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ConcertAI 委任肖恩·W·貝茨為商業解決方案總經理

商業事

ConcertAI 委任肖恩·W·貝茨為商業解決方案總經理
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ConcertAI 委任肖恩·W·貝茨為商業解決方案總經理

2026年05月12日 20:04 最後更新:20:33

專注於腫瘤學及其他複雜疾病研究、治療和護理的真實世界醫療智能公司 ConcertAI,今日宣布委任肖恩·W·貝茨(Shawn W. Bates)為商業解決方案總經理。貝茨將負責領導及擴展 ConcertAI 的商業解決方案業務,協助加快為生命科學客戶及其服務的患者帶來可衡量的影響。

貝茨擁有近三十年人工智能(AI)、SaaS、真實世界數據及生命科學領域的商業和總經理領導經驗,將負責領導業務的擴展策略,包括其最近推出的 Cadence Suite™ 產品。該產品透過及早識別問題,簡化患者旅程管理。貝茨亦會協調銷售、產品、交付及客戶成功團隊,圍繞共同的績效目標,確保可預測的執行及成功的產品採用。

ConcertAI 委任肖恩·W·貝茨為商業解決方案總經理 AP圖片

ConcertAI 委任肖恩·W·貝茨為商業解決方案總經理 AP圖片

ConcertAI 行政總裁艾倫·凱利(Eron Kelly)表示:「肖恩具備商業領導、人工智能應用能力及深厚的真實世界證據專業知識,這正是我們商業解決方案業務在現階段增長所需的難得組合。他過往在擴展 SaaS 和數據驅動業務,以及與全球領先的生命科學公司合作方面的卓越往績,使他成為擴大我們商業產品範圍和影響力的理想領導者。我們很高興歡迎肖恩加入團隊,並期待他及其團隊能為我們的客戶帶來價值。」

貝茨在其職業生涯中,曾為多家知名生命科學及醫療科技公司領導全球商業組織,總收入超過2.8億美元。他在真實世界證據、健康經濟學與結果研究(HEOR)、市場准入、醫學事務、綜合藥物開發、監管科學及商業化方面擁有深厚專業知識。

貝茨表示:「我很榮幸能在公司增長的關鍵時刻加入艾倫及領導團隊,並期待擴展我們的商業解決方案業務,加快為客戶及最終受惠於其療法的患者帶來可衡量的影響。ConcertAI 結合了頂尖的真實世界數據、代理式人工智能(agentic AI)能力,以及深厚的腫瘤學和生命科學專業知識,正正代表著能夠為生命科學合作夥伴帶來變革性成果的平台。」

此前,貝茨曾擔任 ProductLife 集團的首席營收官,負責領導綜合產品開發與監管解決方案、生命週期維護、醫療與真實世界證據(RWE)、市場准入,以及數碼與人工智能創新等領域的商業職能及業務部門領導工作。在此之前,他曾是 OM1 的首席商務官,負責該人工智能及真實世界數據公司的商業策略、銷售、市場推廣、營運、策略聯盟、定價及合約管理。更早前,貝茨曾任 Certara 的全球商務副總裁及 IQVIA 的全球商務主管副總裁,並曾在 Awen International、登士柏西諾德(Dentsply Sirona)及禮來(Eli Lilly)擔任高級領導職務。

貝茨的職業生涯始於美國陸軍情報官員,服役近十年並以上尉軍銜退役。他持有城堡軍事學院(The Citadel)的電機及電腦科學工程學士學位,並擁有工商管理碩士學位,同時是精益六西格瑪黑帶大師。他亦曾在癌症研究協會(Cancer Research Institute)及國家兒童癌症基金會(National Pediatric Cancer Foundation)擔任顧問職務,支持為難治疾病患者進行的行業倡導工作。

關於 ConcertAI

ConcertAI 為生命科學及醫療機構提供專用企業人工智能及真實世界數據解決方案,將複雜的健康數據轉化為可操作的見解,以推進研究和護理。其專有的 Precision Suite SaaS 解決方案和 CARA 平台提供代理式人工智能能力,專為應對醫療領域的最大挑戰而設計,並針對轉化醫學、臨床開發、臨床試驗和商業加速等生命科學用例進行了專門訓練。ConcertAI 與前三十大生命科學機構中的75%、逾2,000家醫療服務提供者和醫學協會,以及廣泛的行業合作夥伴合作,建立了市場上最全面的臨床基因組數據集,以推動藥物開發、加速試驗並改進臨床護理。透過我們的數據、人工智能技術、合作夥伴關係和專業知識,我們為腫瘤科醫生和放射科醫生提供實時臨床見解,以改善患者預後,並為研究人員提供解決方案,以加快將改變生命的療法帶給患者。ConcertAI 總部位於麻省劍橋,在班加羅爾、法蘭克福、費城和東京設有辦事處。

(美聯社)

矽谷半導體公司 TetraMem 專注開發模擬記憶體內運算 (IMC) 方案,今日公布其 MLX200 平台已成功完成設計定案、製造,並初步驗證其22納米多級電阻式隨機存取記憶體 (RRAM) 模擬記憶體內運算系統單晶片 (SoC)。

這項成就標誌著基於新興非揮發性記憶體技術的模擬運算架構,邁向商業化的重要一步,有助應對現代人工智能系統中,數據傳輸、功耗及散熱限制日益嚴峻的挑戰。

MLX200 晶片照片,旁為五仙硬幣作大小參考 AP圖片

MLX200 晶片照片,旁為五仙硬幣作大小參考 AP圖片

隨着人工智能工作負載持續擴展,系統效能日益受限於記憶體與運算單元之間數據傳輸的成本。模擬記憶體內運算提供截然不同的方法,直接在記憶體陣列內執行運算,大幅減少數據傳輸,並提升系統層面效率。TetraMem 的 MLX200 平台整合多級 RRAM 陣列與混合訊號運算引擎,可在記憶體內實現高吞吐量的向量矩陣運算,同時保持與先進互補式金屬氧化物半導體 (CMOS) 製程的兼容性。

台積電22納米製程展示的多級 RRAM 技術,具備實際部署所需的關鍵特性,包括與互補式金屬氧化物半導體 (CMOS) 兼容,且額外製程複雜性極低;低電壓及低電流操作;強勁的數據保留及耐用性;以及支援提升記憶體及運算密度的高多級能力。初步晶片測試結果顯示,陣列功能一致,證明此方法適用於嵌入式非揮發性記憶體及記憶體內運算應用。

這項里程碑建基於 TetraMem 早前在 MX100 平台上的工作。該平台採用台積電65納米互補式金屬氧化物半導體 (CMOS) 製程製造,公司曾展示具備數千個電導級別的多級 RRAM 裝置(《自然》雜誌2023年3月刊登的「集成於互補式金屬氧化物半導體上的憶阻器具備數千個電導級別」),以及高精度模擬運算能力(《科學》雜誌2024年2月刊登的「以任意高精度編程憶阻器陣列實現模擬運算」)。這些前期成果為將技術擴展至更先進節點,奠定堅實的科學及工程基礎。

自2019年起,TetraMem 一直與全球領先的半導體代工廠緊密合作,將 RRAM 技術從早期研究推進至可製造的晶片。22納米製程所取得的進展,反映製程整合、裝置均勻性及系統級協同設計的持續發展。

MLX200 及 MLX201 平台旨在支援對功耗及延遲敏感的邊緣人工智能應用,包括語音及音頻處理、可穿戴裝置、物聯網系統及持續感測。預計將於2026年下半年開始評估取樣,而多級 RRAM 記憶體知識產權 (IP) 現已可供評估及潛在授權。

TetraMem 聯合創辦人兼行政總裁葛林博士指出:「這項里程碑反映我們與代工夥伴台積電多年來的緊密合作,並展示將多級 RRAM 及模擬記憶體內運算,從運算架構突破帶入先進節點商業晶片的可行性。我們相信此方法為提升下一代人工智能系統的能源效率及可擴展性,提供切實可行的途徑。」

MLX200 平台的成功實現,突顯多級 RRAM 模擬運算在先進半導體製程上的可行性。TetraMem 將繼續推進這項技術,以支援新興人工智能工作負載,提升能源效率及系統可擴展性。

關於 TetraMem:TetraMem 是一間位於矽谷的半導體公司,利用多級 RRAM 技術開創模擬記憶體內運算。其架構整合記憶體與運算,大幅減少數據傳輸,並提升人工智能工作負載的能源效率。憑藉在裝置、電路及系統協同設計方面的堅實基礎,TetraMem 正推進邊緣人工智能及未來高效能運算的可擴展方案,並與領先的代工廠及生態系統夥伴緊密合作,將基礎科學突破技術帶入商業化量產。

(美聯社)

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