乔纳森·克朗，BloodGPT 首席执行官 – 采访系列

乔纳森·克朗 是 BloodGPT 的首席执行官。他是一位拥有 20 多年经验的医疗战略家和企业家，曾经创立和出售了 Med24 ，一家位于伦敦的诊所（筹集了 500 万英镑，于 2022 年出售），并联合创立了 PCG ，一家位于摩纳哥的医疗保健初创公司，在 50 万美元的种子资金预算下获得了超过 100 万美元的合同，并曾为包括 Klarity 和 LIPS Healthcare 在内的数字医疗初创公司提供咨询服务，帮助他们进行重大融资和增长。

BloodGPT 是一个为诊断实验室和诊所提供的 AI 驱动的平台，能够无缝地集成到现有的工作流程中，仅需几秒钟即可以 99.99% 的准确率解读血液测试结果。

您在医疗保健领域拥有超过二十年的经验，创立和扩张了多家医疗保健公司。是什么个人经历或行业痛点让您转向 BloodGPT?

我今年早些时候从一位同事那里听说了 BloodGPT。这个概念立刻引起了我的共鸣，无论是从个人还是商业角度来看。我一直都在追踪自己的血液检查结果，使用电子表格来整理数字，然而我经常遇到不一致的单位、参考范围和命名约定。这是一个枯燥而不可靠的过程。同时，我也知道我不是唯一一个在收到医生、实验室或诊所提供的混乱、零碎且不可访问的结果时感到沮丧的人。

因此，在了解 BloodGPT 的几天后，我与创始人进行了通话，之后我成为了公司的首席战略官。在二十多年的时间里，我曾在诊所、初创公司和医疗体系中工作过，我知道这正是我所擅长的领域。

BloodGPT 解决了一些我多年来反复看到的痛点。人们会得到测试结果，但这些结果的获取是零碎的，缺乏背景，整个过程会让已经超负荷工作的专业人员感到不知所措。试想一下，血液数据是整体健康状况最丰富的信号之一，但它仍然被严重低估。

因此，我的理由是，如果我们能够将 AI 和先进的数据科学与牢固的医疗知识相结合，我们就可以使这些信息对每个人都可用：个人、医疗保健专业人员和整个系统。

BloodGPT 承诺在解读血液测试结果方面达到 99.99% 的准确率，并直接集成到现有的实验室工作流程中。您能否带我们了解一下该平台是如何被构思的，以及您在将其推向市场时面临的主要挑战是什么?

有趣的是，一切都始于一场邻里间的对话。生物化学家和运动营养顾问尼基塔·乌多维琴科（Nikita Udovichenko）在他的诊所中反复看到同样的问题，然后他联合创立了 BloodGPT。人们会得到他们的血液测试报告，却不知道如何处理这些信息。他的邻居瓦西里·拉祖卡（Vasilii Lazuka）是一位连续创业的 AI 企业家，也是 BloodGPT 的联合创始人和首席技术官，他立即看到了这个项目的潜力。最初的对话很快变成了一个真正的项目。之后，AI 产品开发专家纳塔·萨瓦什琴卡（Nata Savaścienka）加入成为联合创始人和首席产品官，我也加入了团队，利用我二十年的经验来打造医疗保健和数据平台。

从那时起，我们的重点就是建立一个系统，将每个数字视为可验证的数据，而不是语言模型可以猜测的东西。我们设计了一个多层次的架构，将每个生物标志物标准化为 LOINC 代码（逻辑观察标识符名称和代码），这是实验室测试报告的国际标准，并使用 UCUM（统一代码单位测量）验证每个单位，始终遵循实验室自己的参考范围。

在我二十年的医疗保健经验中，我知道信任在这个领域是多么重要。因此，当我们构建 BloodGPT 时，我们关注的最艰难的挑战是稳定性和信任。我们需要记住，大型模型可能会对同一个文件给出不同的答案，误读日期，或编造范围。我们使我们的使命成为确保每个输出都是可复制的，并且可以完全追溯到其源头。

如今，平台通过 FHIR API（快速医疗保健互操作性资源）直接连接到实验室工作流程中，这是一种现代标准，允许医疗保健信息系统安全高效地共享数据。它还与遗留的实验室信息系统配合使用，节省专业人员的时间，并为个人提供即时的清晰度。

许多患者现在正在使用通用的大语言模型来解读实验室结果。您在这种趋势中看到哪些风险，以及 BloodGPT 如何提供一个更安全、更可靠的替代方案?

通用语言模型不是为实验室数据而设计的。它们可能会误读单位，混淆日期，或编造参考值，并且它们不会显示当它们不确定时。患者可以粘贴结果并获得一个听起来令人信服但完全错误的答案。最可怕的是，它听起来如此令人信服，以至于您可能不会想到去质疑它。

BloodGPT 专门针对病理工作流程进行训练和验证。每个值都与 LOINC 标识符绑定，并检查是否符合 UCUM 测量标准，平台始终使用实验室自己的参考范围作为最终的基准。多层次的防护措施可以追溯每个输出的来源，因此相同的输入产生相同的、完全可审计的结果。

这种专门的设计，侧重于可复制性和透明的来源，给专业人员和个人带来了一个普通聊天机器人无法提供的可靠性水平。

您的职业生涯跨越了创立诊所、为初创公司提供咨询，现在领导一个由 AI 驱动的健康科技公司。您对医疗保健创新如何随着这段旅程而演变?

早期，创新意味着砖头和砂浆——建设新的设施和服务，以减少等待时间和简化患者途径。后来，它变成了关于商业模式，这涉及更高效地提供护理、使运营更加可持续，并改善整体的患者体验。

然而，如今，重点是智能和规模。AI 开启了当我开始时无法想象的可能性，但一个教训始终保持不变。仅凭技术无法改变医疗保健。系统、激励措施和采纳才是真正的改变者。

医疗保健领域中反复出现的一个主题是自动化和人性化的平衡。您如何设想像 BloodGPT 这样的 AI 重塑医生的角色，特别是在减少倦怠的同时保持判断力和同情心?

医生很少会因为关心人们而感到倦怠。他们会因为文书工作、重复的测试、碎片化的系统以及所有将他们从患者身边拉开的行政任务而感到倦怠。每个我认识的医生都宁愿花五分钟与患者交谈，而不是填写另一份表格。这种额外的工作量，不幸的是，正在不断增长，并且侵蚀了他们为真正的临床护理所拥有的时间和精力。

BloodGPT 被设计用来缓解一些这种压力。该平台接管了组织和解读实验室信息所涉及的繁重工作，并提供了清晰、结构化的见解，可以融入现有的工作流程中。当这些常规步骤被自动化和可靠地处理时，医生可以将更多的时间投入到只有他们才能做的事情中，即倾听、行使判断力和与他们治疗的人建立信任。

我不相信 AI 会取代医生。如果有什么的话，AI 允许他们回到职业的核心，花更多的时间与人交谈，少花时间追逐数据。这就是技术可以让医学变得更加人性化的地方，而不是变得不那么人性化。

您提到的一项目标是让诊所每年在效率方面节省数百万美元。BloodGPT 提供的最明显的成本节约机制是什么?

节省来自三个主要领域。

首先是时间。审查和传达实验室结果仍然是一个缓慢的手动过程，存在于许多医疗系统中。BloodGPT 将每次测试的审查和解释时间从几分钟缩短到几秒钟。在每周成千上万的结果中，这转化为数百个临床小时被归还给患者护理。

第二是连续性。该平台保持每位患者的血液数据的运行历史，因此很容易发现趋势和异常。这减少了重复测试，并捕获了可能触发不必要的随访预约或重复实验室测试的错误。

第三是资源利用。当信息被准确和即时地传递时，员工可以专注于更高价值的任务，实验室可以用更精简的支持团队运作。

当你把这些效果加起来时，一个中等规模的医疗系统可以看到数百万美元的年度节省，同时也提高了结果。在医疗保健领域，降低成本和提高质量同时进行是很不寻常的，这正是我们所追求的。

您曾指出，短期投资者的视野经常扼杀了医疗保健人工智能中的系统性创新。您如何认为创始人和投资者可以协调一致，以确保长期影响?

这始于共同的使命。如果投资者正在寻找十二个月的翻转，医疗保健是一个错误的领域。这一领域需要耐心、严格的合规性和多年的信任建设。

创始人在设定期望方面有一个角色。他们需要解释监管时间表、采用周期和报销的现实情况，以便合作伙伴了解为什么从外部来看，进展似乎很慢。

投资者反过来应该支持基于里程碑的增长，并抵制追逐虚荣指标。真正改变医疗保健人工智能的公司将由愿意思考五年到十年视野、并且在整个旅程中保持承诺的合作伙伴建立，而不是仅仅是第一个估值上涨或快速退出。

随着医疗保健领域人工智能的监管日益严格，BloodGPT 如何处理合规性、安全性和与临床医生和患者建立信任?

从一开始，我们就把负责任的设计作为产品的一部分，而不是事后补充的内容。我们的团队遵循医疗保健中使用的主要隐私和安全标准，并密切关注美国、欧洲和其他关键市场的监管发展。我们的重点是强大的数据处理实践、透明的算法和可以完全审计的输出。

正如我之前提到的，信任是我们最大的挑战，它始终是我们的北极星。对于我们来说，这不仅仅是关于遵守监管要求。专业人员可以看到每个值来自哪里以及如何处理，这给他们带来了对信息的信心。患者也重视这种清晰度。BloodGPT 是一个用于组织和呈现他们自己结果的工具，而不是取代临床医生的角色。在这种意义上，安全性和信任不是我们稍后添加的功能。它们就是产品本身。

展望未来，您是否认为人工智能解读将扩展到血液测试以外的其他诊断领域，如果是这样，您认为最大的突破将首先出现在哪里?

这已经正在发生。 放射学、基因组学和眼科已经远远超出了实验阶段。在这些领域，人工智能系统正在帮助识别早期癌症、分析复杂的基因变异，并在视网膜图像中标记糖尿病视网膜病变的迹象。在每种情况下，输出都交给合格的临床医生进行审查，因此专业人员始终控制着最终的决定。

下一波浪潮将是关于连接和集成，而不是单个领域。考虑到成像、基因组学、可穿戴设备和实验室数据仍然被视为独立的流。人工智能将越来越多地将它们联系起来，关联微妙的信号——一个血液标志物、一个基因变异、一个来自可穿戴设备的模式——以揭示远在任何单个测试之前就存在的风险。

真正的突破将是这种集成：一个智能层将多个输入连接起来，为医生和患者提供对健康和风险的连续、实时视图。从急性护理转变为预测性、主动的护理，这才是最大的影响所在。

最后，您最看好医疗保健领域人工智能的未来是什么，您认为 BloodGPT 将在塑造这一未来中发挥什么作用?

让我最兴奋的是我刚刚讨论的内容，即从反应性医疗转变为预防性医疗。几十年来，我们一直等待人们生病后才采取行动。是的，预防和个人责任一直是对话的一部分，但人工智能终于使这种愿景成为可能，通过早期识别风险、指导更健康的选择，并以前所未有的规模个性化信息。

BloodGPT 旨在成为这一基础的一部分。血液数据是最常见、最广泛可用的健康信号，但它经常被低估。通过使这些信息更容易理解和采取行动，我们帮助将原始数字转化为清晰的洞察力，并将洞察力转化为更健康的生活。在最后，这就是我们的简单目标。将复杂的事物转化为人们可以使用的东西。我们正在为人们在未来几年中需要的护理奠定基础，同时也使今天的日常医疗保健变得更好。

感谢您接受这次精彩的采访，希望读者可以通过访问 BloodGPT 来了解更多信息。