Ed Chidsey, prezident Inovalonovy obchodní jednotky Insights – rozhovor

Ed Chidsey, prezident Inovalonovy obchodní jednotky Insights, přináší do této role široký背景 v oblasti finančních dat, analýz a strategického poradenství — nejnověji jako senior viceprezident ve společnosti S&P Global Market Intelligence, kde řídil miliardový byznys s daty a analýzami se 2 000 zaměstnanci, a dříve jako poradce pro private equity, člen představenstva PeerNova Inc. a omezený partner ve společnosti Mendoza Ventures.

Inovalon, je americká technologická firma, která dodává cloud-based software a datové analytické řešení pro zdravotnický průmysl. Prostřednictvím své vlajkové nabídky, platformy Inovalon ONE^®, společnost agreguje a analyzuje masivní, reálná klinická a pojistná data — pokrývající stovky milionů životů — aby podpořila zdravotní plány, poskytovatele, lékárny a organizace z oblasti životních věd při zlepšování klinických výsledků, kvality péče, hodnocení rizika, integrity plateb a provozní efektivity.

Měli jste dlouhou kariéru, která zahrnovala S&P Global, IHS Markit a nyní Inovalon. Jaká byla nejformovatější role nebo zkušenost, která vás vedla k tomu, abyste se zaměřili na reálná data (RWD) a analýzy ve zdravotnictví, a jak to tvarovalo vaši vizi pro vedení obchodní jednotky Insights v Inovalonu?

Většinu své kariéry jsem strávil budováním, řízením a škálováním datových a analytických byznysů, především ve finančních službách, často začínajícím malým a řízením podstatného růstu prostřednictvím kombinace organických a neorganických strategií. Po více než třech desetiletích ve finančním průmyslu jsem dosáhl bodu, kdy jsem potřeboval přestát a restartovat. Byl jsem v tom světě dlouho, a zatímco jsem miloval práci, prostředí začalo cítit méně uspokojivě. Takže na začátku roku 2024 jsem se rozhodl odstoupit.

Ten rok pryč byl neuvěřitelně uzemňující. Trávil jsem více času s rodinou, připojil se k firemní a neziskové radě a, somewhat neočekávaně, stal se více zapojeným do své církve. Tato změna mi dala šanci soustředit se na rovnováhu, komunitu a účel způsobem, jakým jsem to nedělal dlouho. Ke konci roku jsem si uvědomil, že stále mám hodně energie a vášně pro vedení týmů a budování byznysů, ale chtěl jsem, aby tato práce byla více osobní a účelová.

Když Adam Kansler, generální ředitel Inovalonu, kontaktoval, aby mi řekl více o společnosti, byla to šťastná shoda. Pracoval jsem s Adamem po mnoho let a mám k němu obrovský respekt jako leadera. Popisoval Inovalon jako vedoucího poskytovatele dat a řešení, která umožňují zdravotnictví, které spolupracuje s plátci, poskytovateli, lékárnami a společnostmi z oblasti životních věd, a uvedl, že společnost hledá novou osobu, která povede svou obchodní jednotku Insights.

Než jsem mluvil s Adamem, jsem opravdu neuvažoval o tom, že bych mohl využít svou zkušenost s daty a analýzami ve zdravotnickém průmyslu. Nicméně, čím více jsem se o tom dozvěděl, tím více to rezonovalo. Zdravotnická data jsou velmi hmatatelná, protože mohou mít skutečný dopad. Nápad aplikovat stejnou analytickou přísnost a rozsah, který jsem vyvinul ve finančních službách, na zlepšení kvality a výsledků zdravotnictví, byl neuvěřitelně přesvědčivý. Ten smysl pro účel je to, co mě sem přivedl, a pokračuje ve tvarování toho, jak vedu obchodní jednotku Insights, spojující data, technologie a lidi, aby vytvořili měřitelný rozdíl napříč zdravotnickým ekosystémem.

Jak vidíte pohyb Inovalonu, aby zpřístupnil jeho pokročilé analýzy a primární zdroj RWD na Snowflakeově AI Data Cloud, měnící se konkurenční dynamika ve zdravotnictví a životních vědách?

Spíše bych to považoval za strategický krok, aby se setkal se zákazníky tam, kde jsou, než aby měnil konkurenční dynamiku. V mém pohledu bylo kritické zajistit, aby zákazníci měli přístup k našim datům a zdrojům na platformách, kde chtějí spotřebovat v modernějším, pružnějším a přístupnějším způsobem. S tímto jsme věděli, že více a více našich zákazníků migruje na platformy jako Snowflake, takže bylo důležité pro nás setkat se s nimi tam, kde chtějí naše data spotřebovat.

Co odlišuje nabídky RWD Inovalonu, jako je registr MORE², od ostatních platforem reálných dat co do kvality, hloubky, včasnosti nebo rozsahu?

Co odlišuje naše nabídky RWD, včetně registru MORE², jsou naše primární zdroj dat. Shromažďujeme tato data přímo z různých entit napříč zdravotnickým ekosystémem, jako jsou zdravotní plátci nebo poskytovatelé, a to nám dává holistický pohled na zdravotnické cesty pacientů, umožňující nám extrapolovat poznatky, které podporují rozhodování napříč zdravotnickým kontinuem.

Zatímco rozsah dat, která máme, je sám o sobě pozoruhodným odlišujícím prvkem, historie a konzistence za těmito daty jsou opravdu pozoruhodné. Prostřednictvím našeho partnerství se Snowflake jsou naši zákazníci nyní schopni zabezpečeně a rychle přistupovat k našim longitudinálním datovým sadám velkého rozsahu, vysoce kvalitních RWD, schopnosti, která tradičně byla zastíněna fragmentovanými systémy a složitými manuálními procesy ingestování dat. Pro společnosti z oblasti životních věd a biotechnologií je zejména důležité mít jistotu, že jejich partner poskytne data, která jsou konzistentní a spolehlivá pro rozhodování, a to je absolutně kritické pro pacienty, kterým slouží. Ten základ je základním kamenem naší nabídky RWD, kterou budeme pokračovat v rozšiřování rozsahu a typů poznatků, které můžeme generovat.

Jaké jsou hlavní technické nebo vládní výzvy spojené s propojením nebo integrací dat z různých zdrojů pro vytvoření komplexních reálných důkazů?

Začíná to uznáním základu našich dat, které se vrací k interakcím mezi pacientem a jeho poskytovatelem, lékárnou a plátcem. Často tyto interakce jsou osobní a pocházejí z dopadů v jejich vlastní péči. To činí být důvěryhodným správcem našich dat kritickým a vyžaduje, abychom měli silné vládnutí kolem těchto dat. Bereme tuto odpovědnost velmi vážně v Inovalonu, zejména pokud jde o to, jak RWD krmit do procesů reálných důkazů. Jakým způsobem zvolíme spravovat, chránit a používat naše data, definuje naši důvěryhodnost a důvěru, kterou držíme s našimi partnery napříč ekosystémem.

Jedním z největších výzev, kterým čelíme, je vyvážení použití dat a ochrany soukromí. Pokud je zaměřeno výhradně na ochranu soukromí, ztrácíte schopnost plně analyzovat a extrahovat hodnotu z dat. Nicméně, pokud je zaměřeno pouze na analýzu, riskujete, že nebudete plnit své etické nebo regulační závazky vůči pacientům a rodinám. Tato složitá rovnováha není pouze technickou výzvou, ale i vládní výzvou. Musíme neustále zvažovat, co můžeme udělat, co bychom měli udělat a co nemůžeme udělat, abychom chránili data, která máme, zatímco stále maximalizujeme jejich hodnotu a dopad na širší zdravotnický ekosystém.

Ze technického hlediska je další velkou výzvou propojení. Bez ohledu na to, jak hluboká nebo široká je jediná datová sada, nikdy není dostatečná sama o sobě. Schopnost propojit datové sady z různých zdrojů je kritická, a priorizujeme to každý den prostřednictvím naší práce s různými partnery.

Konečně, vládnutí je o nalezení správné rovnováhy mezi ochranou dat správným způsobem a zároveň tlačení hranic toho, co je možné, aby se realizovala největší hodnota pro větší dobro. To není vždy snadné, zejména když některé regulace, ačkoli dobře míněné, mohou neúmyslně potlačit inovace nebo omezit potenciální výhody, které bychom mohli doručit pacientům a širšímu ekosystému. Naše role je být pečlivými správci dat, operovat v rámci dohod s dodavateli a regulací a najít odpovědné způsoby, jak inovovat.

Na konci je strukturální výzva spojená se zdravotnickým ekosystémem, který je vysoce fragmentován. Pro zákazníka, aby získal přístup ke všem datům, které potřebuje, často vyžaduje tahání z více datových sad a propojení dat napříč různými body péče, s mnoha zprostředkovateli mezi nimi. Ve srovnání s odvětvími, jako jsou finanční služby, zdravotnictví má zpoždění o roky, ne-li desetiletí, pokud jde o integraci dat a interoperabilitu. Nicméně, to je také obrovská příležitost pro Inovalon. Pokud budeme pokračovat v pokroku, jak jsou data propojena, zpřístupněna a kreativně používána, budeme moci doručit mnohem inovativnější analytiky a řešení, která nakonec prospějí pacientům.

Jak vyvažujete ochranu soukromí, soulad s předpisy a inovace při nasazování modelů AI na citlivá zdravotnická data?

Způsob, jakým přemýšlím o AI, je, že nakonec je to o nahrazování nebo vylepšování toho, co lze teoreticky udělat dnes, jen rychleji, chytřeji a pokročilejším způsobem. Když zákazník chce nasadit model AI na naše data, je to něco, co musíme přijmout. Jako u každého použití našich dat, existují podmínky a omezení, která definují, co zákazník může a nemůže udělat. Tyto jsou založeny na našich vlastních upstream povoleních, omezeních a platných regulacích. Ten rámec se nemění ve světě AI, a musíme být enablery. Nemůžeme se bát toho. Musíme odpovědně přijmout AI, aby AI mohla pokročit, protože má potenciál enormně prospět zdravotnickému ekosystému.

AI vyžaduje historická data pro sestavení modelů a probíhající data pro jejich údržbu. Z naší perspektivy jako poskytovatele dat je to silná pozice, protože jednou, když je model postaven na našich datech, stává se ještě více zabudovaným. Musíme přistupovat k каждému modelu, jako bychom přistupovali k jakémukoli zákaznickému případu, zajišťující, že je řádně licencován a spravován. Více citlivá část AI, zejména ve zdravotnictví, je zajištění, že je vždy člověk v smyčce, když je poskytována péče.

Ze stránky RWD jsme stále na počátku. AI dosud nedosáhla mnoha průlomových výsledků ve zdravotnictví, zejména když se zaměřujeme na použití RWD. Prozkoumáváme řadu příležitostí, včetně například strojového učení založeného na extrakci z klinických poznámek, což je více základním aplikací AI. Za tím se díváme na použití AI v klinických studiích a predikovatelnosti onemocnění. Jsme na začátku této cesty, ale potenciál je enormní. V Inovalonu se soustředíme na zajištění, že máme nejvyšší kvalitní data, která mohou být použita v kombinaci s AI odpovědně, se silným vládnutím a lidským dohledem, zatímco se připravujeme na škálování jeho dopadu, jakmile technologie a ekosystém dospějí.

Z vašich rozhovorů se zákazníky, jaké jsou nejčastější obavy o přijetí AI a analytiky RWD ve zdravotnictví, a jak na ně reagujete?

Nejčastější obavy, které slyším, jsou kvalita dat a povolení k využívání našich dat pro výcvik jejich vlastních modelů AI. Pro kvalitu dat je s AI pravdivé, že „špatná data, špatné výstupy“. Pokud je kvalita dat špatná, znamená to, že data nejsou čistá nebo perhaps nejsou dostatečná, pak výstup nebude velmi cenný. Naši zákazníci očekávají konzistentní, přesná a spolehlivá data. Vzhledem k obrovskému objemu, který spravujeme, jedna z mých prvních priorit byla zajištění kvality dat napříč celou deskou. Pracovali jsme tvrdě, abychom očistili, odstranili duplikáty, normalizovali, standardizovali a doručili data downstream. Přijetí vlastnictví kvality dat také pomáhá zlepšením konzistence a spolehlivosti napříč našimi datovými sadami, což umožňuje doručovat více v našich tradičních nabídkách datových analýz, jakož i analýz založených na AI.

Druhá úvaha se týká toho, jak naše data mohou být použita pro podporu vývoje modelů AI. Jako datově orientovaná organizace je důležité, abychom umožnili tyto vznikající použití. Vzhledem k rychlé evoluci datové a AI krajiny jsme přizpůsobili náš přístup, aby umožnil toto v odpovědném způsobem, podporovaný silným vládnutím, jasnými podmínkami použití a definovanými bezpečnostními opatřeními. Tato evoluce umožňuje našim zákazníkům inovovat s AI s jistotou, zatímco zajišťuje odpovědné, souladné a etické postupy při práci s daty.

Jak měříte úspěch nebo ROI pro zákazníky, kteří přijmou vaši platformu a analytiky, a jaké metriky se jim nejvíce líbí?

Měříme úspěch skutečnými dopady, které naše platforma a analytiky mají na provozní a klinické výsledky našich zákazníků. To může zahrnovat řadu měřítek úspěchu, v závislosti na zákazníkovi, jako je zlepšení hodnocení CMS Star v Medicare Advantage, optimalizace úpravy rizika nebo generování akčních reálných důkazů pro životní vědy. Společným vláknem je, že poznatky musí být včasné, důvěryhodné a akční.

Pro metriky se zákazníci, v závislosti na tom, kde se nacházejí v zdravotnickém kontinuu, mohou soustředit na aspekty, jako je zlepšení kvality, snížení mezer v péči, lepší dodržování léčebných protokolů nebo měřitelné snížení nákladů nebo využití. Zákazníci realizují ROI, když naše analytiky pomáhají informovat rozhodnutí, která zlepšují výsledky pacientů, provozní efektivitu a/nebo strategickou výkonnost.

Pohledem do budoucna 5 let, jak očekáváte, že se AI a RWD budou vyvíjet ve zdravotnictví a životních vědách, a co považujete za další hranici?

Za pět let může zdravotnictví vypadat jako něco, co žádný z nás nyní nezná, ale je nemožné předpovědět, jak rychle bude průmysl evolucí. Jedinou jistotou je, že to bude transformační. Zatímco tempo inovací je výjimečné, pokrok zůstává omezený fragmentací napříč zdravotnickým ekosystémem, sahající od laboratoří, lékáren a EHR, kde má jen málo organizací schopnost skutečně propojit tyto zdroje dat smysluplným způsobem.

Zatímco to může být omezujícím faktorem, pokud mohou být data propojena a longitudinálně vytvořena v normalizovaném, standardizovaném způsobem, pak si myslím, že je možné cokoliv. AI bude stále více podkládat vše, od klinické podpory rozhodování až po to, jak organizace z oblasti životních věd přistupují k návrhu a provádění klinických studií. V následujících pěti letech uvidíme více automatizace, vylepšeného použití prediktivní analýzy a zvýšené konektivity, která poskytne organizacím přístup k poznatkům, které potřebují v reálném čase, všechna z nich mají potenciál transformovat pacientovy cesty péče a zdravotnické operace jako celek.

Pro organizace, které právě začínají prozkoumávat integraci AI s reálnými daty, jaké tři rady byste jim dal?

První a nej重要nější je soustředit se na data a zajistit, že jste neustále hodnotíte kvalitu svých dat. Druhé je využít sílu svého zaměstnaneckého základu. Realita je, že nejlepší nápady mohou pocházet z každé úrovně organizace, zejména z mladších generací, které vstupují do pracovního procesu a které žijí a dýchají data, AI a technologie. Lídr by měl najít způsoby, jak využít nápady a inovace, které jsou hluboko uvnitř organizace, a vytvořit platformu pro tyto perspektivy, aby byly slyšet a sklízeny. Třetím je najmout správné lidi. Bez správných lidí a technického talentu bude inovace v tempu, tvorba hodnoty a setrvání v konkurenci téměř nemožné.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Inovalon.