노아 나세르(Noah Nasser) CEO 다마 (이전의 Omics Data Automation)은 연합된 실제 데이터 플랫폼과 분석 및 시각화를 위한 관련 도구를 제공하는 선도적인 제공업체입니다. datma의 사명은 고급 데이터 스토리지, AI 지원 데이터 조화, 통합 쿼리 및 워크플로 기술을 통해 의료 기관이 데이터 자산을 최적화하고, 혁신을 주도하고, 환자 결과를 개선할 수 있도록 지원하는 것입니다. 오리건주에 본사를 둔 이 회사는 의료 데이터의 공유, 수익화, 적용 방식을 변화시키는 데 앞장서서 데이터 관리자와 데이터 소비자 간의 안전한 협업을 지원합니다.
datma.FED가 AI를 활용하여 의료 데이터 공유 및 분석을 혁신하는 방법을 설명해 주시겠습니까?
datma.FED는 AI 기반 분석 도구를 통합하여 연합 네트워크 전체에서 안전한 쿼리 실행을 지원합니다. 고급 알고리즘은 식별되지 않은 공유 가능한 데이터 세트의 추출, 집계 및 전달을 용이하게 하여 제약 회사 및 연구 기관과 같은 데이터 소비자가 완전한 규정 준수 및 개인 정보 보호 표준을 보장하면서 통찰력을 추출할 수 있도록 합니다.
datma.FED는 복잡한 데이터 쿼리를 자동화함으로써 즉시 사용 가능한 고품질 실제 데이터에 대한 액세스를 가속화합니다. 이를 통해 의료 시스템 및 분자 실험실과 같은 데이터 관리자는 데이터 자산에 대한 완전한 통제권을 유지하면서 공동 연구 활동에 참여할 수 있습니다.
datma가 분자 실험실 및 의료 시스템에 대해 해결하는 주요 과제는 무엇입니까?
datma.FED는 다음을 포함하여 분자 실험실 및 의료 시스템에 대한 몇 가지 중요한 과제를 해결합니다.
- 데이터 수익화: 활용도가 낮은 의료 데이터로부터 지속적인 수익 창출을 지원하는 동시에 데이터 관리자가 완전한 소유권과 통제권을 유지할 수 있도록 합니다.
- 데이터 개인정보 보호 및 보안: 개인 정보 보호 우선 연합 모델을 통해 민감한 데이터가 데이터 관리자의 환경을 벗어나지 않도록 하여 안전하게 보호합니다.
- 데이터 규정 준수 위험: 감사 준비가 완료된 데이터 액세스 제어 및 전체 규정 준수 추적을 통해 규제 위험을 최소화합니다.
- 데이터 준비 및 사업 개발: datma는 데이터 관리인을 연구 및 제약 파트너와 연결하는 동시에 데이터 준비를 보장하기 위해 데이터 준비에 노력합니다.
datma는 데이터 관리자와 데이터 소비자 간의 안전한 협업을 지원하는 동시에 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수를 어떻게 보장합니까?
datma.FED는 데이터 소비자와의 개인 정보 보호 우선 협업을 지원하는 동시에 각 관리인의 환경 내에서 데이터를 안전하게 유지하는 연합 네트워크 모델을 사용합니다. 데이터는 다단계 프로세스를 거칩니다. 데이터는 익명화되고, 접근성을 위해 필터링되며, 관리인이 정의한 권한에 따라 공유 가능하도록 지정됩니다. 그런 다음 datma는 원시 데이터를 전송하지 않고 외부 쿼리를 처리하여 승인되고 식별되지 않은 데이터 필드만 집계합니다. 셀 크기 제한으로 인해 재식별이 방지됩니다. 모든 데이터 상호 작용은 감사 가능하며 HIPAA와 같은 규제 표준을 준수합니다.
확장성과 유용성 측면에서 datma.FED가 다른 데이터 플랫폼과 차별화되는 점은 무엇입니까?
datma.FED는 연합 아키텍처와 자동화된 데이터 준비 기능을 통해 원활하게 확장되도록 설계되었습니다. 이 설계를 통해 여러 소스의 다중 모드 의료 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다. 데이터 라벨링 및 표준화를 포함한 플랫폼의 자동화된 데이터 준비 기능은 데이터 준비를 간소화하고 수동 작업을 줄여줍니다. 데이터가 처음부터 쿼리 가능하고 규정을 준수하도록 보장함으로써 datma.FED는 대규모의 개인정보 보호 우선 데이터 공유를 가능하게 하여 연구 및 실제 데이터 애플리케이션을 위한 확장성과 직관적인 기능을 제공합니다.
datma.FED 플랫폼은 사일로 전반에 걸쳐 다중 모드 의료 데이터의 통합을 어떻게 촉진합니까?
datma.FED는 구성 요소 중 하나인 datma.BASE를 통해 사일로 전반에 걸쳐 다중 모드 의료 데이터의 통합을 촉진합니다. datma.BASE는 독점 데이터 저장소, 컨테이너 및 API를 기반으로 구축된 포괄적인 프레임워크입니다. 규모에 따라 고급 기능을 통해 다양한 의료 데이터 유형(EHR, Omics, 이미지 및 병리학)을 수집, 집계 및 조화할 수 있습니다. datma.BASE는 데이터 사일로를 허물어 단편화된 데이터 세트를 통합되고 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다.
datma의 기술은 제약 연구 및 약물 개발에서 데이터 격차를 해소하는 데 어떻게 기여합니까?
datma.FED는 제약 연구 및 시장 접근 전략에 있어 중요한 데이터 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다. datma.FED는 세부성과 종단적 깊이를 갖춘 고품질의 즉시 사용 가능한 실제 데이터(RWD)를 제공함으로써 제약회사가 더욱 데이터 중심적인 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 보안 인프라는 개인 정보 보호나 보안을 침해하지 않고 데이터에 계속 액세스할 수 있도록 보장하여 발견에 필요한 포괄적인 통찰력을 지원합니다.
Datma는 의료 기관이 윤리 및 규제 표준을 유지하면서 데이터로 수익을 창출할 수 있도록 어떻게 지원합니까?
datma를 사용하면 의료 기관이 완전한 소유권과 통제권을 유지하는 안전한 데이터 공유 생태계를 구축하여 의료 기관이 데이터로 수익을 창출할 수 있습니다. 데이터 관리자는 페더레이션된 네트워크를 통해 어떤 데이터에 액세스하고 공유할 수 있는지 결정하는 동시에 민감한 정보를 자체 인프라 내에 안전하게 보관합니다. 포괄적인 감사 추적, 역할 기반 권한 및 규정 준수 기능을 통해 모든 데이터 공유 활동이 윤리 표준 및 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 보장합니다. 이러한 접근 방식을 통해 의료 기관은 환자의 개인정보를 보호하고 신뢰를 유지하면서 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다.
향후 5년 동안 AI 및 의료 데이터의 어떤 추세가 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상하시나요?
의료 분야의 AI는 개인 정보 보호, 보안에 대한 우려로 완화되고 데이터 품질에 의해서만 제한됩니다. AI는 이미 종양학 분야에서 진정으로 개인화된 의학을 제공할 수 있는 역량을 부여하고 있지만 가능성은 극히 일부에 불과합니다. 병력, 인구통계 및 생활 방식 요인과 관련하여 유전체학, 영상 및 바이오마커 데이터를 포함한 방대한 양의 다중 모드 환자 데이터를 분석함으로써 우리는 개인의 필요에 맞게 치료 계획과 치료법을 맞춤화할 것입니다. 이를 통해 환자의 결과가 향상되고 궁극적으로 의료 비용이 절감됩니다. 이러한 도구를 원격 환자 모니터링 및 환자 보고 결과와 결합하면 조기 질병 감지가 가능하고 치료 계획 준수가 향상됩니다. 그러나 이 모든 것에서 중요한 핵심은 충분히 다양한 심층적이고 상황에 맞는 데이터 소스입니다.
또한 AI는 맞춤형 치료에 대한 고급 액세스를 제공하는 데 핵심이 될 것입니다. 저는 지불인 및 청구 물류를 단순화하고, 부담스러운 서류 작업을 간소화하며, 인구 전체의 접근성과 형평성을 보장하는 데 있어 AI 모델의 역할을 봅니다. 현재 LLM은 이 지원서에 몇 가지 제한 사항을 표시했습니다. 최근 출판물에서는 의료 코딩과 관련된 단점을 지적했습니다. 분명히 이러한 장벽은 더 우수하고, 더 깊고, 더 완전한 훈련 데이터를 통해 극복될 수 있습니다.
마지막으로, AI는 계속해서 의학 연구의 속도를 가속화할 것입니다. AI는 대규모 데이터 세트를 분석하고, 다양한 이미징, 다중 오믹 및 기타 접근 방식을 분석하고, 임상 시험 설계를 최적화하고, 약물 발견을 가속화하여 새로운 약물 표적을 식별할 수 있습니다. 개인 정보를 보호하는 AI 기술인 연합 학습을 통해 기관은 민감한 환자 데이터를 공유하지 않고도 연구에 협력하여 공동 연구의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 특히 인과 추론과 생성 AI의 최근 발전은 기초 생물학에서 응용 치료법에 이르기까지 발견에 있어 상당한 발전을 예고하고 있습니다.
datma가 의료 시스템과 더 넓은 산업에 미치는 영향에 대한 장기적인 비전은 무엇입니까?
datma에서는 더 나은 데이터가 개인화되고 접근 가능하며 효율적인 의료 서비스를 제공하는 미래를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 연합 학습을 통해 복잡한 데이터 세트를 통합함으로써 임상의와 연구자가 복잡한 의료 문제를 해결하고 새로운 의료 혁신을 이룰 수 있도록 지원합니다. 우리의 연합된 실제 데이터 마켓플레이스인 datma.FED는 이 비전을 실현하기 위한 첫 번째 단계입니다.
연구자들이 유전체학, 영상, 의료 기록부터 생활 방식 요소까지 방대한 양의 환자 데이터를 활용하고 분석하여 환자 중심의 차세대 치료법을 맞춤화하는 의료의 미래를 상상해 보십시오. 동시에 임상의는 AI를 활용하여 최소한의 관리 부담으로 적시에 올바른 진료를 제공할 수 있습니다. datma의 연합 접근 방식은 복잡하고 안전한 의료 데이터의 힘을 활용하여 이러한 비전을 가속화합니다. 데이터 세트를 지속적으로 확장하고 datma.WHY 및 datma.360과 같은 혁신적인 도구를 출시함으로써 우리는 조기 질병 발견, 치료법 개선 및 더 나은 환자 결과를 촉진하고 있습니다.
우리의 비전은 개별 환자를 넘어 확장됩니다. 연합 학습에 대한 datma의 노력은 공동 연구의 힘을 발휘하여 기관이 환자의 개인 정보를 침해하지 않고 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있게 해줍니다. 이는 새로운 약물 표적 식별에서 임상 시험 최적화에 이르기까지 발견의 물결을 불러일으킵니다. AI의 분석 능력과 인과 추론 기능을 활용하여 의학 연구를 가속화하고 환자에게 생명을 구하는 치료법을 더 빠르게 제공할 수 있습니다. 우리는 이러한 미래를 현실로 만드는 데 앞장서고자 최선을 다하고 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 다마.
게시물 Datma CEO Noah Nasser – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.