Стів Герн, генеральний директор Unlearn – Серія інтерв’ю

Стів Герн – відомий фахівець з понад 25-річним досвідом у сфері фармацевтичних досліджень та розробок. На протяжении своєї кар’єри він обіймав керівні посади в відомих компаніях, таких як WCG, Bioclinica, ERT, Icon Development Solutions, Covance, MDS Pharma Services та Inveresk Research. На цих посадах Герн успішно забезпечував довгостроковий розвиток, надавав стратегічне керівництво та розширював портфоліо продукції.

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

Unlearn розробляє передові технології штучного інтелекту для подолання неефективності в медицині. За допомогою своїх інноваційних цифрових двійників – віртуальних моделей пацієнтів, що працюють на основі платформи Unlearn – організація намагається оптимізувати клінічні дослідження та просунути точну медицину вперед.

Мета Unlearn – перетворити медицину на обчислювальну науку, зосереджуючись на поліпшенні результатів охорони здоров’я та встановленні нових стандартів догляду за пацієнтами.

Ви нещодавно зайняли посаду генерального директора в Unlearn.AI після того, як обіймали посаду комерційного директора. Як проходить цей перехід для вас?

Перехід пройшов дуже добре, і я завдячую цьому людям та культурі Unlearn. Оглядаючи майбутнє, моя головна пріоритетність – забезпечення того, щоб стратегічні цілі, місія та бачення компанії були узгоджені. Наразі я зосереджуюся на зміцненні та розширенні виконавчої команди навколо себе та планую додати нові посади та членів команди у 2025 році, оскільки ми продовжимо зростати та приймати комерційно-орієнтовану модель бізнесу.

Маючи глибокий досвід у фармацевтичній галузі, які перспективи чи стратегії ви привносите в 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 подоланням проб та помилок у медицині, зокрема. У кінцевому підсумку наша мета – полегшити бремя та болі наших клієнтів, 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 нашого персоналу не мала можливості працювати безпосередньо над клінічними дослідженнями,_given їхню кар’єрну спрямованість на штучний інтелект чи машинне навчання.

Unlearn був піонером у інтеграції цифрових двійників у клінічні дослідження. Чи можете ви коротко пояснити нашим читачам, як цифрова двійник-технологія використовується в цьому контексті?

У клінічних дослідженнях моделі штучного інтелекту Unlearn генерують індивідуальний цифровий двійник для кожного пацієнта до того, як вони будуть випадково розподілені за дослідженням. Кожен цифровий двійник передбачає 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 графіком порівняно з традиційним процесом дослідження.

Ми хочемо максимально використати цифрові двійники у клінічних дослідженнях для забезпечення досліджень, зменшення помилок, зменшення кількості учасників дослідження та зниження загальних витрат. Однак ми розуміємо, що кожна обставина та терапевтична область вимагає трохи іншого підходу, тому ми розробляємо моделі захворювання, навчені на рівні пацієнта для прогнозування того, як стан 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 процеси дослідження, щоб прискорити процес прийняття рішень та швидше виводити лікарські засоби на ринок. Оскільки наступний лікарський засіб багатьох з цих компаній не вийде на ринок до 2029 або 2030 року, вони прагнуть прискорити графік дослідження за допомогою інновацій, таких як штучний інтелект.

Як ці компанії шукають інновації за допомогою штучного інтелекту, ми створюємо нові партнерства, трансформуючи галузь на краще. Однак, розглядаючи криву прийняття інновацій, ця галузь все ще належить до категорії “задир”, тому прийняття обчислювального ризику – наприклад, інтеграція нової технології у процес, який не змінився протягом десятиліть, – є стрибком, який багато фармацевтичних компаній все ще вагаються зробити.

Місія Unlearn – ліквідувати проби та помилки в медицині. Як ви бачите розвиток ролі штучного інтелекту в охороні здоров’я за наступне десятиліття, і які вехи, на вашу думку, потрібно досягти, щоб повністю реалізувати це бачення?

Як вже згадувалося, фармацевтичні компанії схильні бути більш обережними щодо нових інновацій, віддаючи перевагу технологіям, які вже пройшли випробування. Незважаючи на це, деякі компанії вже використовують нові 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 змінився фокус компанії, і які нові області застосування штучного інтелекту в 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 пацієнта для навчання наших моделей цифрових двійників захворювання, які передбачають майбутні результати здоров’я кожного окремого пацієнта. Через очі та вуха наших клієнтів ми можемо зрозуміти виклики клінічних досліджень та те, що ми можемо зробити, щоб ліквідувати проби та помилки в медицині в майбутньому.

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

На макро рівні я сподіваюся побачити, як технологія цифрових двійників покращить кожне клінічне дослідження. На мікро рівні моя мета – щоб клініцисти розглядали Unlearn як партнера вибору для створення цифрових двійників та включали Unlearn у свій план розвитку клінічних досліджень ще до початку дослідження. Багато компаній розуміють силу цифрових двійників і 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 пропонуєте на ринку?

Від часу нашого заснування сім з половиною років тому ми зосереджувалися на дослідженнях та розробках, щоб привести наш цінний продукт до клінічних досліджень. Тепер ми переорієнтуємося на стадію компанії, яку я називаю “продукт-першою, комерційно-виконаною”. Ми прагнемо продовжувати зростати криву прийняття ринку та будувати дуже сильні продукти, які клієнти не тільки потребують, але й хочуть використовувати, щоб ефективно подолати виклики, з якими вони стикаються у своїх клінічних дослідженнях.

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