जेफ्री आयस्टोन, कॉग्निटिवस्केल में हेल्थकेयर एआई सलाहकार – साक्षात्कार श्रृंखला

जेफ्री आयस्टोन कॉग्निटिवस्केल के हेल्थकेयर एआई सलाहकार हैं। इस भूमिका में, जेफ हेल्थकेयर संगठनों (मुख्य रूप से प्रदाता / स्वास्थ्य प्रणाली, पेयर और प्रौद्योगिकी विक्रेताओं) के साथ उनकी एआई यात्रा पर काम करते हैं – एआई क्षमताओं को विकसित करने और उत्कृष्टता के केंद्रों में रणनीतिक अंतर्दृष्टि से लेकर एआई सड़क नक्शे और एआई समाधानों के वितरण तक अधिक रणनीतिक विकास।

आप हेल्थकेयर उद्योग के लिए एआई इतना महत्वपूर्ण क्यों मानते हैं?

जटिल, विभिन्न और वितरित डेटा हेल्थकेयर के लिए आधार बनते हैं – नैदानिक, प्रशासनिक और वित्तीय प्रक्रियाएं जो स्वास्थ्य सेवा को चलाती हैं। इसलिए, एआई अब पूरे हेल्थकेयर सूचना प्रौद्योगिकी मूल्य श्रृंखला में एक मूल क्षमता है। जैसे कि नैदानिकians और शोधकर्ता एआई से महत्वपूर्ण सुधार देख रहे हैं – विशेष रूप से एआई के “अग्रिम बुद्धिमत्ता” उपसेट से।

हेल्थकेयर में एआई एक विशाल विषय है और डेटा से लेकर अंतर्दृष्टि तक, प्रक्रियाओं में सुधार या स्वचालन से लेकर बेहतर रोगी जुड़ाव और व्यक्तिगत देखभाल की डिलीवरी तक कई मूल्यवान उपयोग के मामले हैं। नैदानिक परिणाम में सुधार हो रहा है, कुशलता लागत बचत को चला रही है, और काम में कई और उपयोग के मामले हैं जो मूल्य को चलाने का वादा करते हैं। वर्तमान वैश्विक महामारी ने कई और हेल्थकेयर एआई उपयोग के मामलों को तेजी से ध्यान में लाया है, जिसमें सामुदायिक और व्यक्तिगत जोखिम स्कोर और अंतर्दृष्टि को बुद्धिमान हस्तक्षेप के साथ जोड़ा जा रहा है, जो हेल्थकेयर प्रणालियों को दुनिया भर में बेहतर बनाने के लिए कोविड -19 को हराने के बाद भी चलेगा।

आप हेल्थकेयर सेटिंग में बढ़ी हुई बुद्धिमत्ता को कैसे परिभाषित करेंगे?

कॉग्निटिवस्केल मुख्य रूप से बढ़ी हुई बुद्धिमत्ता पर केंद्रित है। कुछ एआई प्रौद्योगिकी जैसे रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए) या चैटबॉट लोगों को मशीनों से बदलने का प्रयास करते हैं (अधिकांश समय, वैसे भी)। हम हेल्थकेयर संगठनों और कर्मचारियों को अधिक बुद्धिमान और कुशल तरीके से काम करने में मदद करने वाले एआई समाधानों पर केंद्रित हैं। हम संज्ञानात्मक समाधानों पर भी केंद्रित हैं – एआई का अधिक उन्नत उपसेट जिसमें एक सीखने या प्रतिक्रिया लूप होता है – और अक्सर यह “लूप में मानव” होता है जो मॉडल के लिए प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है। हेल्थकेयर में बढ़ी हुई बुद्धिमत्ता के कई उदाहरण हैं जो प्रभावशाली परिणाम देने शुरू कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी में, नैदानिकians मशीन लर्निंग मॉडल के साथ अपनी छवियों को पढ़ने और निदान करने की क्षमता को बढ़ा रहे हैं, जिससे पहले से पता लगाने या अधिक सटीक निदान और प्रयोगशाला परिणाम संभव हो रहे हैं।

आपको विभिन्न एआई रणनीतियों को लागू करने वाले स्टार्टअप्स और बड़े संगठनों के साथ काम करने का अनुभव है। आपने कुछ सामान्य गलतियां देखी हैं?

जैसे कि संज्ञानात्मक एआई समाधान समय के साथ सीखते हैं और परिपक्व होते हैं, हमारी एआई की शक्ति और जाल की समझ भी बढ़ी है। डेटा तक पहुंच प्राप्त करने में समय – डेटा को तैयार करने में समय – और फिर एक डेटा जनसंख्या पर मॉडल को प्रशिक्षित करने में समय आमतौर पर अपेक्षा से अधिक लंबा होता है। अन्य गलतियां एआई समाधानों के संचालन और पैमाने से संबंधित हैं – यह मान लेना कि एक अच्छा मॉडल आसानी से तैनात और प्रबंधित किया जा सकता है हेल्थकेयर आईटी पारिस्थितिकी तंत्र में, जब वास्तविकता यह है कि कई एआई मॉडल अनुपयोगी रहते हैं। लेकिन हेल्थकेयर एआई से संबंधित सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक विश्वास है: क्या मॉडल पर विश्वास किया जा सकता है, क्या वे पूर्वाग्रह, न्यायसंगत, समझने योग्य और सटीक हैं? कई हेडलाइंस दिखाए गए हैं कि एआई समाधान पूर्वाग्रहित हो सकते हैं जो नियामकों का ध्यान आकर्षित करेंगे – या वे ब्लैक बॉक्स समाधान हो सकते हैं जो प्रदाताओं से संदेह प्राप्त करते हैं जिनकी बुद्धिमत्ता को वे बढ़ाने वाले हैं। यह हेल्थकेयर एआई के साथ सबसे बड़ी चुनौती – और गलती – है जिसे मैं हाल ही में देख रहा हूं।

जेनोमिक प्रोफाइलिंग पर आपके विचार क्या हैं?

जेनोमिक प्रोफाइलिंग व्यक्तिगत देखभाल में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई प्रौद्योगिकियों का एक उपसेट है (जीनालॉजी के विपरीत, या कभी-कभी अपराध जांच के लिए)। व्यक्तिगत देखभाल हेल्थकेयर एआई उपयोग के मामलों का एक प्रमुख विषय है – रोगियों को कैसे बेहतर ढंग से जोड़ा जाए, या प्रदाताओं की बुद्धिमत्ता को अधिक व्यक्तिगत और निर्देशित अंतर्दृष्टि के साथ बढ़ाया जाए। जेनोमिक प्रोफाइलिंग के माध्यम से व्यक्तिगत देखभाल को वितरित करने में मदद मिल सकती है। और, जब तक डेटा और इसका उपयोग विश्वासपात्र है (पूर्वाग्रह, न्यायसंगत, समझने योग्य, सटीक, आदि), तो यह व्यक्तिगत दवा का एक महत्वपूर्ण घटक होगा – और हाइपर-व्यक्तिगत एआई समाधानों का एक आधारभूत तत्व जो जेनेटिक जानकारी का लाभ उठाते हैं।

स्वास्थ्य सेवा में व्यक्तिगत देखभाल का भविष्य कैसा दिखता है और यह सबसे अधिक सकारात्मक प्रभाव कैसे डालेगा?

कॉग्निटिवस्केल पर, हम व्यक्तिगत, पूर्वानुमानिक, निर्धारित स्वास्थ्य सेवा समाधान वितरित कर रहे हैं। कुछ उदाहरणों में देखभाल प्रबंधकों (नैदानिक उपयोग के मामले) और सेवा पूछताछ (प्रशासनिक / संचालन उपयोग के मामले) के लिए बुद्धिमान हस्तक्षेप शामिल हैं। बुद्धिमान हस्तक्षेप समाधान देखभाल प्रबंधन कार्यक्रम के माध्यम से रोगियों को प्रबंधित करने वाले लोगों के काम को बढ़ाने के लिए व्यक्तिगत अनुमान, पूर्वानुमान और जोखिम स्कोर (अन्य मॉडल आउटपुट के बीच) वितरित करते हैं। हम कोविड -19 संकट के माध्यम से नागरिकों / रोगियों / सदस्यों को प्रबंधित करने वाले सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों, प्रदाताओं और स्वास्थ्य योजनाओं के लिए इन क्षमताओं का लाभ उठा रहे हैं। सेवा पूछताछ की भविष्यवाणी करके, हम स्वास्थ्य सेवा संगठनों को यह जानने में मदद कर रहे हैं कि जब कोई सदस्य या प्रदाता दावों के बारे में कॉल करता है, तो कॉल का कारण और इसे अधिक कुशलता से हल करने का तरीका क्या है, जिससे लागत बचत और संतुष्टि और प्रतिधारण पर प्रभाव पड़ता है। व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा पर केंद्रित कई और हेल्थकेयर एआई उपयोग के मामले हैं। हम इस विषय पर एक पुस्तक लिख सकते हैं।

विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकत्रित करने की चुनौतियों के बारे में आप क्या कहेंगे?

हेल्थकेयर सूचना प्रौद्योगिकी (एचसीआईटी) लगभग हमेशा एक पारिस्थितिकी तंत्र होता है: विभिन्न प्रणालियों का एक वितरित नेटवर्क। एक सामान्य उदाहरण व्यक्तिगत स्वास्थ्य रिकॉर्ड (पीएचआर) है – एक रोगी के चिकित्सा रिकॉर्ड का पूरा डेटा सेट। यहां तक कि जब एक बड़ा स्वास्थ्य प्रणाली एक होमोजीनस अस्पताल सूचना प्रणाली पर होती है, तो उनके रोगियों के पास अन्य देखभाल करने वाले हो सकते हैं, वे बीमा कर सकते हैं जो डेटा का एक और स्रोत है, और उनके प्रयोगशाला और फार्मेसी डेटा विभिन्न क्लिनिक और कंपनियों में फैले हो सकते हैं। जबकि स्वास्थ्य देखभाल डेटा एक्सचेंज के लिए मानक लेन-देन सेट हैं, सामान्य डेटा मॉडल नैदानिक डेटा को संग्रहीत करने के लिए (और सदस्य, रोगी, ग्राहक और प्रदाता डेटा स्कीमा), हेल्थकेयर एआई समाधान विक्रेताओं को अक्सर यह प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है कि समाधान एक समय में इनमें से कई का लाभ उठा सकते हैं – आंतरिक और बाहरी डेटा, डेटा कनेक्टिविटी, और डेटा स्कीमा। जाहिर है, हेल्थकेयर एआई समाधानों का आधार डेटा है। इसलिए, डेटा एकत्रीकरण क्षमताएं किसी भी हेल्थकेयर एआई प्रदाता की एक मूल क्षमता होनी चाहिए।

डेटा ट्रेसबिलिटी के साथ कुछ आवश्यक विचार क्या हैं?

डेटा ट्रेसबिलिटी कुछ बड़े मुद्दों का एक घटक है जो हेल्थकेयर एआई से संबंधित हैं। एक के लिए, डेटा ट्रेसबिलिटी गोपनीयता, डेटा उपयोग, और डेटा एक्सचेंज से संबंधित मुद्दों में से एक है। जहां नैदानिक डेटा या व्यक्तिगत स्वास्थ्य जानकारी (पीएचआई) जा रही है और इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है? ये मुद्दे स्वास्थ्य देखभाल डेटा सुरक्षा और गोपनीयता के नियामक और कानूनी पहलुओं से संबंधित हैं। ये मुद्दे तब विश्वासपात्र और नैतिक एआई के उपसेट हैं। नैतिक एआई को डेटा उपयोग, गोपनीयता, नियमों, और कानूनी पहलुओं के लिए खाता होना चाहिए, विशेष रूप से डेटा के नैतिक उपयोग को संबोधित करते हुए। विश्वासपात्र एआई में समझने योग्य और डेटा उपयोग के पहलू शामिल हैं।

आप कॉग्निटिवस्केल के साथ एक सलाहकार हैं, क्या आप बता सकते हैं कि कॉग्निटिवस्केल क्या करता है और आप उन्हें कैसे सलाह देते हैं?

कॉग्निटिवस्केल एआई सॉफ्टवेयर प्रदान करता है जो संगठनों को संज्ञानात्मक एआई समाधान बनाने, संचालित करने और स्केल करने में मदद करता है; अपने संगठनों में एआई का मूल्य समझने में मदद करता है; और, विश्वास प्रबंधित करता है। स्वास्थ्य सेवा में, हम देश के कुछ सबसे बड़े पेयर और प्रदाता संगठनों के साथ काम करते हैं, विभिन्न एआई उपयोग के मामलों पर, हाल ही में कोविड -19 महामारी से संबंधित क्षेत्रों में काम किया है, और इन समाधानों से देखभाल प्रबंधन, सेवा अनुभव, और अधिक में सुधार होगा, एक बार हम इस संकट से गुजर जाएं। हमारे प्रमुख स्वास्थ्य सेवा विषय विशेषज्ञ के रूप में, मैं ग्राहकों और भागीदारों को रणनीतिक रूप से मदद करता हूं – जैसे कि मजबूत एआई सड़क नक्शे बनाने में – और अधिक रणनीतिक रूप से मूल्य के एहसास और अनुकूलन में मदद करता हूं। मैं उत्पाद विकास (हमारे प्लेटफ़ॉर्म की स्वास्थ्य सेवा – विशिष्ट विशेषताएं और क्षमताएं, उदाहरण के लिए) और विचार नेतृत्व में भी मदद कर रहा हूं, जिसमें उच्च – मूल्य हेल्थकेयर एआई समाधानों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है (दिया गया अवसर का आकार)।

क्या आप बता सकते हैं कि एआई के साथ कुछ मुद्दे क्या हैं और स्वास्थ्य सेवा उद्योग के लिए संभावित समाधान क्या हैं?

जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, विश्वासपात्र, नैतिक एआई एक बड़ी चुनौती है – और विश्वास मुख्य रूप से “ब्लैक बॉक्स” समस्या के कारण है: समझने योग्य या दृश्यता की कमी, और पूर्वाग्रह, न्यायसंगतता, सटीकता और लचीलेपन जैसे मुद्दों के बारे में संदेह। कॉग्निटिवस्केल में, हमारा सेर्टाई समाधान विशेष रूप से इस चुनौती को संबोधित करता है और ग्राहकों को एआई ट्रस्ट इंडेक्स और इसके घटक भागों (प्रत्येक के साथ अपने स्कोर और अंतर्दृष्टि) के साथ मदद करता है: पूर्वाग्रह, न्यायसंगतता, समझने योग्य, लचीलापन और सटीकता। स्वास्थ्य सेवा में पूर्वाग्रहित मॉडल के उदाहरण रहे हैं, या मॉडल आउटपुट के साथ नैदानिक संदेह के कारण पारदर्शिता या समझने योग्य की कमी के कारण। नियामक आवश्यकताएं गोपनीयता और डेटा उपयोग के बारे में हैं, और मॉडल का उपयोग न्यायसंगत या पूर्वाग्रहित परिणामों को वितरित करने के लिए किया जाता है – और वे समाचार में बने हुए हैं। हम कई प्रौद्योगिकी और जोखिम प्रबंधन संगठनों के साथ काम कर रहे हैं ताकि “ब्लैक बॉक्स” एआई समाधानों में दृश्यता और विश्वास को बढ़ाने के लिए विश्वासपात्र तरीके विकसित किए जा सकें।

कुछ तरीके बताएं जिनसे हम एआई का उपयोग करके आपातकालीन कक्ष की अधिक भीड़ को कम कर सकते हैं?

आपातकालीन कक्ष से बचाव वास्तव में देखभाल के अनुकूलन और व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा का एक उपसेट है – सही देखभाल सही समय पर। यह आपातकालीन देखभाल शामिल हो सकती है, लेकिन अक्सर ऐसा नहीं होता है। हाल ही में कोविड -19 संकट एक उपयोगी उदाहरण प्रस्तुत करता है जहां देखभाल का अनुकूलन उपयोगी है। उदाहरण के लिए, एक उच्च जोखिम वाले रोगी के लिए सही देखभाल एक उच्च जोखिम वाले समुदाय में शामिल हो सकती है – नैदानिक पहुंच, एक परीक्षण केंद्र तक पहुंच, या कुछ मामलों में, आपातकालीन देखभाल। रोगी, सदस्य, प्रदाता और पेयर सभी इस संकट में सही स्तर की देखभाल चाहते हैं तो सही समय पर एक एआई समाधान वितरित करने में मदद कर सकते हैं जैसे कि समुदाय और रोगी जोखिम स्कोर, फैलाव विश्लेषण, अस्पताल उपयोगिता भविष्यवाणियां, और विशिष्ट लोगों के लिए व्यक्तिगत मार्गदर्शन, अन्य समाधानों के बीच। हम अपने देखभाल प्रबंधन समाधानों के प्रदर्शन को कई प्रदर्शन मेट्रिक्स के खिलाफ दर्जा देते हैं जैसे कि अनुकूलित परिणामों में सुधार, आपातकालीन कक्ष से बचाव जब उचित हो।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं वे कॉग्निटिवस्केल पर जा सकते हैं।