हैल्सी वाइज, लिरिक के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

हैल्सी वाइज, लिरिक के सीईओ, लगभग तीन दशकों के कार्यकारी नेतृत्व, बोर्ड शासन, और मूल्य-सृजन अनुभव लाते हैं स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी, सॉफ्टवेयर, और वित्तीय सेवाओं में। लिरिक के बोर्ड में 2022 से काम करने के बाद, उन्होंने सीईओ की भूमिका में कदम रखा लिरिक42 प्लेटफ़ॉर्म को स्केल करने, ग्राहक और भागीदार संबंधों को गहरा करने, नवाचार और एआई निवेश को तेज़ करने, और जैविक विस्तार और रणनीतिक एमएंडए के माध्यम से विकास को बढ़ावा देने पर ध्यान केंद्रित करते हुए। वाइज़ ने छह कंपनियों का नेतृत्व किया है सीईओ या अध्यक्ष के रूप में, जिनमें इंटरग्राफ और मेडएसेट्स में सार्वजनिक कंपनी नेतृत्व भूमिकाएं शामिल हैं, और उन्होंने कोटिविटी, सेर्नर, एएसपेन टेक्नोलॉजी (AZPN ), एक्सियोम, नेक्सटेक सिस्टम, लिरिक, और वेलस्काई जैसे प्रमुख प्रौद्योगिकी और स्वास्थ्य सेवा संगठनों के बोर्ड में काम किया है। वह लाइम बैरल एडवाइज़र्स के अध्यक्ष और सीईओ भी हैं, और टीपीजी कैपिटल के लिए एक वरिष्ठ सलाहकार हैं, और एक परिवार के फाउंडेशन का सह-नेतृत्व करते हैं जो छात्रवृत्ति, खाद्य सुरक्षा, दिग्गज सेवाओं, और स्वास्थ्य सेवा कारणों का समर्थन करता है।

लिरिक एक स्वास्थ्य सेवा निर्णय बुद्धिमत्ता कंपनी है जो स्वास्थ्य योजनाओं के लिए भुगतान सटीकता में सुधार करने पर केंद्रित है नीति, डेटा, एआई, नैदानिक समीक्षा, और समझने योग्य निर्णय समर्थन को लागू करके दावों का भुगतान किया जाता है। इसका लिरिक42 प्लेटफ़ॉर्म स्वास्थ्य योजनाओं को भुगतान निर्णयों को नियमों, कार्य प्रवाहों, भुगतान अखंडता उत्पादों, और एआई-संचालित सिफारिशों के साथ समन्वय करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, प्रशासनिक अपशिष्ट को कम करने, पहले पास भुगतान सटीकता में सुधार करने, प्रदाता घर्षण को कम करने, और ग्राहकों को यह देखने के लिए अधिक पारदर्शिता प्रदान करने का लक्ष्य रखता है कि भुगतान निर्णय क्यों किए जाते हैं। कंपनी अपने एआई दृष्टिकोण को मानव विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित करने के बजाय इसे बढ़ाने के रूप में वर्णित करती है, स्वचालन, नैदानिक मान्यता, शासन, और ग्राहक नियंत्रण को मिलाकर अधिक संगत और मजबूत स्वास्थ्य सेवा भुगतान निर्णयों का समर्थन करने के लिए।

आप बड़े स्वास्थ्य सेवा और उद्यम प्रौद्योगिकी कंपनियों का नेतृत्व और सलाह दे चुके हैं, जिनमें मेडएसेट्स, सेर्नर, कोटिविटी, और अब लिरिक शामिल हैं। स्वास्थ्य सेवा आईटी, विश्लेषण, और प्रौद्योगिकी में आपके अनुभव ने लिरिक के लिए आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया है?

मैंने जिन कंपनियों का नेतृत्व किया है या जिनकी सलाह दी है, उनमें से एक ही बात मुझे और मजबूत होती जा रही है: स्वास्थ्य सेवा में सुधार नहीं हो सकता है यदि विश्वास, सत्य, और पारदर्शिता इसके आधार पर नहीं हैं। ये नरम मूल्य नहीं हैं। ये बेहतर स्वास्थ्य सेवा प्रणाली पर निर्भर करने वाली संचालन स्थितियां हैं।

यह दृष्टिकोण लिरिक के बारे में मेरी सोच को आकार देता है। मैं 2022 में लिरिक के बोर्ड में शामिल हुआ और सीईओ की भूमिका में कदम रखा, और मैंने तब जो समझा था वह अब और भी मजबूती से महसूस करता हूं। हम लिरिक में सबसे नवाचारी, प्रभावशाली, और महत्वपूर्ण स्वास्थ्य सेवा प्रौद्योगिकी कंपनियों में से एक का निर्माण कर रहे हैं।

लिरिक स्वास्थ्य सेवा निर्णय बुद्धिमत्ता है। दशकों की नैदानिक और भुगतान विशेषज्ञता, गहरे ग्राहक संबंध, और एक राष्ट्रीय स्तर पर संचालित प्लेटफ़ॉर्म हमें एक ऐसा आधार प्रदान करते हैं जो स्वास्थ्य सेवा में कुछ कंपनियों के पास है। भुगतान आज इसका सबसे उच्च दांव वाला अभिव्यक्ति है, लेकिन व्यापक अवसर लोगों को स्वास्थ्य सेवा में बेहतर निर्णय लेने के लिए प्रौद्योगिकी और अंतर्दृष्टि प्रदान करना है, जल्दी, आत्मविश्वास के साथ, स्वास्थ्य सेवा के लिए जो अंततः इसकी सेवा करती है।

मैं गहराई से विश्वास करता हूं कि स्वास्थ्य सेवा निर्णय लेना मानवों का है। नैदानिक निर्णय, नीति व्याख्या, और जवाबदेही को मॉडल में आउटसोर्स नहीं किया जा सकता है। एआई क्या कर सकता है और क्या करना चाहिए, वह मानव निर्णय लेने वालों को सूचित और समर्थन करना है। यह पहले से छिपी हुई स्केल और जटिलता में संकेत, रुझान, और विसंगतियों को उजागर कर सकता है। यह जहां कुछ असंगत दिखता है, जहां एक पैटर्न उभर रहा है, या जहां एक निर्णय को करीब से देखने की आवश्यकता है, वहां पर प्रकाश डाल सकता है। यही स्वास्थ्य सेवा में एआई की भूमिका है: मानव दृष्टि को बढ़ाना और मानव निर्णय को मजबूत करना, इसे प्रतिस्थापित नहीं करना।

लिरिक ने पिछले कुछ वर्षों में अपने प्रौद्योगिकी स्टैक को एक क्लाउड-आधारित एआई प्लेटफ़ॉर्म में बदल दिया है जो 190 मिलियन जीवनों पर भुगतान संचालन का समर्थन करता है। इस परिवर्तन में शामिल सबसे बड़ी वास्तुकला या संगठनात्मक चुनौतियां क्या थीं?

लिरिक एक बड़े संगठन से कार्व-आउट के रूप में उत्पन्न हुआ। हमने विरासत में मिली बुनियादी ढांचे के साथ-साथ अविश्वसनीय ग्राहक संबंधों और दशकों के परिचालन विशेषज्ञता को विरासत में मिला।

पिछले कुछ वर्षों में, हमने तकनीकी आधार को जमीन से ऊपर से फिर से बनाया है। चुनौती केवल बुनियादी ढांचे को आधुनिक बनाना नहीं थी। यह 30 वर्षों के भुगतान सटीकता व्यवसाय को एक आधुनिक स्वास्थ्य सेवा निर्णय बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म में विकसित करना था, स्पष्टता, लेखा परीक्षा, और विश्वास को बनाए रखने के साथ।

एक मूल सिद्धांत यह सुनिश्चित करना था कि हम तकनीक को आधुनिक बनाते समय व्यवसाय में शून्य व्यवधान हो। हमने लिरिक42 की उन्नत क्षमताओं का लाभ उठाया ताकि उच्च सटीकता वाले प्रवास सुनिश्चित किए जा सकें, और हमारे स्वास्थ्य योजना ग्राहकों के साथ मिलकर एक सुरक्षित और सुरक्षित संक्रमण बनाने के लिए काम किया।

वास्तुकला के दृष्टिकोण से, हमने स्थिर निर्धारित क्रम से वास्तविक समय की बुद्धिमत्ता में स्थानांतरित किया जो कार्य प्रवाह के भीतर पहले पास भुगतान निर्णयों का समर्थन करता है। साथ ही, हर परिणाम पारदर्शी, नीति-आधारित, और समझने योग्य रहना चाहिए।

जैसा कि हम ग्राहकों को नए प्लेटफ़ॉर्म पर स्थानांतरित करते हैं, हम 200 मिलियन जीवनों पर भुगतान संचालन का समर्थन कर रहे हैं एक एकीकृत बुद्धिमत्ता वास्तुकला के माध्यम से, जो अंतर्दृष्टि को पहले से उजागर करता है, अपशिष्ट को कम करता है, और बड़े पैमाने पर अधिक संगत निर्णय लेने का समर्थन करता है।

आपका तर्क है कि स्वास्थ्य सेवा भुगतान को पोस्ट-पे रिकवरी से प्री-पे बुद्धिमत्ता की ओर स्थानांतरित करने की आवश्यकता है। कौन से तकनीकी सफलताएं इस संक्रमण को व्यापक रूप से संभव बना रही हैं?

पोस्ट-पे रिकवरी से प्री-पे बुद्धिमत्ता में संक्रमण अब संभव है क्योंकि स्वास्थ्य सेवा में बड़े पैमाने पर कार्य प्रवाह डेटा, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर, और एआई का संयोजन है जो जटिल दावा वातावरण में शोर से संकेत को अलग कर सकता है।

ऐतिहासिक रूप से, अधिकांश प्रणालियां तब बनाई गईं जब भुगतान के बाद विश्लेषण किया जा सकता था। आज, हम कार्य प्रवाह के भीतर बहुत पहले बुद्धिमत्ता लागू कर सकते हैं, भुगतान से पहले, जब समय दोनों योजनाओं और प्रदाताओं के लिए महत्वपूर्ण है।

लिरिक ने प्री-पे समीक्षा के लिए बुद्धिमान चयन पेश किया है, जो यह सुनिश्चित करता है कि दावे भुगतान से पहले अनावश्यक रूप से नहीं रखे जाते हैं जब समय महत्वपूर्ण है। हमारे बुद्धिमान ऑडिट प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से, हमने दावों को मानव समीक्षा के लिए प्रसंस्करण को घंटों या दिनों में संभव बना दिया है, जो पारंपरिक प्रक्रियाओं में सप्ताह या महीनों ले सकती हैं।

इन तकनीकी सफलताओं, लिरिक42 के भीतर उन्नत ऑर्केस्ट्रेशन के साथ जोड़कर, प्री-पेमेंट सटीकता के लिए स्वास्थ्य सेवा निर्णय बुद्धिमत्ता को अनलॉक किया है, एआई, नीति, और विशेषज्ञ नैदानिक समीक्षा को मिलाकर सटीक, समझने योग्य भुगतान निर्णयों का समर्थन करता है। यह केवल तभी काम करता है जब बुद्धिमत्ता पारदर्शी, लेखा परीक्षा, और मानव जवाबदेही में रहती है।

स्वास्थ्य सेवा में अधिकांश अभी भी खंडित विरासत बुनियादी ढांचे पर निर्भर करती है। आपको क्यों लगता है कि एआई-मूल प्रणालियां पारंपरिक “सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड” की तुलना में अगले दशक में मूल रूप से बेहतर प्रदर्शन करेंगी?

विरासत स्वास्थ्य सेवा प्रणालियां मुख्य रूप से लेन-देन को रिकॉर्ड करने और पीछे की ओर ऑडिट का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन की गई थीं। वे कार्य प्रवाह के भीतर बुद्धिमत्ता-संचालित निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए नहीं बनाए गए थे।

स्वास्थ्य सेवा को अब ऐसी बुद्धिमत्ता प्रणालियों की आवश्यकता है जो आधुनिक स्वास्थ्य सेवा भुगतान संचालन की गति, जटिलता, और पैमाने का समर्थन कर सकें। आधुनिक स्वास्थ्य सेवा निर्णय बुद्धिमत्ता प्रणालियों का लाभ केवल लागू की गई बुद्धिमत्ता नहीं है। यह नीति, डेटा, एआई, और विशेषज्ञ समीक्षा को मिलाकर वास्तविक समय में अधिक संगत, समझने योग्य निर्णयों का समर्थन करने की क्षमता है।

भविष्य का लाभ उन प्रणालियों के पास होगा जो संचालन कार्य प्रवाह से लगातार सीख सकती हैं, पारदर्शी, समझने योग्य, और जवाबदेह बनी रहती हैं। स्वास्थ्य सेवा में मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं है। लक्ष्य स्वायत्त निर्णय लेना नहीं है। लक्ष्य मानव निर्णय लेने को बुद्धिमत्ता से बढ़ाना है।

लिरिक खुद को एक भुगतान अखंडता एआई कंपनी के रूप में वर्णित करता है जो दशकों के नैदानिक विशेषज्ञता पर बनाया गया है। स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में दोषपूर्ण एआई प्रणालियों के निर्माण में स्वामित्व स्वास्थ्य सेवा डेटा और ऐतिहासिक दावा बुद्धिमत्ता कितनी महत्वपूर्ण है?

स्वामित्व दावा बुद्धिमत्ता और कार्य प्रवाह डेटा स्वास्थ्य सेवा में मौलिक हैं क्योंकि सामान्य मॉडल अकेले पैमाने पर सटीक, समझने योग्य भुगतान निर्णयों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं।

लिरिक का प्लेटफ़ॉर्म लगभग 200 मिलियन जीवनों का समर्थन करता है और दशकों के परिचालन दावा बुद्धिमत्ता पर बनाया गया है। यह स्वामित्व ज्ञान और संदर्भ महत्वपूर्ण है क्योंकि यह नीतियों के आवेदन, विवादों के उद्भव, त्रुटियों के होने, और भुगतान कार्य प्रवाह के व्यवहार को दर्शाता है।

कार्य प्रवाह एकीकरण, तीन दशकों की नैदानिक विशेषज्ञता, और दीर्घकालिक दावा बुद्धिमत्ता का संयोजन अधिक सटीक और समझने योग्य प्रणालियों का निर्माण करता है, जो न केवल अधिक सटीक हैं, बल्कि अधिक समझने योग्य और संचालन रूप से लेखा परीक्षा योग्य भी हैं।

स्वास्थ्य सेवा में, बुद्धिमत्ता केवल तब महत्वपूर्ण है जब लोग इसे समझ सकते हैं, मान्य कर सकते हैं, और आत्मविश्वास के साथ कार्रवाई कर सकते हैं।

स्वास्थ्य सेवा एआई में सबसे बड़ी चिंताओं में से एक शासन और समझने योग्यता है। एआई भुगतान निर्णय लेने की अधिक जिम्मेदारी लेते हुए, व्यवहार में प्रभावी मानव-इन-द-लूप पर्यवेक्षण क्या दिखता है?

हमारे लिए, मानव-इन-द-लूप एक बज़वर्ड नहीं है; यह वास्तुकला है। एआई मानव निर्णय लेने को बढ़ाने के लिए एक उपकरण है।

आप हमारे सामग्री लेखन कार्य में यह देख सकते हैं। हमने स्टूडियो42 सामग्री लेखन अनुभव को लिरिक42 प्लेटफ़ॉर्म के शीर्ष पर बनाया, जिसमें हर नियम और संपादन निर्धारित होना चाहिए। एआई हमारी टीमों को बड़े पैमाने पर सरकारी, उद्योग, और शोध सामग्री की समीक्षा करने, प्रासंगिक पैटर्न की पहचान करने, और सिफारिशों को उजागर करने में मदद करता है। लेकिन एआई सत्य का स्रोत नहीं बन जाता है। सत्य का स्रोत मूल सामग्री और मानव नैदानिक विशेषज्ञता में निहित है।

हर नियम और संपादन को ट्रेस करने योग्य और लेखा परीक्षा योग्य होने के लिए डिज़ाइन किया गया है। नैदानिक विशेषज्ञ समीक्षा और मान्यकरण करते हैं कि काम उत्पादन में पहुंचे से पहले, और हमारे एआई द्वारा की जाने वाली हर सिफारिश जो हमारी नैदानिक टीम को सामग्री बनाने में मदद करती है, मूल स्रोतों और मानव ज्ञान में आधारित है। हम परिवर्तनों के पूरे इतिहास को भी ट्रैक करते हैं, ताकि यह स्पष्ट हो कि कोई नियम या सामग्री विशिष्ट सरकारी, उद्योग, या शोध स्रोत से बनाई गई थी या नहीं।

यही व्यवहार में प्रभावी पर्यवेक्षण दिखता है: एआई पैमाने और संकेत का पता लगाने में मदद करता है, नैदानिक विशेषज्ञ काम की समीक्षा और मान्यकरण करते हैं, और प्रणाली मूल सामग्री से समीक्षित सामग्री तक एक स्पष्ट लेखा परीक्षा ट्रेल बनाए रखती है। उतना ही महत्वपूर्ण है, हमारे ग्राहकों को यह नियंत्रण बनाए रखने की अनुमति मिलती है कि वे प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उजागर की गई सामग्री, नियमों, या सिफारिशों को लागू करने का निर्णय लेते हैं या नहीं।

स्वास्थ्य सेवा में, महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए मानव विशेषज्ञता, निर्णय, और जवाबदेही की आवश्यकता होती है। लिरिक में, हम मानते हैं कि मानव विशेषज्ञता, निर्णय, और जवाबदेही मूलभूत होनी चाहिए, एक बाद के विचार के रूप में नहीं, बल्कि वास्तुकला में शामिल की जानी चाहिए।

स्वास्थ्य सेवा में अपशिष्ट अभी भी अमेरिकी प्रणाली में सबसे बड़े लागत चालकों में से एक है। एआई किस क्षेत्र में सबसे तेजी से मापने योग्य प्रभाव डाल सकता है बिना रोगी देखभाल को नकारात्मक रूप से प्रभावित किए?

स्वास्थ्य सेवा अमेरिकी जीडीपी का लगभग 20% है, और इसका 25% अपशिष्ट है। अधिकांश अपशिष्ट प्रणाली की जटिलता के कारण है, नहीं तो धोखाधड़ी या जानबूझकर अपशिष्ट के कारण।

यही कारण है कि हमने लिरिक42 प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण किया है। यह दावा प्रक्रिया को पोस्ट-पे रिकवरी मॉडल से प्री-पे बुद्धिमत्ता में स्थानांतरित करता है, जिससे स्वास्थ्य योजनाओं को पहले से ही सही भुगतान करने में मदद मिलती है।

स्वास्थ्य सेवा अपशिष्ट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा प्रशासनिक पुनर्कार्य से आता है जो असंगत बुद्धिमत्ता के कारण होता है जो कई हितधारकों के बीच होता है। इससे अनावश्यक अस्वीकृति और पुनः बिलिंग, अधिक मैनुअल ऑडिट की तीव्रता, और प्रदाता अपीलों में वृद्धि होती है जो अंतिम भुगतान को महत्वपूर्ण रूप से नहीं बदलती है।

अपशिष्ट तब होता है जब सही बुद्धिमत्ता सही समय पर नहीं होती है। लिरिक स्वास्थ्य योजनाओं को निर्णय बुद्धिमत्ता और सिफारिशें प्रदान करता है, जो नैदानिक ज्ञान द्वारा मान्य और समर्थित हैं, ताकि स्पष्ट त्रुटियों और असंगतताओं (कोडिंग, इकाइयां, बंडलिंग, चिकित्सा नीति संरेखण) की पहचान की जा सके। हम ऐसा करते हैं भुगतान से पहले, जिससे अपशिष्ट और गलत कोडिंग को कम किया जा सके, और पुनर्कार्य, अपीलों, और समायोजन को कम किया जा सके।

लिरिक का प्लेटफ़ॉर्म दावा संचालन में स्वचालन, पूर्वानुमानिक विश्लेषण, और एआई-सहायता प्राप्त कार्य प्रवाहों को एकीकृत करता जा रहा है। हम एक भविष्य की ओर बढ़ रहे हैं जहां स्वास्थ्य सेवा भुगतान कार्य प्रवाह के बड़े हिस्से स्वायत्त रूप से काम करते हैं?

अगले दशक में, हम एक ऐसी दुनिया देखेंगे जहां भुगतान कार्य प्रवाह के भीतर अधिकांश कार्य स्वचालित होंगे। लेकिन नियामक और अनुपालन आवश्यकताएं स्पष्ट जवाबदेही की मांग करेंगी, जिसका अर्थ है एक पहचान योग्य मानव और संगठनात्मक जवाबदेही। एआई, स्वचालन, और पूर्वानुमानिक विश्लेषण स्वास्थ्य सेवा भुगतान कार्य प्रवाह में दैनिक कार्यों को स्ट्रीमलाइन करेंगे, जिसमें डेटा को मान्य करना, पैटर्न का पता लगाना, और वास्तविक समय में कार्रवाई की सिफारिशें शामिल हैं। संवेदनशील, उच्च-प्रभाव, या अस्पष्ट निर्णय मानव समीक्षा के अधीन रहेंगे।

स्वास्थ्य सेवा अन्य उद्योगों से मूलभूत रूप से अलग है क्योंकि जवाबदेही महत्वपूर्ण है। भुगतान निर्णय प्रदाताओं, योजनाओं, रोगियों/सदस्यों, और स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में वित्तीय परिणामों को प्रभावित करते हैं।

हम एक पूरी तरह से स्वायत्त भुगतान एआई का निर्माण नहीं कर रहे हैं। हम स्वास्थ्य सेवा निर्णय बुद्धिमत्ता का निर्माण कर रहे हैं जो मानव निर्णय लेने को बढ़ाता है।

भविष्य स्वायत्त स्वास्थ्य सेवा भुगतान नहीं है। भविष्य मानव निर्णय लेने वालों को समर्थन देने वाली समझने योग्य बुद्धिमत्ता है जो निर्णयों और परिणामों के लिए जवाबदेह रहते हैं।

कई उद्यम अभी भी अलग-अलग पायलट में एआई के साथ प्रयोग कर रहे हैं। एआई को व्यावसायिक रूप से लागू करने वाले संगठनों को उन लोगों से क्या अलग करता है जो अवधारणा-प्रमाण मोड में फंसे हुए हैं?

अंतर यह है कि सफल संगठन एआई को अलग-अलग पायलट की श्रृंखला के रूप में नहीं मानते हैं। वे इसे एक संचालन क्षमता और प्रोपल्शन के रूप में मानते हैं।

इसके लिए एक मजबूत मॉडल से अधिक की आवश्यकता है। इसके लिए टूलिंग, निगरानी, शासन, और कार्य प्रवाह डिज़ाइन में मूलभूत निवेश की आवश्यकता है। हमारे अनुभव में, एआई केवल तभी पैमाने पर होता है जब प्रौद्योगिकी इसके चारों ओर की शासन प्रक्रियाओं का समर्थन करती है, और जब मानव प्रक्रियाओं को एआई-संचालित कार्य प्रवाह के आसपास पुनः डिज़ाइन किया जाता है। आपको स्पष्ट स्वामित्व, कार्यकारी प्रायोजन, संचालन संरेखण, और एआई के प्रदर्शन के लिए एक निरंतर प्रतिक्रिया पाश की आवश्यकता होती है।

यह अंतिम बिंदु महत्वपूर्ण है। संगठन जो एआई को व्यावसायिक रूप से लागू करते हैं वे तैनाती पर रुकते नहीं हैं। वे प्रदर्शन की निगरानी करते हैं, परिणामों का विश्लेषण करते हैं, पहचानते हैं कि प्रणाली में सुधार की आवश्यकता कहां है, और निरंतर सुधार करते हैं। एआई संचालन लय का हिस्सा बन जाता है, एक बार के कार्यान्वयन के बजाय।

लिरिक में, हमने इस पैटर्न को क्षेत्रों जैसे सामग्री लेखन में देखा है। हमने पहले एक डोमेन को सही करने पर ध्यान केंद्रित किया, सही टूलिंग, नियंत्रण, निगरानी, और मानव समीक्षा के साथ। एक बार जब यह आधार सफल साबित हुआ, तो हम उसी मूलभूत दृष्टिकोण का उपयोग करके अन्य डोमेन में विस्तार करने में सक्षम थे। यह एक अवधारणा-प्रमाण से बहुत अलग है जो एक डेमो में अच्छा दिखता है लेकिन जीवित संचालन की जटिलता को कभी नहीं झेलता है।

पायलट मोड में फंसे संगठन अक्सर इस जटिलता को कम आंकते हैं। वे सीमित डेटासेट या नियंत्रित कार्य प्रवाह पर मॉडल का परीक्षण कर सकते हैं, लेकिन वे वास्तविक संचालन में एआई को तार करने के लिए आवश्यक शासन, निगरानी, और परिवर्तन प्रबंधन को नहीं बनाते हैं। सफल संगठन नींव का निर्माण करते हैं, एक केंद्रित क्षेत्र में मूल्य साबित करते हैं, और तब अनुशासन के साथ पैमाने पर बढ़ते हैं।

आगे देखते हुए, क्या आप मानते हैं कि स्वास्थ्य सेवा एआई में दीर्घकालिक विजेता वे कंपनियां होंगी जिनके पास सबसे अच्छे स्टैंडअलोन मॉडल होंगे, या वे जिनके पास गहरा संचालन एकीकरण, कार्य प्रवाह डेटा, और स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में नेटवर्क प्रभाव होंगे?

स्वास्थ्य सेवा में, दीर्घकालिक विजेता वे कंपनियां नहीं होंगी जिनके पास सबसे अच्छे स्टैंडअलोन मॉडल होंगे। वे कंपनियां होंगी जिनके पास गहरा संचालन एकीकरण, समृद्ध कार्य प्रवाह डेटा, और स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में मजबूत नेटवर्क प्रभाव होंगे।

मॉडल में सुधार जारी रहेगा, और कई क्षमताएं समय के साथ अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध हो जाएंगी। जो बहुत कठिन है वह प्रतिकृति करना है विश्वासपात्र संबंधों, दशकों की प्रोप्राइटरी भुगतान सटीकता बुद्धिमत्ता, और कार्य प्रवाह में एम्बेडेड स्थिति का संयोजन। लिरिक का प्लेटफ़ॉर्म लगभग 200 मिलियन जीवनों को कवर करता है और दशकों की प्रोप्राइटरी भुगतान सटीकता बुद्धिमत्ता पर बनाया गया है, जिसमें नए क्षमताओं और भागीदारों को परत करने की क्षमता है। चूंकि हम कार्य प्रवाह के शुरू में एम्बेडेड हैं और देखभाल के बाद और भुगतान से पहले काम करते हैं, हमें वास्तविक लेनदेन प्रवाह में दृश्यता मिलती है, न कि स्थिर डेटासेट में। यही कार्य प्रवाह और परिणाम डेटा की गहराई है जो एआई को शोर से संकेत को अलग करने और रुझान विश्लेषण से भविष्यवाणी, सिफारिशों, और कार्रवाई में स्थानांतरित करने में मदद करती है।

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