Steve Herne, CEO tại Unlearn – Loạt phỏng vấn

Steve Herne là một chuyên gia nổi bật với hơn 25 năm kinh nghiệm trong ngành nghiên cứu và phát triển dược phẩm. Trong suốt sự nghiệp của mình, ông đã giữ các vị trí lãnh đạo tại các công ty nổi tiếng như WCG, Bioclinica, ERT, Icon Development Solutions, Covance, MDS Pharma Services và Inveresk Research. Trong những vị trí này, Herne đã xuất sắc trong việc thúc đẩy tăng trưởng dài hạn, cung cấp hướng dẫn chiến lược và mở rộng danh mục sản phẩm.

Sự chuyên môn của ông bao gồm phát triển kinh doanh, lập kế hoạch chiến lược, quản lý sản phẩm và tiếp thị, tất cả đều góp phần vào sự tăng trưởng đáng kể của thị phần. Herne hiện đang giữ vị trí Giám đốc điều hành tại Unlearn, nơi ông tiếp tục áp dụng kiến thức sâu sắc về ngành và đam mê đổi mới y tế.

Unlearn phát triển các công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến để giải quyết các bất hiệu quả trong y học. Thông qua các mô hình bệnh nhân ảo kỹ thuật số – các mô hình bệnh nhân ảo được điều khiển bởi Nền tảng Unlearn – tổ chức này nhằm mục đích tối ưu hóa phát triển lâm sàng và thúc đẩy y học chính xác.

Với tầm nhìn biến y học thành một khoa học tính toán, Unlearn tập trung vào việc cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe và thiết lập các tiêu chuẩn mới cho chăm sóc bệnh nhân.

Bạn vừa mới tiếp quản vai trò Giám đốc điều hành tại Unlearn.AI sau khi giữ vị trí Giám đốc Thương mại. Quá trình chuyển đổi này như thế nào đối với bạn?

Đây là một quá trình chuyển đổi tuyệt vời, và tôi tin rằng điều đó là nhờ vào con người và văn hóa của Unlearn. Nhìn về phía trước, ưu tiên hàng đầu của tôi là đảm bảo các mục tiêu chiến lược, sứ mệnh và tầm nhìn của công ty được thống nhất. Hiện tại, tôi đang tập trung vào việc củng cố và xây dựng đội ngũ điều hành xung quanh tôi và sẽ bổ sung các vị trí và thành viên mới vào năm 2025 khi chúng tôi tiếp tục phát triển và áp dụng mô hình kinh doanh thương mại.

Là một người có nền tảng sâu sắc trong ngành dược phẩm, những quan điểm hoặc chiến lược nào bạn đang mang đến Unlearn khác với cách tiếp cận kỹ thuật và nghiên cứu được dẫn dắt bởi Charles Fisher?

Sứ mệnh và tầm nhìn của Unlearn vẫn không thay đổi – chúng tôi sẽ tiếp tục cải thiện các thử nghiệm lâm sàng với trí tuệ nhân tạo và công nghệ của chúng tôi. Để tiếp tục thúc đẩy đội ngũ của mình, tôi đang thách thức họ bước vào đôi giày của khách hàng khi chúng tôi làm việc để giải quyết thử nghiệm và sai lầm trong y học, đặc biệt. Về cuối cùng, mục tiêu của chúng tôi là giảm bớt gánh nặng và điểm đau của khách hàng, vì vậy khi chúng tôi chiến lược cho năm tới, tôi muốn họ hiểu tiếng nói của khách hàng bằng cách xem xét áp lực và thách thức họ phải đối mặt. Điều này đặc biệt quan trọng vì hầu hết nhân viên của chúng tôi chưa có cơ hội làm việc trực tiếp trên một thử nghiệm lâm sàng, given sự tập trung vào sự nghiệp về trí tuệ nhân tạo hoặc học máy.

Unlearn đã là một người tiên phong trong việc tích hợp các mô hình bệnh nhân ảo vào các thử nghiệm lâm sàng. Bạn có thể giải thích ngắn gọn cho độc giả của chúng tôi về cách công nghệ mô hình bệnh nhân ảo được sử dụng trong bối cảnh này?

Trong các thử nghiệm lâm sàng, các mô hình trí tuệ nhân tạo của Unlearn tạo ra một mô hình bệnh nhân ảo cá nhân cho mỗi bệnh nhân trước khi họ được phân bổ ngẫu nhiên vào thử nghiệm. Mỗi mô hình bệnh nhân ảo dự báo kết quả sức khỏe tương lai cá nhân dưới placebo, bất kể việc phân bổ thử nghiệm thực tế của bệnh nhân. Với công nghệ mô hình bệnh nhân ảo của chúng tôi, các nhà nghiên cứu có thể thực hiện các thử nghiệm mạnh mẽ với ít tham gia hơn tại một thời gian giảm so với quá trình thử nghiệm truyền thống.

Chúng tôi muốn tối đa hóa việc sử dụng mô hình bệnh nhân ảo trong các thử nghiệm lâm sàng để cung cấp năng lượng cho các nghiên cứu, giảm lỗi, giảm số lượng người tham gia thử nghiệm và giảm chi phí tổng thể. Tuy nhiên, chúng tôi nhận ra rằng mỗi tình huống và lĩnh vực trị liệu yêu cầu một cách tiếp cận hơi khác, đó là lý do tại sao chúng tôi phát triển các mô hình bệnh cụ thể được đào tạo trên dữ liệu cấp bệnh nhân để dự đoán cách sức khỏe của một người tham gia sẽ thay đổi theo thời gian.

Theo quan điểm của bạn, công nghệ mô hình bệnh nhân ảo được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo sẽ biến đổi cảnh quan nghiên cứu lâm sàng như thế nào trong những năm tới?

Tương lai rất sáng sủa, nhưng vẫn chưa được biết. Các công ty dược phẩm muốn giới thiệu đổi mới vào các quy trình nghiên cứu của họ để tăng tốc quyết định và đưa thuốc ra thị trường nhanh hơn. Vì nhiều công ty này sẽ không đưa thuốc tiếp theo của họ ra thị trường cho đến năm 2029 hoặc 2030, họ đang muốn tăng tốc thời gian thử nghiệm với các đổi mới như trí tuệ nhân tạo.

Khi các công ty này tìm cách đổi mới với trí tuệ nhân tạo, chúng tôi đang xây dựng các quan hệ đối tác mới trong khi biến đổi ngành công nghiệp cho tốt hơn. Tuy nhiên, khi nhìn vào đường cong áp dụng, ngành công nghiệp này vẫn thuộc loại “người chậm chân”, vì vậy việc thực hiện một rủi ro tính toán – như tích hợp công nghệ mới vào một quy trình đã không thay đổi trong nhiều thập kỷ – là một bước nhảy mà nhiều công ty dược phẩm vẫn do dự thực hiện.

Sứ mệnh của Unlearn là loại bỏ thử nghiệm và sai lầm trong y học. Bạn nhìn thấy vai trò của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe sẽ phát triển như thế nào trong thập kỷ tới, và những cột mốc nào bạn nghĩ cần được đạt đến để thực hiện đầy đủ tầm nhìn này?

Như đã đề cập, các công ty dược phẩm có xu hướng cẩn thận hơn với các đổi mới mới, thích áp dụng công nghệ đã được thử nghiệm và kiểm tra. Mặc dù vậy, một số công ty đã sử dụng các đổi mới mới, nhưng tôi tin rằng toàn bộ ngành công nghiệp sẽ áp dụng trí tuệ nhân tạo và mặc định vào công nghệ trong các giao thức trong thập kỷ tới.

Kể từ khi tôi phỏng vấn gần đây với Charles Fisher, sự tập trung của công ty đã thay đổi như thế nào, và bạn đang quan tâm đến những lĩnh vực mới nào của ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các thử nghiệm lâm sàng?

Mặc dù sứ mệnh và tầm nhìn của chúng tôi vẫn không thay đổi, chúng tôi đang điều chỉnh chiến lược của mình một chút vào năm 2025. Chúng tôi đang gấp các khách hàng của mình vào nền tảng và sản phẩm của chúng tôi, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu khi chúng tôi sử dụng dữ liệu cấp bệnh nhân bí mật để đào tạo các mô hình bệnh nhân ảo cụ thể của bệnh mà dự báo kết quả sức khỏe tương lai cá nhân của mỗi bệnh nhân. Thông qua đôi mắt và đôi tai của khách hàng, chúng tôi có thể hiểu được thách thức của các thử nghiệm lâm sàng và những gì chúng tôi có thể làm để loại bỏ thử nghiệm và sai lầm trong y học trong tương lai.

Những cột mốc quan trọng nào bạn hy vọng Unlearn sẽ đạt được dưới sự lãnh đạo của bạn, cả về công nghệ và tác động thị trường?

Ở mức độ vĩ mô, tôi hy vọng sẽ thấy công nghệ mô hình bệnh nhân ảo được cải thiện trong mỗi thử nghiệm lâm sàng. Ở mức độ vi mô, mục tiêu của tôi là các nhà lâm sàng sẽ xem Unlearn là đối tác được chọn để sản xuất mô hình bệnh nhân ảo, và viết Unlearn vào kế hoạch phát triển thử nghiệm lâm sàng của họ trước khi thử nghiệm thậm chí bắt đầu. Nhiều công ty hiểu được sức mạnh của mô hình bệnh nhân ảo và quan tâm đến việc tạo ra chúng, và chúng tôi có thể giúp thực hiện công nghệ một cách chính xác.

Khi công ty bước vào giai đoạn phát triển tiếp theo, bạn sẽ như thế nào để duy trì một văn hóa đổi mới trong khi duy trì tính khả thi thương mại của các giải pháp trí tuệ nhân tạo mà bạn đang đưa ra thị trường?

Kể từ khi thành lập cách đây 7 năm rưỡi, chúng tôi đã tập trung vào nghiên cứu và phát triển để mang lại sản phẩm quý giá của chúng tôi đến các thử nghiệm lâm sàng. Bây giờ chúng tôi đang chuyển sang giai đoạn mà tôi gọi là “sản phẩm đầu tiên, thực hiện thương mại”. Chúng tôi phấn đấu để tiếp tục phát triển đường cong áp dụng của thị trường và xây dựng các sản phẩm mạnh mẽ mà khách hàng không chỉ cần, mà còn muốn sử dụng để giải quyết hiệu quả các thách thức họ phải đối mặt với các thử nghiệm lâm sàng của mình.

Cảm ơn bạn đã tham gia phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Unlearn.