جیف ایلٹن، کنسرٹ اے آئی کے سی ای او - انٹرویو سیریز

جیف ایلٹن، پی ایچ ڈیکے سی ای او ہیں۔ کنسرٹ اے آئیایک AI SaaS سلوشنز کمپنی جو لائف سائنسز کے اختراع کاروں اور دنیا کے معروف فراہم کنندگان کے لیے تحقیقی حل اور مریض پر مرکوز حل فراہم کرتی ہے۔ ConcertAI تمام مطالعاتی ڈیٹا کے ماخذ کے طور پر فراہم کنندہ EMRs، LISs، اور PACSs سسٹمز کا استعمال کرتے ہوئے سابقہ ​​اور ممکنہ طبی مطالعات کی درستگی کو تیز کرنے اور بہتر بنانے پر مرکوز ہے۔ یہ امریکن سوسائٹی آف کلینیکل آنکولوجی اور اس کے کینسر لِن کیو پروگرام، یو ایس ایف ڈی اے، این سی آئی ہیلتھ ایکویٹی اقدامات، اور امریکہ بھر میں تقریباً 100 صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کے ساتھ ایک طویل المدتی شراکت دار ہے۔

ConcertAI سے پہلے، Jeff منیجنگ ڈائریکٹر، Accenture Strategy/Patent Health; نووارٹس انسٹی ٹیوٹ آف بائیو میڈیکل ریسرچ، انکارپوریٹڈ میں گلوبل چیف آپریٹنگ آفیسر اور ایس وی پی حکمت عملی؛ اور میک کینسی اینڈ کمپنی میں شراکت دار۔ وہ بورڈ کے بانی رکن اور ابتدائی مرحلے کی کئی کمپنیوں کے سینئر مشیر بھی ہیں۔ جیف فی الحال میساچوسٹس بائیو ٹیکنالوجی کونسل کے بورڈ ممبر ہیں۔ وہ وسیع پیمانے پر حوالہ دی گئی کتاب کے شریک مصنف ہیں، صحت کی دیکھ بھال میں خلل (ویلی، 2016)۔ جیف نے پی ایچ ڈی کی ہے۔ اور شکاگو یونیورسٹی سے ایم بی اے کیا۔

ConcertAI کے بانی سی ای او کے طور پر، کیا آپ کمپنی کے آغاز کے وقت اپنے وژن کا اشتراک کر سکتے ہیں؟ یہ وژن 2018 سے کیسے تیار ہوا ہے۔?

ہم نے اس خیال سے آغاز کیا کہ مریض کے بہتر نتائج گہری اور قابل عمل بصیرت سے آتے ہیں۔ ان بصیرت کو حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا کی تکمیل، ڈیٹا پیمانہ، ڈیٹا کی نمائندگی اور جدید ترین AI انٹیلی جنس کی ضرورت ہوتی ہے۔ لہذا، ہم نے ایک Data-as-a-Service اور AI Software-as-A-Service کمپنی بنائی۔ ہم نے AI کو نشانہ بنایا جو تخمینہ لگانے اور پیشین گوئی کی اجازت دیتا ہے۔ اس میں ایسے واقعات کی پیشین گوئی کرنا شامل ہے جس سے بچنے کے لیے مریضوں کا ان کی تھراپی پر عمل نہ کرنا یا مثبت ردعمل کی کمی کی وجہ سے دیکھ بھال بند کرنا، جس نے بتایا کہ کلینیکل ٹرائلز کب اگلا آپشن ہو سکتا ہے۔

ہمارا نقطہ نظر ثابت قدم رہا ہے، اور ہم اپنے حل سے مزید کی توقع کرتے رہتے ہیں۔ LLMs، ایجنٹ AI اور دیگر جنریٹیو AI سلوشنز کی تازہ ترین نسل کے ساتھ، ہم بڑے پیمانے پر کام کر سکتے ہیں (اور تقریباً حقیقی وقت میں — ایسی چیز جس کی ہمیں 2018 میں توقع یا توقع نہیں تھی)۔ NVIDIA جیسے شراکت داروں کے ساتھ، ہم توقع سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے، حدود اور منفرد خصوصیات کو پہچاننے، اور پوری مارکیٹ کی اختراعات کی رفتار سے آگے بڑھنے کے لیے اپنے حل کو آگے بڑھا سکتے ہیں۔

ہم نے کلینیکل ٹرائل آٹومیشن سلوشنز میں پہلے سے ناقابل تصور کارکردگی کو کھولا ہے، شواہد پر مبنی طبی راستوں پر مریضوں کی جگہ کو خودکار بنانا، ریڈیولاجیکل تشریح میں جدید ترین ورک فلو، اور ڈیجیٹل جڑواں بچوں کا استعمال نگہداشت اور تحقیق کے لیے فیصلہ سازی میں اضافہ کرنے والے ٹول کے طور پر کیا ہے۔

آج، ہم تقریباً 50 بائیو فارما اختراع کاروں اور 2,000 صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کی خدمت کر رہے ہیں—لہٰذا جب کہ پوری مارکیٹ کے پیمانے پر نہیں، ہم صنعت میں آنکولوجی کے لیے وسیع ترین AI حل ہیں۔

کس چیز نے آپ کو خاص طور پر آنکولوجی اور ہیماتولوجی ڈیٹاسیٹس پر توجہ مرکوز کرنے کی ترغیب دی، اور آپ نے ConcertAI کو ان شعبوں میں فرق کیسے دیکھا؟

ریاستہائے متحدہ نے 1971 میں نیشنل کینسر ایکٹ کے ساتھ "کینسر کے خلاف جنگ" کا آغاز کیا۔ اس نے بڑے پیمانے پر حکومتی فنڈنگ ​​کو متحرک کیا، جس نے ان تبدیلیوں کے بارے میں بصیرت پیدا کی جو کینسر کو جنم دیتے ہیں، علاج کے لیے نئے طریقوں، نیشنل کینسر انسٹی ٹیوٹ کے نامزد کردہ علاج کے مراکز، اور مزید بہت کچھ۔ اوباما انتظامیہ کے تحت، NIH اور اس کے نتیجے میں، NCI کو جانے والے الیکٹرانک محرک میں فنڈنگ ​​میں دوبارہ 10 بلین ڈالر کا اضافہ ہوا۔ بائیڈن کے تحت، کینسر مون شاٹ 2.0 پروگرام 2022 میں شروع کیا گیا تھا، جس نے ایک بار پھر تعلیمی، کمیونٹی، اور نجی-عوامی شراکت داری کے لیے تحقیق اور بیج کی فنڈنگ ​​کی سرمایہ کاری کی ایک مکمل نئی نسل کو متحرک کیا۔

میں یہ تاریخ اس لیے دیتا ہوں کیونکہ چند بیماریوں یا صحت کی دیکھ بھال کے شعبوں میں ڈیٹا کی سطح ہوتی ہے: جینومک، ٹرانسکرپٹومک، ڈیجیٹل پیتھالوجی، ڈیجیٹل ریڈیولاجی، تفصیلی الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈز، وغیرہ، اور تحقیق کی سطح جو ان ڈیٹا کو درست بصیرت کے ساتھ سیاق و سباق کے مطابق بناتی ہے۔ کثیر مرکز، ہم مرتبہ جائزہ مطالعہ. مزید شواہد کے طور پر، امریکن سوسائٹی آف کلینیکل آنکولوجی کی سالانہ میٹنگ دنیا کی سب سے بڑی طبی میٹنگ ہے، جس میں کسی بھی موضوع پر کسی بھی سائنسی فورم کی نئی اشاعتوں، پوسٹرز اور خلاصوں کی سب سے بڑی تعداد ہوتی ہے۔

لہذا، اگر آپ ڈیٹا اور AI-مرکز بننے جا رہے ہیں، تو آنکولوجی کے مقابلے اعتماد کے ساتھ اور پیمانے پر حل کو آگے بڑھانے کے لیے کچھ بہتر شعبے ہیں۔ ConcertAI کے پاس دنیا میں کسی کے بھی ریسرچ گریڈ ڈیٹا کا سب سے بڑا ذخیرہ ہے۔ اس میں اس اعداد و شمار کے ذریعہ فعال کردہ سینکڑوں ہم مرتبہ نظرثانی شدہ پبلیکیشنز شامل ہیں، ان اشاعتوں کے نتیجے میں اہم شواہد جو مریضوں کے ساتھ سلوک کرنے کے طریقے کو تبدیل کرتے ہیں اور سب سے زیادہ مثبت ممکنہ نتائج کی یقین دہانی کراتے ہیں، اور اب AI SaaS ٹیکنالوجیز جو نگہداشت اور تحقیق کے عمل کے لیے لازم و ملزوم ہیں۔ اس ڈیٹا اور شواہد کی طاقت جو مریض کی دیکھ بھال کے سفر کے ساتھ ساتھ تمام فیصلوں کے لیے تمام مقامات پر برداشت کرے۔ یہاں واقعی اہم بات یہ ہے کہ ہم یہ یکطرفہ طور پر نہیں کرتے ہیں۔ یہ ہمارے ہیلتھ کیئر فراہم کنندہ اور بائیو فارما انوویٹر پارٹنرز کے ساتھ شفاف طریقے سے کیا جاتا ہے تاکہ زیادہ سے زیادہ اعتماد پیدا ہو اور استعمال کیا جا سکے۔ لہذا، ہم حقیقی وقت، اعلی درجے کی، AI انٹیلی جنس سے چلنے والے فیصلے کو بڑھانے کی طرف تیار ہو رہے ہیں۔

ConcertAI صحت کی دیکھ بھال کے لیے حقیقی دنیا کے ثبوت (RWE) اور AI ٹیکنالوجی میں ایک سرکردہ کھلاڑی بن گیا ہے۔ اس جگہ میں کمپنی کو ایک رہنما کے طور پر پوزیشن دینے میں آپ کو ابتدائی چیلنجوں میں سے کچھ کیا تھے؟

آپ پر بھروسہ کرنا ہوگا اور حوالہ کا ذریعہ بننے کی طرف تیار ہونا ہوگا۔ وہ کمائی ہے۔ یہ اعتماد آپ کے فراہم کنندہ شراکت داروں کی طرف سے آتا ہے، یہ یقین رکھتے ہوئے کہ آپ جس ڈیٹا تک رسائی حاصل کر رہے ہیں وہ ان کے مریضوں کے بہترین مفاد میں ہے۔ اعتماد آپ کے علمی اور صنعتی شراکت داروں کی طرف سے آتا ہے، جو اس بات کا ثبوت دیکھتے ہیں اور یقین رکھتے ہیں کہ آپ کا ڈیٹا اصل مریض کے ریکارڈ کی مکمل عکاسی کے طور پر اخذ کیا گیا ہے اور یہ کہ آپ جو تصورات پیش کرتے ہیں وہ 'سچ' ہیں اور موجودہ طبی اور سائنسی مشق کے عکاس ہیں۔ آپ کو ایک ایسا پیمانہ بھی حاصل کرنا ہوگا کہ آپ کے ڈیٹا سلوشنز نہ صرف پوری آبادی کی نمائندگی کرتے ہیں بلکہ ایسے نتائج بھی نکالتے ہیں جو کسی خاص دوا سے علاج کیے جانے والے پوری آبادی کے لیے اعتماد کے ساتھ عام کیے جاسکتے ہیں۔ ٹیکنالوجی اسی طرح کی ہے. سائنس دان اور طبیب فطری طور پر شکی ہیں — جیسا کہ انہیں ہونا چاہیے — اور بلیک باکسز یا الگورتھم پر بھروسہ نہ کریں جنہیں وہ نہیں سمجھتے ہیں۔ لہذا ہمیں وہاں بھی، اشاعتوں کے ذریعے اور ہمارے حل کے کام کرنے کے بارے میں کھلے رہنے کی ضرورت ہے۔

ConcertAI کے پاس دنیا کا سب سے بڑا آنکولوجی اور ہیماتولوجی ڈیٹاسیٹ ہے۔ کینسر کی تحقیق اور علاج کو تبدیل کرنے کے لیے یہ ڈیٹا کون سے منفرد مواقع پیدا کرتا ہے؟

مجھے وہ سوال پسند ہے۔ ہم ہر روز اس پر کام کر رہے ہیں! فراہم کنندگان، مریضوں اور اختراع کاروں کو قدر فراہم کرنے کے مواقع تقریباً لامحدود ہیں۔ ابتدائی مرحلے کے ٹرائلز میں، ہم ڈیجیٹل جڑواں بچوں کے ساتھ مطالعہ کے تخروپن کے طریقوں کو تیار کر رہے ہیں جو ان پروگراموں کو تبدیل کر دیں گے جو ہم کلینیکل ٹرائلز میں لیتے ہیں۔ ہمارا ڈیٹا اور AI آپٹیمائزیشن حتمی پروٹوکول سے لے کر ریگولیٹرز کو حتمی شکل دینے کے لیے درکار وقت کو 30 سے ​​40% تک کم کر دے گی—یعنی نئی ادویات تیزی سے مریضوں تک پہنچتی ہیں۔ ہمارا فیصلہ بڑھانے والے AI سلوشنز علاج کے لیے ایسے راستوں کی تجویز کریں گے جو ثبوت پر مبنی ہوں اور خاص طور پر ان راستوں کے مطابق ہوں، پیشین گوئی شدہ ردعمل کے مطابق ردعمل کی نگرانی کریں، اور ممکنہ طور پر فائدہ مند کلینیکل ٹرائلز تلاش کریں جب جواب یا فائدہ توقعات سے کم ہو۔ ہمارے امیجنگ کلینیکل تشریح کے حل آپریشنل عمل، طبی تشریح، اور نئی تشریحات یا نئی مداخلتوں کے طویل مدتی نقطہ نظر کی سطح پر کام کرتے ہیں جن پر مستقبل میں بصیرت اور شواہد کی بنیاد پر غور کیا جانا چاہیے۔ اب کوئی عمل "ایک بار اور کیا گیا" نہیں ہے بلکہ یہ "ایک بار، اور پھر بار بار" بن جاتا ہے اس طرح کہ فائدہ مند دوبارہ تشخیص اور مستقبل کے فیصلے ایک جاری عمل ہیں! یہاں جو چیز مختلف ہے وہ یہ ہے کہ یہ منظر مریض کا پورا سفر ہے — یہ ایک افقی منظر ہے بمقابلہ تنگ، گہرے، عمودی نظاروں کی ایک سیریز جسے ایک ساتھ سلائی کرنا ہے۔ یہ ایک اختراع ہے جسے AI کے ذریعے فعال کیا گیا ہے اور عمل میں ایک گہری تبدیلی ہے جو اس میں شامل ماہر انسانوں کو کام کرنے کے نئے طریقے فراہم کرتی ہے۔

کیا آپ بتا سکتے ہیں کہ ConcertAI کا ڈیجیٹل ٹرائل سلوشن کینسر کے مریضوں کو زندگی بچانے والے کلینیکل ٹرائلز کے ساتھ کس طرح کام کرتا ہے؟ مریض کے نتائج کے لحاظ سے آپ نے اب تک کیا اثر دیکھا ہے؟

کلینیکل ٹرائلز بہت پیچیدہ ہیں اور انتہائی ماہر افراد کی ایک وسیع رینج کے ذریعہ گھنٹوں کی محنت کی ضرورت ہوتی ہے۔ زیادہ تر تنظیموں کے لیے، کلینیکل ٹرائلز ایسے مریضوں کے لیے ایک ذمہ داری اور عزم کے طور پر پیش کیے جاتے ہیں جہاں نگہداشت کا موجودہ معیار ایک قابل عمل متبادل کی نمائندگی نہیں کرتا ہے۔ کمیونٹی ٹریٹمنٹ سینٹرز میں مریضوں کے لیے ٹرائلز واقعی بہت زیادہ دستیاب نہیں ہیں، جہاں 80% مریض اپنی دیکھ بھال کرتے ہیں۔ پھر بھی، یہ وہ مریض ہیں جو بالآخر نئی منظور شدہ دوائیں حاصل کر رہے ہوں گے۔ اس سے ایک دوہرا مخمصہ پیدا ہوتا ہے: جن مریضوں کو ٹرائلز تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے ان کی اکثریت محدود ہوتی ہے، اور جو لوگ نگہداشت کی آبادی کے حتمی معیار کے عکاس ہوتے ہیں وہ آزمائشی ڈیٹاسیٹ میں نہیں ہوتے۔ ہم نے ان مسائل کو حل کرنے کے لیے ایک راستہ طے کیا۔

نتائج بہت اچھے رہے ہیں — اتنے مثبت ہیں کہ ہم 10 میں اپنے زیر مطالعہ مطالعات کی تعداد میں 2025 گنا اضافہ کرنے جا رہے ہیں۔ ہمارا نقطہ نظر یہ ہے کہ ہم کس طرح سوچتے ہیں کہ AI کو لاگو کیا جانا چاہئے - ماہر انسانوں کے اضافے کے طور پر جہاں بڑی صلاحیت اور ہنر کی رکاوٹیں ہیں اور جہاں زندگیاں خطرے میں ہیں۔ ہم نے آرکیسٹریٹڈ اور ٹیون کیے ہوئے بڑے لینگویج ماڈلز کا ایک سیٹ تیار کیا ہے جو مریضوں کے ریکارڈ تک رسائی حاصل کرتے ہیں، خصوصیات کی ترکیب کرتے ہیں، اور مریضوں کو ممکنہ طور پر فائدہ مند آزمائشوں سے ملاتے ہیں، بالکل وہی کرتے ہیں جو ماہر انسان کریں گے- سفارشات اور تشخیص کرنے کے لیے مکمل دستاویزی انداز کے ساتھ۔ ان سائٹس میں جہاں ہماری ٹیکنالوجیز تعینات ہیں، ہم سب سے زیادہ ماہر انسانوں کی سطح پر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں اور ان سائٹس کے مقابلے میں 5x یا اس سے زیادہ مریضوں کو جمع کرتے ہیں جہاں ہماری ٹیکنالوجیز تعینات نہیں ہیں — تحقیقی ٹیمیں اور بائیو فارما اختراع کرنے والے دونوں خوش ہیں، اور مریضوں کو سب سے زیادہ فائدہ ہوتا ہے۔ .

آزمائشی ڈیزائن اور مریضوں کی بھرتی کے لیے ConcertAI کا AI سے چلنے والا نقطہ نظر طبی تحقیق میں کچھ موجودہ حدود کو کیسے دور کرتا ہے، جیسے کہ مریض کا تنوع اور آزمائشی کارکردگی؟

مجھے اپنی ٹیم پر فخر ہے- انہوں نے مجھے تین سے چار سال پہلے بتایا تھا کہ تنوع حاصل کرنا ایک ذمہ داری ہے اور سائنسی طور پر صحیح کام ہے۔ انہوں نے یہ بھی برقرار رکھا کہ اگر یہ دستی ہے تو یہ کرنا مشکل ہے لیکن اگر خودکار ہو تو اس کے لیے صفر اضافی کوشش کی ضرورت ہے۔ لہذا، ہم نے اس وقت فیصلہ کیا کہ ہر ڈیٹاسیٹ اور AI SaaS حل ہمارے معیاری نقطہ نظر کے طور پر صحت کی خصوصیات کے تنوع اور سماجی تعین کو مربوط کرے گا۔ یہ کوئی آپشن نہیں ہے۔ یہ صرف وہی ہے جو ہم کرتے ہیں۔ اس کے بعد، ہمارے CARAai™ تعاون یافتہ کلینیکل ٹرائل ڈیزائن اور اصلاحی حل اس بات کا اندازہ لگا سکتے ہیں کہ بیماری سے کون سی نسلی، نسلی یا اقتصادی ذیلی آبادی سب سے زیادہ متاثر ہو سکتی ہے، ان خیالات کو آزمائشی ڈیزائن میں ضم کریں، اس بات کو یقینی بنائیں کہ ان آبادیوں کو نادانستہ طور پر خارج نہ کیا جائے، اور اس کی وضاحت کی جائے۔ کلینیکل سائٹس زیادہ تر ممکنہ طور پر شرکت اور نمائندگی کو یقینی بناتی ہیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں AI "AI for Good" ہو سکتا ہے اور جہاں ٹیکنالوجی تعصب کو متعارف نہیں کرواتی ہے لیکن یہ یقین دلاتی ہے کہ تعصب عمل، حتمی ڈیزائن، یا کلینیکل ٹرائل کے ارد گرد آپریشنل عمل میں داخل نہیں ہوتا ہے۔

صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں پر بوجھ کو کم کرنے اور کلینیکل ٹرائلز میں سائٹ کے انتخاب کو بہتر بنانے میں ConcertAI کیا کردار ادا کرتا ہے؟

ہم کام کے بوجھ کو اپنے کلینیکل ٹرائل حل کے تمام پہلوؤں میں ضم کرتے ہیں۔ سب سے پہلے، مریض پر بوجھ ہے. یہ وہ جگہ ہو سکتی ہے جہاں سائٹ واقع ہے، نگہداشت کے معیار کے مقابلے میں مطالعہ کے لیے درکار دوروں کی تعداد، یا نگہداشت کے معیار کے مقابلے میں مطالعہ کی طبی شدت، جیسا کہ اضافی بایپسیوں کے معاملے میں۔ یہ چیزیں اس بات کا تعین کر سکتی ہیں کہ آیا مریض — یا مریض اپنے فراہم کنندہ سے مشورہ کر کے — شرکت کرنے یا برداشت کرنے اور مکمل شرکت کا متحمل ہو سکتا ہے۔

فراہم کرنے والے پر بھی بوجھ ہے۔ اگر ہم کلینیکل ٹرائل کی اہلیت کے لیے مریضوں کی شناخت کو خودکار کر سکتے ہیں، کام پیدا کرنے والے جھوٹے مثبتات کو کم سے کم کر سکتے ہیں، اور کلینکل ریسرچ ایسوسی ایٹڈ، سٹڈی نرسز، اور فزیشنز کے کام کو "AI لیوریج" فراہم کر سکتے ہیں، تو بوجھ کم ہو جاتا ہے۔ ہمارے AI آٹومیشن سلوشن کا بھی یہی حال ہے، جو تحقیقی ٹیم کو دستی ڈیٹا انٹری کرنے سے گریز کرنے کی اجازت دیتا ہے — عام طور پر دن کے اختتام پر 2 سے 4 گھنٹے، اور اکثر گھر پر مکمل کیا جاتا ہے۔ ابتدائی طور پر ہم نے EMR—ڈیجیٹل—میں موجود ڈیٹا کو دیکھا جو اسپانسر کے EDC کے لیے ایک پورٹل میں دستی طور پر داخل کیا جا رہا ہے۔ لہذا ڈیجیٹل ڈیٹا کو پڑھا جا رہا ہے اور پھر دوبارہ ڈیجیٹل ڈیٹا بننے کے لیے دوبارہ تلاش کیا جا رہا ہے! یہاں بھی، ہم اپنے ملٹی ٹیونڈ بڑے لینگوئج ماڈلز کا استعمال کر رہے ہیں- یہ شروع سے ہی NVIDIA کی شراکت داری کی اصل توجہ تھی۔ ہم آج 55% مکمل آٹومیشن پر ہیں، آنے والے چند مہینوں میں 80% سے زیادہ تک تیز رفتار راستے کے ساتھ۔ جیسے ہی یہ عناصر اکٹھے ہو جائیں گے، ہم سٹاف کا وقت وراثت کی ضروریات کے 10% تک کم کر دیں گے اور ان مطالعات کو مزید مریضوں کے لیے مزید قابل رسائی بنائیں گے۔

صحت سے متعلق ادویات ایک اہم شعبہ ہے جہاں AI نمایاں پیشرفت کر رہا ہے۔ ConcertAI کی ٹیکنالوجی کینسر کے زیادہ درست اور ذاتی نوعیت کے علاج میں کس طرح تعاون کرتی ہے؟

ہم نے پچھلے سال سے اس پر زیادہ بحث نہیں کی ہے۔ دسمبر 2023 میں، ہم نے امریکن سوسائٹی آف کلینیکل آنکولوجی (ASCO) CancerLinQ پروگرام کی ذمہ داری سنبھالی۔ یہ دنیا کا سب سے بڑا ذہین صحت کا نیٹ ورک ہے، جس میں تعلیمی مراکز، علاقائی ہسپتال کے نظام اور کمیونٹی فراہم کرنے والے شامل ہیں۔ اس نیٹ ورک کا ایک اہم حصہ ASCO Certified® کوالٹی اور کلینکل پاتھ وے سلوشنز کو نافذ کر رہا ہے۔ چونکہ CancerLinQ ایک ConcertAI اقدام ہے، اس لیے ہم نیٹ ورک کو بڑھا رہے ہیں، صحت سے متعلق آنکولوجی کے راستوں کو خودکار کر رہے ہیں، فراہم کنندگان کے لیے علاج کے انتخاب کو بڑھانے کے لیے نئے ڈیجیٹل جڑواں نقطہ نظر تخلیق کر رہے ہیں، تشخیصی ٹیسٹوں کی شناخت اور پیغام بھیج رہے ہیں جو علاج کے فیصلوں کو مطلع کر سکتے ہیں، اور نئی منظور شدہ دوائیوں کے لیے بھی ایسا ہی کر رہے ہیں جو علاج کے دوسرے یا بہتر متبادل کی نمائندگی کرتی ہیں۔ یہ سب کچھ ہمارے CARAai™ فن تعمیر کے ذریعے بنایا گیا ہے، ایک بار پھر وژن LLM اور ٹیونڈ آنکولوجی LLMs کا ایک مجموعہ جو NVIDIA کے تعاون سے کیا گیا ہے۔ یہ دیکھ کر حیرت ہوتی ہے کہ پیش رفت ہو رہی ہے، اور ہم اس بارے میں پرجوش ہیں کہ ہم اگلے سال کے ASCO 2025 میں کیا شائع اور پیش کریں گے۔

آپ AI امیجنگ سلوشنز کو کس طرح دیکھتے ہیں جو آنکولوجی اور ریڈیولوجی جیسے شعبوں کو فائدہ پہنچاتے ہیں، خاص طور پر جب ان شعبوں کو کلینشین کی کمی کا سامنا ہے؟

بہت اچھا سوال! یہ درست ہے کہ فیلڈ میں آنے والے نئے آنکولوجسٹ اور ریڈیولوجسٹ دونوں کی تعداد ریٹائر ہونے والی تعداد سے کم ہے۔ تاہم، مریضوں کی طلب میں مسلسل اضافہ ہو رہا ہے۔ لہذا، یہ AI SaaS حل فراہم کرنے کے لیے ایک مثالی علاقہ ہے جو ورک فلو کو بہتر بنانے اور کلینیکل فیصلہ بڑھانے دونوں میں معالج اور متعلقہ نگہداشت کے پیشہ ور افراد کی مدد کرتا ہے۔ ریڈیولوجسٹ اور آنکولوجسٹ دونوں خاص طور پر اپنے شعبوں میں آنے والے ان نئے ذہین حل کی اہمیت کا حوالہ دیں گے۔ امیجنگ AI کے لیے ایک شاندار شعبہ ہے، اور اس کی کارکردگی غیر معمولی ہے۔ غیر کمتر مطالعہ اس بات کی عکاسی کرتا ہے کہ AI ماڈلز تنگ علاقوں میں ماہر انسانوں کے قریب یا ان کا موازنہ کیا جا سکتا ہے۔ آرکیسٹریٹڈ ورک فلو اس سب کو اکٹھا کر سکتا ہے۔ آنکولوجی میں بھی ایسا ہی ہے، جہاں ہم مدافعتی ردعمل کے اعداد و شمار، مزاحمت کے لیے پیش گوئی کرنے والے الگورتھم اور دیگر عناصر کے ساتھ مالیکیولر ٹیسٹ کے نتائج اکٹھا کر رہے ہیں جو علاج کے فیصلے سے آگاہ کریں گے اور ردعمل کی نگرانی کو فعال کریں گے۔ میں برسوں سے میدان میں ہوں اور نئی اختراعات کے مختلف پہلوؤں پر ہوں- جو کچھ ہم اب کر سکتے ہیں وہ اس سے کہیں زیادہ ہے جو ہم پہلے کر سکتے تھے، اور تبدیلی کی رفتار حیرت انگیز ہے۔

ہیلتھ کیئر ٹیکنالوجی میں ایک تجربہ کار رہنما کے طور پر، آپ نئی کمپنیوں کو کیا مشورہ دیں گے جو AI کے ذریعے صحت کی دیکھ بھال میں بامعنی اثر ڈالنا چاہتے ہیں؟

پیمانے پر ڈیٹا تک رسائی کے بغیر آپ AI کمپنی نہیں بن سکتے۔ ڈیٹا ٹریننگ اور مانیٹرنگ ماڈل بنانے کا سبسٹریٹ ہے۔ نیز، AI حل بنانا ایک ٹیم کا کھیل ہے۔ آپ کو AI ماڈل کی ترقی کی صلاحیتوں کی ایک نئی نسل کے ساتھ غیر معمولی گہرائی میں ڈومین کے علم کی ضرورت ہے جو AI حل کے مختلف طبقوں کے طرز عمل کو پہچانتی ہے اور انہیں تنگ مقاصد کے خلاف برداشت کر سکتی ہے، خاص طور پر انسانی یا اس سے اوپر کی کارکردگی کے لیے بنایا گیا ہے۔ پھر، ان طریقوں کو آپریٹنگ کے لیے ایک نئے نظام کی نمائندگی کرنے کے لیے مختلف طریقوں سے ترتیب دیا جا سکتا ہے- یہی وہ جگہ ہے جہاں تبدیلیاں آتی ہیں، اور قدر کی فراہمی ہوتی ہے۔ "AI Humility" کی مشق کریں کیونکہ ہر چیز حیرت انگیز ہے اور ایسی چیزوں کی نمائش کرتی ہے جو ہم چھ مہینے پہلے بھی نہیں کر سکتے تھے۔ پھر بھی، 'حیرت انگیز' ضروری نہیں کہ کوئی پروڈکٹ ہو یا کام کرنے کا کوئی نیا طریقہ — بس یہی ہے، ٹیکنالوجی کچھ نیا کر رہی ہے۔ یہ AI کمپنی کی ذمہ داری ہے کہ وہ اسے کام کرنے کا ایک نیا طریقہ اور ایک حیران کن سطح کی قیمت فراہم کرنے کے لیے ایک نیا طریقہ بنائے جو پہلے کبھی قابل رسائی نہیں تھی۔ آخر میں، فرض کریں کہ آپ کو کاروباری طریقوں، AI ماڈلز، اور حل کی شفافیت پر اعتماد کا مظاہرہ کرنے کی ضرورت ہے۔ ہم ابھی بھی اپنے سماجی سفر کے ابتدائی مراحل میں ہیں، اور ہمیں وہ لوگ ہیں جنہیں ہم ان تبدیلیوں کو لانے کے لیے اعتماد حاصل کرنا چاہتے ہیں جو ہم فراہم کرنے کے قابل ہیں۔

زبردست انٹرویو کے لیے آپ کا شکریہ، جو قارئین مزید جاننا چاہتے ہیں وہ ضرور تشریف لائیں۔ کنسرٹ اے آئی.