مقابلات
كاميا العواضي، المؤسس المشارك والرئيس لشركة Doceree – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
Kamya Elawadhi, المؤسس المشارك والرئيس في Doceree، هي مديرة تسويق الرعاية الصحية واستراتيجية الأعمال التي لعبت دورًا محوريًا في نمو الشركة منذ انضمامها في عام 2019. تقدمت عبر مناصب قيادية تشمل استراتيجية المنصة، التطوير المؤسسي، خدمات العملاء والشراكات العالمية، مساعدةً في تحويل تقنية Doceree إلى قيمة قابلة للقياس للعلامات التجارية الصيدلانية والوكالات والناشرين وأنظمة الرعاية الصحية. في دورها الحالي، تقود العواضي جدول النمو العالمي للشركة وتدعم توسعها في الولايات المتحدة، مع التركيز على التواصل الواعي بالخصوصية والملائم سريريًا. قبل انضمامها إلى Doceree، شغلت مناصب قيادية عليا في مجال العملاء والحسابات في HS Ad India وMcCann Worldgroup، حيث عملت على علامات تجارية في مجال الرعاية الصحية والأجهزة الطبية والسلع الاستهلاكية بينما كانت تقود فرقًا متعددة الوظائف والثقافات.
Doceree هو نظام تشغيل تسويق الرعاية الصحية يعتمد على الذكاء الاصطناعي صمم لمساعدة مؤسسات العلوم الحياتية على التفاعل مع المتخصصين في الرعاية الصحية والمرضى بسياق ودقة أكبر. يجمع منصته بين بيانات هوية مهنية موثقة، وإشارات نية سريرية في الوقت الفعلي، وتفعيل برمجي، وتفاعل في نقطة الرعاية، وطبقة تفكير بالذكاء الاصطناعي تنسق الرسائل عبر القنوات. من خلال ربط وعي الأطباء وقرارات الوصف مع مسار المريض نحو العلاج، بما في ذلك القدرة على تحمل التكلفة، والملء الأول للوصفة، وإعادة التعبئة، يهدف Doceree إلى توفير رؤية موحدة لمسوقي الرعاية الصحية لأداء الحملات مع دعم الخصوصية والامتثال التنظيمي.
انضممت إلى Doceree خلال عامها الأول ولعبت دورًا محوريًا في بناء حضورها في الولايات المتحدة قبل أن تصبح المؤسس المشارك والرئيس. ما الذي جذبك في البداية إلى رؤية تأسيس الشركة، وكيف تطورت تلك الرؤية مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟
ما جذبني إلى Doceree كان وضوح المشكلة التي يتم حلها. كان تسويق الرعاية الصحية يعمل على بنية تحتية مستعارة لسنوات، أدوات تم بناؤها لصناعات أخرى وتطبيقها على أحد أكثر البيئات تنظيمًا في العالم. كانت رؤية التأسيس هي بناء شيء مُصمم خصيصًا للرعاية الصحية من الصفر.
ما تطور هو نطاق ما يجعل الذكاء الاصطناعي ممكنًا. في البداية، كان التركيز على الدقة: الوصول إلى الطبيب المناسب في اللحظة المناسبة. وسّع الذكاء الاصطناعي ما يمكن أن تكون عليه تلك اللحظة، من إيصال رسالة إلى قراءة النية، وإطلاق المحادثات، وربط التفاعل عبر رحلة رعاية كاملة. لم يتغير الإيمان الأساسي. وزادت الطموحات لأن الأدوات تطورت.
قامت Doceree مؤخرًا بإطلاق موصلات الذكاء الاصطناعي التوليدي لـ ChatGPT وClaude. ما هي القدرات التي توفرها هذه التكاملات، وأي فرق في مجال الرعاية الصحية أو الصيدلة من المرجح أن تستفيد منها أكثر؟
التكامل مع منصات مثل ChatGPT وClaude يهدف إلى إدخال الذكاء السريري والتجاري الخاص بـ Doceree إلى الأدوات التي تستخدمها فرق الصيدلة يوميًا. بدلاً من التنقل بين الأنظمة، يمكن الآن للفرق العلامية والوكالات الاستعلام عن أداء الحملات، والوصول إلى رؤى تفاعل المتخصصين في الرعاية الصحية، وإظهار توصيات قابلة للتنفيذ مباشرة ضمن سير عمل المساعد الذكي الخاص بهم.
الفرق التي تستفيد أكثر هي تلك التي تتخذ قرارات سريعة تعتمد على البيانات: مدراء العلامات الذين يتابعون أداء الحملات عبر الأسواق، فرق الوكالات التي تراقب أنماط تفاعل المتخصصين في الرعاية الصحية، القادة التجاريون الذين يحتاجون إلى تجميع المعلومات عبر تدفقات بيانات متعددة دون الانتظار للحصول على تقارير. يزيل ذلك طبقة الاحتكاك التي كانت دائمًا موجودة بين البيانات والقرار. وهذا، بالنسبة لي، هو المكان الذي تكمن فيه القيمة الحقيقية.
كيف تتماشى موصلات الذكاء الاصطناعي التوليدي مع استراتيجية الذكاء الاصطناعي الأوسع لشركة Doceree، وما هي القدرات التي تتوقع إضافتها مع نمو اعتماد المؤسسات؟
تعمل الموصلات كطبقة من Daily Command، إلى جانب Semmelwis، نموذج التفكير المتخصص في الصيدلة، وAnalytics Workbench. الفكرة وراءها بسيطة: فرق الصيدلة تعمل بالفعل داخل ChatGPT وClaude يوميًا، لذا نقوم بإدخال الذكاء السريري الخاص بـ Doceree إلى الأدوات التي يستخدمونها بالفعل، مع وجود حواجز أمان متوافقة مع HIPAA مدمجة من البداية.
مع نمو الاعتماد، يتجه الاتجاه نحو ذكاء استباقي أعمق. أنظمة تُظهر الإشارة الصحيحة قبل أن يفكر أحد في طلبها. هذا هو ما نعمل على بنائه.
تستخدم Doceree مصطلح “الذكاء السريري” لوصف جزء من تقنيتها. ماذا يعني ذلك من منظور معماري، وكيف يكمل قدرات نماذج اللغة الكبيرة الأساسية؟
الذكاء السريري، في جوهره، هو الطبقة التي تجعل الذكاء الاصطناعي العام قابلًا للتطبيق في الرعاية الصحية. نماذج اللغة الكبيرة قوية بشكل استثنائي، لكنها لا تفهم بطبيعتها رمز التشخيص، أو نمط الوصف، أو ما يعنيه اختيار الطبيب لعلاج معين لملف مريض محدد. الذكاء السريري هو ما يملأ تلك الفجوة.
من الناحية المعمارية، يقع بين إشارات البيانات الخام القادمة من سير العمل السريري ونماذج الذكاء الاصطناعي التي تفسرها. يوفر السياق الذي يجعل المخرجات قابلة للتنفيذ بدلاً من أن تكون عامة. بدون ذلك، لديك نموذج قوي يعمل بمعلومات غير مكتملة. ومعه، لديك شيء يمكنه فعليًا التأثير على لحظة سريرية حقيقية.
كيف يساعد نظام Semmelwis AI الخاص بـ Doceree في تفسير بيانات الرعاية الصحية وتحويلها إلى رؤى مفيدة لفرق الصيدلة؟
تم بناء Semmelwis حول فكرة بسيطة: بيانات الرعاية الصحية لا تكون مفيدة إلا إذا يمكن تفسيرها في السياق السريري، وليس مجرد معالجتها على نطاق واسع. تمتلك فرق الصيدلة كميات هائلة من بيانات التفاعل والوصفات، لكن الفجوة كانت دائمًا بين امتلاك هذه البيانات ومعرفة ما يجب فعله بها.
يسد Semmelwis تلك الفجوة بقراءة الإشارات عبر الرحلة السريرية وتحديد أين تتشكل النية أو تتلاشى. تغذي هذه الرؤى مباشرةً Daily Command، نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بعمل فرق العلامات الصيدلانية، محولًا التعرف على الأنماط إلى توصيات يمكن للفرق التجارية تنفيذها فورًا، دون الحاجة إلى وجود فريق علم بيانات في الغرفة.
تختلف نماذج ChatGPT وClaude، والواجهات، وبيئات المؤسسات. ما هي التحديات التقنية التي واجهها فريقك عند إنشاء تجربة متسقة عبر المنصتين؟
التحدي الأساسي كان ضمان أن كل طلب واستجابة، بغض النظر عن المنصة التي يتواجد فيها المستخدم، يبقيا ضمن نفس حواجز الامتثال. لا تتغير بيانات الرعاية الصحية بناءً على أي مساعد ذكاء اصطناعي يطرح السؤال. العمل الحقيقي كان بناء طبقة تكامل محكومة تقع بين الذكاء السريري لـ Doceree والمنصتين، لضمان أن تكون الإجابات دائمًا مستندة إلى تفكير Semmelwis وبيانات Doceree وقابلة للتدقيق من البداية إلى النهاية. كان الحفاظ على الاتساق في الامتثال هو المشكلة الأصعب.
كيف تساعد الموصلات المستخدمين على فهم مصدر الرؤية التي يولدها الذكاء الاصطناعي وأي بيانات أو منطق ساهم في الاستجابة؟
كل استجابة عبر الموصلات تستند إلى بيانات Doceree وتفكير Semmelwis. عندما يطرح فريق العلامة سؤالًا تجاريًا، تكون الاستجابة مدعومة بإشارات النية السريرية، وبيانات الهوية، ومدخلات الحملة الخاصة بعلامتهم. يتم تنظيم كامل سير العمل وتدقيقه من البداية إلى النهاية. في صناعة منظمة، تلك القدرة على التتبع هي ما يجعل الذكاء الاصطناعي قابلًا للاستخدام فعليًا في سياق اتخاذ القرارات التجارية، وكانت مبدأ التصميم منذ اليوم الأول.
غالبًا ما تعمل مؤسسات الرعاية الصحية مع بيانات حساسة ومتطلبات تنظيمية معقدة. كيف يتم دمج الخصوصية والأمان وضوابط الوصول والامتثال في تصميم هذه التكاملات؟
هذا شيء فكرنا فيه منذ البداية كقوة تصميمية. تم بناء الموصلات بحيث لا تدخل أي بيانات مريض إلى سير العمل. كل شيء يعمل على سياق المتخصصين في الرعاية الصحية غير المعرّف فقط. كل طلب واستجابة يبقى ضمن حواجز أمان متوافقة مع HIPAA، ويتم تنظيم كامل سير العمل وتدقيقه من البداية إلى النهاية.
ما يعنيه ذلك عمليًا هو أن فريق العلامة يمكنه طرح أسئلة تجارية داخل ChatGPT أو Claude والحصول على إجابات مستندة إلى الذكاء السريري، دون أي مخاطر تتعلق بخصوصية البيانات التي قد تنشأ عادةً عند ربط بيانات الرعاية الصحية الحساسة بمساعد ذكاء اصطناعي عام. تشكل الحواجز الأساس الذي بُنيت عليه التكاملات.
كيف تقيم جودة مخرجات النظام، بما في ذلك الدقة والملاءمة والاتساق والفائدة للمتخصصين في الرعاية الصحية؟
الجودة في هذا السياق تعني شيئًا محددًا جدًا. تكون المخرجات ذات فائدة فقط إذا أدت إلى قرار تجاري أفضل، وهذا هو المعيار النهائي لتقييمها: ما إذا كان اتخاذ إجراء بناءً عليها يرفع مؤشرًا مهمًا، أو يعزز تقدم مراحل المتخصصين في الرعاية الصحية، أو معدلات الملء الأول، أو أداء الحملة.
الدورة المغلقة هي ما يجعل ذلك ممكنًا. تم تصميم Daily Command لتغذية النتائج مرة أخرى إلى نموذج التفكير، بحيث يتم تحسين كل توصية بناءً على ما نجح فعليًا. هذا يختلف عن المساعد الذكي العام حيث يتم تقييم المخرجات بشكل منفصل. هنا، يتعلم النظام مما يحدث بعد أن يتخذ شخص ما إجراءً بناءً على توصية، ومع مرور الوقت يصبح ذلك المقياس الصادق الوحيد للجودة.
مع تبني شركات الصيدلة للذكاء الاصطناعي التوليدي، ما هي المبادئ التي يجب أن توجه استخدامه المسؤول في الاتصالات الموجهة إلى الأطباء والمرضى؟
المبدأ الذي أعود إليه دائمًا هو أن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يجب أن يقلل من عدم اليقين، لا أن يخلقه. عندما يتلقى الطبيب معلومات تؤثر على قرار العلاج، يجب أن يكون مصدر تلك المعلومات والمنطق وراءها قابلًا للتتبع. هذا معيار أساسي للثقة.
إلى جانب التتبع، أعتقد أن الاستخدام المسؤول يعني إبقاء الإنسان في الحلقة بشأن أي شيء يحمل وزنًا سريريًا أو تجاريًا. يجب أن يوصي الذكاء الاصطناعي ويظهر الخيارات. يجب أن يقرر الناس ويوافقون. عندما يصبح هذا الحد غير واضح، تبدأ المخاطر في التفوق على الفوائد.
ويجب أن يكون الامتثال بنية، لا مجرد سياسة. في الرعاية الصحية، الفرق بين هذين الأمرين هو كل شيء.
شكرًا على هذه المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Doceree.
