Террі Пун, співзасновник та технічний директор Twin Health – Інтерв’ю серія

Террі Пун став співзасновником Twin Health і керує баченням розвитку технологій. Він очолює розвиток інноваційного платформу Twin і унікальних алгоритмів для покращення здоров’я людини за допомогою IoT, машинного навчання та технологій Digital Twin. До Twin Террі був віце-президентом з інженерії в Jasper Technologies, де він створив глобальні команди програмної інженерії та служив головним архітектором платформи IoT компанії. Крім того, Террі очолював інженерні зусилля для запуску Jasper на ринку Китаю, який став найшвидше зростаючим в історії компанії. До Jasper Террі обіймав інженерні та керівні посади в Oracle (ORCL ).

Що спочатку привернуло вашу увагу до комп’ютерних наук і, врешті-решт, до IoT?

Я почав програмувати на Apple (AAPL ) IIe у молодому віці і був абсолютно зачарований магією комп’ютерів, яка перетворює ідеї в реальність за допомогою кількох клавіш.

Я продовжував цю пристрасть у MIT, закінчивши бакалаврат і магістратуру з комп’ютерних наук. Я написав свою магістерську дисертацію на тему програмних агентів, автономних програм, які використовують штучний інтелект для розуміння світу, прийняття рішень і виконання дій від вашого імені.

Після закінчення навчання я працював в Oracle протягом декількох років, потім вступив до ранньої стадії стартапу IoT під назвою Jasper Technologies, який мав бачення об’єднати цифровий і фізичний світ, створивши платформу для підключення і управління різними пристроями через глобальні бездротові мережі. За близько 10 років ми розширилися з 0 до більш ніж 160 мільйонів пристроїв, які працювали на платформі Jasper по всьому світу.

Чи можете ви поділитися історією створення Twin Health?

Twin Health винайшов Whole Body Digital Twin ™, щоб допомогти людям повернути і запобігти хронічним метаболічним захворюванням. Ми визнали, що кількість цих захворювань збільшувалася по всьому світу, але ніхто не вирішив проблему їхніх основних причин. Ми також визнали, що основною проблемою таких станів була одна з найскладніших систем – людський метаболізм, який відрізняється на індивідуальному рівні. Ми відчували себе унікально позиціонованими для використання нашого досвіду з AI та IoT-технологіями, а також поєднання їх з глибокими медичними знаннями, щоб надати рішення для людей.

Частина нашої натхнення прийшла від Jasper Technologies. Під час роботи в Jasper ми співпрацювали з багатьма інноваційними компаніями по всьому світу, включаючи Tesla (TSLA ). Tesla створює цифрову модель Digital Twin кожного автомобіля, який вона продає; Jasper створив платформу IoT, яка дозволяє інфраструктурі Tesla діагностувати проблеми та оновлювати програмне забезпечення автомобіля автоматично, зберігаючи кожен автомобіль у найкращому стані в будь-який час.

Cisco Systems (CSCO ) придбала Jasper у 2016 році. У 2018 році генеральний директор Jasper Джахангір Мохаммед разом зі мною та нашим третім співзасновником Малуком Мохамедом заснували Twin Health, щоб застосувати цю концепцію Digital Twin до людського тіла. У Twin ми винайшли нашу власну технологію під назвою Whole Body Digital Twin ™, яка поєднує датчики IoT, машинне навчання та медичні науки для повернення хронічних метаболічних захворювань.

Для читачів, які не знайомі з цим терміном, які приклади хронічних метаболічних захворювань?

Хронічні метаболічні захворювання відносяться до станів, пов’язаних з порушенням метаболізму, таких як цукровий діабет, предіабет, гіпертонія (високий кров’яний тиск), дисліпідемія (високий рівень холестерину), ожиріння та захворювання печінки.

Що саме є Whole Body Digital Twin ™?

Whole Body Digital Twin ™ – це динамічна, цифрова модель унікального метаболізму кожної людини, створена з більш ніж 3000 даних, зібраних щодня з датчиків, у поєднанні з моделями машинного навчання для визначення причинно-наслідкових зв’язків, передбачення майбутніх метаболічних станів та рекомендацій конкретних дій кожній людині для покращення її здоров’я.

Чи можете ви обговорити деякі з неінвазивних носимих датчиків та даних, які вони збирають?

Датчики включають безперервний монітор глюкози, трекер активності, тонометр та ваги для визначення складу тіла. За допомогою цих датчиків ми збираємо понад 3000 даних на людину в день, включаючи ключові сигнали метаболічного здоров’я, такі як рівень глюкози в крові, частота серцевих скорочень, варіабельність серцевого ритму, рівень кисню в крові, кількість кроків, стадії сну, систолічний тиск, діастолічний тиск, вага, жирова маса тощо. За допомогою цих сигналів ми можемо глибоко зрозуміти ваш метаболізм, тобто, як ваше тіло реагує на щоденні дії, такі як вживання різних продуктів, виконання різних видів фізичних вправ, сон тощо.

Що саме аналізує система машинного навчання з цими зібраними даними?

Наша команда даних розробила кілька моделей машинного навчання для передбачення різних біомаркерів та рекомендацій конкретних дій для покращення цих біомаркерів.

Наприклад, метаболічні реакції різко відрізняються від людини до людини, а також від людини до людини; дві людини можуть споживати точно однаковий прийом їжі, але мати зовсім різні реакції. Наші моделі використовують понад 100 функцій машинного навчання для точного передбачення реакцій на будь-який прийом їжі та будь-якої людини.

Як ця інформація потім передається кінцевому користувачеві?

Наш Whole Body Digital Twin ™ надає зрозумілі рекомендації щодо здоров’я нашим учасникам двома способами. По-перше, він автоматично аналізує ваші складні біомаркери щодня для генерації простої візуалізації вашого поточного метаболічного здоров’я, включаючи загальний бал та деталі щодо кожного аспекту вашого метаболічного здоров’я. По-друге, він генерує високопersonалізовані рекомендації для покращення вашого здоров’я шляхом застосування факторів, таких як точна дієта, активність, сон та дихання.

Чи можете ви обговорити деякі результати різних клінічних досліджень, які були проведені?

Клінічна дослідницька команда Twin Health проводила рандомізоване контрольоване дослідження протягом понад року та опублікувала результати у декількох рецензованих журналах. Це перше у світі рандомізоване контрольоване дослідження (РКД) з повернення хронічних метаболічних захворювань за допомогою технології цифрового двійника. Ми бачили перший у своєму роді результати щодо здоров’я. Пацієнти мали середнє зниження рівня глюкози в крові на 3,1 (середній базовий рівень 8,7) з більш ніж 90% досягненням зворотного розвитку цукрового діабету 2 типу (рівень глюкози в крові менше 6,5), а також 92% ліквідації всіх лікарських засобів для лікування діабету, включаючи інсулін. Крім того, пацієнти мали середнє зниження ваги на 9,1 кг (20 фунтів). Серед пацієнтів з базовим порушенням функції печінки (визначеним підвищеним рівнем АЛТ у клінічних лабораторних значеннях) було середнє зниження рівня АЛТ на 24 одиниці/л. Навпаки, контрольна група не досягла зворотного розвитку діабету, зниження лікарських засобів для лікування діабету або значного покращення ваги чи функції печінки. Наукові результати клінічного дослідження та комерційних результатів були опубліковані у 21 рецензованому міжнародному медичному журналі та конференційних роботах та анотаціях.

Яке ваше бачення майбутнього персоналізованої медицини та охорони здоров’я?

Люди є неймовірно різноманітними; у нас усіх є унікальна біологія, різні метаболічні реакції та різні переваги щодо їжі, діяльності тощо. Через це універсальне рішення не працює; охорона здоров’я повинна бути точною та адаптованою до потреб і переваг кожної людини.

У Twin ми віримо у силу真正ої персоналізованої медицини для виявлення та повернення захворювань найефективнішим способом для кожної людини, зберігаючи кожного здоровим протягом всього життя.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Twin Health або Whole Body Digital Twin ™?

Ми живемо в епоху швидкої інновації, яку рухають штучний інтелект, IoT та інші деструктивні технології. У Twin ми присвячені AI для добра – використанню штучного інтелекту для розуміння найскладнішої системи з усіх, людського метаболізму, на індивідуальному рівні. Ми застосовуємо ці технології для вирішення масової проблеми, яку становлять хронічні метаболічні захворювання, які впливають на понад 1 мільярд людей по всьому світу. Будь ласка, відвідайте twinhealth.com, щоб дізнатися більше.