Noah Nasser, CEO của datma – Loạt Phỏng Vấn

Noah Nasser là CEO của datma (trước đây là Omics Data Automation), một nhà cung cấp hàng đầu về các nền tảng Dữ liệu Thế giới Thực và các công cụ liên quan cho phân tích và trực quan hóa. Sứ mệnh của datma là trao quyền cho các tổ chức y tế tối ưu hóa tài sản dữ liệu của họ, thúc đẩy đổi mới và cải thiện kết quả bệnh nhân thông qua lưu trữ dữ liệu tiên tiến, hòa hợp dữ liệu được kích hoạt bởi AI và công nghệ truy vấn và công việc liên kết. Với trụ sở tại Oregon, công ty đang ở vị trí tiên phong trong việc biến đổi cách dữ liệu y tế được chia sẻ, kiếm tiền và áp dụng, cho phép hợp tác an toàn giữa người giám sát dữ liệu và người tiêu dùng dữ liệu.

Bạn có thể giải thích cách datma.FED sử dụng AI để cách mạng hóa việc chia sẻ và phân tích dữ liệu y tế không?

datma.FED tích hợp các công cụ phân tích được thúc đẩy bởi AI để cho phép thực hiện truy vấn an toàn trên mạng liên kết của chúng tôi. Các thuật toán tiên tiến của nó giúp trích xuất, tổng hợp và cung cấp các tập dữ liệu có thể chia sẻ và ẩn danh – cho phép người tiêu dùng dữ liệu như các công ty dược phẩm và tổ chức nghiên cứu trích xuất thông tin trong khi đảm bảo tuân thủ và tiêu chuẩn bảo mật đầy đủ.

Bằng cách tự động hóa các truy vấn dữ liệu phức tạp, datma.FED tăng tốc truy cập vào dữ liệu thế giới thực chất lượng cao, sẵn sàng sử dụng. Điều này trao quyền cho người giám sát dữ liệu như hệ thống y tế và phòng thí nghiệm phân tử tham gia vào các nỗ lực nghiên cứu hợp tác trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát đầy đủ đối với tài sản dữ liệu của họ.

datma giải quyết những thách thức chính nào cho các phòng thí nghiệm phân tử và hệ thống y tế?

datma.FED giải quyết một số thách thức quan trọng cho các phòng thí nghiệm phân tử và hệ thống y tế, bao gồm:

• Monetization Dữ liệu: Cho phép tạo ra doanh thu liên tục từ dữ liệu y tế chưa được sử dụng trong khi cho phép người giám sát dữ liệu giữ lại quyền sở hữu và kiểm soát đầy đủ.
• Bảo mật & An toàn Dữ liệu: Giữ dữ liệu nhạy cảm an toàn bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu không bao giờ rời khỏi môi trường của người giám sát dữ liệu thông qua mô hình liên kết ưu tiên bảo mật.
• Rủi ro Tuân thủ Dữ liệu: Tối thiểu hóa rủi ro tuân thủ với kiểm soát truy cập dữ liệu sẵn sàng cho cuộc kiểm toán và theo dõi tuân thủ đầy đủ.
• Chuẩn bị Dữ liệu & Phát triển Kinh doanh: datma thực hiện nỗ lực chuẩn bị dữ liệu để đảm bảo dữ liệu sẵn sàng trong khi kết nối người giám sát dữ liệu với các đối tác nghiên cứu và dược phẩm.

Làm thế nào datma đảm bảo bảo mật và tuân thủ dữ liệu trong khi cho phép hợp tác an toàn giữa người giám sát dữ liệu và người tiêu dùng dữ liệu?

datma.FED sử dụng mô hình mạng liên kết, giữ dữ liệu an toàn trong môi trường của từng người giám sát dữ liệu trong khi cho phép hợp tác ưu tiên bảo mật với người tiêu dùng dữ liệu. Dữ liệu trải qua một quá trình nhiều bước: nó được ẩn danh, lọc cho khả năng tiếp cận và được chỉ định là có thể chia sẻ dựa trên quyền của người giám sát dữ liệu. datma sau đó xử lý các truy vấn bên ngoài mà không chuyển dữ liệu thô, tổng hợp chỉ các trường dữ liệu ẩn danh được phê duyệt. Các hạn chế về kích thước ô ngăn chặn việc xác định lại. Mọi tương tác dữ liệu đều có thể kiểm toán và tuân thủ các tiêu chuẩn quy định như HIPAA.

Điều gì khiến datma.FED khác biệt so với các nền tảng dữ liệu khác về khả năng mở rộng và sử dụng?

datma.FED được thiết kế để mở rộng một cách liền mạch thông qua kiến trúc liên kết và các tính năng sẵn sàng dữ liệu tự động. Thiết kế của nó cho phép tích hợp liền mạch dữ liệu y tế đa phương thức từ nhiều nguồn. Các tính năng sẵn sàng dữ liệu tự động của nền tảng – bao gồm gắn nhãn dữ liệu và tiêu chuẩn hóa – giúp đơn giản hóa quá trình chuẩn bị dữ liệu và giảm thiểu nỗ lực thủ công. Bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu sẵn sàng cho truy vấn và tuân thủ từ đầu, datma.FED cho phép chia sẻ dữ liệu lớn, ưu tiên bảo mật, làm cho nó trở nên mở rộng và trực quan cho các ứng dụng nghiên cứu và dữ liệu thế giới thực.

Làm thế nào nền tảng datma.FED giúp tích hợp dữ liệu y tế đa phương thức trên các silo?

datma.FED giúp tích hợp dữ liệu y tế đa phương thức trên các silo thông qua một trong những thành phần của nó, datma.BASE. datma.BASE là một khuôn khổ toàn diện được xây dựng trên các cửa hàng dữ liệu, container và API độc quyền. Ở quy mô lớn, các khả năng tiên tiến của nó cho phép tiêu thụ, tổng hợp và hòa hợp các loại dữ liệu y tế đa dạng (EHR, Omics, Hình ảnh và Bệnh lý). Bằng cách phá vỡ các silo dữ liệu, datma.BASE biến đổi các tập dữ liệu bị phân mảnh thành thông tin hành động thống nhất.

Làm thế nào công nghệ của datma góp phần bắc cầu khoảng trống dữ liệu trong nghiên cứu và phát triển dược phẩm?

datma.FED giúp lấp đầy khoảng trống dữ liệu quan trọng cho nghiên cứu dược phẩm và chiến lược tiếp cận thị trường. Bằng cách cung cấp dữ liệu thế giới thực chất lượng cao, sẵn sàng sử dụng với độ sâu và chiều dài theo chiều dọc, datma.FED cho phép các công ty dược phẩm đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhiều hơn. Cơ sở hạ tầng an toàn của nó đảm bảo rằng dữ liệu vẫn có thể truy cập mà không ảnh hưởng đến bảo mật hoặc an toàn, hỗ trợ các thông tin toàn diện cần thiết cho việc khám phá.

Làm thế nào datma trao quyền cho các tổ chức y tế để kiếm tiền từ dữ liệu của họ trong khi duy trì các tiêu chuẩn đạo đức và quy định?

datma cho phép các tổ chức y tế kiếm tiền từ dữ liệu của họ bằng cách tạo ra một hệ sinh thái chia sẻ dữ liệu an toàn nơi các tổ chức y tế giữ lại quyền sở hữu và kiểm soát đầy đủ. Thông qua mạng liên kết của nó, người giám sát dữ liệu xác định dữ liệu nào có thể truy cập và chia sẻ trong khi giữ thông tin nhạy cảm an toàn trong cơ sở hạ tầng của riêng họ. Các đường mòn kiểm toán toàn diện, quyền truy cập dựa trên vai trò và các tính năng tuân thủ quy định đảm bảo rằng tất cả các hoạt động chia sẻ dữ liệu tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và quy định về bảo mật. Điều này cho phép các tổ chức y tế tạo ra các luồng doanh thu mới trong khi bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân và duy trì niềm tin.

Trong những xu hướng nào về AI và dữ liệu y tế bạn dự đoán sẽ có tác động lớn nhất trong năm năm tới?

AI trong y tế, bị ảnh hưởng bởi các mối quan ngại về bảo mật, an toàn và chỉ bị giới hạn bởi chất lượng dữ liệu. AI đã trao quyền cho chúng ta cung cấp thuốc cá nhân hóa thực sự trong lĩnh vực ung thư nhưng chỉ mới bắt đầu khám phá những gì có thể. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh nhân đa phương thức, bao gồm genomics, hình ảnh, dữ liệu sinh học và các yếu tố y tế, lịch sử dân số và lối sống, chúng ta sẽ điều chỉnh các kế hoạch điều trị và liệu pháp cho nhu cầu cá nhân. Điều này dẫn đến kết quả bệnh nhân tốt hơn và cuối cùng là giảm chi phí chăm sóc sức khỏe. Kết hợp các công cụ này với theo dõi bệnh nhân từ xa và kết quả báo cáo bởi bệnh nhân sẽ cho phép phát hiện bệnh sớm và cải thiện tuân thủ các kế hoạch điều trị. Tuy nhiên, chìa khóa quan trọng trong tất cả những điều này là các nguồn dữ liệu sâu sắc, đa dạng.

Thêm vào đó, AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp quyền truy cập vào chăm sóc cá nhân hóa. Tôi thấy vai trò của các mô hình AI trong việc đơn giản hóa các hoạt động quản lý và thanh toán của người trả tiền, giảm bớt gánh nặng giấy tờ và đảm bảo quyền truy cập và công bằng trên toàn dân. Hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn đã cho thấy một số hạn chế trong ứng dụng này; các ấn phẩm gần đây đã chỉ ra những điểm yếu của chúng liên quan đến mã hóa y tế. Rõ ràng, những rào cản này có thể được vượt qua với dữ liệu đào tạo tốt hơn, sâu hơn và đầy đủ hơn.

Cuối cùng, AI sẽ tiếp tục tăng tốc độ nghiên cứu y học. AI có thể xác định các mục tiêu thuốc mới bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn, bao gồm hình ảnh, đa omics và các phương pháp khác, tối ưu hóa thiết kế thử nghiệm lâm sàng và tăng tốc phát hiện thuốc. Học liên kết, một kỹ thuật AI bảo vệ quyền riêng tư, cho phép các tổ chức hợp tác trong nghiên cứu mà không chia sẻ dữ liệu bệnh nhân nhạy cảm, mở khóa tiềm năng của nghiên cứu hợp tác. Các tiến bộ gần đây trong suy luận nhân quả và AI tạo sinh, đặc biệt, báo trước những tiến bộ đáng kể trong việc khám phá từ sinh học cơ bản đến liệu pháp ứng dụng.

Ứng dụng lâu dài của datma đối với các hệ thống y tế và ngành công nghiệp rộng lớn hơn là gì?

Tại datma, chúng tôi tập trung vào việc xây dựng một tương lai nơi dữ liệu tốt hơn thúc đẩy chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa, có thể tiếp cận và hiệu quả. Bằng cách hợp nhất các tập dữ liệu phức tạp thông qua học liên kết, chúng tôi đang trao quyền cho các bác sĩ lâm sàng và nhà nghiên cứu giải quyết các thách thức chăm sóc sức khỏe phức tạp và mở khóa các đột phá y học mới. Thị trường dữ liệu thế giới thực liên kết của chúng tôi, datma.FED, là bước đầu tiên hướng tới việc hiện thực hóa tầm nhìn này.

Hãy tưởng tượng một tương lai cho chăm sóc sức khỏe nơi các nhà nghiên cứu tận dụng và phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, từ genomics, hình ảnh, lịch sử y tế đến các yếu tố lối sống, để điều chỉnh các liệu pháp thế hệ tiếp theo với sự tập trung vào bệnh nhân tinh tế. Đồng thời, các bác sĩ lâm sàng có thể sử dụng AI để cung cấp chăm sóc phù hợp vào đúng thời điểm với gánh nặng hành chính tối thiểu. Cách tiếp cận liên kết của datma tăng tốc tầm nhìn này bằng cách mở khóa sức mạnh của dữ liệu y tế phức tạp và an toàn. Bằng cách liên tục mở rộng tập dữ liệu của chúng tôi và ra mắt các công cụ đổi mới như datma.WHY và datma.360, chúng tôi đang thúc đẩy việc phát hiện bệnh sớm, cải thiện các phương pháp điều trị và kết quả bệnh nhân tốt hơn.

Tầm nhìn của chúng tôi mở rộng ra ngoài các bệnh nhân cá nhân. Cam kết của datma đối với học liên kết mở khóa sức mạnh của nghiên cứu hợp tác, cho phép các tổ chức phân tích các tập dữ liệu lớn mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bệnh nhân. Điều này giải phóng một làn sóng khám phá, từ việc xác định các mục tiêu thuốc mới đến tối ưu hóa các thử nghiệm lâm sàng. Bằng cách tận dụng khả năng phân tích và suy luận nhân quả của AI, chúng ta có thể tăng tốc nghiên cứu y học và đưa các phương pháp điều trị cứu sống đến bệnh nhân nhanh hơn. Chúng tôi cam kết dẫn đầu trong việc biến tương lai này thành hiện thực.

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