समस्या की जड़: असंरचित डेटा का बोझ

करीब 80% मेडिकल डेटा असंरचित प्रारूप में मौजूद है, जैसे डॉक्टर का फ्री-टेक्स्ट नोट, जबकि केवल 20% डेटा ही एकसमान, संरचित फील्ड्स जैसे लैब वैल्यू या जनसांख्यिकी में संग्रहीत होता है . इस असंतुलन का मतलब है कि उच्च प्रशिक्षित ऑन्कोलॉजी स्टाफ अपना घंटों का कीमती समय क्लिनिकल ट्रायल मिलान, मरीज की विजिट की तैयारी और कैंसर रजिस्ट्री रिपोर्टिंग जैसी आवश्यक प्रक्रियाओं के लिए मैन्युअल रूप से रिकॉर्ड पढ़ने में बिता रहा है .

यह मैन्युअल काम केवल एक झंझट नहीं, बल्कि इसके गंभीर परिणाम हैं। यह क्लिनिकल ट्रायल में नामांकन की प्रक्रिया में एक बड़ी रुकावट पैदा करता है—वह प्रक्रिया जिसे अमेरिकी राष्ट्रीय कैंसर संस्थान (NCI) दुष्प्रभावों के प्रबंधन और नए उपचारों के परीक्षण के लिए बेहद महत्वपूर्ण मानता है . यह "पायजामा-टाइम" (pajama-time) की भी वजह बनता है, जहां डॉक्टर शिफ्ट खत्म होने के बाद रात में प्रशासनिक काम निपटाते हैं . ट्रायोमिक्स इसी समस्या पर सीधा निशाना लगाता है और प्रति मरीज सैकड़ों पन्नों की जानकारी के संग्रह और तर्कपूर्ण विश्लेषण को स्वचालित करता है।

OncoLLM कैसे काम करता है: ऑन्कोलॉजी के लिए एक विशिष्ट AI संरचना

ट्रायोमिक्स का प्लेटफॉर्म OncoLLM पर आधारित है, जो ऑन्कोलॉजी के लिए विशेष रूप से बनाया गया एक एंटरप्राइज-ग्रेड AI फ्रेमवर्क है . OncoLLM एक अकेला बड़ा मॉडल न होकर 8 मॉडल्स का समूह है, जो 3 बिलियन से 72 बिलियन पैरामीटर तक के हैं और एक 'एजेंटिक' (agentic) तरीके से काम करते हैं . यह डिजाइन सिस्टम को एक समय पर एक दस्तावेज़ का विश्लेषण करने के बजाय, मरीज के स्तर पर जानकारी की व्याख्या करने और उसके पूरे मेडिकल इतिहास का तर्कपूर्ण मूल्यांकन करने की अनुमति देता है।

यह तकनीकी दृष्टिकोण नामित इकाई मान्यता (Named Entity Recognition) या संबंध निष्कर्षण (Relation Extraction) जैसे पुराने तरीकों से एक सोची-समझी दूरी बनाता है . कंपनी माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर AI और OpenAI सेवाओं का भी लाभ उठाती है, जिसमें छोटे भाषा मॉडल Phi-3.5 को बड़े पैमाने पर असंरचित डेटा से महत्वपूर्ण क्लिनिकल जानकारी पार्स करने के लिए फाइन-ट्यून करना शामिल है . माइक्रोसॉफ्ट के अनुसार, यह एकीकरण प्लेटफॉर्म को एक मिनट से भी कम समय में सैकड़ों चल रहे क्लिनिकल ट्रायल्स के खिलाफ पूरे रोगी रिकॉर्ड की समीक्षा करने में सक्षम बनाता है .

OncoLLM के ऊपर दो मुख्य सॉफ्टवेयर उत्पाद बनाए गए हैं:

• प्रिज़्म (Prism): हर आगामी रोगी अपॉइंटमेंट की पूरे ट्रायल पोर्टफोलियो के खिलाफ स्वचालित जांच करता है और डॉक्टर के वर्कफ़्लो में दैनिक या साप्ताहिक मिलान प्रदान करता है, जिसमें स्रोत उद्धरणों के साथ एक मापदंड-दर-मापदंड तर्कसंगत विवरण शामिल होता है .
• हार्मनी (Harmony): वर्तमान बीमारी की स्थिति, उपचार की समयरेखा, बायोमार्कर और ट्रायल विकल्पों के साथ एक विशेषज्ञ-स्तरीय सारांश स्वचालित रूप से तैयार करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड डेटा को क्यूरेट करता है . यह समूह विश्लेषण और प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी रिपोर्टिंग का भी समर्थन करता है .

विस्कॉन्सिन मेडिकल कॉलेज के साथ प्रारंभिक मूल्यांकन में, OncoLLM ने कथित तौर पर कुछ ही मिनटों में क्लिनिकल ट्रायल के लिए 90% पात्र रोगियों को खोज निकाला—एक ऐसा कार्य जिसे पूरा करने में योग्य नर्सों को दिन या सप्ताह लग जाते . इसी स्रोत के अनुसार, OncoLLM ने असंरचित नोट्स से GPT-4 या Claude जैसे मॉडलों के समान या उनसे बेहतर सटीकता के साथ डेटा निकाला, जबकि इसे चलाना करीब 40 गुना सस्ता था .

फंडिंग और वास्तविक प्रगति

22 मिलियन डॉलर का सीरीज बी राउंड 2024 में जुटाए गए 15 मिलियन डॉलर के सीरीज ए के बाद आया है . इस पूंजी का उपयोग स्वास्थ्य प्रणालियों में प्लेटफॉर्म को अपनाने की गति बढ़ाने और इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR) के साथ गहरे एकीकरण बनाने में किया जाएगा . कंपनी सार्वजनिक रूप से ARR (वार्षिक आवर्ती राजस्व) या एंटरप्राइज़ ग्राहकों की संख्या जैसे विस्तृत विकास मैट्रिक्स का खुलासा नहीं करती है, हालांकि फंडिंग घोषणा इसे 'अग्रणी कैंसर केंद्रों द्वारा भरोसेमंद' के रूप में पेश करती है .

लेकिन जो बात सार्वजनिक रूप से प्रमाणित है, वह है इसकी उच्च-स्तरीय ग्राहक सूची। ट्रायोमिक्स ने इन प्रतिष्ठित संस्थानों के साथ तैनाती समझौते सुनिश्चित किए हैं:

• मेमोरियल स्लोन केटरिंग कैंसर सेंटर (MSK): iHub और CRIC कार्यक्रमों के माध्यम से, MSK अपने सक्रिय ट्रायल्स में क्लिनिकल ट्रायल मिलान और स्क्रीनिंग सिस्टम तैनात कर रहा है .
• माउंट सिनाई टिश कैंसर सेंटर: OncoLLM द्वारा संचालित PRISM प्लेटफॉर्म लॉन्च किया, जिससे वह न्यूयॉर्क शहर का ट्रायल मिलान के लिए AI उपकरण तैनात करने वाला पहला NCI-नामित व्यापक कैंसर केंद्र बन गया .
• येल कैंसर सेंटर और स्माइलो कैंसर अस्पताल: संपूर्ण सक्रिय ऑन्कोलॉजी क्लिनिकल ट्रायल्स के पोर्टफोलियो में प्लेटफॉर्म का विस्तार, जिसके परिणाम नेचर डिजिटल मेडिसिन में प्रकाशित हुए .

प्रतिस्पर्धी स्थिति: विशेषज्ञता बनाम सामान्य उपकरण

ट्रायोमिक्स एक ऐसे बाजार में प्रवेश कर रही है जो माइक्रोसॉफ्ट के Nuance DAX Copilot और Abridge जैसे एम्बिएंट AI स्क्राइब्स और क्लिनिकल दस्तावेज़ीकरण उपकरणों से भरा पड़ा है। हालांकि, इसकी अलग पहचान इसकी वर्टिकल विशेषज्ञता है।

सामान्य उद्देश्य वाले AI स्क्राइब विभिन्न चिकित्सा विशेषताओं में एक मुलाकात के दौरान डॉक्टर और मरीज के बीच की बातचीत को सारांशित करने पर केंद्रित होते हैं। इसके विपरीत, ट्रायोमिक्स पूरी तरह से ऑन्कोलॉजी वर्कफ़्लो पर केंद्रित है जिसमें सालों का रोगी इतिहास समेटे हुए बड़े पैमाने पर असंरचित डेटा शामिल है . इसका AI पूरे रोगी रिकॉर्ड को पढ़ता है और विजिट से पहले, स्क्रीनिंग के दौरान और अपॉइंटमेंट के बाद एक संरचित, उद्धृत रोगी दृश्य तैयार करता है .

कंपनी के नेतृत्व ने 'कोलैबोरेशन फॉर ऑन्कोलॉजी फोकस्ड LLM ट्रेनिंग' (COLT) नामक एक संघ की भी स्थापना की, जिसमें 20 से अधिक NCI-नामित कैंसर सेंटर और Ci4CC शामिल हैं। इसका उद्देश्य ऑन्कोलॉजी में जनरेटिव AI के लिए प्रदर्शन बेंचमार्क और सुरक्षा मानक बनाना है . यह ट्रायोमिक्स को केवल एक उत्पाद निर्माता नहीं, बल्कि सुरक्षा मानकों के निर्माण में एक हितधारक के रूप में स्थापित करता है।

ऑन्कोलॉजी-विशिष्ट AI के लिए आगे क्या है?

22 मिलियन डॉलर की फंडिंग एक व्यापक मान्यता की ओर इशारा करती है कि ऑन्कोलॉजी की डेटा जटिलताएं किसी सामान्य-उद्देश्य वाले चैटबॉट की नहीं, बल्कि एक विशेष बुनियादी ढांचे की मांग करती हैं . जैसे-जैसे कैंसर सेंटरों पर अधिक से अधिक रोगियों को प्रिसिजन थेरेपी और क्लिनिकल ट्रायल्स से जोड़ने का दबाव बढ़ रहा है, इस रुकावट को हल करना एक प्रतिस्पर्धी आवश्यकता बन रहा है।

यह एक खुला सवाल है कि क्या ट्रायोमिक्स अच्छी तरह से वित्तपोषित सामान्य उत्पादों और बड़े EHR विक्रेताओं के खिलाफ अपनी पहली प्रवर्तक की बढ़त बनाए रख पाएगी। लेकिन MSK, येल और माउंट सिनाई में तैनाती और अब तक जुटाए गए कुल 36 मिलियन डॉलर के साथ, यह अवधारणा के प्रमाण (Proof-of-concept) से आगे बढ़कर बड़े पैमाने पर क्लिनिकल संचालन में प्रवेश कर चुकी है। आने वाला साल यह परखने वाला है कि क्या वर्टिकल AI चिकित्सा के सबसे डेटा-गहन क्षेत्रों में से एक में अपने वादे को पूरा कर सकता है।

समस्या की जड़: असंरचित डेटा का बोझ

करीब 80% मेडिकल डेटा असंरचित प्रारूप में मौजूद है, जैसे डॉक्टर का फ्री-टेक्स्ट नोट, जबकि केवल 20% डेटा ही एकसमान, संरचित फील्ड्स जैसे लैब वैल्यू या जनसांख्यिकी में संग्रहीत होता है . इस असंतुलन का मतलब है कि उच्च प्रशिक्षित ऑन्कोलॉजी स्टाफ अपना घंटों का कीमती समय क्लिनिकल ट्रायल मिलान, मरीज की विजिट की तैयारी और कैंसर रजिस्ट्री रिपोर्टिंग जैसी आवश्यक प्रक्रियाओं के लिए मैन्युअल रूप से रिकॉर्ड पढ़ने में बिता रहा है .

यह मैन्युअल काम केवल एक झंझट नहीं, बल्कि इसके गंभीर परिणाम हैं। यह क्लिनिकल ट्रायल में नामांकन की प्रक्रिया में एक बड़ी रुकावट पैदा करता है—वह प्रक्रिया जिसे अमेरिकी राष्ट्रीय कैंसर संस्थान (NCI) दुष्प्रभावों के प्रबंधन और नए उपचारों के परीक्षण के लिए बेहद महत्वपूर्ण मानता है . यह "पायजामा-टाइम" (pajama-time) की भी वजह बनता है, जहां डॉक्टर शिफ्ट खत्म होने के बाद रात में प्रशासनिक काम निपटाते हैं . ट्रायोमिक्स इसी समस्या पर सीधा निशाना लगाता है और प्रति मरीज सैकड़ों पन्नों की जानकारी के संग्रह और तर्कपूर्ण विश्लेषण को स्वचालित करता है।

OncoLLM कैसे काम करता है: ऑन्कोलॉजी के लिए एक विशिष्ट AI संरचना

ट्रायोमिक्स का प्लेटफॉर्म OncoLLM पर आधारित है, जो ऑन्कोलॉजी के लिए विशेष रूप से बनाया गया एक एंटरप्राइज-ग्रेड AI फ्रेमवर्क है . OncoLLM एक अकेला बड़ा मॉडल न होकर 8 मॉडल्स का समूह है, जो 3 बिलियन से 72 बिलियन पैरामीटर तक के हैं और एक 'एजेंटिक' (agentic) तरीके से काम करते हैं . यह डिजाइन सिस्टम को एक समय पर एक दस्तावेज़ का विश्लेषण करने के बजाय, मरीज के स्तर पर जानकारी की व्याख्या करने और उसके पूरे मेडिकल इतिहास का तर्कपूर्ण मूल्यांकन करने की अनुमति देता है।

यह तकनीकी दृष्टिकोण नामित इकाई मान्यता (Named Entity Recognition) या संबंध निष्कर्षण (Relation Extraction) जैसे पुराने तरीकों से एक सोची-समझी दूरी बनाता है . कंपनी माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर AI और OpenAI सेवाओं का भी लाभ उठाती है, जिसमें छोटे भाषा मॉडल Phi-3.5 को बड़े पैमाने पर असंरचित डेटा से महत्वपूर्ण क्लिनिकल जानकारी पार्स करने के लिए फाइन-ट्यून करना शामिल है . माइक्रोसॉफ्ट के अनुसार, यह एकीकरण प्लेटफॉर्म को एक मिनट से भी कम समय में सैकड़ों चल रहे क्लिनिकल ट्रायल्स के खिलाफ पूरे रोगी रिकॉर्ड की समीक्षा करने में सक्षम बनाता है .

OncoLLM के ऊपर दो मुख्य सॉफ्टवेयर उत्पाद बनाए गए हैं:

• प्रिज़्म (Prism): हर आगामी रोगी अपॉइंटमेंट की पूरे ट्रायल पोर्टफोलियो के खिलाफ स्वचालित जांच करता है और डॉक्टर के वर्कफ़्लो में दैनिक या साप्ताहिक मिलान प्रदान करता है, जिसमें स्रोत उद्धरणों के साथ एक मापदंड-दर-मापदंड तर्कसंगत विवरण शामिल होता है .
• हार्मनी (Harmony): वर्तमान बीमारी की स्थिति, उपचार की समयरेखा, बायोमार्कर और ट्रायल विकल्पों के साथ एक विशेषज्ञ-स्तरीय सारांश स्वचालित रूप से तैयार करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड डेटा को क्यूरेट करता है . यह समूह विश्लेषण और प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी रिपोर्टिंग का भी समर्थन करता है .

विस्कॉन्सिन मेडिकल कॉलेज के साथ प्रारंभिक मूल्यांकन में, OncoLLM ने कथित तौर पर कुछ ही मिनटों में क्लिनिकल ट्रायल के लिए 90% पात्र रोगियों को खोज निकाला—एक ऐसा कार्य जिसे पूरा करने में योग्य नर्सों को दिन या सप्ताह लग जाते . इसी स्रोत के अनुसार, OncoLLM ने असंरचित नोट्स से GPT-4 या Claude जैसे मॉडलों के समान या उनसे बेहतर सटीकता के साथ डेटा निकाला, जबकि इसे चलाना करीब 40 गुना सस्ता था .

फंडिंग और वास्तविक प्रगति

22 मिलियन डॉलर का सीरीज बी राउंड 2024 में जुटाए गए 15 मिलियन डॉलर के सीरीज ए के बाद आया है . इस पूंजी का उपयोग स्वास्थ्य प्रणालियों में प्लेटफॉर्म को अपनाने की गति बढ़ाने और इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR) के साथ गहरे एकीकरण बनाने में किया जाएगा . कंपनी सार्वजनिक रूप से ARR (वार्षिक आवर्ती राजस्व) या एंटरप्राइज़ ग्राहकों की संख्या जैसे विस्तृत विकास मैट्रिक्स का खुलासा नहीं करती है, हालांकि फंडिंग घोषणा इसे 'अग्रणी कैंसर केंद्रों द्वारा भरोसेमंद' के रूप में पेश करती है .

लेकिन जो बात सार्वजनिक रूप से प्रमाणित है, वह है इसकी उच्च-स्तरीय ग्राहक सूची। ट्रायोमिक्स ने इन प्रतिष्ठित संस्थानों के साथ तैनाती समझौते सुनिश्चित किए हैं:

• मेमोरियल स्लोन केटरिंग कैंसर सेंटर (MSK): iHub और CRIC कार्यक्रमों के माध्यम से, MSK अपने सक्रिय ट्रायल्स में क्लिनिकल ट्रायल मिलान और स्क्रीनिंग सिस्टम तैनात कर रहा है .
• माउंट सिनाई टिश कैंसर सेंटर: OncoLLM द्वारा संचालित PRISM प्लेटफॉर्म लॉन्च किया, जिससे वह न्यूयॉर्क शहर का ट्रायल मिलान के लिए AI उपकरण तैनात करने वाला पहला NCI-नामित व्यापक कैंसर केंद्र बन गया .
• येल कैंसर सेंटर और स्माइलो कैंसर अस्पताल: संपूर्ण सक्रिय ऑन्कोलॉजी क्लिनिकल ट्रायल्स के पोर्टफोलियो में प्लेटफॉर्म का विस्तार, जिसके परिणाम नेचर डिजिटल मेडिसिन में प्रकाशित हुए .

प्रतिस्पर्धी स्थिति: विशेषज्ञता बनाम सामान्य उपकरण

ट्रायोमिक्स एक ऐसे बाजार में प्रवेश कर रही है जो माइक्रोसॉफ्ट के Nuance DAX Copilot और Abridge जैसे एम्बिएंट AI स्क्राइब्स और क्लिनिकल दस्तावेज़ीकरण उपकरणों से भरा पड़ा है। हालांकि, इसकी अलग पहचान इसकी वर्टिकल विशेषज्ञता है।

सामान्य उद्देश्य वाले AI स्क्राइब विभिन्न चिकित्सा विशेषताओं में एक मुलाकात के दौरान डॉक्टर और मरीज के बीच की बातचीत को सारांशित करने पर केंद्रित होते हैं। इसके विपरीत, ट्रायोमिक्स पूरी तरह से ऑन्कोलॉजी वर्कफ़्लो पर केंद्रित है जिसमें सालों का रोगी इतिहास समेटे हुए बड़े पैमाने पर असंरचित डेटा शामिल है . इसका AI पूरे रोगी रिकॉर्ड को पढ़ता है और विजिट से पहले, स्क्रीनिंग के दौरान और अपॉइंटमेंट के बाद एक संरचित, उद्धृत रोगी दृश्य तैयार करता है .

कंपनी के नेतृत्व ने 'कोलैबोरेशन फॉर ऑन्कोलॉजी फोकस्ड LLM ट्रेनिंग' (COLT) नामक एक संघ की भी स्थापना की, जिसमें 20 से अधिक NCI-नामित कैंसर सेंटर और Ci4CC शामिल हैं। इसका उद्देश्य ऑन्कोलॉजी में जनरेटिव AI के लिए प्रदर्शन बेंचमार्क और सुरक्षा मानक बनाना है . यह ट्रायोमिक्स को केवल एक उत्पाद निर्माता नहीं, बल्कि सुरक्षा मानकों के निर्माण में एक हितधारक के रूप में स्थापित करता है।

ऑन्कोलॉजी-विशिष्ट AI के लिए आगे क्या है?

22 मिलियन डॉलर की फंडिंग एक व्यापक मान्यता की ओर इशारा करती है कि ऑन्कोलॉजी की डेटा जटिलताएं किसी सामान्य-उद्देश्य वाले चैटबॉट की नहीं, बल्कि एक विशेष बुनियादी ढांचे की मांग करती हैं . जैसे-जैसे कैंसर सेंटरों पर अधिक से अधिक रोगियों को प्रिसिजन थेरेपी और क्लिनिकल ट्रायल्स से जोड़ने का दबाव बढ़ रहा है, इस रुकावट को हल करना एक प्रतिस्पर्धी आवश्यकता बन रहा है।

यह एक खुला सवाल है कि क्या ट्रायोमिक्स अच्छी तरह से वित्तपोषित सामान्य उत्पादों और बड़े EHR विक्रेताओं के खिलाफ अपनी पहली प्रवर्तक की बढ़त बनाए रख पाएगी। लेकिन MSK, येल और माउंट सिनाई में तैनाती और अब तक जुटाए गए कुल 36 मिलियन डॉलर के साथ, यह अवधारणा के प्रमाण (Proof-of-concept) से आगे बढ़कर बड़े पैमाने पर क्लिनिकल संचालन में प्रवेश कर चुकी है। आने वाला साल यह परखने वाला है कि क्या वर्टिकल AI चिकित्सा के सबसे डेटा-गहन क्षेत्रों में से एक में अपने वादे को पूरा कर सकता है।