Andreas Cleve, Corti के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

Andreas Cleve, Corti के सह-संस्थापक और सीईओ, एक उद्यमी हैं जो स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आगे बढ़ाने पर केंद्रित हैं। उनका काम इस क्षेत्र में ओविवो के साथ शुरू हुआ, जो अस्पतालों के लिए एक वार्तालाप कार्यबल योजना मंच है, जो जल्द ही डेनमार्क में विस्तारित हो गया और 2013 में अधिग्रहित किया गया। बाद में उन्होंने हाइवी की सह-स्थापना की, जो एक अनुसंधान पहल है जो वास्तविक समय में जटिल बातचीत को समझने में सक्षम संदर्भ-जागरूक भाषा मॉडल का अन्वेषण करती है, जो अंततः 2018 में Corti में विकसित हुई। कंपनियों का निर्माण करने के अलावा, क्लेवे ने नॉर्डिक एआई जैसी पहलों के माध्यम से नॉर्डिक एआई पारिस्थितिकी तंत्र को मजबूत करने में एक प्रमुख भूमिका निभाई है। और डिजिटलयूरोप और डेनमार्क के राष्ट्रीय डिजिटलीकरण परिषद जैसे संगठनों के साथ सलाहकार भूमिकाएं।

Corti एक कोपेनहेगन स्थित स्वास्थ्य सेवा एआई कंपनी है जो चिकित्सा वार्तालाप को समझने और वास्तविक समय में चिकित्सकों का समर्थन करने के लिए विशेष मॉडल विकसित कर रही है। इसका मंच स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के लिए एक एआई सहायक के रूप में कार्य करता है, जो नैदानिक ​​दस्तावेज़ तैयार करने, रोगी इंटरैक्शन के दौरान अंतर्दृष्टि प्रदान करने और प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करने जैसे कार्यों को संभालता है। स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों के साथ एपीआई और एकीकरण के माध्यम से अपनी प्रौद्योगिकी प्रदान करके, Corti चिकित्सकों के कार्यभार को कम करने और अस्पतालों और डिजिटल स्वास्थ्य मंचों में कार्यक्षमता और निर्णय लेने में सुधार करने का लक्ष्य रखता है।

आप एक ऐसे परिवार में बड़े हुए जहां स्वास्थ्य सेवा जीवन का एक नियमित हिस्सा था… उन शुरुआती अनुभवों ने Corti की स्थापना को कैसे आकार दिया, और आप दिन एक से किन विशिष्ट समस्याओं का समाधान करने के लिए निर्धारित थे?

स्वास्थ्य सेवा के चारों ओर बड़ा होने ने दो बातें दर्दनाक रूप से स्पष्ट कर दीं: विशेषज्ञता बहुत मायने रखती है, और ज्ञान को स्थानांतरित करने वाली प्रक्रियाएं नाजुक और अक्सर उन लोगों को विफल कर देती हैं जिन्हें इसकी सबसे ज्यादा जरूरत होती है। उन शुरुआती घरेलू अनुभवों, जिनमें देखभाल करने वालों को संघर्ष करते हुए देखना, ज्ञान को हाथों के बीच खो जाते हुए देखना, और असंगत देखभाल से आने वाले डर को महसूस करना, सीधे Corti के संस्थापक मिशन में अनुवादित हुआ: विशेषज्ञता को अंडरराइट करने वाले सिस्टम बनाएं, ताकि चिकित्सकों को हमेशा विश्वसनीय, वास्तविक समय का निर्णय समर्थन मिले।

दिन एक से, हमने स्वास्थ्य सेवा में आपूर्ति और मांग के असंतुलन को हल करने का लक्ष्य रखा: आधुनिक चिकित्सा की जटिलता और इसे हर जगह लागू करने के लिए मानव क्षमता के बीच का अंतर, विचलन को कम करने, पता लगाने में तेजी लाने और सबसे महत्वपूर्ण क्षणों में सुरक्षित निर्णयों का समर्थन करने वाले एआई बनाने के लिए।

Corti खुद को स्वास्थ्य सेवा एआई बुनियादी ढांचे के रूप में स्थापित करता है, एक स्टैंडअलोन एआई सहायक के रूप में नहीं। इस संदर्भ में, बुनियादी ढांचे का क्या अर्थ है, और यह किन क्षमताओं को अनलॉक करता है जो बिंदु समाधान या चैट-आधारित उपकरण नहीं कर सकते हैं?

जब हम बुनियादी ढांचे की बात करते हैं, तो हमारा मतलब है कि हम एक एकल सहायक या विजेट नहीं भेज रहे हैं; हम क्लिनिकल-ग्रेड एआई को संभव बनाने वाले मूलभूत स्टैक का निर्माण कर रहे हैं। बुनियादी ढांचे का अर्थ यहां है: स्वास्थ्य सेवा-मूल मॉडल और डेटा (सामान्य वेब डेटा नहीं), एक नैदानिक ​​कारण तर्क परत जो नैदानिक ​​संदर्भ के साथ उत्तरों को प्रस्तुत करती है, जीवन चक्र और शासन उपकरण (मॉडल कार्ड, ऑडिट ट्रेल, सत्यापन योग्य वंश), नियामकों को पूरा करने वाले तैनाती विकल्प (संप्रभु बादल, ऑन-प्रिम या निजी एंडपॉइंट), और डेवलपर-सामने एपीआई और एसडीके जो उत्पाद टीमों को अपने ऐप्स में नैदानिक ​​बुद्धिमत्ता को प्लग करने देते हैं बिना एमएल या अनुपालन विशेषज्ञ बने।

यह दृष्टिकोण तीन चीजों को अनलॉक करता है जो बिंदु समाधान नहीं कर सकते: (1) तैनाती, जिसका अर्थ है मॉडल और रनटाइम जो वास्तविक नैदानिक ​​प्रतिबंधों (विलंब, डेटा निवास, ऑडिट) को जीवित रखते हैं; (2) विशेषज्ञता के पैमाने पर, जिसका अर्थ है पुन: प्रयोज्य, प्रमाणित निर्माण ब्लॉक (भाषण, कोडिंग, नैदानिक ​​दृष्टिकोण से अंत बिंदु) जो कई ऊर्ध्वाधर ऐप्स बनाने की लागत को कम करते हैं; और (3) नियामक और उद्यम विश्वास, जिसका अर्थ है नीतियां, बीएए, और अनुपालन प्रिमिटिव्स जो ग्राहकों को पायलट से उत्पादन में स्थानांतरित करने देते हैं। संक्षेप में, बुनियादी ढांचा नैदानिक ​​अनुसंधान और तैनाती सेवाओं में परिवर्तित हो जाता है जो डेवलपर और अस्पतालों को जहाज, प्रमाणित और पैमाने पर कर सकते हैं।

सामान्य उद्देश्य वाले एआई मॉडल अक्सर नैदानिक ​​सेटिंग्स में मिश्रित परिणामों के साथ लागू होते हैं। वास्तविक स्वास्थ्य सेवा वातावरण में उपयोग किए जाने पर वे सबसे आम तरीके से कहां कम पड़ जाते हैं?

सामान्य उद्देश्य वाले मॉडलों ने कई कार्यों के लिए अच्छा प्रदर्शन किया है। लेकिन स्वास्थ्य सेवा गहराई को इस तरह से पुरस्कृत करती है जिसे क्षैतिज एआई आसानी से प्रतिकृति नहीं कर सकता। नैदानिक ​​तर्क सूक्ष्म संकेतों, विशेषज्ञ शब्दावली, संस्थागत संदर्भ, और दस्तावेज़ीकरण के प्रवाह को नियामक और प्रतिपूर्ति प्रणालियों के माध्यम से समझने पर निर्भर करता है। इसे सही करने के लिए नैदानिक ​​डेटा पर प्रशिक्षण, नैदानिक ​​बेंचमार्क के खिलाफ सत्यापन, और स्टैक में अनुपालन का निर्माण शुरू से ही आवश्यक है। यह एक प्रॉम्प्टिंग समस्या नहीं है; यह एक अनुसंधान समस्या है, जो हमें लगता है कि स्वास्थ्य सेवा को एक समर्पित एआई प्रयोगशाला की आवश्यकता है, जो क्षेत्र में गहराई से जाने में सक्षम हो, न कि कई के पार।

Corti यूरोप, अमेरिका और उससे आगे में काम करता है, प्रत्येक में अलग-अलग देखभाल मॉडल और शासन हैं। आप वास्तविक दुनिया की जटिलता के अनुकूल एआई सिस्टम कैसे डिज़ाइन करते हैं?

हम जटिलता के लिए स्टैक का अधिक हिस्सा स्वामित्व और तैनाती और शासन को पहले दर्जे के नागरिक बनाकर डिज़ाइन करते हैं। व्यावहारिक रूप से, इसका अर्थ है स्वास्थ्य सेवा-केवल डेटा पर प्रशिक्षण और नैदानिक ​​तर्क के लिए मॉडल को ट्यून करना; ऑडिट ट्रेल, मॉडल कार्ड, और बीएए-तैयार एपीआई बनाना; और आर्किटेक्चरिंग रूटिंग ताकि अनुपालन नियंत्रण भूगोल और जोखिम प्रोफाइल द्वारा चुने जाएं। जिन ग्राहकों को इसकी आवश्यकता है, हम संप्रभु बादल और ऑन-प्रिम तैनाती विकल्प प्रदान करते हैं, ताकि प्रदाता अपने डेटा का निवास स्थान चुन सकें और इस पर चलने वाले मॉडल पर नियंत्रण बनाए रख सकें।

यह लचीलापन हमें विभिन्न देखभाल मॉडल के साथ-साथ स्थानीय दस्तावेज़ीकरण मानकों, गोपनीयता कानूनों और संस्थागत शासन का सम्मान करते हुए एक ही नैदानिक ​​एआई चलाने देता है। महत्वपूर्ण रूप से, हम अनुसंधान को उत्पादन में ले जाने के रूप में मानते हैं; प्रत्येक प्रगति को ट्रेस करने योग्य, परीक्षण योग्य और वास्तविक दुनिया में तैनात करने योग्य होना चाहिए, न कि केवल प्रयोगशाला में वादा करना चाहिए। यही क्लिनिकल वास्तविकता में समृद्धि के लिए निर्मित होने का अर्थ है।

वर्तमान में मोर्चे पर नैदानिक ​​कार्य प्रवाह को देखते हुए, Corti सबसे तुरंत, मापने योग्य प्रभाव कहां देता है, और क्यों उन क्षेत्रों का सबसे अधिक महत्व है जो अधिक भारित चिकित्सकों के लिए मायने रखता है?

Corti का सबसे तुरंत प्रभाव आज नैदानिक ​​और प्रशासनिक कार्य प्रवाह में है जो सबसे बड़ा बोझ ले जाते हैं। हमारे मॉडल और एपीआई चिकित्सकों द्वारा प्रतिदिन उपयोग किए जाने वाले स्वास्थ्य सेवा सॉफ़्टवेयर के भीतर परिवेशी दस्तावेज़ीकरण, कोडिंग और एजेंट-चालित स्वचालन को सक्षम करते हैं।

वे क्षेत्र महत्वपूर्ण हैं क्योंकि दस्तावेज़ीकरण और बिलिंग देखभाल वितरण के सबसे समय लेने वाले और त्रुटि-प्रवण हिस्सों में से हैं। जब बातचीत संरचित, ईएचआर-तैयार नोट्स वास्तविक समय में बन जाती है, जब कोडिंग पूर्ण और अधिक सटीक हो जाती है, और जब नियमित कार्य प्रवाह नियंत्रित प्रणालियों के भीतर सुरक्षित रूप से स्वचालित हो जाते हैं, तो चिकित्सक कागजी कार्रवाई पर कम समय बिताते हैं और संगठनों को दक्षता और प्रतिपूर्ति गुणवत्ता में मापने योग्य सुधार दिखाई देते हैं।

स्वास्थ्य सेवा एक एकल, मोनोलिथिक समस्या नहीं है, बल्कि नियामक दबाव के तहत संचालित विशेषज्ञता-विशिष्ट कार्य प्रवाहों की हजारों है। उत्पादन-ग्रेड एआई बनाकर जो नैदानिक ​​वास्तविकता में समृद्धि करता है, हम सॉफ़्टवेयर कंपनियों और स्वास्थ्य प्रणालियों को उन समस्याओं को बड़े पैमाने पर हल करने में सक्षम बनाते हैं। यही है जहां स्वास्थ्य सेवा की एआई लैब व्यावहारिक, मापने योग्य रिटर्न देती है।

Corti प्रतिदिन सैकड़ों हजारों रोगी इंटरैक्शन का समर्थन करता है। उस पैमाने पर संचालित करने से कौन से सबक सामने आए हैं जो पायलट या प्रयोगशाला वातावरण में स्पष्ट नहीं हैं?

पैमाने पर संचालन उन फ्रिक्शन को उजागर करता है जो पायलट छुपाते हैं: विषम डेटा गुणवत्ता (कोई दो ईएचआर या कॉल ट्रांसक्रिप्ट एक जैसे नहीं दिखते), उत्पादन विलंब और स्ट्रीमिंग प्रतिबंध, कानूनी और अनुबंध संबंधी जटिलता ग्राहकों और भूगोल के पार, और लोड के तहत दिखाई देने वाले शाश्वत एज केस। प्रयोगशालाएं क्यूरेटेड सेट पर सटीकता को माप सकती हैं; उत्पादन आपको मार्ग, दृश्यता, ड्रिफ्ट डिटेक्शन, मॉडल रोलबैक, और जिम्मेदार ऑडिट ट्रेल्स को हल करने के लिए मजबूर करता है। एक और सबक: वास्तविक विश्वास एकल-साइट प्रदर्शन से नहीं, बल्कि मॉडल को स्पष्ट, पुनरावृत्ति और प्रमाणित करने से कमाया जाता है। अंत में, पायलट कुल स्वामित्व की लागत को कम आंकते हैं: उत्पादन में डेवलपर्स को एसडीके, सुसंगत एंडपॉइंट, और शासन प्रिमिटिव्स की आवश्यकता होती है ताकि सुरक्षा और उत्पादक रूप से पुनरावृत्ति की जा सके।

स्वास्थ्य सेवा में उपभोक्ता एआई की तुलना में अधिक व्याख्या की मांग है। आप नैदानिक ​​तर्क, पारदर्शिता और जिम्मेदारी कैसे दृष्टिकोण करते हैं जब एआई चिकित्सा निर्णयों को प्रभावित करता है?

स्वास्थ्य सेवा में एक उच्च मानक की मांग है क्योंकि त्रुटि की लागत वास्तविक है। नैदानिक ​​एआई को बस प्लॉजिबल भाषा उत्पन्न नहीं करना है; इसे जटिल, नियंत्रित, उच्च-जोखिम वाली जानकारी पर तर्क करना होगा जो पारदर्शी और निरीक्षण योग्य हो।

यही कारण है कि हमने जीआईएम, हमारे ग्रेडिएंट इंटरैक्शन मॉडिफिकेशन विधि को नैदानिक ​​तर्क को अधिक व्याख्या योग्य बनाने के लिए विकसित किया है। जीआईएम ने हाल ही में हगिंग फेस मैकेनिस्टिक इंटरप्रेटेबिलिटी बेंचमार्क में, व्याख्या दृष्टिकोणों के बीच लीडरबोर्ड पर #1 रैंकिंग के साथ इंटरप्रेटेबिलिटी दृष्टिकोणों को शीर्ष पर रखा है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि व्याख्या स्वास्थ्य सेवा में एक अकादमिक व्यायाम नहीं है – यह विश्वास, सुरक्षा और नियामक अपनाने के लिए मूलभूत है।

अनुसंधान से परे, पारदर्शिता तैनाती में भी जानी चाहिए। हम मॉडल कार्ड, सत्यापन बेंचमार्क, ऑडिट ट्रेल, और संस्करण नियंत्रण प्रदान करते हैं ताकि ग्राहकों को पता हो कि क्या चल रहा है और यह कैसे मूल्यांकन किया गया था। आउटपुट साक्ष्य से जुड़े हुए हैं, अनिश्चितता स्पष्ट है, और सिस्टम चिकित्सकों के निर्णयों के रूप में एक अंडरराइटर का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, न कि उन्हें एक अपारदर्शी ब्लैक बॉक्स से बदलने के लिए।

स्वास्थ्य सेवा में, व्याख्या एक विशेषता नहीं है। यह एक पूर्वापेक्ष है। यही कारण है कि हम नैदानिक ​​एआई को एक प्रयोगशाला अनुशासन के रूप में दृष्टिकोण करते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि अनुसंधान उत्पादन-ग्रेड सिस्टम में जहाज है जो निरीक्षण, शासन, और सुरक्षित रूप से तैनात किया जा सकता है।

नियंत्रित क्षेत्रों में एआई संप्रभुता एक महत्वपूर्ण विषय है। स्वास्थ्य सेवा में संप्रभुता का क्या अर्थ है, और प्रदाता कैसे नियंत्रण बनाए रख सकते हैं जबकि अभी भी उन्नत एआई से लाभान्वित होते हैं?

स्वास्थ्य सेवा में, संप्रभुता का अर्थ है कि प्रदाता डेटा निवास, मॉडल चयन, और संचालन शासन पर नियंत्रण बनाए रखते हैं। व्यावहारिक रूप से, संप्रभुता संप्रभु बादल या ऑन-प्रिम होस्टिंग (ताकि प्रदाता अपने डेटा का निवास स्थान चुन सकें और मॉडल पर नियंत्रण बनाए रख सकें), निजी मॉडल एंडपॉइंट, पूर्ण ऑडिट और जीवन चक्र नियंत्रण, और अनुबंध और तकनीकी गारंटी (बीएए, एसएलए, डीपीआईए) के विकल्पों के साथ प्राप्त की जाती है। संप्रभुता विरोधी बादल नहीं है; यह प्रदाताओं को अपने कार्यभार को चलाने और मॉडल और डेटा पर वेरिफ़ाइड नियंत्रण और ट्रेसबिलिटी रखने की क्षमता प्रदान करने के बारे में है। यह संयोजन प्रदाताओं को उन्नत क्षमताओं तक पहुंच प्रदान करते हुए कानूनी और संस्थागत दायित्वों को पूरा करने देता है।

एक संस्थापक और यूरोपीय पहलों के सलाहकार के रूप में, आप नियामक परिदृश्य को कैसे बदलते हुए देखते हैं, और कहां नीति निर्माता अभी भी तकनीकी वास्तविकताओं को कम आंकते हैं?

यूरोप को नियामक परिदृश्य को गंभीरता से लेने के लिए सही है। स्वास्थ्य सेवा में, ऑडिटेबिलिटी, ट्रेसबिलिटी, और जिम्मेदारी वैकल्पिक नहीं हैं – वे विश्वास के लिए पूर्वापेक्ष हैं।

जहां नीति निर्माता कभी-कभी वास्तविकता को कम आंकते हैं वह यह है कि कितना संचालन नैदानिक ​​एआई है। प्रमाणीकरण एक बार की मंजूरी नहीं है; यह निरंतर निगरानी, संस्करण नियंत्रण, और सतत मूल्यांकन की आवश्यकता है। एक ही समय में, हम अधिक नियंत्रण से बचना चाहिए। यदि अनुपालन असमानुपातिक हो जाता है, तो नवाचार धीमा हो जाता है और उपयोगी उपकरण चिकित्सकों तक कभी नहीं पहुंचते हैं।

Corti में, हम मानते हैं कि नियामक परिदृश्य दिन एक से है। हम ऑडिटेबिलिटी, मॉडल गवर्नेंस, और संप्रभु तैनाती विकल्पों को सीधे हमारे मॉडल और एपीआई में बनाते हैं, ताकि स्टार्टअप और स्थापित विक्रेता बाद में अनुपालन के लिए रेट्रोफिट न करें। स्वास्थ्य सेवा जटिल और खंडित है; गति से आगे बढ़ने का एकमात्र तरीका नियामक तैयारी को नींव में बेक करना है। यूरोप को जो संतुलन चाहिए वह कठोर लेकिन व्यावहारिक है: रोगियों की रक्षा करें, लेकिन सुरक्षित रूप से और बड़े पैमाने पर बनाने और तैनात करने के लिए संभव बनाएं।

आगामी 12-24 महीनों में, स्वास्थ्य सेवा नेताओं को Corti से क्या प्रमुख परिवर्तनों की अपेक्षा करनी चाहिए, और वे योजनाएं 2026 के लिए आधार कैसे स्थापित करती हैं?

अपेक्षा करें कि Corti प्रयोगशाला-से-उत्पादन मार्ग पर दोगुना हो जाएगा: शोध-वापसी, क्लिनिकल-ग्रेड मॉडल को जहाज करना और उन्हें तैनाती बुनियादी ढांचे के रूप में पैकेज करना (भाषण, कोडिंग, और एजेंट एंडपॉइंट, एक नैदानिक ​​तर्क परत, और संप्रभु तैनाती विकल्प)। आगामी रोडमैप योजनाओं में सुधारित एसटीटी और विलंब बेंचमार्क, वॉयस एजेंट, चिकित्सा कोडिंग मॉडल का उत्पादन में जाना, और कई संप्रभु बादल लॉन्च शामिल हैं, सभी ग्राहकों को पायलट से प्रमाणित उत्पादन में ले जाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Corti एक एकल अनुप्रयोग नहीं है; यह स्वास्थ्य सेवा की एआई लैब है, जो सुरक्षित, ऑडिटेबल क्लिनिकल सॉफ़्टवेयर की पूरी कक्षा को सक्षम करने के लिए निर्मित है – 2026 की हमारी महत्वाकांक्षाओं के लिए आधार।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें Corti पर जाना चाहिए।