Mike Rousselle, Ανώτερος Αξιωματούχος Τεχνητής Νοημοσύνης στο OptimizeRx – Σειρά Συνεντεύξεων

Ο Mike Rousselle, Chief AI Officer στο OptimizeRx, είναι εκτελεστικός στελέχος τεχνητής νοημοσύνης και τεχνολογίας υγειονομικής περίθαλψης με σχεδόν 15 χρόνια εμπειρίας στην εφαρμογή της AI για τη δημιουργία επιχειρηματικής αξίας. Στον τρέχοντα ρόλο του, ηγείται της ανάπτυξης και εφαρμογής τεχνολογιών που βασίζονται στην AI, σχεδιασμένων ώστε οι επικοινωνίες μεταξύ εταιρειών βιοεπιστήμης, επαγγελματιών υγείας (HCPs) και ασθενών να είναι πιο κλινικά σχετικές και εφαρμόσιμες. Η εργασία του καλύπτει την προβλεπτική νοημοσύνη, τα συμπεριφορικά και κλινικά σήματα, την στόχευση κοινού, καθώς και εργαλεία που λειτουργούν με AI και βοηθούν στην ταυτοποίηση σημαντικών στιγμών θεραπείας και συνταγογράφησης. Πριν ενταχθεί στο OptimizeRx, ο Rousselle κατείχε θέσεις στην Athenahealth, Clarivate και HubSpot, φέρνοντας εμπειρία σε τομείς υγειονομικής περίθαλψης, δεδομένων και επιχειρηματικής τεχνολογίας. Κατέχει πτυχία Bachelor στα Οικονομικά και τα Χρηματοοικονομικά από το Rochester Institute of Technology.

OptimizeRx είναι μια εταιρεία τεχνολογίας υγειονομικής περίθαλψης που συνδέει οργανισμούς βιοεπιστήμης με παρόχους υγειονομικής περίθαλψης και ασθενείς χρησιμοποιώντας δεδομένα, τεχνητή νοημοσύνη και τεχνολογίες ψηφιακής εμπλοκής. Ιδρύθηκε το 2006, η εταιρεία αρχικά εστιάστηκε στην παροχή κουπονιών και βοήθειας για την καταβολή συν-πληρωμών μέσω πλατφορμών ηλεκτρονικού ιατρικού αρχείου (EHR) και ηλεκτρονικής συνταγογράφησης, αλλά έκτοτε έχει επεκταθεί σε μια ευρύτερη πλατφόρμα μάρκετινγκ υγειονομικής περίθαλψης και εμπλοκής ασθενών. Η τεχνολογία της συνδυάζει πραγματικά σήματα υγείας, προβλεπτική νοημοσύνη, ενσωματώσεις στο σημείο φροντίδας και ενεργοποίηση πολλαπλών καναλιών για να βοηθήσει τις φαρμακευτικές εταιρείες να εντοπίζουν σχετικό κοινό HCP και ασθενών και να το προσεγγίζουν κατά τις κρίσιμες στιγμές του ταξιδιού θεραπείας. Πιο πρόσφατα, η OptimizeRx έχει επεκτείνει τις δυνατότητες AI της με εργαλεία όπως το Natural Language Audience Builder, το οποίο επιτρέπει στους διαφημιστές υγειονομικής περίθαλψης να δημιουργούν κοινά HCP και καταναλωτών με προστασία ιδιωτικότητας χρησιμοποιώντας απλές γλωσσικές προτροπές.

Έχετε αφιερώσει σχεδόν 15 χρόνια στην εφαρμογή της AI σε επιχειρηματικά προβλήματα σε οργανισμούς όπως Athenahealth, Clarivate και HubSpot, και στο OptimizeRx προχωρήσατε από την ηγεσία προϊόντων δεδομένων στην εξυπηρέτηση ως Chief AI Officer. Πώς αυτή η πορεία διαμόρφωσε την άποψή σας για το πού η AI μπορεί να δημιουργήσει ουσιαστική αξία στην υγειονομική περίθαλψη, σε αντίθεση με εφαρμογές που μπορεί να είναι τεχνολογικά εντυπωσιακές αλλά τελικά επιφανειακές

Μία από τα βασικά μαθήματα της καριέρας μου είναι ότι όσο «δυνατή» θεωρώ την AI, και όσο διασκεδαστικό είναι να τη χρησιμοποιείς, δεν έχει καθόλου σημασία αν η AI δεν χρησιμοποιείται για την εξυπηρέτηση του προβλήματος ενός πελάτη. Δεν πρόκειται για το να χρησιμοποιούμε την AI ως σημείο εκκίνησης· πρόκειται για το να εστιάζουμε στις συγκεκριμένες προκλήσεις και αναποτελεσματικότητες στην υγειονομική περίθαλψη που μπορούμε να βελτιώσουμε.

Στο OptimizeRx, επιδιώκουμε να λύσουμε μια μοναδική, θεμελιώδη πρόκληση: την ευθυγράμμιση των πληροφοριών και επικοινωνιών του brand πιο στενά με το ταξίδι του ασθενή, ώστε να υποστηρίζουν καλύτερα τις αποφάσεις φροντίδας. Αυτό βοηθά τους γιατρούς που είναι κατακλυσμένοι από διαφημίσεις που μπορεί ή όχι να είναι σχετικές για αυτούς και τους ασθενείς τους. Βοηθά τους ασθενείς που εκτίθενται σε άσχετες ή ανακριβείς πληροφορίες υγείας στα κοινωνικά δίκτυα και άλλες καταναλωτικές πλατφόρμες. Και βοηθά τα brands των βιοεπιστημών που είναι συνεχώς υπό πίεση να πετύχουν τους εμπορικούς τους στόχους. Ο φάρος μας για την επίλυση αυτών των προκλήσεων είναι ο ασθενής που είναι επιλέξιμος για το brand.

Αν χρησιμοποιήσουμε την AI για να τους εντοπίσουμε νωρίτερα, πιο ακριβώς, και μόνο στην στιγμή που γίνονται έτοιμοι για το brand, μπορούμε να παρέχουμε πληροφορίες υψηλότερης χρησιμότητας στον πάροφό τους, να προσφέρουμε πιο σχετικές διαφημίσεις DTC, και να βοηθήσουμε το brand να ξοδεύει τα μέσα του πιο αποδοτικά και με μεγαλύτερο αντίκτυπο.

Το μεγαλύτερο μέρος της πρόσφατης συζήτησης για την επιχειρηματική AI έχει επικεντρωθεί στη γενετική AI και τη δημιουργία περιεχομένου. Έχετε υποστηρίξει την μετάβαση σε AI που βοηθά τις οργανώσεις να λαμβάνουν αποφάσεις. Τι διακρίνει την αυθεντική «νοημοσύνη λήψης αποφάσεων» από το απλόποσό τοποθέτηση μιας διεπαφής γενετικής AI πάνω σε υπάρχουσες αναλύσεις;

Η διαφορά εξαρτάται από το αν η AI απλώς σας βοηθά να έχετε πρόσβαση σε πληροφορίες, ή αν πραγματικά σας βοηθά να λαμβάνετε καλύτερες αποφάσεις. Η τοποθέτηση μιας διεπαφής γενετικής AI πάνω σε αναλύσεις μπορεί να κάνει τα δεδομένα πιο εύκολα στην ερώτηση ή στην περίληψη, αλλά η υποκείμενη νοημοσύνη δεν έχει ουσιαστικά αλλάξει. Συνεχίζετε να ζητάτε από κάποιον να ερμηνεύσει τις πληροφορίες, να καθορίσει τι είναι σημαντικό και να αποφασίσει τι να κάνει στη συνέχεια.

Η αυθεντική νοημοσύνη λήψης αποφάσεων γεφυρώνει αυτό το κενό φέρνοντας μαζί πολλαπλά σήματα, αναγνωρίζοντας μοτίβα και συμφραζόμενα, προβλέποντας πιθανά αποτελέσματα και μεταφράζοντας αυτές τις γνώσεις σε προτεινόμενες ενέργειες. Το ίδιο σημαντικό, η νοημοσύνη λήψης αποφάσεων επίσης μαθαίνει από τα αποτελέσματα αυτών των ενεργειών και χρησιμοποιεί αυτά τα δεδομένα για να βελτιώνει συνεχώς τις μελλοντικές προτάσεις. Στο μάρκετινγκ των βιοεπιστημών, για παράδειγμα, αυτό σημαίνει να προχωρήσουμε πέρα από την απλή αναφορά στην απόδοση της εκστρατείας, προβλέποντας ποια κοινά είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν (και σε ποια κανάλια), προβλέποντας ποιο μήνυμα είναι σχετικό και μετρώντας την ακρίβεια αυτών των προβλέψεων. Η αξία βρίσκεται στην κλειστή βρόχο νοημοσύνη, δηλαδή στην ικανότητα να μετατρέπουμε τα δεδομένα σε αποφάσεις και να βελτιώνουμε συνεχώς αυτές τις αποφάσεις με την πάροδο του χρόνου. Αυτό είναι το πραγματικό κόλπο για να βοηθήσουμε τους διαφημιστές να κατανεμησουν καλύτερα τους πόρους κατάλληλα και αποδοτικά.

Η Πλατφόρμα Δυναμικής Ενεργοποίησης Κοινού της OptimizeRx χρησιμοποιεί AI και πραγματικά δεδομένα για να εντοπίσει παρόχους υγειονομικής περίθαλψης που θεραπεύουν πιθανά επιλέξιμους ασθενείς και να προβλέψει πότε η εμπλοκή μπορεί να είναι πιο σχετική. Ποιοι τύποι σημάτων είναι οι πιο πολύτιμοι για αυτά τα προβλεπτικά μοντέλα και πώς καθορίζετε αν το μοντέλο έχει εντοπίσει ένα ουσιαστικό κλινικό μοτίβο αντί για μια παραπλανητική συσχέτιση;

Η αξία ενός σήματος εξαρτάται από το χρονικό σημείο και τη πρακτική ιατρική σημασία, ενώ η ακρίβεια διατηρείται μέσω σαφούς κλινικής λογικής και συνεχούς παρακολούθησης των αποτελεσμάτων. Εστιάζουμε σε απλά δείκτες, όπως πότε ένας ασθενής χρειάζεται να αλλάξει φάρμακα, σημαντικά εργαστηριακά αποτελέσματα και επερχόμενα ραντεβού με γιατρούς. Η συνδυαστική χρήση του ιατρικού ιστορικού του ασθενούς με το σωστό χρονικό σημείο κατά τη διάρκεια μιας επίσκεψης είναι αυτό που κάνει την προσέγγιση αποτελεσματική.

Για να αποτρέψουμε το μοντέλο από το να κυνηγά παραπλανητικά μοτίβα, όπως η σύγχυση ενός πολυάσχολου γενικού γιατρού με έναν ειδικό που πραγματικά διαχειρίζεται την κατάσταση, καθοδηγούμε την τεχνολογία με τυπικές ιατρικές οδηγίες και ρεαλιστικά χρονοδιαγράμματα θεραπείας. Στη συνέχεια, επαληθεύουμε τα αποτελέσματά μας με πραγματικά δεδομένα συνταγών και ομάδες σύγκρισης, ώστε να διασφαλίσουμε ότι εστιάζουμε μόνο σε στιγμές που οδηγούν σε πραγματικές αλλαγές στη φροντίδα του ασθενούς.

Η OptimizeRx κυκλοφόρησε πρόσφατα το Natural Language Audience Builder, το οποίο επιτρέπει στους marketers να περιγράψουν ένα κοινό χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα και να μετατρέψουν αυτό το αίτημα σε συγκεκριμένα, συντονισμένα κοινά HCP και καταναλωτών. Τι συμβαίνει τεχνικά μεταξύ της αρχικής προτροπής και του τελικού κοινού, και πώς αποτρέπετε την ασάφεια ή τις «αλησονείες» από το να επηρεάσουν κάτι που τελικά οδηγεί σε πραγματικές αποφάσεις;

Η διαδικασία βασίζεται στη χρήση AI γλώσσας για ερμηνεία, ενώ στηρίζεται σε πραγματικά κλινικά και δεδομένα δικτύου EHR για την τελική έξοδο λίστας NPI, καθώς και στο Micro‑Neighborhood® Targeting της OptimizeRx για τα καταναλωτικά κοινά. Όταν ένας marketer εισάγει μια προτροπή, το σύστημα διασπά το αίτημα σε παραμέτρους στόχου, όπως ιατρικές ειδικότητες, όγκους ασθενών και συμπεριφορές συνταγογράφησης, χωρίς να βασίζεται σε στατικά, προ‑κατασκευασμένα τμήματα κοινού.

Δεδομένου ότι οι πραγματικές εμπορικές αποφάσεις είναι σε κίνδυνο, οι «αλησονείες» αποτρέπονται διασφαλίζοντας ότι το μοντέλο AI λειτουργεί ως ερμηνευτής που ερωτά πιστοποιημένα μητρώα παρόχων και πραγματικά κλινικά σύνολα δεδομένων. Η πλατφόρμα μετατρέπει τις λεπτομέρειες της προτροπής σε επαληθευμένες λίστες NPI και κοινά Micro‑Neighborhood, επιτρέποντας στους marketers να προβάλλουν, να ταξινομούν και να βελτιώνουν τα ακριβή προφίλ γιατρών και/ή καταναλωτικών τμημάτων πριν ολοκληρώσουν το τελικό κοινό‑στόχο.

Η παραδοσιακή φαρμακευτική διαφήμιση έχει συχνά βασιστεί σε σχετικά στατική τμηματοποίηση βάσει ιστορικής συμπεριφοράς συνταγογράφησης. Πώς αλλάζει το AI αυτό το μοντέλο όταν τα κοινά μπορούν αντί αυτού να επαναπροτεραιοποιούνται συνεχώς βάσει των μεταβαλλόμενων διαδρομών ασθενών και των προβλεπόμενων παραθύρων φροντίδας;

Το AI δίνει στους marketers τη δυνατότητα να ανταποκρίνονται σε αλλαγές στη διαδρομή φροντίδας καθώς συμβαίνουν. Συγκεντρώνοντας σήματα όπως η συμπεριφορά συνταγογράφησης, οι πληθυσμοί ασθενών, η εμπλοκή HCP και άλλα συμφραζόμενα δεδομένα, τα μοντέλα μπορούν να εντοπίσουν πότε ένας HCP και ο ασθενής του πλησιάζουν σε ένα σημαντικό σημείο απόφασης και να επαναπροτεραιοποιούν συνεχώς το κοινό βάσει αυτού του πλαισίου.

Αυτό σημαίνει ότι η ενεργοποίηση του κοινού μπορεί να εξελίσσεται παράλληλα με τη διαδρομή φροντίδας. Καθώς οι ασθενείς εισέρχονται σε ένα συγκεκριμένο στάδιο φροντίδας, η μάρκα γίνεται πιο σχετική για αυτούς και τον θεράποντα HCP, και το χρονικό σημείο, το κανάλι και το μήνυμα πρέπει να προσαρμοστούν καθώς αυτό το παράθυρο αλλάζει. Με την πάροδο του χρόνου, το σύστημα μπορεί να μαθαίνει από αυτές τις αλληλεπιδράσεις και να βελτιώνει τον τρόπο με τον οποίο εντοπίζει τους ασθενείς, τους HCP και τα χρονικά πλαίσια που είναι πιο πιθανό να επηρεάσουν τη συμπεριφορά συνταγογράφησης.

Για τους φαρμακευτικούς marketers, αυτό δημιουργεί μια πιο δυναμική, συγχρονισμένη προσέγγιση στο μάρκετινγκ HCP και καταναλωτών, η οποία συνδυάζει ιστορική συμπεριφορά με σήματα σε πραγματικό χρόνο για να καθορίσει ποιον να προσεγγίσει, πότε να τον προσεγγίσει και τι θα είναι πιο σχετικό εκείνη τη στιγμή.

Τα μοντέλα βάσης είναι εξαιρετικά ισχυρά στην επεξεργασία γλώσσας, ενώ εξειδικευμένα προβλεπτικά μοντέλα μπορεί να είναι πιο κατάλληλα για δομημένα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης και στενά ορισμένα αποτελέσματα. Πώς σκέφτεστε τον συνδυασμό μεγάλων μοντέλων γλώσσας με πιο παραδοσιακά συστήματα μηχανικής μάθησης όταν δημιουργείτε προϊόντα AI για την υγεία;

Καλή ερώτηση! Όπως ανέφερα νωρίτερα στη συζήτηση, ο στόχος δεν είναι να συνδυάσουμε αυθαίρετα αυτές τις τεχνικές AI απλώς επειδή είναι διασκεδαστικό. Είναι πάντα να φτάσουμε σε πιο ακριβή πρόβλεψη που μπορεί να λύσει καλύτερα ένα συγκεκριμένο πρόβλημα πελάτη. Πολλά δεδομένα υγείας είναι δομημένα (ακόμη και αν μπορεί να είναι βρώμικα, μερικά ή καθυστερημένα), κάτι που τα καθιστά ιδανικά για πρόβλεψη χρησιμοποιώντας αριθμητικά και κατηγορικά χαρακτηριστικά. Παρόλα αυτά, ορισμένες πτυχές της ακατέργαστης ροής δεδομένων (π.χ. κλινικές σημειώσεις, δημιουργικό περιεχόμενο/κείμενο) θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν θεμελιώδη LLM ως προεπεξεργαστή για την κωδικοποίηση του χαρακτηριστικού πριν εφαρμοστεί σε ένα δομημένο πρόβλημα πρόβλεψης – όπως «είναι αυτός ο ασθενής έτοιμος να αλλάξει μάρκα;»

Η OptimizeRx συνδέει ολοένα και περισσότερο την ευφυΐα HCP και την άμεση κατανάλωση, ώστε η εμπλοκή με ασθενείς και παρόχους να μπορεί να συγχρονιστεί καλύτερα. Πώς μπορεί το AI να συνδέσει αυτές τις δύο πλευρές της διαδρομής υγειονομικής περίθαλψης διατηρώντας τα όρια απορρήτου που απαιτούνται όταν εργάζεστε με ευαίσθητα δεδομένα υγείας;

Η AI γεφυρώνει τη δέσμευση ασθενών και παρόχων αξιολογώντας πραγματικά κλινικά σήματα για να εντοπίσει κοινές στιγμές φροντίδας, αντί να παρακολουθεί μεμονωμένα άτομα. Η τεχνολογία συνδέει τις δύο πλευρές αναλύοντας ανώνυμες τάσεις του πληθυσμού ασθενών παράλληλα με τις συνήθειες συνταγογράφησης των γιατρών. Αυτό επιτρέπει στις ομάδες μάρκετινγκ να ευθυγραμμίζουν την εκπαίδευση καταναλωτών, όπως τηλεοπτικές, ψηφιακές ή κοινωνικές διαφημίσεις, με τις πληροφορίες στο σημείο φροντίδας στο σύστημα ηλεκτρονικού ιατρικού αρχείου του γιατρού, διασφαλίζοντας ότι τόσο ο ασθενής όσο και ο ιατρός λαμβάνουν σχετικές πληροφορίες γύρω από το ίδιο σημείο λήψης απόφασης για τη θεραπεία.

Για να διατηρηθεί αυστηρή συμμόρφωση με την ιδιωτικότητα, η AI λειτουργεί εξ ολοκλήρου σε ανώνυμα, συγκεντρωτικά δεδομένα χρησιμοποιώντας την πατενταρισμένη τεχνολογία Micro-Neighborhood που ανέφερα παραπάνω. Αντί να στοχεύει μεμονωμένους ασθενείς ή να χρησιμοποιεί προσωπική παρακολούθηση υγείας, το σύστημα αναλύει κλινικές τάσεις σε τοπικό, γεωγραφικό επίπεδο και διασταυρώνει αυτές τις τάσεις με τη δραστηριότητα των γιατρών στην περιοχή. Αυτή η προσέγγιση δημιουργεί μια πλήρως συγχρονισμένη εκστρατεία που σέβεται την ιδιωτικότητα των καταναλωτών, διασφαλίζοντας πλήρη συμμόρφωση με το HIPAA και τους κρατικούς νόμους περί ιδιωτικότητας, ενώ εξακολουθεί να παρέχει έγκαιρα, συντονισμένα μηνύματα φροντίδας.

Καθώς η AI προχωρά από τη δημιουργία συστάσεων στην επιρροή του ποιος θα επικοινωνηθεί, πότε θα επικοινωνηθεί και ποια ενέργεια θα ακολουθήσει, οι συνέπειες μιας λανθασμένης πρόβλεψης γίνονται πιο σημαντικές. Πού θα πρέπει η ανθρώπινη εποπτεία να παραμένει υποχρεωτική και ποιες αποφάσεις πιστεύετε ότι η AI μπορεί τελικά να πάρει αυτόνομα;

Στις βιοεπιστήμες, υπάρχει ουσιαστική διαφορά μεταξύ ενός συστήματος AI που καθορίζει ποιο κοινό είναι πιο σχετικό για ένα εκπαιδευτικό μήνυμα και ενός που παίρνει απόφαση που θα μπορούσε να επηρεάσει άμεσα τη φροντίδα ενός ασθενούς. Όσο πιο κοντά μια απόφαση που καθοδηγείται από AI φτάνει στην κλινική κρίση, την επιλεξιμότητα του ασθενούς ή άλλα αποτελέσματα υψηλού αντίκτυπου, τόσο πιο σημαντική γίνεται η ανθρώπινη λογοδοσία.

Υπάρχει επίσης μια διάκριση μεταξύ εποπτείας και παρέμβασης. Η AI δεν χρειάζεται απαραίτητα ένα άτομο να εγκρίνει κάθε ενέργεια χαμηλού κινδύνου, αλλά χρειάζεται σαφή όρια, δυνατότητα ελέγχου και μηχανισμούς για την ανίχνευση όταν η συμπεριφορά της βγαίνει εκτός αυτών των ορίων. Αυτό επιτρέπει στους ανθρώπους να παραμένουν υπεύθυνοι χωρίς να δημιουργείται ένα εμπόδιο που υποσκάπτει την αξία του αυτοματισμού.

Πιστεύω ότι η AI μπορεί όλο και περισσότερο να λαμβάνει αυτόνομες αποφάσεις γύρω από δραστηριότητες χαμηλού κινδύνου, υψηλού όγκου, όπως η προτεραιοποίηση κοινού, η επιλογή καναλιού, ο χρονισμός και η ακολουθία, όταν αυτές οι αποφάσεις βασίζονται σε διακυβευμένα δεδομένα και παρακολουθούνται συνεχώς. Ο στόχος πρέπει να είναι η διατήρηση της ανθρώπινης κρίσης για τις αποφάσεις όπου το πλαίσιο, η λογοδοσία και οι συνέπειες το απαιτούν, ενώ η AI αναλαμβάνει την επιχειρησιακή πολυπλοκότητα που οι άνθρωποι δεν μπορούν να διαχειριστούν σε κλίμακα. Θεωρώ επίσης πολύτιμο το να διατηρούμε αδειούχους κλινικούς ως «ανθρώπους στο βρόχο» στα κατάλληλα σημεία ελέγχου. Και οι προμηθευτές που έχουν γιατρούς στο προσωπικό είναι αυτοί που θα βρουν την ισορροπία μεταξύ κλίμακας και συμμόρφωσης.

Συχνά υπάρχει ένα χάσμα μεταξύ ενός μοντέλου AI που αποδίδει καλά σύμφωνα με τεχνικά μετρικά και της πραγματικής βελτίωσης των αποτελεσμάτων στον πραγματικό κόσμο. Ποια μετρικά είναι πιο σημαντικά όταν αξιολογούμε την AI στην εμπορευματοποίηση των βιοεπιστημών, και πώς αποφεύγουμε τη βελτιστοποίηση για ενδιάμεσους δείκτες όπως η δέσμευση, όταν ο τελικός στόχος πρέπει να είναι καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς;

Η AI στην εμπορευματοποίηση θα πρέπει τελικά να κρίνεται από την αξία που δημιουργεί σε όλο το ταξίδι φροντίδας, όχι από το πόσο αποδοτικά μπορεί να βελτιστοποιήσει μια μόνο αλληλεπίδραση. Αυτό απαιτεί την αναγνώριση ότι η δέσμευση είναι μέσο για έναν σκοπό: ένα κλικ, μια ολοκληρωμένη αλληλεπίδραση ή ακόμη και μια εξαιρετικά ακριβής πρόβλεψη έχουν σημασία μόνο εάν συμβάλλουν στη δημιουργία μιας πιο σχετικής παρέμβασης που μπορεί να επηρεάσει το επόμενο βήμα.

Για τις βιοεπιστήμες, θα εξέταζα την εξέλιξη των μετρικών – από την ποιότητα του κοινού και τον χρονισμό της παρέμβασης, μέχρι τις αλλαγές στη συμπεριφορά των HCP όπως η συνταγογράφηση, και τελικά τον επακόλουθο αντίκτυπο στους ασθενείς. Η πρόκληση είναι ότι όσο πιο κάτω στο αποτέλεσμα πηγαίνετε, τόσο πιο δύσκολο είναι να μετρηθούν και να αποδοθούν τα αποτελέσματα, κάτι που κάνει δελεαστικό το να βελτιστοποιηθεί κανείς για τα μετρικά που είναι πιο εύκολο να συλληφθούν.

Αυτή είναι η στιγμή που η στρατηγική AI γίνεται κρίσιμη. Πρέπει να σχεδιάσουμε πλαίσια μέτρησης που συνδέουν την απόδοση του μοντέλου και τα σήματα δέσμευσης με ουσιαστικές συμπεριφορικές και, όπου είναι δυνατόν, κλινικές επιπτώσεις. Στην OptimizeRx, αυτό σημαίνει τη χρήση πραγματικών δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης για να κατανοήσουμε όχι μόνο αν φτάσαμε σε κάποιον, αλλά αν φτάσαμε στο σωστό άτομο τη σωστή στιγμή στο ταξίδι φροντίδας, και αν αυτή η παρέμβαση έκανε μετρήσιμη διαφορά.

Κοιτάζοντας τρία έως πέντε χρόνια μπροστά, πώς θα μοιάζει ένας οργανισμός εμπορευματοποίησης βιοεπιστημών που είναι εγγενώς AI; Αναμένετε ότι αυτόνομα πράκτορες θα αρχίσουν να διαχειρίζονται μέρη του εμπορικού λούπ αποφάσεων, ή η πιο σημαντική εξέλιξη θα είναι η AI που συνεχώς παρέχει πληροφορίες σε ανθρώπινες ομάδες;

Νομίζω ότι το πλαίσιο «πράκτορα» ίσως να μην είναι τόσο σχετικό στα επόμενα χρόνια. Αντίθετα, σκέφτομαι τις εταιρείες βιοεπιστημών που αναδιαρθρώνονται ως οικοσυστήματα δεδομένων που οποιαδήποτε τεχνολογία AI μπορεί να χρησιμοποιήσει αυθαίρετα. Ακόμη και σε 5 χρόνια, δεν αναμένω πολλές «επιχειρηματικές αποφάσεις» να αυτοματοποιηθούν πλήρως μέσω πρακτόρων. Αντί αυτού, προβλέπω ότι η κλίμακα των πειραμάτων στην έρευνα & ανάπτυξη θα αυξηθεί ραγδαία, και ότι η νοημοσύνη που θα ενσωματώνεται στη λήψη εμπορικών αποφάσεων από ανθρώπους θα είναι πολύ πιο ισχυρή. Προς το παρόν, οι εταιρείες βιοεπιστημών οργανώνονται γύρω από δομές οργανισμών που στη συνέχεια καθορίζουν τους τρόπους λειτουργίας τους, σύμφωνα με τον νόμο του Conway. Έτσι, βλέπουμε ότι το μάρκετινγκ προς επαγγελματίες υγείας (HCP) και το άμεσο προς καταναλωτές (DTC) εξακολουθούν να γίνονται σε σιλοβάτες, και οι ομάδες αναλύσεων και μάρκετινγκ δεν είναι πλήρως εναρμονισμένες. Καθώς το υποκείμενο οικοσύστημα δεδομένων αλλάζει, οι ανθρώπινες ομάδες θα αλλάξουν επίσης, γίνοντας πιο διαλειτουργικές, και έτσι θα παραμένουν σύμφωνες με τον νόμο του Conway. Οι οργανισμοί θα υιοθετούν πιο γρήγορα τις γνώσεις που η AI μπορεί ήδη να προσφέρει, καθώς και τις νέες γνώσεις που η AI θα μας προσφέρει στο μέλλον καθώς συνεχίζει να γίνεται πιο εξελιγμένη.

Σας ευχαριστούμε για τη σπουδαία συνέντευξη. Οι αναγνώστες που θα ήθελαν να μάθουν περισσότερα για την εταιρεία και τις λύσεις τεχνολογίας υγειονομικής περίθαλψης της μπορούν να επισκεφθούν OptimizeRx.