Steve Herne, CEO у Unlearn – Інтерв’ю Серія

Steve Herne є видатним фахівцем з понад 25-річним досвідом у сфері фармацевтичних досліджень та розробок. На протяжені своєї кар’єри він обіймав керівні посади у відомих компаніях, таких як WCG, Bioclinica, ERT, Icon Development Solutions, Covance, MDS Pharma Services та Inveresk Research. На цих посадах Герне успішно керував довгостроковим зростанням, забезпечував стратегічне керівництво та розширював портфелі продукції.

Його фаховість охоплює розвиток бізнесу, стратегічне планування, управління продукцією та маркетинг, що сприяє значному зростанню частки ринку. Герне зараз обіймає посаду генерального директора у Unlearn, де він продовжує застосовувати свої глибокі знання галузі та свою пристрасть до інновацій у сфері охорони здоров’я.

Unlearn розробляє передові технології штучного інтелекту для боротьби з неефективністю у медицині. За допомогою своїх інноваційних цифрових двійників – віртуальних моделей пацієнтів, які працюють на основі платформи Unlearn – організація спрямована на оптимізацію клінічних досліджень та розвиток персоналізованої медицини.

Мета Unlearn полягає у перетворенні медицини на обчислювальну науку, спрямовану на покращення результатів охорони здоров’я та встановлення нових стандартів догляду за пацієнтами.

Ви нещодавно зайняли посаду генерального директора у Unlearn.AI після обіймання посади комерційного директора. Як пройшов перехід для вас?

Перехід пройшов відмінно, і я завдячую цьому людям та культурі Unlearn. Оглядаючи майбутнє, моя головна пріоритетність полягає у тому, щоб забезпечити стратегічні цілі, місію та бачення компанії. Наразі я зосереджений на зміцненні та розширенні виконавчої команди навколо себе, і у 2025 році ми додамо нові посади та членів команди, оскільки ми продовжимо розвиватися та впроваджувати комерційно-орієнтовану модель бізнесу.

Маючи глибокий досвід у фармацевтичній промисловості, які перспективи чи стратегії ви привносите до Unlearn, що відрізняються від більш технічного та дослідницького підходу, яким керувався Чарльз Фішер?

Місія та бачення Unlearn залишаються незмінними – ми продовжимо покращувати клінічні дослідження за допомогою штучного інтелекту та наших технологій. Щоб продовжувати стимулювати нашу команду, я закликаю їх поставити себе на місце наших клієнтів, оскільки ми працюємо над вирішенням проблем клінічних досліджень, особливо щодо помилок та проб і помилок у медицині. У кінцевому підсумку, наша мета полягає у тому, щоб полегшити нашим клієнтам їхнє навантаження та болі, тому під час стратегічного планування на рік вперед я хочу, щоб вони зрозуміли голос наших клієнтів, враховуючи тиск та виклики, з якими вони стикаються. Це особливо важливо, оскільки більшість наших співробітників не мали можливості працювати безпосередньо над клінічними дослідженнями, враховуючи їхню кар’єрну орієнтацію на штучний інтелект чи машинне навчання.

Unlearn став піонером у впровадженні цифрових двійників до клінічних досліджень. Чи можете ви коротко пояснити нашим читачам, як технологія цифрових двійників використовується в цьому контексті?

У клінічних дослідженнях моделі штучного інтелекту Unlearn генерують індивідуального цифрового двійника для кожного пацієнта до його випадкового призначення до дослідження. Кожен цифровий двійник прогнозує майбутні результати здоров’я пацієнта під впливом плацебо, незалежно від фактичного призначення пацієнта до дослідження. За допомогою нашої технології цифрових двійників дослідники можуть проводити потужні дослідження з меншою кількістю учасників та скороченим терміном порівняно з традиційним процесом дослідження.

Ми хочемо максимізувати використання цифрових двійників у клінічних дослідженнях для проведення досліджень, зменшення помилок, зменшення кількості учасників дослідження та зниження загальних витрат. Однак ми розуміємо, що кожна ситуація та терапевтична область вимагає трохи іншого підходу, тому ми розробляємо моделі хвороб, навчені на рівні пацієнтів, для прогнозування того, як здоров’я учасника зміниться з часом.

На вашу думку, як технологія штучного інтелекту з цифровими двійниками трансформуватиме ландшафт клінічних досліджень у найближчі роки?

Майбутнє виглядає яскравим, але все ще невідомим. Фармацевтичні компанії хочуть вводити інновації у свої дослідницькі процеси для прискорення процесів прийняття рішень та швидшого виходу ліків на ринок. Оскільки багато з цих компаній наступний препарат не вийде на ринок до 2029 чи 2030 року, вони прагнуть прискорити терміни досліджень за допомогою інновацій, таких як штучний інтелект.

Під час того, як ці компанії шукають інновації з допомогою штучного інтелекту, ми створюємо нові партнерства та трансформуємо галузь на краще. Однак, коли дивимося на криву прийняття інновацій, ця галузь все ще належить до категорії “задир”, тому прийняття обчислюваних ризиків – наприклад, інтеграція нової технології до процесу, який залишався незмінним протягом десятиліть, – це стрибок, який багато фармацевтичних компаній все ще вагаються зробити.

Місія Unlearn полягає у ліквідації проб і помилок у медицині. Як ви бачите розвиток ролі штучного інтелекту у сфері охорони здоров’я за наступне десятиліття, та які віхі, на вашу думку, потрібно досягти, щоб повністю реалізувати цю мету?

Як вже згадувалося, фармацевтичні компанії схильні бути більш обережними щодо нових інновацій, віддаючи перевагу технологіям, які вже пройшли випробування та перевірку. Незважаючи на це, деякі компанії вже використовують новітні інновації, але я вважаю, що вся галузь буде більш охоче приймати штучний інтелект та використовувати його за замовчуванням у протоколах протягом наступного десятиліття.

Від часу мого останнього інтерв’ю з Чарльзом Фішером, як змінилася фокус компанії, та які нові області застосування штучного інтелекту у клінічних дослідженнях вас найбільш цікавлять?

Хоча наша місія та бачення залишаються незмінними, ми трохи коригуємо свою стратегію у 2025 році. Ми інтегруємо наших клієнтів у нашу платформу та продукти, забезпечуючи повну цілісність даних, оскільки ми використовуємо конфіденційні дані рівня пацієнтів для навчання наших моделей цифрових двійників, які прогнозують майбутні результати здоров’я кожного пацієнта. Через очі та вуха наших клієнтів ми можемо зрозуміти виклики клінічних досліджень та те, що ми можемо зробити, щоб ліквідувати проби та помилки у медицині в майбутньому.

Які основні віхи ви сподіваєтеся, що Unlearn досягне під вашим керівництвом, як у сфері технологій, так і у сфері впливу на ринок?

На макро рівні я сподіваюся, що технологія цифрових двійників покращить кожне клінічне дослідження. На мікро рівні моя мета полягає у тому, щоб клініцисти розглядали Unlearn як партнера першого вибору для створення цифрових двійників, і щоб вони включали Unlearn до свого плану клінічних досліджень ще до початку дослідження. Багато компаній розуміють силу цифрових двійників та цікавляться їх створенням, і ми можемо допомогти їм правильно реалізувати цю технологію.

Як ви плануєте розвивати культуру інновацій, зберігаючи при цьому комерційну життєздатність штучного інтелекту, який ви привносите на ринок?

Від часу нашого заснування сім з половиною років тому ми зосереджувалися на дослідженнях та розробках, щоб привнести наш цінний продукт до клінічних досліджень. Тепер ми переходимо до того, що я називаю стадією “продукт-першого, комерційно-виконаного” розвитку компанії. Ми прагнемо продовжувати зростати криву прийняття ринку та створювати сильні продукти, які клієнти не тільки потребують, але й хочуть використовувати для ефективного вирішення проблем, з якими вони стикаються у своїх клінічних дослідженнях.

Дякую за чудове інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Unlearn.