Steve Herne, CEO tại Unlearn – Chuỗi phỏng vấn

Steve Herne là một chuyên gia nổi tiếng với hơn 25 năm kinh nghiệm trong ngành nghiên cứu và phát triển dược phẩm. Trong suốt sự nghiệp của mình, ông đã nắm 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 lâu dài, cung cấp định hướng chiến lược và mở rộng danh mục sản phẩm.

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 về thị phần. Hiện tại, Herne đang担任 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 trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Unlearn phát triển các công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến để giải quyết các vấn đề trong y học. Thông qua các mô hình bệnh nhân ảo – các mô hình bệnh nhân ảo được cung cấp 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 đảm nhận vai trò Giám đốc điều hành tại Unlearn.AI sau khi từng là Giám đốc Thương mại. Sự chuyển đổi này như thế nào đối với bạn?

Đây là một sự chuyển đổi tuyệt vời, và tôi tin rằng điều này là nhờ vào con người và văn hóa của Unlearn. Nhìn về phía trước, ưu tiên lớn nhất của tôi là đảm bảo rằng 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, bạn mang lại những quan điểm hoặc chiến lược nào cho Unlearn mà khác với cách tiếp cận kỹ thuật và nghiên cứu do Charles Fisher dẫn dắt?

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

Trong các thử nghiệm lâm sàng, các mô hình trí tuệ nhân tạo của Unlearn tạo ra một mô hình bệnh nhân ảo riêng cho mỗi bệnh nhân trước khi họ được phân bổ ngẫu nhiên vào thử nghiệm. Mỗi mô hình bệnh nhân ảo dự đoán kết quả sức khỏe tương lai của từng bệnh nhân dưới giả định sử dụng placebo, bất kể việc phân bổ thực tế của bệnh nhân vào thử nghiệm. Với công nghệ mô hình bệnh nhân ảo, các nhà nghiên cứu có thể thực hiện các thử nghiệm mạnh mẽ với ít bệnh nhân hơn và thời gian thử nghiệm ngắn hơn 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 sai sót, giảm số lượng bệnh nhân tham gia thử nghiệm và giảm tổng chi phí. Tuy nhiên, chúng tôi nhận ra rằng mỗi tình huống và lĩnh vực điều trị đòi hỏi một cách tiếp cận hơi khác nhau, 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 tươi sáng, nhưng vẫn chưa rõ ràng. Các công ty dược phẩm muốn giới thiệu đổi mới vào các quy trình nghiên cứu của họ để đẩy nhanh việc ra 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 rất muốn đẩy nhanh 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 để tốt hơn. Tuy nhiên, khi nhìn vào đường cong áp dụng, ngành công nghiệp này vẫn thuộc vào loại “người chậm chân”, vì vậy việc chấp nhận rủi ro có 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 còn do dự.

Sứ mệnh của Unlearn là loại bỏ thử nghiệm và sai sót 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 hiện thực hóa tầm nhìn này?

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

Kể từ khi tôi phỏng vấn cuối cùng với Charles Fisher, sự tập trung của công ty đã thay đổi như thế nào, và bạn đang hào hứng nhất về những lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới nào 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 tích hợp 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 dự đoán kết quả sức khỏe tương lai của từng bệnh nhân. Thông qua đôi mắt và đôi tai của khách hàng, chúng tôi có thể hiểu được thách thức và những gì chúng tôi có thể làm để loại bỏ thử nghiệm và sai sót 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 nâng cao trong mọi 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 tạo ra các 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 các mô hình bệnh nhân ảo và quan tâm đến việc tạo ra chúng, và chúng tôi có thể giúp họ thực hiện công nghệ một cách chính xác.

Khi công ty bước vào giai đoạn phát triển tiếp theo, bạn dự định sẽ nuôi dưỡng một văn hóa đổi mới như thế nào đồng thời 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 đưa sản phẩm có giá trị của mình vào các thử nghiệm lâm sàng. Giờ đây, chúng tôi đang chuyển sang giai đoạn mà tôi gọi là “sản phẩm đầu tiên, thực hiện thương mại”. Chúng tôi tiếp tục phát triển 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 gặp phải trong các thử nghiệm lâm sàng.

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