스티브 헌 제약 연구 및 개발 산업에서 25년 이상의 경험을 보유한 저명한 전문가입니다. 그는 경력 전반에 걸쳐 WCG, Bioclinica, ERT, Icon Development Solutions, Covance, MDS Pharma Services 및 Inveresk Research와 같은 유명 기업에서 리더십 역할을 맡았습니다. 이러한 직위에서 Herne은 장기적인 성장을 주도하고 전략적 방향을 제시하며 제품 포트폴리오를 확장하는 데 탁월한 능력을 발휘했습니다.
그의 전문 지식은 비즈니스 개발, 전략 기획, 제품 관리, 마케팅을 포괄하며 모두 상당한 시장 점유율 성장에 기여합니다. Herne은 현재 Unlearn의 최고 경영자(CEO)로 재직하면서 의료 혁신을 위한 깊은 산업 지식과 열정을 계속해서 적용하고 있습니다.
잊다 의료 분야의 비효율성을 해결하기 위해 최첨단 AI 기술을 개발합니다. Unlearn 플랫폼을 기반으로 하는 가상 환자 모델인 혁신적인 디지털 트윈을 통해 이 조직은 임상 개발을 간소화하고 정밀 의학을 발전시키는 것을 목표로 합니다.
Unlearn은 의학을 컴퓨터 과학으로 전환한다는 비전을 가지고 의료 결과를 발전시키고 환자 치료에 대한 새로운 표준을 설정하는 데 중점을 두고 있습니다.
최근에 CEO직을 맡으셨습니다. 언런.AI 최고 상업 책임자(CCO)를 역임한 후. 당신에게 있어서 전환은 어땠나요?
이는 훌륭한 전환이었으며 저는 이를 Unlearn의 사람들과 문화 덕분이라고 생각합니다. 앞으로 저의 가장 큰 우선순위는 회사의 전략적 목표, 사명, 비전이 일치하는지 확인하는 것입니다. 저는 현재 제 주변의 경영진을 강화하고 구축하는 데 주력하고 있으며, 상업적으로 주도되는 비즈니스 모델을 지속적으로 성장시키고 수용함에 따라 2025년에는 새로운 직위와 팀원을 추가할 예정입니다.
제약 산업에 대한 깊은 배경을 갖고 계시다면, Charles Fisher가 주도하는 보다 기술적이고 연구 중심적인 접근 방식과 다른 어떤 관점이나 전략을 Unlearn에 가져오시겠습니까?
Unlearn의 사명과 비전은 변함없이 유지됩니다. 우리는 AI와 기술을 통해 임상 시험을 지속적으로 개선할 것입니다. 우리 팀을 계속해서 추진하기 위해 특히 의학 분야의 시행착오를 해결하기 위해 노력하면서 고객의 입장에서 생각하도록 도전하고 있습니다. 결국 우리의 목표는 고객의 부담과 고통을 덜어주는 것입니다. 따라서 앞으로의 전략을 세울 때 고객이 직면한 압박과 도전을 고려하여 고객의 목소리를 이해해 주셨으면 합니다. 대부분의 직원이 AI 또는 기계 학습에 초점을 맞춘 경력을 고려할 때 임상 시험에 직접 참여할 기회가 없었기 때문에 이는 특히 중요합니다.
Unlearn은 디지털 트윈을 임상 시험에 통합하는 선구자였습니다. 이러한 맥락에서 디지털 트윈 기술이 어떻게 사용되는지 독자들에게 간략하게 설명해 주시겠습니까?
임상 시험에서 Unlearn의 AI 모델은 환자가 시험에 무작위로 할당되기 전에 각 환자에 대해 개별 디지털 트윈을 생성합니다. 각 디지털 트윈은 환자의 실제 임상시험 배정에 관계없이 위약을 적용한 개인의 미래 건강 결과를 예측합니다. 우리의 디지털 트윈 기술을 사용하면 연구자는 기존 시험 프로세스에 비해 더 적은 수의 참가자와 짧은 일정으로 강력한 시험을 실행할 수 있습니다.
우리는 임상 시험에서 디지털 트윈의 사용을 극대화하여 연구를 강화하고, 오류를 줄이고, 시험 참가자 수를 줄이고, 전체 비용을 낮추고 싶습니다. 그러나 우리는 각 상황과 치료 영역에 따라 조금씩 다른 접근 방식이 필요하다는 점을 인식하고 있으며, 이것이 바로 참가자의 건강이 시간이 지남에 따라 어떻게 변할지 예측하기 위해 환자 수준 데이터를 기반으로 훈련된 질병별 모델을 개발하는 이유입니다.
AI 기반 디지털 트윈 기술이 향후 임상 연구 환경을 어떻게 변화시킬 것이라고 생각하시나요?
미래는 밝지만 아직은 알 수 없습니다. 제약회사는 의사결정 속도를 높이고 의약품 출시 기간을 단축하기 위해 연구 프로세스에 혁신을 도입하기를 원합니다. 이들 회사의 차기 약물 중 상당수는 2029년이나 2030년까지 시장에 출시되지 않을 것이기 때문에 AI와 같은 혁신을 통해 시험 기간을 단축하기 위해 노력하고 있습니다.
이들 기업이 인공 지능을 통한 혁신을 추구함에 따라 우리는 업계를 더 나은 방향으로 변화시키는 동시에 새로운 파트너십을 구축하고 있습니다. 그러나 채택 종형 곡선을 살펴보면 이 산업은 여전히 ”후발자” 범주에 속하므로 수십 년 동안 변하지 않은 프로세스에 새로운 기술을 통합하는 것과 같은 계산된 위험을 감수하는 것은 많은 제약 회사가 여전히 수행하는 도약입니다. 만들기를 꺼려합니다.
Unlearn의 사명은 의학에서 시행착오를 없애는 것입니다. 향후 10년 동안 의료 분야에서 AI의 역할이 진화할 것이라고 어떻게 보시나요? 그리고 이 비전을 완전히 실현하려면 어떤 이정표에 도달해야 한다고 생각하시나요?
앞서 언급한 바와 같이, 제약 회사는 새로운 혁신에 보다 신중한 경향이 있으며 시도되고 테스트된 기술을 채택하는 것을 선호합니다. 그럼에도 불구하고 일부 회사는 이미 새로운 혁신 기술을 활용하고 있지만, 저는 업계 전체가 향후 10년 동안 더 쉽게 AI를 채택하고 프로토콜 기술을 기본으로 사용할 것이라고 믿습니다.
내 이후로 찰스 피셔와의 마지막 인터뷰회사의 초점이 어떻게 바뀌었고 임상 시험에서 AI 적용의 어떤 새로운 영역이 가장 기대됩니까?
우리의 사명과 비전은 변함이 없지만 2025년에는 전략을 약간 조정하고 있습니다. 우리는 클라이언트를 플랫폼과 제품에 통합하여 환자 수준의 기밀 데이터를 사용하여 질병별 디지털 교육을 수행하면서 완전한 데이터 무결성을 보장합니다. 각 환자의 미래 건강 결과를 예측하는 쌍둥이 모델. 우리는 고객의 눈과 귀를 통해 임상 시험의 과제와 앞으로 의학의 시행착오를 없애기 위해 무엇을 할 수 있는지 이해할 수 있습니다.
기술 및 시장 영향 측면에서 Unlearn이 귀하의 리더십 하에 달성하기를 바라는 주요 이정표는 무엇입니까?
거시적 수준에서 디지털 트윈 기술이 모든 임상 시험을 향상시키는 것을 보고 싶습니다. 미시적 수준에서 임상의가 Unlearn을 디지털 트윈을 생산하기 위한 파트너로 보고 임상 시험이 시작되기도 전에 Unlearn을 임상 시험 개발 계획에 포함시키는 것이 나의 목표입니다. 많은 기업이 디지털 트윈의 힘을 이해하고 이를 생성하는 데 관심이 있으며, 우리는 기술을 적절하게 실행하도록 도울 수 있습니다.
회사가 다음 성장 단계로 진입함에 따라 시장에 출시하는 AI 솔루션의 상업적 생존 가능성을 유지하면서 혁신 문화를 어떻게 육성할 계획입니까?
7년 반 전 창립된 이래로 우리는 귀중한 제품을 임상 시험에 적용하기 위해 연구 개발에 집중해 왔습니다. 이제 우리는 회사의 제품 우선, 상업적 실행 단계라고 부르는 단계로 전환하고 있습니다. 우리는 시장의 채택 곡선을 지속적으로 성장시키고 고객이 필요로 할 뿐만 아니라 임상 시험에서 직면하는 과제를 효과적으로 해결하기 위해 사용하고 싶어하는 매우 강력한 제품을 구축하기 위해 노력하고 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 잊다.
게시물 Unlearn의 CEO Steve Herne – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.
