Kamya Elawadhi, spoluzakladatelka a prezidentka společnosti Doceree – série rozhovorů

Kamya Elawadhi, spoluzakladatelka a prezidentka společnosti Doceree, je výkonnou ředitelkou v oblasti marketingu zdravotní péče a obchodní strategie, která od svého připojení v roce 2019 sehrála ústřední roli v růstu společnosti. Postupovala v rámci vedoucích pozic zahrnujících strategii platformy, firemní rozvoj, služby klientům a globální partnerství a pomáhala převádět technologii Doceree na měřitelnou hodnotu pro farmaceutické značky, agentury, vydavatele a zdravotnické systémy. Ve své současné roli vede Elawadhi globální agenda růstu společnosti a podporuje její expanzi ve Spojených státech s důrazem na soukromí a klinicky relevantní komunikaci. Před Doceree zastávala vedoucí role v oblasti klientských a účetních služeb ve firmách HS Ad India a McCann Worldgroup, kde pracovala na značkách ve zdravotnictví, zdravotnických zařízeních a spotřebitelských produktech a řídila mezioborové a multikulturní týmy.

Doceree je AI‑první operační systém pro marketing ve zdravotnictví, navržený tak, aby pomáhal organizacím v oblasti životních věd oslovovat zdravotnické profesionály a pacienty s větším kontextem a přesností. Jeho platforma kombinuje ověřená data o profesionální identitě, signály klinického záměru v reálném čase, programatickou aktivaci, zapojení v místě péče a vrstvu AI‑rozvažování, která koordinuje zprávy napříč kanály. Propojením povědomí lékařů a rozhodnutí o předpisu s pacientovou cestou k léčbě, včetně dostupnosti, počátečních výdejek předpisů a doplnění, si Doceree klade za cíl poskytnout marketérům ve zdravotnictví jednotnější pohled na výkonnost kampaní a zároveň podpořit soukromí a regulatorní shodu.

Došla jste do Doceree během jejího prvního roku a sehrála ústřední roli při budování její přítomnosti v USA, než se stala spoluzakladatelkou a prezidentkou. Co vás původně přitáhlo k zakladatelské vizi společnosti a jak se tato vize vyvíjela, když se AI stala ve zdravotnictví důležitější?

Co mě přitahovalo k Doceree, byla jasnost řešeného problému. Marketing ve zdravotnictví po léta fungoval na vypůjčené infrastruktuře, nástrojích vytvořených pro jiné odvětví a aplikovaných v jednom z nejregulovanějších prostředí na světě. Zakladatelská vize byla vybudovat něco speciálně určeného pro zdravotnictví od základů.

Co se vyvíjelo, je rozsah toho, co AI umožňuje. Na počátku byl důraz na přesnost: oslovit správného lékaře ve správný okamžik. AI rozšířila, jak může ten okamžik vypadat, od doručení zprávy po čtení záměru, zahájení konverzací a propojení zapojení napříč celou péčí. Základní přesvědčení se nezměnilo. Ambice vzrostly, protože nástroje také.

Doceree nedávno představila Generative AI Connectors pro ChatGPT a Claude. Jaké schopnosti tyto integrace poskytují a které týmy ve zdravotnictví nebo farmaceutickém sektoru z nich nejvíce těží?

Integrace s platformami jako ChatGPT a Claude spočívá v tom, že přináší klinické a komerční poznatky Doceree do nástrojů, které farmaceutické týmy používají denně. Místo přepínání mezi systémy mohou značkové a agenturní týmy nyní dotazovat výkonnost kampaní, získávat poznatky o zapojení HCP a získávat akční doporučení přímo ve svém pracovním postupu s AI asistentem.

Týmy, které z toho nejvíce těží, jsou ty, které potřebují rychlá, datově podmíněná rozhodnutí: manažeři značek sledující výkonnost kampaní napříč trhy, agenturní týmy monitorující vzorce zapojení HCP, komerční vedoucí, kteří potřebují syntézu napříč více datovými proudy bez čekání na zprávy. Odstraňuje to vrstvu tření, která vždy existovala mezi daty a rozhodnutím. To je podle mě skutečná hodnota.

Jak zapadají Generative AI Connectors do širší AI strategie Doceree a jaké schopnosti očekáváte přidat, jak se rozšiřuje adopce v podnicích?

Connectory fungují jako vrstva Daily Command, stojící vedle Semmelwis, našeho farmaceuticky specifického modelu rozvažování, a Analytics Workbench. Myšlenka je jednoduchá: farmaceutické týmy už denně pracují v ChatGPT a Claude, takže přinášíme klinické poznatky Doceree do nástrojů, které již používají, s HIPAA‑bezpečnými ochrannými opatřeními od samého začátku.

Jak adopce roste, směřujeme k hlubší proaktivní inteligenci. Systémy, které předvedou správný signál, ještě před tím, než si někdo pomyslí, že ho chce. Na tom právě pracujeme.

Doceree používá termín „klinická inteligence“ k popisu části své technologie. Co to znamená z architektonického hlediska a jak doplňuje schopnosti podkladových velkých jazykových modelů?

Klinická inteligence je v podstatě vrstva, která umožňuje obecnou AI použít ve zdravotnictví. Velké jazykové modely jsou mimořádně výkonné, ale nativně nerozumí diagnostickému kódu, vzoru předepisování nebo tomu, co znamená, když lékař vybere konkrétní terapii pro konkrétní profil pacienta. Klinická inteligence tuto mezeru překlenuje.

Architektonicky leží mezi surovými datovými signály pocházejícími z klinických pracovních postupů a AI modely, které je interpretují. Poskytuje kontext, který činí výstupy akčními místo obecnými. Bez ní máte výkonný model pracující s neúplnými informacemi. S ní máte něco, co může skutečně ovlivnit reálný klinický okamžik.

Jak systém Semmelweis AI od Doceree pomáhá interpretovat zdravotnická data a převádět je na užitečné poznatky pro farmaceutické týmy?

Semmelweis je postaven na jednoduché myšlence: zdravotnická data jsou užitečná jen tehdy, když mohou být interpretována v klinickém kontextu, ne jen zpracována ve velkém měřítku. Farmaceutické týmy mají obrovské množství dat o zapojení a předpisování, ale mezera vždy spočívala mezi tím, že data mají, a tím, co s nimi udělat.

Semmelweis tuto mezeru uzavírá tím, že čte signály napříč klinickou cestou a identifikuje, kde se záměr formuje nebo vytrácí. Tyto poznatky jsou přímo vstupem do Daily Command, našeho AI pracovního systému pro farmaceutické značky, který převádí rozpoznávání vzorců na doporučení, která mohou komerční týmy okamžitě využít, aniž by v místnosti byla datová vědecká skupina.

ChatGPT a Claude mají odlišné modely, rozhraní a podniková prostředí. Jaké technické výzvy váš tým potkal při vytváření konzistentního zážitku napříč oběma platformami?

Klíčovou výzvou bylo zajistit, aby každý prompt a odpověď, bez ohledu na to, na které platformě uživatel je, zůstaly v rámci stejných ochranných opatření pro soulad. Zdravotnická data se neohýbají podle toho, který AI asistent klade otázku. Skutečná práce spočívala ve vytvoření řízené integrační vrstvy mezi klinickou inteligencí Doceree a oběma platformami, která zajišťuje, že odpovědi jsou vždy zakotveny v rozvažování Semmelwis a datech Doceree a jsou plně auditovatelné od začátku do konce. Konzistence v souladu byla těžší problém k vyřešení.

Jak connectory pomáhají uživatelům pochopit, odkud AI‑generovaný poznatek pochází a která data nebo rozvažování přispěly k odpovědi?

Každá odpověď přes connectory je zakotvena v datech Doceree a rozvažování Semmelwis. Když značkový tým položí komerční otázku, odpověď je podpořena signály klinického záměru, identitními daty a vstupy kampaně specifickými pro jejich značku. Celý pracovní tok je řízen a auditovatelný od začátku do konce. V regulovaném odvětví je tato sledovatelnost tím, co dělá AI skutečně použitelnou v kontextu komerčního rozhodování, a byla to návrhová zásada od prvního dne.

Organizace ve zdravotnictví často pracují s citlivými daty a složitými regulatorními požadavky. Jak jsou soukromí, bezpečnost, přístupová kontrola a shoda začleněny do návrhu těchto integrací?

To je něco, o čem jsme přemýšleli od samého začátku jako o návrhové zásadě. Connectory jsou postaveny tak, aby žádná pacientská data nikdy nevstoupila do pracovního toku. Vše funguje jen na de‑identifikovaném kontextu HCP. Každý prompt a odpověď zůstává v rámci HIPAA‑bezpečných ochranných opatření a celý pracovní tok je řízen a auditovatelný od začátku do konce.

V praxi to znamená, že značkový tým může v ChatGPT nebo Claude klást komerční otázky a získávat odpovědi zakotvené v klinické inteligenci, aniž by čelil riziku porušení soukromí, které by normálně nastalo při propojení citlivých zdravotnických dat s obecnými AI asistenty. Ochranná opatření jsou základem, na kterém je integrace postavena.

Jak hodnotíte kvalitu výstupů systému, včetně jejich přesnosti, relevance, konzistence a užitečnosti pro zdravotnické profesionály?

Kvalita v tomto kontextu znamená něco velmi konkrétního. Výstup je užitečný jen tehdy, když vede k lepšímu komerčnímu rozhodnutí, a tak to nakonec hodnotíme: zda jeho aplikace posune metriky, na kterých záleží, zda zvyšuje postup HCP v jednotlivých fázích, míru první výplně předpisů, výkonnost kampaně.

Uzavřená smyčka to umožňuje. Daily Command je navržen tak, aby výsledky zpětně vkládal do rozvažovacího modelu, takže každé doporučení je vylepšováno tím, co skutečně fungovalo. To se liší od obecného AI asistenta, kde se výstup hodnotí izolovaně. Zde se systém učí z toho, co se stane poté, co někdo jedná na základě doporučení, což v čase představuje jediný upřímný měřítko kvality.

Jaké principy by měly řídit odpovědné používání generativní AI ve farmaceutické komunikaci zaměřené na kliniky a pacienty?

Nejčastěji se vracím k principu, že AI ve zdravotnictví by měla snižovat nejistotu, ne ji vytvářet. Když klinik obdrží informaci, která ovlivní rozhodnutí o léčbě, musí být zdroj této informace a rozvažování za ní sledovatelné. To je základní standard důvěry.

Kromě sledovatelnosti si myslím, že odpovědné používání znamená mít člověka v cyklu u všeho, co nese klinickou nebo komerční váhu. AI by měla doporučovat a zobrazovat. Lidé by měli rozhodovat a schvalovat. Jakmile se tato hranice rozmazává, rizika začínají převyšovat přínosy.

A shoda musí být architekturou, ne politikou. Ve zdravotnictví je rozdíl mezi těmito dvěma věcmi vším.

Děkujeme za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí vědět více, by měli navštívit Doceree.