Jonathan Kron, Giám đốc điều hành của BloodGPT – Loạt phỏng vấn

Jonathan Kron là Giám đốc điều hành của BloodGPT. Ông là một chiến lược gia y tế và doanh nhân với hơn 20 năm kinh nghiệm xây dựng và mở rộng các doanh nghiệp y tế. Trước khi gia nhập BloodGPT, ông đã thành lập và rời bỏ Med24, một phòng khám ở London (đã huy động được 5 triệu bảng, rời bỏ vào năm 2022), đồng sáng lập PCG, một công ty khởi nghiệp về chăm sóc sức khỏe tại nhà ở Monaco, đã bảo đảm được hơn 1 triệu đô la hợp đồng với ngân sách hạt giống 500.000 đô la, và đã tư vấn cho các công ty y tế số, bao gồm Klarity và LIPS Healthcare về việc huy động vốn và tăng trưởng lớn.

BloodGPT là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI cho các phòng xét nghiệm và phòng khám, tích hợp liền mạch vào các quy trình làm việc hiện có, giải thích kết quả xét nghiệm máu trong vài giây với độ chính xác 99,99%.

Bạn đã dành hơn hai thập kỷ xây dựng và mở rộng các doanh nghiệp y tế. Những kinh nghiệm cá nhân hoặc điểm khó khăn trong ngành nào đã dẫn bạn đến BloodGPT?

Tôi lần đầu tiên biết về BloodGPT vào đầu năm nay từ một đồng nghiệp. Ý tưởng ngay lập tức đã thu hút tôi, cả về mặt cá nhân và kinh doanh. Tôi là người luôn theo dõi kết quả xét nghiệm máu của mình trong bảng tính, kéo số liệu từ tệp PDF và hình ảnh, chỉ để gặp phải các đơn vị không nhất quán, phạm vi tham chiếu và quy ước đặt tên. Đó là một công việc nhàm chán và thường không đáng tin cậy. Và sâu thẳm, tôi biết tôi không phải là người duy nhất phải đối mặt với sự khó chịu khi nhận được kết quả xét nghiệm lộn xộn, phân mảnh và không thể tiếp cận từ bác sĩ, phòng xét nghiệm hoặc phòng khám.

Vì lý do đó, chỉ trong vài ngày sau khi biết về BloodGPT, tôi đã có một cuộc gọi với các nhà sáng lập và, vào cuối cuộc gọi, tôi trở thành CSO. Sau 20 năm làm việc trên các phòng khám, khởi nghiệp và hệ thống y tế, tôi biết rằng đây là đúng lĩnh vực của tôi.

BloodGPT giải quyết một số điểm khó khăn mà tôi đã thấy lặp đi lặp lại. Người dân nhận được kết quả xét nghiệm, nhưng việc tiếp cận bị phân mảnh, ngữ cảnh bị mất và quá trình làm cho các chuyên gia đã bị kéo giãn quá mức bị choáng ngợp. Hãy nghĩ về điều này. Dữ liệu máu là một trong những tín hiệu giàu nhất về sức khỏe tổng thể, nhưng nó vẫn chưa được sử dụng đầy đủ.

Vì vậy, lý do của tôi là nếu chúng ta có thể kết hợp AI và khoa học dữ liệu tiên tiến với kiến thức y tế mạnh mẽ, chúng ta có thể làm cho thông tin đó có thể sử dụng được trong thời gian thực cho mọi người: cá nhân, chuyên gia y tế và toàn bộ hệ thống.

BloodGPT cam kết độ chính xác 99,99% trong việc giải thích kết quả xét nghiệm máu và tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc phòng xét nghiệm hiện có. Bạn có thể giải thích cách nền tảng này được hình thành và những thách thức chính mà bạn gặp phải khi đưa nó ra thị trường?

Đúng là như vậy, mọi thứ bắt đầu từ một cuộc trò chuyện với hàng xóm. Nikita Udovichenko, một nhà sinh hóa học và tư vấn dinh dưỡng thể thao, đã liên tục thấy cùng một vấn đề trong thực hành của mình trước khi đồng sáng lập BloodGPT. Người dân sẽ nhận được báo cáo xét nghiệm máu của họ và không biết phải làm gì với chúng. Hàng xóm của anh, Vasilii Lazuka, một doanh nhân AI连续 và hiện là Đồng sáng lập và CTO, ngay lập tức thấy được tiềm năng. Những gì bắt đầu như một cuộc trò chuyện thông thường nhanh chóng trở thành một dự án thực sự. Ngay sau đó, chuyên gia phát triển sản phẩm AI Nata Savaścienka tham gia với tư cách Đồng sáng lập và CPO, và tôi cũng tham gia, làm việc cùng họ và tận dụng kinh nghiệm 20 năm của tôi trong việc xây dựng các nền tảng y tế và dữ liệu.

Từ đó, trọng tâm trở thành xây dựng một hệ thống coi mỗi số liệu là dữ liệu có thể kiểm chứng, không phải là thứ mà một mô hình ngôn ngữ có thể đoán. Chúng tôi thiết kế một kiến trúc nhiều lớp Normalize mỗi chỉ số sinh học thành mã LOINC — Logical Observation Identifiers Names and Codes, tiêu chuẩn quốc tế cho việc báo cáo xét nghiệm phòng thí nghiệm — xác minh mỗi đơn vị với UCUM, Unified Code for Units of Measure, và luôn tuân theo phạm vi tham chiếu của phòng xét nghiệm.

Từ 20 năm kinh nghiệm làm việc với các chuyên gia y tế, tôi biết rằng sự tin cậy là trung tâm trong lĩnh vực này. Đó là lý do tại sao, khi chúng tôi xây dựng BloodGPT, những thách thức khó khăn nhất mà chúng tôi tập trung vào là sự ổn định và tin cậy. Chúng tôi cần nhớ rằng các mô hình lớn có thể đưa ra các câu trả lời khác nhau cho cùng một tệp, đọc sai ngày, hoặc tạo ra phạm vi tham chiếu. Chúng tôi đã đặt nhiệm vụ của mình là đảm bảo mỗi đầu ra là có thể tái tạo và hoàn toàn có thể theo dõi nguồn gốc.

Ngày nay, nền tảng kết nối trực tiếp vào quy trình làm việc phòng xét nghiệm thông qua FHIR APIs — Fast Healthcare Interoperability Resources, một tiêu chuẩn hiện đại cho phép các hệ thống thông tin y tế chia sẻ dữ liệu một cách bảo mật và hiệu quả. Nó cũng hoạt động với các hệ thống thông tin phòng xét nghiệm cũ, giúp chuyên gia tiết kiệm thời gian và cung cấp cho cá nhân sự rõ ràng ngay lập tức.

Nhiều bệnh nhân hiện đang chuyển sang các mô hình ngôn ngữ tổng quát để giải thích kết quả xét nghiệm. Bạn thấy những rủi ro nào trong xu hướng này và BloodGPT cung cấp một giải pháp an toàn và đáng tin cậy hơn như thế nào?

Các mô hình ngôn ngữ tổng quát không được thiết kế cho dữ liệu xét nghiệm. Chúng có thể đọc sai đơn vị, trộn lẫn ngày, hoặc tạo ra giá trị tham chiếu, và chúng không cho thấy khi chúng không chắc chắn. Một bệnh nhân có thể dán kết quả vào và nhận được một câu trả lời bóng bẩy mà đơn giản là sai. Và phần đáng sợ là, nó nghe có vẻ rất thuyết phục mà bạn có thể không nghĩ đến việc đặt câu hỏi.

BloodGPT được đào tạo và xác thực cụ thể cho các quy trình xét nghiệm bệnh lý. Mỗi giá trị được gắn với mã định danh LOINC và kiểm tra theo tiêu chuẩn đo lường UCUM, và nền tảng luôn sử dụng phạm vi tham chiếu của phòng xét nghiệm làm tiêu chuẩn cuối cùng. Các hàng rào bảo vệ nhiều lớp theo dõi mỗi đầu ra trở lại nguồn gốc của nó, vì vậy cùng một đầu vào tạo ra cùng một kết quả có thể kiểm chứng đầy đủ.

Thiết kế được xây dựng dành riêng cho mục đích này, tập trung vào khả năng tái tạo và nguồn gốc minh bạch, mang lại cho chuyên gia và cá nhân một mức độ tin cậy mà một trình mô hình ngôn ngữ tổng quát đơn giản không thể cung cấp.

Sự nghiệp của bạn đã bao gồm việc thành lập các phòng khám, tư vấn cho các công ty khởi nghiệp và hiện đang lãnh đạo một công ty y tế công nghệ được hỗ trợ bởi AI. Quan điểm của bạn về đổi mới y tế đã thay đổi như thế nào trong suốt hành trình này?

Ban đầu, đổi mới có nghĩa là gạch và vữa — xây dựng các cơ sở và dịch vụ mới để cắt giảm danh sách chờ đợi và tối ưu hóa các đường dẫn bệnh nhân. Sau đó, nó trở thành về các mô hình kinh doanh, liên quan đến việc cung cấp chăm sóc một cách hiệu quả hơn, hoạt động bền vững hơn và cải thiện trải nghiệm bệnh nhân tổng thể.

Ngày nay, tuy nhiên, trọng tâm là trí tuệ và quy mô. AI mở ra những khả năng mà trước đây không thể tưởng tượng được khi tôi bắt đầu, nhưng một bài học đã vẫn không thay đổi. Công nghệ, tự nó, không biến đổi y tế. Hệ thống, động lực và việc áp dụng làm.

Trong khía cạnh này, tư duy của tôi đã chuyển từ “Làm thế nào chúng ta xây dựng?” sang “Làm thế nào chúng ta tích hợp?” Tôi tin chắc rằng những công ty thành công sẽ không nhất thiết phải có các thuật toán bóng bẩy nhất. Họ sẽ là những công ty mà các công cụ của họ cung cấp năng lượng cho các quy trình hàng ngày của bác sĩ, bệnh nhân và hệ thống y tế một cách âm thầm và liền mạch.

Một chủ đề lặp lại trong y tế công nghệ là sự cân bằng giữa tự động hóa và sự tiếp xúc của con người. Bạn hình dung AI như BloodGPT sẽ thay đổi vai trò của bác sĩ — đặc biệt là trong việc giảm kiệt sức trong khi vẫn bảo tồn phán quyết và đồng cảm?

Bác sĩ hiếm khi kiệt sức vì chăm sóc người dân. Họ kiệt sức vì việc làm giấy tờ, các xét nghiệm lặp lại, các hệ thống phân mảnh và tất cả các nhiệm vụ hành chính khác kéo họ ra khỏi bệnh nhân. Mỗi bác sĩ tôi biết sẽ thích dành năm phút nói chuyện với bệnh nhân hơn là điền vào một biểu mẫu khác. Gánh nặng công việc bổ sung đó, không may, tiếp tục tăng, và nó xói mòn thời gian và năng lượng họ có cho chăm sóc lâm sàng thực sự.

BloodGPT được xây dựng để giảm bớt một số áp lực đó. Nền tảng này tiếp quản việc nặng nhọc liên quan đến việc tổ chức và giải thích thông tin xét nghiệm và cung cấp thông tin rõ ràng, có cấu trúc phù hợp với các quy trình làm việc hiện có. Khi những bước thường xuyên đó được xử lý tự động và đáng tin cậy, các bác sĩ có thể dành nhiều thời gian trong ngày hơn để làm những gì chỉ họ mới có thể làm, đó là lắng nghe, thực hiện phán quyết và xây dựng niềm tin với những người họ điều trị.

Tôi không tin rằng AI sẽ thay thế bác sĩ. Nếu có gì, nó cho phép họ quay lại trái tim của nghề nghiệp, dành nhiều thời gian hơn trong cuộc trò chuyện và ít thời gian hơn để theo đuổi dữ liệu. Đó là nơi công nghệ có thể làm cho y học trở nên nhân văn hơn, không kém.

Một trong những mục tiêu được tuyên bố của bạn là tiết kiệm hàng triệu đô la mỗi năm cho các phòng khám trong các khoản tiết kiệm hiệu quả. Những cơ chế tiết kiệm chi phí cụ thể nhất mà BloodGPT cung cấp là gì?

Tiết kiệm đến từ ba khu vực chính.

Thứ nhất là thời gian. Việc xem xét và truyền đạt kết quả xét nghiệm vẫn là một quá trình thủ công chậm ở nhiều hệ thống y tế. BloodGPT cắt giảm thời gian xem xét và giải thích từ vài phút xuống chỉ vài giây cho mỗi xét nghiệm. Trên hàng nghìn kết quả mỗi tuần, điều đó tương đương với hàng trăm giờ của chuyên gia được trả lại cho chăm sóc bệnh nhân.

Thứ hai là tính liên tục. Nền tảng này giữ một lịch sử chạy của mọi dữ liệu máu của bệnh nhân, vì vậy các xu hướng và bất thường dễ dàng được phát hiện. Điều đó giảm thiểu các xét nghiệm lặp lại và bắt các lỗi có thể kích hoạt các cuộc hẹn hoặc xét nghiệm lặp lại không cần thiết.

Thứ ba là sử dụng tài nguyên. Khi thông tin được cung cấp chính xác và ngay lập tức, nhân viên có thể tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn và các phòng xét nghiệm có thể hoạt động với các đội hỗ trợ nhỏ hơn.

Khi bạn thêm những hiệu ứng này lại với nhau, một hệ thống y tế cỡ trung có thể thấy tiết kiệm hàng triệu đô la mỗi năm trong khi cũng cải thiện kết quả. Trong y tế, điều không phổ biến là giảm chi phí và tăng chất lượng cùng một lúc, và chính xác là sự kết hợp mà chúng tôi đang hướng tới.

Bạn đã lưu ý rằng các đường chân trời đầu tư ngắn hạn thường giết chết sự đổi mới hệ thống trong AI y tế. Bạn nghĩ các nhà sáng lập và nhà đầu tư có thể liên kết như thế nào để đảm bảo tác động lâu dài?

Nó bắt đầu với một sứ mệnh chung. Nếu một nhà đầu tư đang tìm kiếm một khoản đầu tư 12 tháng, y tế là lĩnh vực sai lầm. Ngành này đòi hỏi sự kiên nhẫn, tuân thủ nghiêm ngặt và nhiều năm xây dựng niềm tin.

Các nhà sáng lập có vai trò trong việc thiết lập kỳ vọng. Họ cần giải thích các đường thời gian quy định, chu kỳ áp dụng và thực tế về việc hoàn trả lại để các đối tác hiểu tại sao tiến bộ có thể trông chậm từ bên ngoài.

Các nhà đầu tư, về phần họ, nên hỗ trợ tăng trưởng dựa trên các cột mốc và chống lại việc theo đuổi các chỉ số hư danh. Những công ty thực sự thay đổi AI y tế sẽ được xây dựng bởi những đối tác sẵn sàng suy nghĩ trên đường chân trời 5 đến 10 năm và ở lại cam kết trong suốt hành trình, không chỉ trong giai đoạn đầu tăng giá trị hoặc thoát ra nhanh chóng.

Với các quy định đang thắt chặt xung quanh AI trong y tế, BloodGPT đang tiếp cận sự tuân thủ, an toàn và xây dựng niềm tin với cả chuyên gia và bệnh nhân như thế nào?

Từ đầu, chúng tôi đã coi thiết kế có trách nhiệm là một phần của sản phẩm, không phải là một ý nghĩ sau cùng. Đội ngũ của chúng tôi tuân theo các tiêu chuẩn bảo mật và quyền riêng tư chính được sử dụng trong y tế và theo dõi chặt chẽ các quy định đang phát triển ở Hoa Kỳ, Châu Âu và các thị trường quan trọng khác. Trọng tâm của chúng tôi là các thực hành xử lý dữ liệu mạnh mẽ, thuật toán minh bạch và đầu ra có thể được kiểm toán đầy đủ.

Như tôi đã đề cập trước đó, niềm tin là thách thức lớn nhất của chúng tôi từ đầu. Đối với chúng tôi, đó không chỉ là về việc kiểm tra các hộp quy định. Chuyên gia có thể thấy nơi mỗi giá trị đến từ và làm thế nào nó được xử lý, điều này mang lại cho họ sự tự tin vào thông tin. Bệnh nhân cũng đánh giá cao sự rõ ràng đó. BloodGPT là một công cụ để tổ chức và trình bày kết quả của họ, không thay thế vai trò của một chuyên gia. Trong ý nghĩa đó, an toàn và niềm tin không phải là các tính năng chúng tôi thêm vào sau. Chúng là sản phẩm chính nó.

Nhìn về tương lai, bạn có thấy sự giải thích của AI mở rộng ra ngoài xét nghiệm máu vào các lĩnh vực chẩn đoán khác — và nếu vậy, bạn nghĩ những đột phá lớn nhất sẽ đến đầu tiên ở đâu?

Điều đó đã đang diễn ra.Hình ảnh y tế, genomics, và nhãn khoa đã đi xa hơn giai đoạn thử nghiệm. Trong những lĩnh vực này, các hệ thống AI đang giúp xác định các bệnh ung thư sớm trên các bản quét, phân tích các biến thể di truyền phức tạp và đánh dấu các dấu hiệu của bệnh tiểu đường ở hình ảnh võng mạc. Trong mỗi trường hợp, đầu ra đi đến một chuyên gia đủ tiêu chuẩn để xem xét, vì vậy chuyên gia vẫn kiểm soát quyết định cuối cùng.

Làn sóng tiếp theo sẽ là về kết nối và tích hợp chứ không phải là các lĩnh vực riêng lẻ. Hãy xem xét rằng hình ảnh, genomics, thiết bị đeo và dữ liệu xét nghiệm vẫn được coi là các luồng riêng biệt. AI sẽ ngày càng đưa chúng lại với nhau, liên kết các tín hiệu tinh tế — một dấu hiệu máu, một biến thể di truyền, một mẫu từ thiết bị đeo — để tiết lộ rủi ro lâu trước khi bất kỳ xét nghiệm nào có thể.

Đột phá thực sự sẽ là loại tích hợp này: một lớp thông minh kết nối nhiều đầu vào để cung cấp cho bác sĩ và bệnh nhân một cái nhìn liên tục, theo thời gian thực về sức khỏe và rủi ro. Sự thay đổi từ chăm sóc theo từng giai đoạn sang chăm sóc dự phòng và chủ động là nơi có tác động lớn nhất.

Cuối cùng, điều gì khiến bạn hào hứng nhất về tương lai của AI trong y tế, và vai trò gì bạn thấy BloodGPT sẽ đóng trong việc định hình tương lai đó?

Điều khiến tôi hào hứng nhất,坦白, là điều tôi vừa thảo luận về việc chuyển từ chăm sóc phản ứng sang chăm sóc dự phòng. Trong nhiều thập kỷ, chúng ta đã chờ đợi mọi người bị ốm trước khi chúng ta can thiệp. Vâng, phòng ngừa và trách nhiệm cá nhân luôn là một phần của cuộc trò chuyện, nhưng AI có thể cuối cùng làm cho tầm nhìn đó trở nên thực tế, bằng cách xác định rủi ro sớm hơn, hướng dẫn các lựa chọn lành mạnh và cá nhân hóa thông tin với quy mô chúng ta chưa từng thấy trước đây.

BloodGPT được thiết kế để trở thành một phần của nền tảng đó. Dữ liệu máu là tín hiệu sức khỏe phổ biến nhất và rộng rãi nhất, nhưng nó thường bị sử dụng dưới mức. Bằng cách làm cho thông tin đó dễ hiểu và hành động hơn, chúng tôi giúp biến đổi các số liệu thô thành thông tin rõ ràng, và thông tin thành cuộc sống lành mạnh. Về cơ bản, đó là mục tiêu đơn giản. Lấy điều gì đó phức tạp và biến nó thành điều gì đó mọi người có thể sử dụng. Chúng tôi đang đặt nền móng cho loại chăm sóc mà mọi người sẽ cần trong những năm tới, đồng thời cũng đang cải thiện chăm sóc y tế hàng ngày ngay bây giờ.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập BloodGPT.