Jeff Elton，ConcertAI 首席执行官 – 采访系列

Jeff Elton, Ph.D，是ConcertAI的首席执行官，ConcertAI是一家提供研究解决方案和患者中心解决方案的AI SaaS解决方案公司，服务于生命科学创新者和世界领先的医疗服务提供者。 ConcertAI专注于使用提供商的电子病历（EMRs）、实验室信息系统（LISs）和图像归档与传输系统（PACSs）作为所有研究数据的来源，来加速和提高回顾性和前瞻性临床研究的精度。 它是美国临床肿瘤学会和其CancerLinQ计划、美国FDA、NCI健康公平倡议以及美国近100家医疗服务提供者的长期合作伙伴。

在加入ConcertAI之前，Jeff曾担任Accenture Strategy/Patient Health的管理总监，诺华生物医学研究院的全球首席运营官和战略高级副总裁，以及麦肯锡公司的合伙人。他也是几家初创公司的创始董事和高级顾问。Jeff目前是马萨诸塞州生物技术委员会的董事会成员。他是广泛引用的书籍《医疗保健的颠覆》（Wiley，2016）的合著者。Jeff拥有来自芝加哥大学的博士和MBA学位。

作为ConcertAI的创始首席执行官，您可以分享一下您在公司成立时的愿景吗？自2018年以来，这个愿景如何演变？

我们从这样一个想法开始：改善患者的治疗效果来自于深入和可行的洞察。获得这些洞察需要数据的完整性、规模、代表性和先进的AI智能。因此，我们创建了一个数据即服务和AI软件即服务公司。我们针对允许推理和预测的AI，这包括预测需要避免的事件，例如患者不遵守治疗或由于对治疗没有积极的反应而停止治疗，这让我们了解何时临床试验可能是下一个选择。

我们的愿景仍然坚定不移，我们继续期望我们的解决方案能够做得更多。有了最新一代的大型语言模型、代理AI和其他生成AI解决方案，我们可以在规模上运行（几乎实时——这是我们在2018年没有预料到的），并且可以与合作伙伴如NVIDIA一起，将我们的解决方案提升到预期以上的性能，认识到局限性和独特的特征，并以整个市场创新步伐的速度前进——到目前为止的旅程非常富有成效和令人兴奋。

我们已经在临床试验自动化解决方案、将患者放在基于证据的临床路径上、放射学解读的高级工作流程以及将数字孪生作为决策增强工具用于护理和研究等方面取得了难以想象的性能。

今天，我们服务于几乎50家生物制药创新者和2000家医疗服务提供者——虽然还没有达到整个市场的规模，但我们是行业中最广泛的肿瘤AI解决方案。

是什么激发了您专注于肿瘤和血液病数据集，如何看待ConcertAI在这些领域的影响？

美国于1971年启动了“反对癌症的战争”，这是由国家癌症法案引发的。这导致了大规模的政府资金，这些资金带来了对驱动癌症的突变、新的治疗方法、扩大的国家癌症研究所指定的治疗中心以及更多的见解。奥巴马政府时期，电子刺激资金增加了10亿美元，用于国家卫生研究院（NIH），进而用于国家癌症研究所（NCI）。在拜登政府下，2022年推出了“癌症月球计划2.0”，这再次引发了一整代新的研究和种子资金投资，用于学术、社区和公私合作伙伴关系。

我提到这个历史是因为，很少有疾病或医疗保健领域拥有如此多的数据：基因组学、转录组学、数字病理学、数字放射学、详细的电子医疗记录等，以及通过严格的、多中心的、同行评审研究验证的见解。作为进一步的证据，美国临床肿瘤学会年会是世界上最大的医疗会议，拥有任何科学论坛上最多的新出版物、海报和摘要。

因此，如果您要专注于数据和AI，那么很少有比肿瘤学更好的领域来推进解决方案，并以信心和规模来实现。ConcertAI拥有世界上最大的研究级数据集。这包括通过该数据启用的数百篇经过同行评审的出版物、由这些出版物产生的显著证据，这些证据改变了患者的治疗方式，并确保了最积极的可能结果，现在还有AI SaaS技术，这些技术对于护理和研究过程至关重要，它们将数据和证据的力量带到患者护理旅程的每个点和每个决策中。这里真正重要的是，我们不会单方面地做到这一点。我们会与我们的医疗服务提供者和生物制药创新者合作伙伴一起做到这一点，以产生最大的信任和使用。

ConcertAI已成为真实世界证据（RWE）和医疗保健人工智能技术的领先者。在将公司定位为该领域的领先者时，您面临的早期挑战是什么？

您必须赢得信任，并发展成为参考来源。这是通过努力获得的。提供商的信任来自于他们相信您访问的数据是为了他们的患者的最佳利益。来自您的学术和行业合作伙伴的信任来自于他们看到您的数据是原始患者记录的完美反映，您提出的概念是“真实的”和反映当前的临床和科学实践。您还必须实现代表整个人口的规模，并产生可以自信地推广到整个被治疗的人口的结论。技术也是如此。科学家和临床医生天生持怀疑态度——他们应该这样——他们不信任黑盒子或他们不理解的算法。因此，我们需要通过出版物和公开我们的解决方案的工作原理来建立信任。

ConcertAI拥有世界上最大的肿瘤和血液病数据集。这些数据为转化癌症研究和治疗带来了什么独特的机会？

我喜欢这个问题！我们每天都在努力解决这个问题。为提供者、患者和创新者提供价值的机会几乎是无限的。在早期试验中，我们正在开发研究模拟方法，使用数字孪生，这将改变我们将哪些项目带入临床试验。我们的数据和AI优化将降低从最终协议到最终提交给监管机构的时间，减少30%到40%——这意味着新药物可以更快地到达患者。我们的决策增强AI解决方案将推荐基于证据的治疗路径，专门针对这些路径，监测响应是否符合预测的响应，并在响应或效益低于预期时寻找可能有益的临床试验。我们的影像临床解读解决方案在操作过程、临床解读和基于见解和证据的新解读或新干预的长期视野中运行。现在，不再是“一次完成”，而是“一次，然后再一次”，以便有益的重新评估和未来的决策成为一个持续的过程！这里的不同之处在于，视角是整个患者旅程——这是一个水平视角，而不是一系列狭窄、深入的垂直视角，这些视角需要拼接在一起。这是由AI和对专家人类工作方式的深刻过程变化所实现的创新。

您能解释一下ConcertAI的数字试验解决方案如何将癌症患者与救命的临床试验相匹配吗？在患者结果方面，您看到的影响是什么？

临床试验非常复杂，需要大量专家人士投入大量时间。对于大多数组织来说，临床试验是作为对患者的责任和承诺，当前的标准护理可能不是一个可行的替代方案。然而，试验并没有真正地提供给社区治疗中心的患者，而80%的患者在那里接受治疗。然而，这些患者最终将接受新批准的药物。这就产生了双重困境：需要获得试验机会的患者数量有限，而反映最终标准护理人口的患者并没有在试验数据集中。我们为解决这些问题制定了计划。

结果非常好——这么好，以至于我们将在2025年将正在进行的研究数量增加10倍。我们在美国临床肿瘤学会会议和其他地方发表了这些内容。我们的方法是我们认为AI应该实施的方式——作为专家人类的增强，在那里有大量的容量和人才限制，以及生命岌岌可危的地方。我们开发了一套协调和调优的大型语言模型，可以访问患者记录，综合特征，并将患者与可能有益的试验相匹配，做到与专家人类一样——并且具有完全记录的方法来做出推荐和评估。在我们技术部署的网站，我们的表现与最专家的人类一样，并且比没有部署我们技术的网站招募患者的速度快5倍或更多——研究团队和生物制药创新者都很满意，患者受益最多。

ConcertAI如何通过其对临床试验设计和患者招募的AI驱动方法来解决临床研究中的一些当前限制，例如患者多样性和试验效率？

我为我的团队感到自豪——他们三年前告诉我，实现多样性是一种义务，也是科学上正确的事情。他们还说，如果是手动操作，这很难做到，但如果自动化，就不需要额外的努力。因此，我们决定，每个数据集和AI SaaS解决方案都将将多样性和健康的社会决定因素作为我们的标准方法。它不是一个选项——它只是我们所做的事情。因此，我们的CARAai™支持的临床试验设计和优化解决方案可以评估哪些种族、民族或经济子群体可能受到疾病的最大不利影响，将这些考虑因素纳入试验设计，确保这些人群不会无意中被排除，并定义最有可能确保参与和代表性的临床试验网站。这是AI可以“AI为善”的地方，也是技术不会引入偏见，而是确保偏见不会进入过程、最终设计或临床试验的操作过程的地方。

ConcertAI在减轻医疗保健提供者负担和优化临床试验的网站选择方面发挥什么作用？

我们将工作量整合到我们的临床试验解决方案的所有方面。首先，对患者来说有一个负担。这可以是网站的位置、研究与标准护理相比需要多少次访问，或者研究与标准护理相比的临床强度。这些事情可以决定患者——或者患者与其提供者协商——是否能够参与或忍受并完成参与。

对于提供者来说，也有一个负担。如果我们可以自动识别临床试验的资格患者，尽量减少产生工作的假阳性，并为临床研究助理、研究护士和医生提供“AI杠杆”，那么负担就会降低。同样适用于我们的AI自动化解决方案，它允许研究团队避免手动数据输入——通常在一天结束时需要2到4个小时，通常在家完成。早期，我们查看了EMR中的数据——数字——被手动输入到赞助商的EDC门户中！在这里，我们也使用了我们的多调优大型语言模型——这是NVIDIA合作的重点。我们目前实现了55%的完全自动化，并且在未来几个月内将以非常快的速度达到80%以上。随着这些元素的结合，我们将使工作人员的时间减少到传统要求的10%，并使这些研究更加适合更多的患者。

精准医学是人工智能取得重大进展的关键领域。ConcertAI的技术如何为更精确和个性化的癌症治疗做出贡献？

我们去年没有太多地讨论这个问题。2023年12月，我们接管了美国临床肿瘤学会（ASCO）的CancerLinQ计划的责任。它是世界上最大的智能健康网络，包括学术中心、区域医院系统和社区提供者。这个网络的关键部分是实施ASCO认证的质量和临床路径解决方案。由于CancerLinQ是ConcertAI的倡议，我们一直在扩大网络，自动化精准肿瘤路径，创建新的数字孪生方法来增强提供者的治疗选择，识别和发送关键诊断测试的消息，这些测试可以告知治疗决策，并为新批准的药物做同样的事情，这些药物代表了另一种或更好的治疗选择。所有这些都以我们的CARAai™架构为基础，这是与NVIDIA合作开发的视觉LLM和肿瘤学LLM。看到取得的进展令人惊讶，我们对明年将在ASCO 2025上发表和展示的内容感到兴奋。

您如何看待AI影像解决方案为肿瘤学和放射学等领域带来的益处，特别是这些领域面临临床医生短缺的情况下？

很好的问题！确实，进入该领域的新肿瘤学家和放射科医生的人数少于退休的人数。然而，患者需求却在不断增加。因此，这是一个理想的领域，提供支持医生和护理专业人员的AI SaaS解决方案，无论是在工作流优化还是临床决策增强方面。放射科医生和肿瘤学家都会强调这些新型智能解决方案进入他们的领域的重要性。影像是一个适合AI的绝佳领域，其性能也非常出色。非劣性研究表明，AI模型在狭窄领域内可以接近或媲美专家人类。协调的工作流程可以将所有这些结合起来。在肿瘤学中，我们正在将分子测试结果与免疫反应数据、预测算法、对治疗的抵抗以及将告知治疗决策和使响应监测可能有益的临床试验等因素结合起来。我已经在这个领域工作了很多年，并站在了新的创新事物的不同侧面——我们现在可以做的事情远远超过我们以前能够做的事情，变化的步伐也很惊人。

作为医疗保健技术领域的经验丰富的领导者，您会给新公司什么建议，他们希望通过人工智能在医疗保健领域产生有意义的影响？

您不能没有大规模数据就成为一家AI公司。数据是构建训练和监控模型的基础。构建AI解决方案是一项团队运动。您需要具有异常深度的领域知识，并配备新一代的AI模型开发能力，这些能力可以识别不同类别的AI解决方案的行为，并将其应用于狭窄的目标，特别是针对人类或更高的性能进行调整。然后，这些方法可以以各种方式协调，以代表一种新的操作系统——这就是变化发生并且价值得以交付的地方。要实践“AI谦逊”——一切都很惊人，并表现出我们甚至六个月前无法做到的事情。然而，“惊人”并不一定是一种产品或一种新的工作方式——它只是技术做了一些新的事情。作为一家AI公司，您有责任使其成为一种新的工作方式和一种新的方法，能够提供以前无法访问的惊人的价值。最后，假设您需要展示商业行为、AI模型和解决方案的透明度。我们仍然处于我们社会旅程的早期阶段，我们是那些必须赢得信任来带来我们能够交付的变化的人。