Noah Nasseris yra „datma“ (anksčiau vadinta „Omics Data Automation“) generalinis direktorius, pirmaujantis federacinių realaus pasaulio duomenų platformų ir susijusių analizės ir vizualizavimo įrankių tiekėjas. „datma“ misija – suteikti sveikatos priežiūros organizacijoms galimybę optimizuoti savo duomenų išteklius, skatinti naujoves ir pagerinti pacientų rezultatus, naudojant pažangią duomenų saugojimą, duomenų suderinimą su dirbtiniu intelektu ir sujungtas užklausų ir darbo eigos technologijas. Įmonė, kurios būstinė yra Oregone, yra priešakyje keičiant sveikatos priežiūros duomenų dalijimąsi, paskaičiavimą ir taikymą, užtikrinant saugų duomenų saugotojų ir duomenų vartotojų bendradarbiavimą.
Ar galite paaiškinti, kaip datma.FED naudoja dirbtinį intelektą, kad pakeistų dalijimąsi sveikatos priežiūros duomenimis ir analizę?
datma.FED integruoja dirbtiniu intelektu pagrįstus analitinius įrankius, kad būtų užtikrintas saugus užklausų vykdymas mūsų federaciniame tinkle. Jo pažangūs algoritmai palengvina neidentifikuotų, bendrinamų duomenų rinkinių išgavimą, kaupimą ir pristatymą, leidžiantį duomenų vartotojams, pvz., farmacijos įmonėms ir tyrimų organizacijoms, gauti įžvalgų ir užtikrinti visišką atitiktį ir privatumo standartus.
Automatizuodamas sudėtingas duomenų užklausas, datma.FED pagreitina prieigą prie aukštos kokybės, paruoštų naudoti realaus pasaulio duomenų. Tai suteikia galimybę duomenų saugotojams, pvz., sveikatos sistemoms ir molekulinėms laboratorijoms, dalyvauti bendruose tyrimuose, išlaikant visišką savo duomenų išteklių kontrolę.
Kokius pagrindinius iššūkius datma sprendžia molekulinėms laboratorijoms ir sveikatos sistemoms?
datma.FED išsprendžia keletą svarbių molekulinių laboratorijų ir sveikatos sistemų iššūkių, įskaitant:
- Pajamų gavimas iš duomenų: Įgalina nuolat generuoti pajamas iš nepakankamai išnaudojamų sveikatos priežiūros duomenų, o duomenų saugotojai gali išlaikyti visišką nuosavybės teisę ir kontrolę.
- Duomenų privatumas ir saugumas: saugo neskelbtinus duomenis, užtikrindama, kad jie niekada nepaliktų duomenų saugotojo aplinkos, taikant susietą modelį, kuriame pirmiausia atsižvelgiama į privatumą.
- Duomenų atitikties rizika: Sumažina reguliavimo riziką su auditui paruoštomis duomenų prieigos kontrolėmis ir visišku atitikties stebėjimu.
- Duomenų paruošimas ir verslo plėtra: datma imasi duomenų paruošimo pastangų, kad užtikrintų duomenų parengtį, kartu sujungdama duomenų saugotojus su mokslinių tyrimų ir farmacijos partneriais.
Kaip „datma“ užtikrina duomenų privatumą ir atitiktį, kartu užtikrindama saugų duomenų saugotojų ir duomenų vartotojų bendradarbiavimą?
datma.FED naudoja susietą tinklo modelį, kuris saugiai saugo duomenis kiekvieno saugotojo aplinkoje, tuo pačiu įgalindamas bendradarbiavimą su duomenų vartotojais visų pirma privatumo požiūriu. Duomenys vyksta keliais etapais: jie anonimizuojami, filtruojami, kad būtų pasiekiami, ir priskiriami bendrinamiems pagal saugotojo apibrėžtus leidimus. Tada datma apdoroja išorines užklausas, neperkeldama neapdorotų duomenų, sujungdama tik patvirtintus, neidentifikuotus duomenų laukus. Ląstelių dydžio apribojimai neleidžia pakartotinai identifikuoti. Kiekviena duomenų sąveika yra audituojama ir atitinka reguliavimo standartus, tokius kaip HIPAA.
Kuo datma.FED skiriasi nuo kitų duomenų platformų mastelio ir naudojimo patogumo požiūriu?
datma.FED sukurtas taip, kad būtų sklandžiai keičiamas naudojant jungtinę architektūrą ir automatizuotas duomenų parengties funkcijas. Jo konstrukcija leidžia sklandžiai integruoti multimodalinius sveikatos priežiūros duomenis iš kelių šaltinių. Platformos automatizuotos duomenų parengties funkcijos, įskaitant duomenų ženklinimą ir standartizavimą, supaprastina duomenų paruošimą ir sumažina rankinio darbo pastangas. Užtikrindama, kad duomenys nuo pat pradžių būtų paruošti užklausoms ir atitiktų reikalavimus, datma.FED įgalina didelio masto duomenų bendrinimą, pirmiausia privatumą, todėl jie yra labai keičiamo dydžio ir intuityvūs tyrimams ir realaus pasaulio duomenų programoms.
Kaip platforma datma.FED palengvina multimodalinių sveikatos priežiūros duomenų integravimą visuose silosuose?
datma.FED palengvina multimodalinių sveikatos priežiūros duomenų integravimą į balionus per vieną iš jos komponentų, datma.BASE. datma.BASE yra išsami sistema, sukurta naudojant patentuotas duomenų saugyklas, konteinerius ir API. Dideliu mastu jos pažangios galimybės leidžia gauti, kaupti ir suderinti įvairių tipų sveikatos priežiūros duomenis (EHR, Omics, Images ir Pathology). Išskaidydama duomenų kaupiklius, datma.BASE suskaidytus duomenų rinkinius paverčia vieningomis, veiksmingomis įžvalgomis.
Kaip „datma“ technologija padeda užpildyti duomenų spragas farmacijos tyrimų ir vaistų kūrimo srityse?
datma.FED padeda užpildyti svarbias duomenų spragas farmacijos tyrimams ir patekimo į rinką strategijose. Teikdama aukštos kokybės, paruoštus naudoti realaus pasaulio duomenis (RWD) su detalumu ir išilginiu gyliu, datma.FED leidžia farmacijos įmonėms priimti labiau duomenimis pagrįstus sprendimus. Saugi infrastruktūra užtikrina, kad duomenys būtų pasiekiami nepakenkiant privatumui ar saugumui, o tai palaiko visapusiškas įžvalgas, reikalingas atradimams.
Kaip „datma“ suteikia sveikatos priežiūros organizacijoms galimybę gauti pajamų iš savo duomenų, išlaikant etikos ir reguliavimo standartus?
datma leidžia sveikatos priežiūros organizacijoms gauti pajamų iš savo duomenų sukuriant saugią dalijimosi duomenimis ekosistemą, kurioje sveikatos priežiūros organizacijos išlaiko visišką nuosavybės teisę ir kontrolę. Per savo susietą tinklą duomenų saugotojai nustato, kokie duomenys yra prieinami ir kuriais galima dalytis, saugiai saugodami slaptą informaciją savo infrastruktūroje. Išsamios audito sekos, vaidmenimis pagrįsti leidimai ir teisės aktų laikymosi funkcijos užtikrina, kad visa duomenų bendrinimo veikla atitiktų etikos standartus ir privatumo taisykles. Šis metodas leidžia sveikatos priežiūros organizacijoms generuoti naujus pajamų srautus, kartu išsaugant pacientų privatumą ir išlaikant pasitikėjimą.
Kokios DI ir sveikatos priežiūros duomenų tendencijos, jūsų manymu, turės didžiausią poveikį per ateinančius penkerius metus?
Dirbtinį intelektą sveikatos priežiūros srityje slopina susirūpinimas dėl privatumo, saugumo ir riboja tik duomenų kokybė. Dirbtinis intelektas jau suteikia mums galių tiekti tikrai individualizuotą mediciną onkologijoje, tačiau tai tik subraižo tai, kas įmanoma. Analizuodami daugybę multimodalinių pacientų duomenų, įskaitant genomiką, vaizdus ir biožymenų duomenis, atsižvelgiant į ligos istoriją, demografinius ir gyvenimo būdo veiksnius, pritaikysime gydymo planus ir gydymą pagal individualius poreikius. Tai pagerina pacientų rezultatus ir galiausiai sumažina sveikatos priežiūros išlaidas. Šių priemonių susiejimas su nuotoliniu pacientų stebėjimu ir pacientų praneštais rezultatais leis anksti nustatyti ligą ir pagerinti gydymo planų laikymąsi. Tačiau svarbiausias dalykas visame tame yra gilūs, kontekstiniai duomenų šaltiniai, kurie yra pakankamai įvairūs.
Be to, dirbtinis intelektas bus labai svarbus teikiant pažangią prieigą prie individualizuotos priežiūros. Aš matau AI modelių vaidmenį supaprastinant mokėtojų ir sąskaitų logistiką, supaprastinant sudėtingą dokumentų tvarkymą ir užtikrinant prieigą bei teisingumą visiems gyventojams. Šiuo metu LLM parodė tam tikrus šios programos apribojimus; naujausiose publikacijose buvo nurodyti jų trūkumai, susiję su medicininiu kodavimu. Akivaizdu, kad šias kliūtis galima įveikti naudojant geresnius, gilesnius ir išsamesnius mokymo duomenis.
Galiausiai AI ir toliau spartins medicininių tyrimų tempą. AI gali nustatyti naujus vaistų taikinius analizuodama didžiulius duomenų rinkinius, apimančius vaizdavimą, daugiafunkcinius ir kitus metodus, optimizuodama klinikinių tyrimų planą ir paspartindama vaistų atradimą. Apjungtas mokymasis, privatumą išsauganti AI technika, leidžia institucijoms bendradarbiauti atliekant tyrimus nesidalijant jautriais pacientų duomenimis, taip išlaisvinant bendradarbiavimo mokslinių tyrimų potencialą. Pastarojo meto pažanga priežastinių išvadų ir generatyvaus AI srityje, ypač, rodo didelę pažangą atradimų srityje nuo pagrindinės biologijos iki taikomosios terapijos.
Kokia yra jūsų ilgalaikė datma poveikio sveikatos priežiūros sistemoms ir platesnei pramonei vizija?
Įmonėje datma mes sutelkiame dėmesį į ateities kūrimą, kur geresni duomenys užtikrins individualizuotą, prieinamą ir veiksmingą sveikatos priežiūrą. Sujungdami sudėtingus duomenų rinkinius per bendrą mokymąsi, įgaliname gydytojus ir mokslininkus spręsti sudėtingas sveikatos priežiūros problemas ir atverti naujus medicinos pasiekimus. Mūsų federacinė realaus pasaulio duomenų rinka, datma.FED, yra pirmasis žingsnis įgyvendinant šią viziją.
Įsivaizduokite sveikatos priežiūros ateitį, kai mokslininkai naudoja ir analizuoja daugybę pacientų duomenų, pradedant genomikos, vaizdo gavimo ir ligos istorijos ir baigiant gyvenimo būdo veiksniais, kad pritaikytų naujos kartos terapiją, sutelkiant dėmesį į išskirtinį paciento dėmesį. Tuo pačiu metu gydytojai gali pasinaudoti dirbtiniu intelektu, kad suteiktų reikiamą priežiūrą reikiamu laiku ir užkrautų minimalią administracinę naštą. „datma“ jungtinis metodas pagreitina šią viziją, nes atrakina sudėtingų, saugių medicininių duomenų galią. Nuolat plečiant duomenų rinkinį ir paleidžiant naujoviškus įrankius, pvz., datma.WHY ir datma.360, skatiname anksčiau aptikti ligas, patobulinti gydymą ir geresnius pacientų rezultatus.
Mūsų vizija apima ne tik atskirus pacientus. datma įsipareigojimas bendram mokymuisi atveria bendradarbiavimo mokslinių tyrimų galią, leidžiančią institucijoms analizuoti didžiulius duomenų rinkinius nepažeidžiant pacientų privatumo. Tai atskleidžia atradimų bangą – nuo naujų vaistų tikslų nustatymo iki klinikinių tyrimų optimizavimo. Pasitelkę dirbtinio intelekto analitinius gebėjimus ir priežastinių išvadų galimybes, galime paspartinti medicininius tyrimus ir greičiau pasiūlyti pacientams gyvybę gelbstinčius gydymo būdus. Esame įsipareigoję rodyti kelią, kad ši ateitis taptų realybe.
Dėkojame už puikų interviu, skaitytojai, norintys sužinoti daugiau, turėtų apsilankyti datma.
Source link