Tony Hogben, Líder de Estudio Inmersivo en Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) – Serie de Entrevistas

Tony Hogben es el Líder de Estudio Inmersivo en Pfizer (PFE ) Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS). Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) se encuentra a la vanguardia de la transformación de cómo Pfizer se conecta con pacientes, profesionales de la salud y profesionales de todo el mundo. A través de estrategias digitales innovadoras, tecnología de vanguardia y conocimientos basados en datos, OSS proporciona experiencias personalizadas, impactantes y sin interrupciones. Al integrar análisis avanzados, automatización y soluciones impulsadas por IA, el equipo mejora la participación, optimiza la comunicación y fomenta conexiones significativas en todos los puntos de contacto digitales.

Ha tenido una carrera extensa en innovación digital y tecnologías inmersivas. ¿Qué despertó su interés en este campo, y cómo lo llevó a su cargo actual?

Mi camino ha sido un poco inconvencional. Después de completar una licenciatura en ‘Nuevos Medios’ a principios de siglo, cuando lo digital aún estaba encontrando su lugar, establecí y dirigí mi propia agencia digital. Trabajar durante el surgimiento de la Web 2.0 fue verdaderamente emocionante. Estábamos pioneros en soluciones SAAS y aplicaciones móviles tempranas en un entorno donde la innovación no era solo un término de moda, sino nuestra realidad diaria. Cada proyecto rompía nuevos caminos, y la energía empresarial era contagiosa.

Después de vender mi negocio con éxito justo antes de la pandemia, disfruté del tiempo libre al principio, pero pronto me di cuenta de que necesitaba un nuevo desafío que aprovechara mi experiencia. Unirme a Pfizer Digital me ha permitido combinar tanto mi visión creativa como mis capacidades técnicas, aprovechando casi dos décadas de experiencia ayudando a organizaciones de todos los tamaños a transformarse digitalmente.

Crear el Estudio Inmersivo desde cero ha sido especialmente gratificante, creando un centro de innovación interno que permite a los equipos en toda la empresa aprovechar tecnologías inmersivas e interactivas. Actualmente, formo parte de un equipo que lidera nuestras iniciativas para integrar soluciones de IA en múltiples departamentos y casos de uso, ayudando a los equipos a reinventar sus flujos de trabajo y capacidades.

Lo más gratificante de la transición al sector de la salud ha sido aplicar mi pasión por la intersección de la tecnología y la experiencia humana en un entorno donde nuestro trabajo tiene un impacto tangible. Aquí, la precisión, el realismo y el compromiso que creamos a través de tecnologías inmersivas influyen directamente en la educación de los profesionales de la salud y, en última instancia, en los resultados de los pacientes. Esta conexión entre la innovación tecnológica y el bienestar humano me motiva todos los días.

La formación médica está experimentando un cambio con simulaciones impulsadas por IA. ¿Cómo se comparan estas experiencias inmersivas impulsadas por IA con los métodos de formación tradicionales en términos de eficacia y accesibilidad?

Debería comenzar abordando las experiencias inmersivas antes de explorar cómo la IA está transformando el panorama.

Las experiencias de formación inmersivas transforman fundamentalmente la educación médica al ofrecer flexibilidad que los métodos tradicionales no pueden igualar. Los aprendices pueden revisar escenarios complejos desde prácticamente cualquier lugar, a su propio ritmo y tantas veces como sea necesario. La evidencia es convincente; las tasas de retención de conocimientos para el aprendizaje inmersivo son significativamente mejores que las de los métodos de formación tradicionales*.

La IA ahora está revolucionando estas experiencias inmersivas de cuatro maneras cruciales:

En la creación de contenido, la IA está democratizando el desarrollo de simulaciones de alta fidelidad. Lo que antes requería equipos de desarrolladores especializados y meses de trabajo ahora puede completarse más rápido y con mucha menos gente, lo que desbloqueará el potencial de desarrollo y permitirá que el contenido se cree a escala.

Para la experiencia del aprendiz, la IA permite la adaptación dinámica, ajustando escenarios en tiempo real según las decisiones y el nivel de habilidad, creando desafíos auténticos que mejor reflejan la imprevisibilidad clínica.

En cuanto a la retroalimentación, la IA proporciona una evaluación matizada más allá de las métricas simples de aprobado/reprobado. Puede analizar los movimientos de los aprendices, las secuencias de decisiones y comparar el rendimiento con miles de sesiones anteriores para ofrecer coaching personalizado.

Finalmente, la IA permite el aprendizaje colaborativo a través del procesamiento de lenguaje natural y avatares inteligentes que simulan interacciones realistas de pacientes y equipos.

El impacto en la accesibilidad es profundo; las experiencias inmersivas impulsadas por IA pueden desplegarse ampliamente y de manera rentable, ayudando a abordar las brechas de formación a nivel global. Esta poderosa combinación de tecnología inmersiva y IA tiene el potencial de democratizar el acceso a una formación médica de alta calidad, particularmente en regiones subatendidas.

*Bonde, Mads & Makransky, Guido & Wandall, Jakob & Larsen, Mette & Morsing Bagger, Mikkel & Jarmer, Hanne & Sommer, Morten. (2014). Mejorando la educación en biotecnología a través de simulaciones de laboratorio gamificadas

¿Puede compartir información sobre cómo se están desarrollando las simulaciones médicas impulsadas por IA en su empresa? ¿Cuáles son algunos de los mayores desafíos al construir estas simulaciones de alta fidelidad?

Estamos en las primeras etapas de integrar la IA en nuestros enfoques. Tenemos una visión clara de hacia dónde nos dirigimos, pero el espacio de atención médica altamente regulado en el que trabajamos requiere una implementación metódica y una validación rigurosa. Esto crea una tensión entre nuestro deseo de innovar rápidamente y nuestra obligación de proceder con cuidado; nos gustaría mantener el ritmo de la innovación frenética que está sucediendo con la IA.

Actualmente, estamos centrando nuestros esfuerzos de IA en tres áreas clave:

1. Aceleración de la creación de contenido: Estamos utilizando la IA para mejorar nuestro flujo de desarrollo de contenido, ayudando a nuestros equipos médicos y de diseño instructivo a escalar la producción de escenarios basados en evidencia, variaciones clínicas y modelos de pacientes. Esto nos permite mantener la calidad mientras expandimos significativamente nuestra biblioteca de simulaciones.
2. Aceleración del desarrollo técnico: Estamos aprovechando la IA para agilizar nuestros procesos de desarrollo técnico, permitiendo una prototipación, prueba y despliegue más rápidos de nuevas características y capacidades de simulación. Esto nos ayuda a superar las limitaciones de recursos y a acelerar nuestro ciclo de innovación.
3. Experiencias adaptativas para los aprendices: En paralelo, estamos desarrollando formas de incorporar la IA directamente en nuestras simulaciones para crear entornos de aprendizaje más dinámicos y receptivos. Esto incluye sistemas de retroalimentación personalizados y dificultad adaptativa basada en los patrones de rendimiento de los aprendices.

Aunque el progreso requiere paciencia en este dominio, estamos emocionados de cómo estas innovaciones de IA transformarán eventualmente la formación médica y los resultados de los pacientes.

Su experiencia de 360 grados, laboratorio virtual, es un enfoque innovador para la formación de profesionales de la salud. ¿Cómo funciona, y qué tipo de retroalimentación han recibido de los usuarios hasta ahora?

El laboratorio virtual de 360 grados brinda a los profesionales de la salud la experiencia de caminar por un entorno de laboratorio real, interactuar con equipo médico, practicar procedimientos y resolver desafíos del mundo real en un espacio digital completamente inmersivo.

El laboratorio virtual se diseñó para complementar las visitas en persona a laboratorios que demuestran las mejores prácticas. Reconocimos que las visitas físicas a laboratorios implican complicadas logísticas y limitaciones de programación, así que creamos una alternativa digital accesible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, desde cualquier lugar del mundo.

Los profesionales de la salud navegan a través de simulaciones interactivas detalladas que ponen a prueba su conocimiento y mejoran su comprensión de los procedimientos de laboratorio. La plataforma está diseñada para múltiples dispositivos, asegurando flexibilidad en cómo y dónde se produce el aprendizaje. Hemos expandido nuestra oferta para incluir laboratorios virtuales para numerosas afecciones médicas y hemos traducido estas experiencias a muchos idiomas para apoyar las necesidades de educación global.

La retroalimentación ha sido abrumadoramente positiva. Los usuarios elogian consistentemente tres aspectos:

1. Realismo: El entorno de alta fidelidad crea una sensación auténtica de presencia en un laboratorio en funcionamiento
2. Compromiso: Los elementos interactivos mantienen el interés y el enfoque a lo largo de la experiencia de aprendizaje
3. Flexibilidad: La capacidad de acceder a la formación en su conveniencia y a su propio ritmo

Lo más importante es que los profesionales de la salud informan sentirse más seguros en sus habilidades y retener la información mejor que con los métodos de formación tradicionales. Esta mejor retención de conocimientos se traduce directamente en una mejor atención al paciente en entornos del mundo real.

La IA y la tecnología inmersiva pueden hacer que la formación sea más accesible, pero ¿ve algún obstáculo, como preocupaciones regulatorias, hesitación en la adopción o limitaciones técnicas, que deban superarse?

Al implementar nuevas tecnologías en la formación médica, los obstáculos difieren significativamente entre las experiencias inmersivas y las aplicaciones de IA.

Los desafíos principales con la tecnología inmersiva incluyen:

• Costos de desarrollo: Tradicionalmente, crear experiencias inmersivas de alta calidad ha sido costoso. Sin embargo, la IA nos está ayudando a abordar esto acelerando la creación de contenido y reduciendo el tiempo de producción.
• Accesibilidad: Aseguramos que nuestra formación inmersiva permanezca accesible desarrollando para múltiples plataformas, como se demuestra con nuestro Laboratorio Virtual que funciona en varios dispositivos. Este enfoque permite a los aprendices participar independientemente de su configuración técnica.
• Hesitación en la adopción: Este es quizás nuestro desafío más persistente, particularmente entre los profesionales de la salud experimentados. Nuestra estrategia es la exposición incremental; comenzamos con formatos familiares como nuestro Laboratorio Virtual que introducen conceptos de aprendizaje espacial sin requerir una curva de aprendizaje pronunciada. Esto construye comodidad con conceptos inmersivos antes de avanzar a tecnologías más complejas.

Para la integración de IA, enfrentamos obstáculos diferentes:

• Limitaciones técnicas: Estamos trabajando activamente para superarlas construyendo plataformas y enfoques robustos que servirán como cimientos para futuros desarrollos.
• Preocupaciones regulatorias: Esto representa nuestro desafío más significativo. Los organismos reguladores tienen preguntas válidas sobre la precisión y la validez del contenido generado por IA en la educación médica. Nuestro enfoque es desarrollar casos de uso internos primero, creando ejemplos concretos que podamos usar para involucrar a los equipos regulatorios de manera constructiva. Reconocemos que necesitamos apoyar su comprensión mientras colaboramos en el desarrollo de salvaguardias adecuadas.

Al abordar estos obstáculos de manera sistemática y reconociendo sus características distintivas, estamos creando vías para la innovación responsable que mantiene los altos estándares requeridos en la educación médica.

Con la IA acelerando a un ritmo sin precedentes, ¿prevé un momento en el que la IA podría asumir un papel más activo en la atención al paciente en tiempo real, en lugar de ser solo una herramienta de apoyo?

Esto se sale un poco de mi área de especialización, pero creo que podemos ver que la IA ya está avanzando más allá de roles de apoyo en la atención médica, con ejemplos como la ayuda diagnóstica asistida por IA y la orientación quirúrgica en tiempo real. En los próximos cinco años, espero que la IA asuma un papel mucho más activo en la atención al paciente, pero no reemplazará completamente a los humanos. En su lugar, la IA trabajará junto con los profesionales de la salud en un marco de “humano en el bucle”, ofreciendo asistencia sin tomar el control total. Este cambio plantea preocupaciones éticas sobre la confianza y la rendición de cuentas; mientras que la IA podría sugerir diagnósticos o planes de tratamiento, la decisión final seguirá siendo tomada por humanos para garantizar la seguridad del paciente. La IA mejorará la toma de decisiones, pero el juicio humano seguirá siendo esencial.

En un mundo donde las perspectivas médicas generadas por IA podrían superar a los profesionales humanos en ciertas tareas, ¿cómo debería prepararse la industria de la salud para este cambio?

Con cada transformación tecnológica, vemos el desplazamiento de tareas en lugar del reemplazo de personas. La industria de la salud necesita redefinir la IA no como un reemplazo para los profesionales, sino como un colaborador. Es una ecuación simple, Humano + IA es mayor que Humano o IA solo.

Este cambio será gradual y específico de la tarea; probablemente comenzará en áreas como el diagnóstico basado en imágenes, la detección de patología y el análisis predictivo para la deterioración del paciente. Estas son áreas donde el reconocimiento de patrones a gran escala da a la IA una ventaja natural, mientras que la razón clínica más compleja seguirá liderada por humanos en un futuro predecible.

Necesitamos comenzar con tareas pequeñas y dirigidas que entreguen valor inmediato en lugar del enfoque habitual de soluciones monolíticas. Este enfoque iterativo permite a los clínicos y a los pacientes construir confianza en las capacidades de la IA con el tiempo.

En lugar de resistirse al cambio, la industria de la salud debería moldear proactivamente cómo se integra la IA en el ecosistema de la salud, asegurando que mejore en lugar de disminuir los elementos humanos que siguen siendo centrales para la curación.

En última instancia, el primer paso que cualquier organización debería tomar es democratizar la exposición a la IA. Dele a su personal desafíos personales para abrir sus ojos a las posibilidades; hágales crear una imagen, escribir un correo electrónico o construir una presentación utilizando herramientas de IA. Una vez que experimenten el poder de primera mano, traerán ese entusiasmo de regreso para identificar aplicaciones significativas en su trabajo diario. La innovación desde abajo a menudo produce las soluciones más prácticas y efectivas.

Muchas empresas luchan por escalar soluciones de IA más allá de los proyectos piloto. ¿Qué estrategias ha utilizado para implementar con éxito la IA a gran escala?

Para mí, escalar cualquier proyecto de tecnología con éxito implica abordar dos desafíos críticos: la infraestructura tecnológica y la adopción del usuario.

En el entorno de la salud altamente regulado, establecer fundamentos técnicos sólidos es esencial antes de escalar cualquier iniciativa de IA. Necesitamos infraestructura segura y compatible que equilibre la innovación con los requisitos de seguridad del paciente.

Con la nueva tecnología, la adopción a menudo se convierte en la mayor barrera para escalar. Hemos encontrado que hacer que la IA sea lo más invisible posible es crucial para una adopción generalizada. Por ejemplo, enfrentarse a una pantalla en blanco y necesitar escribir una llamada efectiva crea una gran fricción para la mayoría de los usuarios. En su lugar, estamos diseñando soluciones donde los usuarios pueden simplemente hacer clic en botones preconfigurados o utilizar flujos de trabajo familiares que aprovechan la IA en el trasfondo.

Nuestro enfoque prioriza comenzar pequeño pero construyendo con escalabilidad en mente desde el primer día. En lugar de crear soluciones de una sola vez, diseñamos componentes modulares que se pueden extender y reutilizar en múltiples casos de uso. Esto permite que los proyectos piloto exitosos se conviertan en plantillas para una implementación más amplia.

Cree que la IA está a punto de transformar la atención médica de maneras que antes se consideraban ciencia ficción. ¿Qué avances específicos cree que tendrán el impacto más profundo en los próximos cinco años?

Como hijo de los 80, recuerdo los programas de televisión “El Hombre de los Seis Millones de Dólares” y “La Mujer Biónica” de los 70. Esos programas presentaban personajes físicamente mejorados por la tecnología; la verdadera revolución con la IA, sin embargo, será la mejora cognitiva. Esto es lo que más me emociona.

En los próximos cinco años, creo que varios avances específicos transformarán fundamentalmente la atención médica:

1. Automatización administrativa: La carga burocrática que actualmente consume tanto tiempo de los profesionales de la salud se reducirá drásticamente. Esto no se trata solo de eficiencia; se trata de devolver la atención al cuidado de la salud al redirigir la atención humana hacia las interacciones con los pacientes.
2. Aceleración del descubrimiento de fármacos: El tiempo desde la identificación de objetivos terapéuticos hasta el desarrollo de tratamientos efectivos se comprimirá de décadas a años o incluso meses. AlphaFold, creado y abierto por Google DeepMind, ya ha revolucionado nuestra comprensión de las estructuras de proteínas; resolviendo en días lo que antes tomaba años de trabajo de laboratorio.
3. Diagnósticos de precisión a gran escala: Los sistemas de IA mejorarán drásticamente la detección temprana de afecciones como el cáncer, la enfermedad cardiovascular y los trastornos neurológicos a través del reconocimiento de patrones en vastos conjuntos de datos.
4. Tratamiento personalizado: Los planes de tratamiento se refinarán continuamente en función de los datos individuales del paciente, ajustándose en tiempo real para maximizar la eficacia y la participación del paciente en su propio cuidado.

El ritmo de estos cambios será asombroso. El desarrollo de la IA es como los años de perro, pero con una aceleración exponencial. Estamos a punto de ver lo que podría haber tomado 50 años de investigación y implementación convencional.

Estos no son escenarios de ciencia ficción distantes; ya están emergiendo en formas tempranas, no es el futuro, es ahora.