Джонатан Крон, генеральний директор BloodGPT – Серія інтерв’ю

Джонатан Крон є генеральним директором BloodGPT. Він є стратегом у сфері охорони здоров’я та підприємцем з більш ніж 20-річним досвідом створення та розширення підприємств у сфері охорони здоров’я. До того, як приєднатися до BloodGPT, він заснував і продав Med24, лондонську клініку (зібрав 5 мільйонів фунтів, продана у 2022 році), став співзасновником PCG, монакського стартапу у сфері охорони здоров’я на дому, який отримав контракти на суму понад 1 мільйон доларів на бюджет у 500 тисяч доларів, і давав поради цифровим підприємствам у сфері охорони здоров’я, включаючи Klarity та LIPS Healthcare щодо великих кампаній з приватного фінансування та зростання.

BloodGPT – це платформа, що використовує штучний інтелект для діагностичних лабораторій та клінік, яка безшовно інтегрується у існуючі робочі процеси, інтерпретуючи результати аналізів крові за кілька секунд з точністю 99,99%.

Ви провели понад два десятиліття, створюючи та розширюючи підприємства у сфері охорони здоров’я. Які особисті переживання або болі галузі привели вас до BloodGPT?

Я вперше дізнався про BloodGPT на початку цього року від колеги. Концепція відразу ж резонувала зі мною, і з особистої, і з бізнес- перспективи. Я людина, яка завжди відстежувала自己的 аналіз крові у таблицях, витягуючи числа з PDF-файлів та зображень, тільки щоб наткнутися на несумісні одиниці, діапазони та назви. Це було важко та часто ненадійно. І глибоко всередині я знав, що не можу бути єдиною людиною, яка стикається з розчаруванням отримання нечітких, фрагментарних та недоступних результатів від лікаря, лабораторії або клініки.

Через кілька днів після того, як я дізнався про BloodGPT, я був на зв’язку з засновниками, і до кінця розмови я став головним операційним директором. Після 20 років роботи у клініках, стартапах та системах охорони здоров’я я знав, що це саме те, що мені потрібно.

BloodGPT вирішує деякі болі, з якими я стикався повторно. Люди отримують результати аналізів, але доступ до них фрагментарний, контекст втрачено, а процес перевантажує вже перевантажених фахівців. Подумайте про це. Дані про кров – одне з найбагатших сигналів загального благополуччя, проте воно все ще недостатньо використовується.

Тому моя логіка полягала в тому, що якщо ми можемо поєднати штучний інтелект та передові методи обробки даних із сильними знаннями у сфері охорони здоров’я, ми можемо зробити цю інформацію корисною в реальному часі для всіх: окремих осіб, фахівців охорони здоров’я та цілих систем.

BloodGPT обіцяє точність 99,99% при інтерпретації результатів аналізів крові та інтегрується безпосередньо у існуючі робочі процеси лабораторій. Можете розповісти про те, як була створена платформа та які ключові виклики ви зустріли під час її впровадження?

Цікаво, що все почалося з розмови з сусідом. Нікіта Удовіченко, біохімік та консультант зі спортивного харчування, постійно бачив одну й ту ж проблему у своїй практиці до того, як заснував BloodGPT. Люди отримували свої результати аналізів крові та не знали, що з ними робити. Його сусід Василь Лазука, серійний підприємець у сфері штучного інтелекту та зараз співзасновник та технічний директор, одразу ж побачив потенціал. Що почалося як неформальна розмова швидко перетворилося на реальний проєкт. Незабаром після цього до команди приєднався експерт з розробки продуктів штучного інтелекту Ната Савасьєнка як співзасновник та головний продукт-менеджер, а я приєднався до них, працюючи разом з ними та використовуючи свій двадцятирічний досвід створення платформ у сфері охорони здоров’я та обробки даних.

З того моменту нашим пріоритетом стало створення системи, яка розглядає кожне число як верифіковані дані, а не щось, що мовна модель може вгадати. Ми розробили багаторівневу архітектуру, яка нормалізує кожний біомаркер до кодів LOINC – логічних ідентифікаторів імен і кодів, міжнародного стандарту для звітності лабораторних тестів, верифікує кожну одиницю за допомогою UCUM, уніфікованого коду для одиниць вимірювання, та завжди посилається на власні діапазони лабораторій.

За моїм двадцятирічним досвідом роботи з фахівцями охорони здоров’я я знаю, наскільки важливим є довіра в цій сфері. Тому, створюючи BloodGPT, ми зосередилися на стабільності та довірі. Нам потрібно пам’ятати, що великі моделі можуть давати різні відповіді на один і той же файл, неправильно читати дати або вигадувати діапазони. Ми поставили за мету забезпечити, щоб кожен вихід був репродуктивним та повністю відстежувався до джерела.

Сьогодні платформа безпосередньо підключається до лабораторних робочих процесів через FHIR API – сучасний стандарт, який дозволяє системам охорони здоров’я обмінюватися даними безпечно та ефективно. Вона також працює з старими лабораторними інформаційними системами, повертаючи час фахівцям та надаючи людям негайну ясність.

Багато пацієнтів зараз звертаються до загальних мовних моделей для інтерпретації результатів аналізів. Які ризики ви бачите в цьому напрямку, і як BloodGPT пропонує безпечнішої та більш надійної альтернативи?

Загальні мовні моделі не створені для лабораторних даних. Вони можуть неправильно читати одиниці, змішувати дати або вигадувати посилання, і вони не показують, коли вони не впевнені. Пацієнт може вставити результати та отримати відполіровані відповіді, які просто неправильні. І страшна справа в тому, що це звучить так переконливо, що ви можете не подумати про те, щоб поставити під сумнів.

BloodGPT навчений та перевірений спеціально для патологічних робочих процесів. Кожна значення прив’язана до ідентифікаторів LOINC та перевірена за стандартами вимірювання UCUM, а платформа завжди використовує власні діапазони лабораторій як остаточний стандарт. Багаторівневі охоронні заходи відстежують кожен вихід назад до джерела, тому один і той же вхід дає один і той же, повністю аудитований результат.

Ця спеціальна конструкція, спрямована на репродуктивність та прозорість походження, надає фахівцям та людям рівень надійності, який загальна чат-бот не може забезпечити.

Ваша кар’єра охоплює заснування клінік, надання порад стартапам та тепер керівництво компанією у сфері охорони здоров’я, яка використовує штучний інтелект. Як ваша точка зору на інновації у сфері охорони здоров’я змінилася протягом цього шляху?

Спочатку інновації означали цеглу та розчин – створення нових об’єктів та послуг для скорочення черг та оптимізації шляхів пацієнтів. Пізніше це стало питаннями бізнес-моделей, які полягають у наданні допомоги більш ефективно, операціях більш стійких та поліпшенні загального досвіду пацієнтів.

Сьогодні, однак, увага прикута до інтелекту та масштабу. Штучний інтелект відкриває можливості, які були неможливими, коли я починав, проте одне уроки залишилося незмінним. Технологія сама по собі не змінює охорону здоров’я. Системи, стимули та впровадження роблять.

У цьому відношенні моя думка змінилася з “Як ми будемо будувати?” на “Як ми будемо інтегрувати?” Я твердо вірю, що компанії, які успішно впровадять свої інструменти, не обов’язково будуть мати найбільш блискучі алгоритми. Вони будуть тими, чиї інструменти безшовно та тихо підтримуватимуть щоденні рутини лікарів, пацієнтів та систем охорони здоров’я.

Одна з повторюваних тем у сфері охорони здоров’я – баланс між автоматизацією та людським дотиком. Як ви бачите, штучний інтелект, такий як BloodGPT, змінює роль лікарів, особливо щодо скорочення вигорання, зберігаючи при цьому судження та емпатію?

Лікарі рідко вичерпуються від турботи про людей. Вони вичерпуються від паперової роботи, дублікатів тестів, фрагментарних систем та всіх адміністративних завдань, які відводять їх від пацієнтів. Кожен лікар, якого я знаю, радше провів би п’ять хвилин, розмовляючи з пацієнтом, ніж заповнюючи ще одну форму. Ця додаткова робота, на жаль, продовжує зростати, і вона підтримує час та енергію, які вони мають для справжньої клінічної допомоги.

BloodGPT був створений для полегшення цього тиску. Платформа бере на себе важку роботу, пов’язану з організацією та інтерпретацією лабораторних даних, та забезпечує ясні, структуровані інсайти, які входять у існуючі робочі процеси. Коли ці рутинні кроки обробляються автоматично та надійно, лікарі можуть присвятити більше свого дня тому, що тільки вони можуть зробити, тобто слухати, здійснювати судження та будувати довіру з людьми, яких вони лікують.

Я не вірю, що штучний інтелект замінить лікарів. Якщо щось, то це дозволяє їм повернутися до серця своєї професії, проводячи більше часу в розмові та менше часу, переслідуючи дані.

Одна з ваших заявлених цілей – збереження клінікам мільйонів щорічно завдяки підвищенню ефективності. Які найконкретніші механізми економії коштів пропонує BloodGPT?

Економія коштів приходять з трьох основних напрямків.

По-перше, це час. Перегляд та комунікація результатів аналізів все ще є повільним та ручним процесом у багатьох системах охорони здоров’я. BloodGPT скорочує час перегляду та інтерпретації з декількох хвилин до декількох секунд для кожного тесту. За тисячу результатів кожен тиждень це перекладується у сотні годин клініцистів, повернутих до допомоги пацієнтам.

По-друге, це безперервність. Платформа зберігає історію кожного пацієнта про дані крові, тому тенденції та аномалії легко помітити. Це скорочує дублікатні тести та ловить помилки, які інакше могли б спровокувати непотрібні подальші відвідування або повторні лабораторні тести.

По-третє, це використання ресурсів. Коли інформація подається точно та миттєво, персонал може зосередитися на завданнях вищої цінності, а лабораторії можуть працювати з меншими командами підтримки.

Коли ви додаєте ці ефекти разом, середня система охорони здоров’я може бачити щорічні збереження у мільйонах, одночасно покращуючи результати. У сфері охорони здоров’я рідко буває так, що зниження витрат та підвищення якості відбуваються одночасно, і саме це ми й намагаємося досягти.

Ви відзначили, що короткострокові горизонти інвесторів часто вбивають системну інновацію у сфері штучного інтелекту охорони здоров’я. Як ви думаєте, що засновники та інвестори можуть узгодити свої дії, щоб забезпечити довгостроковий вплив?

Все починається з спільної місії. Якщо інвестор шукає дванадцятимісячну ротацию, охорона здоров’я – не та галузь, яку варто обирати. Ця сфера вимагає терпіння, суворого дотримання вимог та років будівництва довіри.

Засновники мають свою роль у встановленні очікувань. Вони повинні пояснити інвесторам тимчасові рамки регулювання, цикли впровадження та реалії відшкодування, щоб партнери зрозуміли, чому прогрес може видатися повільним ззовні.

Інвестори, зі своєї сторони, повинні підтримувати зростання на основі етапів та опиратися переслідуванню марних метрик. Компанії, які真正 змінюють охорону здоров’я, будуть створені партнерами, які готові думати у термінах п’яти- чи десятирічної перспективи та залишаються прив’язаними до всього шляху, а не тільки до першого стрибка у вартості або швидкого виходу.

З посиленням регулювання навколо штучного інтелекту у сфері охорони здоров’я, як BloodGPT підходить до питань відповідальності, безпеки та будівництва довіри як до фахівців, так і до пацієнтів?

З початку ми розглядали відповідальний дизайн як частину продукту, а не післяthought. Наша команда слідує за основними стандартами конфіденційності та безпеки, використовуваними у сфері охорони здоров’я, та тримає уважний погляд на розвиток регулювання у США, Європі та інших ключових ринках. Наш фокус – на сильних практиках обробки даних, прозорих алгоритмах та результатах, які можуть бути повністю аудитованими.

Як я вже згадував раніше, довіра була нашим найбільшим викликом на початку, і вона залишається нашим головним напрямком. Для нас це не лише питання дотримання нормативних вимог. Фахівці можуть бачити, звідки кожне значення береться та як воно було оброблено, що дає їм впевненість у інформації. Пацієнти цінують ту ж ясність. BloodGPT – інструмент для організації та презентації їхніх власних результатів, а не заміни ролі лікаря. У цьому сенсі безпека та довіра – не функції, які ми додаємо пізніше. Вони є самим продуктом.

Оглядаючи майбутнє, ви бачите розширення інтерпретації штучного інтелекту за межі аналізів крові в інші діагностичні галузі – і якщо так, то де ви думаєте, що найбільші прориви прийдуть спочатку?

Це вже відбувається. Радіологія, геноміка, та офтальмологія перейшли далеко за межі експериментального етапу. У цих галузях системи штучного інтелекту допомагають ідентифікувати ранню стадію раку на сканах, аналізувати складні генетичні варіанти та виділяти ознаки діабетичної ретинопатії на ретинальних зображеннях. У кожному випадку вихід подається кваліфікованому лікарю для огляду, тому фахівець залишається під контролем остаточного рішення.

Наступна хвиля буде про зв’язок та інтеграцію, а не про окремі області. Розгляньте, що зображення, геноміка, носимі пристрої та лабораторні дані все ще розглядаються як окремі потоки. Штучний інтелект все частіше буде об’єднувати їх, корелюючи тонкі сигнали – маркер крові, генетична варіація, закономерність з носимого пристрою – для розкриття ризику ще до того, як будь-який окремий тест міг би зробити це.

Справжній прорив буде полягати у такому роді інтеграції: один шар інтелекту, який зв’язує кілька входів, щоб надати лікарям та пацієнтам безперервний, реальний огляд здоров’я та ризику. Цей перехід від епізодичної допомоги до прогностичної, активної допомоги – саме там лежить найбільший вплив.

Нарешті, що вас найбільш захоплює у майбутньому штучного інтелекту у сфері охорони здоров’я, і яку роль ви бачите для BloodGPT у формуванні цього майбутнього?

Що мене найбільш захоплює, чесно кажучи, це те, про що я тільки що говорив щодо переходу від реактивної до прогностичної медицини. Протягом десятиліть ми чекали, поки люди стануть хворими, перш ніж ми втрутимося. Так, профілактика та особиста відповідальність завжди були частиною розмови, проте штучний інтелект може нарешті зробити цю бачення практичним, ідентифікуючи ризик раніше, спрямовуючи здоровіші вибори та персоналізуючи інформацію у масштабі, якого ми ніколи раніше не бачили.

BloodGPT призначений для того, щоб бути частиною цієї основи. Дані про кров – найбільш поширений та доступний сигнал здоров’я, проте він все ще недостатньо використовується. Зробивши цю інформацію легшою для розуміння та дії, ми допомагаємо перетворити сурові числа у ясні інсайти, а інсайти – у здоровіші життя. В кінцевому підсумку це проста мета. Взяти щось складне та перетворити його на щось, що люди можуть використовувати. Ми закладаємо основу для такого роду допомоги, якого люди будуть потребувати у майбутньому, одночасно покращуючи щоденну охорону здоров’я прямо зараз.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати BloodGPT.