальність за програму CancerLinQ Американського товариства клінічної онкології. Це найбільша інтелектуальна мережа охорони здоров’я, яка складається з академічних центрів, регіональних госпіталів та постачальників спільноти. Ключовою частиною цієї мережі є впровадження сертифікованих рішень якості та клінічних шляхів ASCO. Оскільки CancerLinQ є ініціативою ConcertAI, ми розширюємо мережу, автоматизуємо точні онкологічні шляхи, створюємо нові підходи до цифрових двійників для підтримки вибору лікування для постачальників, ідентифікуємо та повідомляємо критичні діагностичні тести, які можуть інформувати рішення про лікування, та робимо те саме для нових затверджених препаратів, які представляють інший або кращий варіант лікування. Все це підтримується нашою архітектурою CARAai, знову набором великих мовних моделей та налаштованих онкологічних моделей, розроблених у співпраці з NVIDIA. Це дивовижно бачити прогрес, який ми робимо, і ми раді тому, що опублікуємо та представимо на наступній зустрічі ASCO 2025.

Як Ви бачите, що рішення зображення штучного інтелекту будуть вигідно впливати на галузі, такі як онкологія та радіологія, особливо перед лицем нестачі клініцистів?

Відмінне питання! Це правда, що кількість нових онкологів та радіологів, які вступають до галузі, менше кількості тих, хто виходить на пенсію. Однак попит пацієнтів постійно зростає. Тому це ідеальна галузь для надання рішень штучного інтелекту, які підтримують лікарів та фахівців медичної допомоги у оптимізації робочого процесу та клінічної підтримки прийняття рішень. Радіологи та онкологи будуть обидва цитувати важливість цих нових інтелектуальних рішень, які входять до їхніх галузей конкретно. Зображення – це чудова галузь для штучного інтелекту, і його продуктивність виняткова. Нерівність досліджень відображає, що моделі штучного інтелекту можуть бути близькими до або порівнюваними з експертними людьми у вузьких галузях. Оркестровані робочі процеси можуть все це об’єднати. Те саме стосується онкології, де ми об’єднуємо результати молекулярних тестів з даними імунної відповіді, передбачувальними алгоритмами для опору та іншими елементами, які інформуватимуть рішення про лікування та дозволятимуть моніторинг реакції. Я був у галузі протягом років та на різних сторонах нових інновацій – те, що ми можемо зробити зараз, далеко перевищує все, що ми могли робити раніше, і темп змін просто дивовижний.

Як досвідчений лідер у сфері охорони здоров’я та технологій, яку пораду Ви дали б новим компаніям, які хочуть зробити значний вплив у сфері охорони здоров’я за допомогою штучного інтелекту?

Вам не можна бути компанією штучного інтелекту без доступу до даних у масштабі. Дані – це субстрат для побудови моделей навчання та моніторингу. Будування рішень штучного інтелекту – це командний спорт. Вам потрібно мати глибокі знання галузі та нове покоління можливостей розробки моделей штучного інтелекту, яке визнає поведінку різних класів рішень штучного інтелекту та може застосувати їх до вузьких цілей, спеціально налаштованих для людської або вищої продуктивності. Потім ці підходи можна оркеструвати різними способами, щоб представити нову систему роботи – це місце, де відбуваються зміни, та цінність доставляється. Практикуйте “смирення штучного інтелекту”, оскільки все дивовижно та демонструє речі, яких ми не могли робити навіть шість місяців тому. Однак “дивовижне” не обов’язково є продуктом або новим способом роботи – це просто технологія, яка робить щось нове. Це відповідальність компанії штучного інтелекту зробити це новим способом роботи та новим підходом до доставки рівня цінності, який раніше був недоступний. Нарешті, припустіть, що вам потрібно демонструвати довіру в бізнес-практиках, моделях штучного інтелекту та прозорості рішень. Ми ще на початку нашого суспільного шляху, і ми ті, хто повинен заслужити довіру, щоб привести про зміни, які ми здатні доставити.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати ConcertAI.