アリエル・カッツ、H1のCEO兼共同創設者-イスラエルとガザの支援、GenosAI、トライアルイノベーション、医療分野でのAIの影響、現代医学におけるデータの役割、スタートアップのアドバイス
「アリエル・カッツとGenosAI イスラエルとガザの支援から医療分野のAIへの影響まで-トライアルイノベーションと現代医学のデータの役割、そしてスタートアップへのアドバイス」
H1は、医療従事者、研究者、および産業パートナーを結びつけ、臨床、科学、研究情報と洞察を提供し、医療の成果を向上させ、医療業界のイノベーションを推進することを目指しています。私たちは、H1のCEO兼共同創設者であるAriel Katz氏に、当社のAI in healthcareインタビューシリーズへの参加に感謝しています。このインタビューでは、Ariel氏がイスラエルとガザの持続的な危機への支援活動、GenosAIの立ち上げ、AIの業界への影響、データセキュリティ、およびH1の成功の基礎となる戦略について話しています。
こんにちは、Arielさん。最近のLinkedInの投稿で、中東の持続的な危機に対する医療からテックエコシステムまで、3つのイニシアチブを示したことに注目しました。H1は、これらの壊滅的な時期に意義のある影響を与えるために、自社のプラットフォームとコミュニティをどのように活用しているのか、もっと詳しく教えていただけますか?
H1は、世界と適切な医師をつなげるという使命で設立されました。当社は、指先に包括的な医師データベースを持っているという独自の立場から、使命を実践する必要があると知っていました。
- 「Pythonによる3D地理空間データ統合:究極のガイド」
- あなたのラップトップでデータサイエンスのポテンシャルを引き出す
- 「では、なぜ私たちはレコメンデーションシステムを気にする必要があるのでしょうか…?フィーチャリング:トンプソンサンプリングへの優しい紹介」
ハマスの攻撃の後の火曜日で、私は幼馴染のいく人とテキストで連絡を取っていました。その時、行動を起こすことを決意しました。私たちは、米国の医師にメールで連絡を取り、どの医師がボランティアになりたいかを確認しました。また、イスラエル、ガザ、および西岸の医師とも連絡を取り、どこで援助が必要かを調査しました。これまでに20万人以上の医師に連絡を取りました。私たちは、H1の小さなチームを結集し、ハーバードの医師や公衆衛生専門家を参加させて取り組んでいます。
物資や寄付金、また被災地への渡航を希望する医療従事者からの圧倒的な支援を受けています。現時点で数百人のボランティアがおり、日々増え続けています。私たちは、さらに多くのボランティアを募集し続けており、ご協力いただける方は、ウェブサイトにアクセスし、フォームに記入するようお願いいたします。
H1は最近、GenosAIという新しい生成AIツールを発表しました。このツールは、あらゆる種類の複雑な臨床試験の照会に対して分析し、応答します。GenosAIの最も興味深い側面の一つは、試験の多様性と有効性に深い影響を持つ可能性です。このツールは、具体的にどのようにこれを実現するために設計されていますか?
GenosAIは、製薬業界の効率性、多様性、およびイノベーションの向上において、大きな進歩です。私たちは、GenosAIツールを私たちのTrial Landscapeソリューションに組み込み、臨床オペレーション、実施可能性、および医療チームがより簡単に深い洞察を得ること、ワークフローをスピードアップさせること、新しいタイプのデータを探索すること、効率を改善しコストを削減すること、市場投入を加速させることを支援しています。GenAIと対話AIの力を組み合わせ、私たちの医療データの幅広い知識とともに、スポンサーに最高の洞察を提供します。例えば、AIを使用して、多様性データ、患者記録、および過去の試験のパフォーマンスを確認することで、研究者は特定の患者グループが試験に公正に参加しているかどうかをチェックできます。
Deloitteによると、AIは薬剤開発のコストを最大70%削減する可能性があると報告されています。GenosAIは、それにどのように貢献し、ツールを使用した試験の予算に測定可能な影響はありましたか?
医療におけるAIの利用は、ゲームチェンジングなものです。GenosAIの目標は、研究者が今まで分散したデータを時間をかけて調べる必要がなくなり、臨床試験が公正かつ包括的に設計されているかを判断できるようにすることです。研究者は、「どのスポンサーが小細胞前立腺がんで最も有望な試験を実施しているか?」や「私の第3相前立腺がん研究のための最適なサイトはどこですか?」といったいくつかのキーワードで質問するだけで、数秒で高い信頼性のある回答を得ることができます。これにより、研究者は未だに活動が不十分なコミュニティを見つけ、その格差を解消するための戦略を立てることが容易になります。
データのプライバシーとセキュリティは、特に医療領域では重要な懸念事項です。GenosAIが処理するデータの機密性とセキュリティを確保するために、どのような対策が講じられていますか?
私たちは、セキュリティとデータプライバシーの懸念事項がいかに重要であるかを理解しています、特に製薬セクターにおいては。GenosAIは、健康データのための一貫した真実の単一ソースを作成するために、機械学習からNLPまでの最新技術を使用してグローバルプラットフォームに構築されています。私たちは、Microsoft Azure Enterprise GPT-4のようなトップティアソリューションを活用し、医療言語モデルで一般的な幻覚を低減するガードレールを導入し、H1固有のデータと知識をモデルに組み込んで情報の正確性を高めるために、Retrieval Augmented Generationアプローチを採用しています。
GenosAIが製薬企業の競争情報とトライアルデザインにどのように役立ち、いくつかの使用事例を提供できますか?
研究者がトライアルデザインの戦略を最適化することは重要です。そして、GenosAIの機能を活用することで、重要な洞察を得たり、サイトやPIのパフォーマンスを評価したり、患者募集戦略を最適化したりすることができます。 GenosAIは、10万以上の医療従事者、USおよび欧州を含む110億のクレーム、2億5000万人以上の患者、および世界中の80万の施設にわたる、公的、企業内、寄与型のヘルスケアデータソースの優れた基盤を通じて情報を取捨選択できます。
今回は、スタートアップの創業者の方々へ向けて、H1の成長戦略を解説しましょう。H1は「医師のためのLinkedIn」と言われ、1000万以上の医師プロフィールを誇っています。初期段階で特に効果的だったユーザー獲得、活性化、リテンション戦略について共有いただけますか?
私たちは、当社の使命である世界中の人々を適切な医師とつなげることに重点を置いています。
H1の目標は、世界中のすべての医師のための真実の情報源を作り上げることでした。特定の疾患の治療を求める患者が適切な医師を見つけられるようにすること、臨床試験に適した専門知識を求める製薬企業がそれを見つけられるようにすること、世界中のすべての医師が自分の物語を所有し、その臨床活動や学術的な業績が正確に世界に伝えられる場所を持つことです。そのために、私たちは世界中のすべての医師に関する情報を集め、アクセス可能にするためにH1を設立しました。
革新的なソリューションのリリース、Faculty Opinionsの買収(現在はH1 Connectとしてブランド化)、新たな市場への参入、基盤データの拡充、シリーズCの資金調達の拡大により、私たちは著しい成長を遂げてきました。
現在、私たちのソリューションは、医薬品、バイオテクノロジー、医療機器、支払い者セグメントの250以上の顧客によって使用されており、適切な医療従事者との関係強化、健康格差の解消、患者アクセスの向上、加速度的なマーケット参入活動を実現しています。
2022年には、Faculty Opinions(現在のH1 Connect)を買収し、医療従事者の必須情報源としての成長を続ける上で重要な一歩を踏み出しました。また、ブランドも一新し、新しいウェブサイトを立ち上げました。
さらに、2023年初頭には当社の主力ソリューションであるHCP Universeに重要な機能を追加し、医療担当者が自身の活動の影響を追跡し理解し、患者の結果を改善し、エビデンスに基づいた医療の遵守を促進することを支援しました。
最近では、新しいH1 Mobileアプリをリリースし、HCP Universeの深いKOLやHCPの洞察を、世界中のライフサイエンス専門家の手のひらにもたらしました。
当社の使命に忠実であるために、新しい技術への投資は成長と成功に大いに役立っており、新しいGenosAIツールの使用事例とそのポテンシャルについて非常に興奮しています。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- 「VSCodeをDatabricksと統合して、データエンジニアリングのパイプラインとモデルを構築および実行する」
- 「LLMsを活用してリコメンデーション知識グラフを完成させる」
- 「ChatGPT Visionをデータ分析に活用する5つの方法」
- データから真実を解読する:大きな言語モデルが真実をモデル化するためにパーソナを使用する方法
- リフレックスを使って、純粋なPythonでChatGPTに似たWebアプリを作成する
- OpenAI API — イントロ&ChatGPTの背後にあるモデルの11の実践的な実装例
- 「JAXとHaikuを使用してゼロからTransformerエンコーダを実装する🤖」