कम्या एलावाधी, डॉसीरी की सह-संस्थापक और अध्यक्ष – साक्षात्कार श्रृंखला

Kamya Elawadhi, Doceree की सह-संस्थापक और अध्यक्ष, एक स्वास्थ्य‑सेवा मार्केटिंग और व्यापार रणनीति कार्यकारी हैं जिन्होंने 2019 में कंपनी में शामिल होने के बाद से उसकी वृद्धि में केंद्रीय भूमिका निभाई है। उन्होंने प्लेटफ़ॉर्म रणनीति, कॉर्पोरेट विकास, क्लाइंट सेवाएँ और वैश्विक साझेदारियों सहित नेतृत्व पदों में प्रगति की, जिससे Doceree की तकनीक को फार्मास्यूटिकल ब्रांडों, एजेंसियों, प्रकाशकों और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए मापने योग्य मूल्य में परिवर्तित करने में मदद मिली। अपने वर्तमान पद में, Elawadhi कंपनी के वैश्विक विकास एजेंडा का नेतृत्व करती हैं और संयुक्त राज्य में उसके विस्तार का समर्थन करती हैं, जिसमें गोपनीयता‑सचेत और क्लिनिकली प्रासंगिक संचार पर ज़ोर दिया गया है। Doceree से पहले, उन्होंने HS Ad India और McCann Worldgroup में वरिष्ठ क्लाइंट और अकाउंट नेतृत्व भूमिकाएँ संभालीं, जहाँ उन्होंने स्वास्थ्य‑सेवा, मेडिकल डिवाइस और उपभोक्ता ब्रांडों पर काम किया और क्रॉस‑फ़ंक्शनल तथा बहुसांस्कृतिक टीमों का नेतृत्व किया।

Doceree एक AI‑पहला स्वास्थ्य‑सेवा मार्केटिंग ऑपरेटिंग सिस्टम है, जिसे जीवन विज्ञान संगठनों को स्वास्थ्य‑सेवा पेशेवरों और रोगियों के साथ अधिक संदर्भ और सटीकता के साथ जुड़ने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका प्लेटफ़ॉर्म सत्यापित पेशेवर पहचान डेटा, रीयल‑टाइम क्लिनिकल इंटेंट सिग्नल, प्रोग्रामेटिक सक्रियण, पॉइंट‑ऑफ़‑केयर एंगेजमेंट और एक AI रीजनिंग लेयर को मिलाता है जो चैनलों में संदेशों का समन्वय करता है। चिकित्सक की जागरूकता और प्रिस्क्रिप्शन निर्णयों को रोगी के उपचार पथ से जोड़कर, जिसमें किफ़ायतीपन, प्रारंभिक प्रिस्क्रिप्शन फ़िल्स और रिफिल्स शामिल हैं, Doceree स्वास्थ्य‑सेवा मार्केटरों को अभियान प्रदर्शन का अधिक एकीकृत दृश्य प्रदान करने का लक्ष्य रखता है, साथ ही गोपनीयता और नियामक अनुपालन का समर्थन करता है।

आपने Doceree में उसके पहले वर्ष में शामिल होकर US उपस्थिति बनाने में केंद्रीय भूमिका निभाई, फिर सह‑संस्थापक और अध्यक्ष बने। कंपनी की स्थापना के विज़न की ओर आपको सबसे पहले क्या आकर्षित किया, और जैसे-जैसे AI स्वास्थ्य‑सेवा में अधिक महत्वपूर्ण हुआ, वह विज़न कैसे विकसित हुआ?

मुझे Doceree की ओर आकर्षित करने वाला कारण हल किए जा रहे समस्या की स्पष्टता थी। स्वास्थ्य‑सेवा मार्केटिंग कई वर्षों से उधार ली गई बुनियादी ढाँचे पर चल रही थी, ऐसे उपकरण जो अन्य उद्योगों के लिए बनाए गए थे और उन्हें दुनिया के सबसे नियमन‑संबंधी वातावरण में लागू किया गया था। स्थापना का विज़न था कि स्वास्थ्य‑सेवा के लिए जमीन से ही विशेष रूप से निर्मित कुछ बनाया जाए।

जो विकसित हुआ वह AI द्वारा संभव बनायी जा सकने वाली स्केल है। शुरू में, ध्यान सटीकता: सही चिकित्सक तक सही समय पर पहुँचने पर था। AI ने उस क्षण को संदेश देने से लेकर इरादे को पढ़ने, बातचीत शुरू करने, और पूरे देखभाल यात्रा में एंगेजमेंट को जोड़ने तक विस्तारित किया है। मूल विश्वास नहीं बदला है। महत्वाकांक्षा बढ़ी है क्योंकि उपकरण बढ़े हैं।

Doceree ने हाल ही में ChatGPT और Claude के लिए जनरेटिव AI कनेक्टर्स पेश किए हैं। ये एकीकरण कौन‑सी क्षमताएँ प्रदान करते हैं, और कौन‑सी स्वास्थ्य‑सेवा या फार्मास्यूटिकल टीमें सबसे अधिक लाभान्वित होने की संभावना रखती हैं?

ChatGPT और Claude जैसे प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण का उद्देश्य Doceree की क्लिनिकल और वाणिज्यिक बुद्धिमत्ता को उन उपकरणों में लाना है जिन्हें फार्मा टीमें रोज़ाना उपयोग करती हैं। सिस्टमों के बीच स्विच करने के बजाय, ब्रांड और एजेंसी टीमें अब अभियान प्रदर्शन को क्वेरी कर सकती हैं, HCP एंगेजमेंट अंतर्दृष्टि तक पहुँच सकती हैं, और अपने AI सहायक वर्कफ़्लो के भीतर सीधे क्रियाशील सिफ़ारिशें प्राप्त कर सकती हैं।

सबसे अधिक लाभ उन टीमों को मिलता है जो तेज़, डेटा‑निर्भर निर्णय लेती हैं: ब्रांड मैनेजर्स जो विभिन्न बाजारों में अभियान प्रदर्शन को ट्रैक करते हैं, एजेंसी टीमें जो HCP एंगेजमेंट पैटर्न की निगरानी करती हैं, वाणिज्यिक लीड्स जिन्हें कई डेटा स्ट्रीम्स का संश्लेषण बिना रिपोर्ट की प्रतीक्षा किए चाहिए। यह डेटा और निर्णय के बीच हमेशा मौजूद घर्षण की परत को हटाता है। मेरे लिए, यही वास्तविक मूल्य है।

जनरेटिव AI कनेक्टर्स Doceree की व्यापक AI रणनीति में कैसे फिट होते हैं, और जैसे‑जैसे एंटरप्राइज़ अपनाना बढ़ेगा, आप कौन‑सी क्षमताएँ जोड़ने की उम्मीद करते हैं?

कनेक्टर्स Daily Command की एक लेयर के रूप में कार्य करते हैं, जो Semmelwis, हमारे फार्मा‑विशिष्ट रीजनिंग मॉडल, और Analytics Workbench के साथ स्थित हैं। इनके पीछे की सोच सरल है: फार्मा टीमें पहले से ही हर दिन ChatGPT और Claude के भीतर काम करती हैं, इसलिए हम Doceree की क्लिनिकल इंटेलिजेंस को उन उपकरणों में लाते हैं जिन्हें वे पहले से उपयोग करती हैं, शुरू से ही HIPAA‑सुरक्षित गार्डरेल्स के साथ।

जैसे अपनाना बढ़ता है, दिशा अधिक गहरी प्रोएक्टिव इंटेलिजेंस की ओर है। ऐसे सिस्टम जो सही संकेत को तब सामने लाते हैं जब कोई अभी पूछने के बारे में सोच भी रहा हो। यही वह क्षेत्र है जहाँ हम निर्माण कर रहे हैं।

Doceree अपने प्रौद्योगिकी के हिस्से को वर्णित करने के लिए “क्लिनिकल इंटेलिजेंस” शब्द का उपयोग करता है। वास्तुशिल्पीय दृष्टिकोण से इसका क्या अर्थ है, और यह अंतर्निहित बड़े भाषा मॉडलों की क्षमताओं को कैसे पूरक करता है?

क्लिनिकल इंटेलिजेंस, मूल रूप से, वह लेयर है जो सामान्य AI को स्वास्थ्य‑सेवा में लागू योग्य बनाती है। बड़े भाषा मॉडल अत्यंत सक्षम हैं, लेकिन वे स्वाभाविक रूप से निदान कोड, प्रिस्क्रिप्शन पैटर्न, या यह समझ नहीं पाते कि जब कोई चिकित्सक किसी विशिष्ट रोगी प्रोफ़ाइल के लिए विशेष थैरेपी चुनता है तो इसका क्या अर्थ है। क्लिनिकल इंटेलिजेंस वही अंतर को पाटता है।

वास्तुशिल्पीय रूप से, यह क्लिनिकल कार्यप्रवाहों से आने वाले कच्चे डेटा सिग्नलों और उन्हें व्याख्या करने वाले AI मॉडलों के बीच स्थित है। यह वह संदर्भ प्रदान करता है जिससे आउटपुट सामान्य नहीं बल्कि क्रियाशील बनते हैं। इसके बिना, आपके पास एक शक्तिशाली मॉडल है जो अपूर्ण जानकारी के साथ काम करता है। इसके साथ, आपके पास ऐसा कुछ है जो वास्तविक क्लिनिकल क्षण को वास्तव में प्रभावित कर सकता है।

Doceree के Semmelwis AI सिस्टम कैसे स्वास्थ्य‑सेवा डेटा की व्याख्या करने और उसे फार्मास्यूटिकल टीमों के लिए उपयोगी अंतर्दृष्टियों में बदलने में मदद करता है?

Semmelwis एक सरल विचार: स्वास्थ्य‑सेवा डेटा तभी उपयोगी होता है जब उसे क्लिनिकल संदर्भ में व्याख्या किया जा सके, न कि केवल बड़े पैमाने पर प्रोसेस किया जाए। फार्मास्यूटिकल टीमों के पास एंगेजमेंट और प्रिस्क्रिप्शन डेटा की विशाल मात्रा होती है, लेकिन हमेशा यह अंतर रहा है कि डेटा है लेकिन यह नहीं पता कि उससे क्या करना है।

Semmelwis इस अंतर को क्लिनिकल यात्रा में संकेतों को पढ़कर और यह पहचानकर बंद करता है कि इरादा कहाँ बन रहा है या घट रहा है। ये अंतर्दृष्टि सीधे Daily Command में फीड होती हैं, जो हमारे AI कार्य प्रणाली है फार्मा ब्रांड टीमों के लिए, पैटर्न पहचान को ऐसी सिफ़ारिशों में बदलता है जिन्हें वाणिज्यिक टीमें तुरंत लागू कर सकती हैं, बिना कमरे में डेटा साइंस टीम की आवश्यकता के।

ChatGPT और Claude के अलग‑अलग मॉडल, इंटरफ़ेस और एंटरप्राइज़ वातावरण हैं। दोनों प्लेटफ़ॉर्म पर एकसमान अनुभव बनाने में आपकी टीम ने कौन‑सी तकनीकी चुनौतियों का सामना किया?

मुख्य चुनौती यह सुनिश्चित करना थी कि हर प्रॉम्प्ट और उत्तर, चाहे उपयोगकर्ता किसी भी प्लेटफ़ॉर्म में हो, समान अनुपालन गार्डरेल्स के भीतर रहे। स्वास्थ्य‑सेवा डेटा इस बात पर लचीला नहीं होता कि कौन‑सा AI सहायक प्रश्न पूछ रहा है। वास्तविक कार्य एक शासित एकीकरण लेयर बनाना था जो Doceree की क्लिनिकल इंटेलिजेंस और दोनों प्लेटफ़ॉर्म के बीच स्थित हो, यह सुनिश्चित करते हुए कि उत्तर हमेशा Semmelwis रीजनिंग और Doceree डेटा पर आधारित हों और अंत‑से‑अंत ऑडिटेबल हों। अनुपालन में स्थिरता हल करने की कठिन समस्या थी।

कनेक्टर्स उपयोगकर्ताओं को यह समझने में कैसे मदद करते हैं कि AI‑जनित अंतर्दृष्टि कहां से आई और कौन‑से डेटा या रीजनिंग ने उत्तर में योगदान दिया?

कनेक्टर्स के माध्यम से प्रत्येक उत्तर Doceree डेटा और Semmelwis रीजनिंग पर आधारित होता है। जब कोई ब्रांड टीम वाणिज्यिक प्रश्न पूछती है, तो उत्तर क्लिनिकल इंटेंट सिग्नल, पहचान डेटा और उनके ब्रांड के विशिष्ट अभियान इनपुट द्वारा समर्थित होता है। पूरा वर्कफ़्लो शासित और अंत‑से‑अंत ऑडिटेबल है। एक नियामक उद्योग में, यह ट्रेसेबिलिटी ही वह कारण है जो AI को वाणिज्यिक निर्णय‑निर्धारण संदर्भ में वास्तव में उपयोगी बनाती है, और यह पहले दिन से ही एक डिज़ाइन सिद्धांत था।

स्वास्थ्य‑सेवा संगठनों को अक्सर संवेदनशील डेटा और जटिल नियामक आवश्यकताओं के साथ काम करना पड़ता है। इन एकीकरणों के डिज़ाइन में गोपनीयता, सुरक्षा, एक्सेस कंट्रोल और अनुपालन को कैसे शामिल किया गया है?

यह वह बात है जिस पर हमने शुरू से ही डिज़ाइन सिद्धांत के रूप में विचार किया। कनेक्टर्स इस तरह निर्मित हैं कि कोई भी रोगी डेटा कभी वर्कफ़्लो में प्रवेश नहीं करता। सब कुछ केवल डि‑आइडेंटिफ़ाइड HCP संदर्भ पर संचालित होता है। हर प्रॉम्प्ट और उत्तर HIPAA‑सुरक्षित गार्डरेल्स के भीतर रहता है, और पूरा वर्कफ़्लो शासित और अंत‑से‑अंत ऑडिटेबल है।

व्यावहारिक रूप से इसका अर्थ यह है कि एक ब्रांड टीम ChatGPT या Claude के भीतर वाणिज्यिक प्रश्न पूछ सकती है और क्लिनिकल इंटेलिजेंस पर आधारित उत्तर प्राप्त कर सकती है, बिना उस डेटा गोपनीयता जोखिम के जो सामान्य AI सहायक के साथ संवेदनशील स्वास्थ्य‑सेवा डेटा को जोड़ने पर सामान्यतः उत्पन्न होता है। गार्डरेल्स वह आधार हैं जिस पर एकीकरण निर्मित है।

आप सिस्टम के आउटपुट की गुणवत्ता, जिसमें उनकी शुद्धता, प्रासंगिकता, स्थिरता और स्वास्थ्य‑सेवा पेशेवरों के लिए उपयोगिता शामिल है, का मूल्यांकन कैसे करते हैं?

इस संदर्भ में गुणवत्ता का अर्थ बहुत विशिष्ट है। एक आउटपुट केवल तब उपयोगी होता है जब वह बेहतर वाणिज्यिक निर्णय की ओर ले जाता है, और यही अंततः हम इसका मूल्यांकन करने का तरीका है: क्या उस पर कार्रवाई करने से महत्वपूर्ण मीट्रिक में सुधार होता है, क्या यह HCP स्टेज प्रोग्रेशन, प्रथम फ़िल रेट्स, अभियान प्रदर्शन को बढ़ाता है।

बंद लूप ही इसे संभव बनाता है। Daily Command इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि परिणाम रीजनिंग मॉडल में वापस फीड हों, जिससे प्रत्येक सिफ़ारिश वास्तविक रूप से काम करने वाले परिणामों से परिष्कृत होती है। यह सामान्य AI सहायक से अलग है जहाँ आउटपुट को अलग‑थलग मूल्यांकित किया जाता है। यहाँ, सिस्टम सीखता है कि किसी ने सिफ़ारिश पर कार्रवाई करने के बाद क्या होता है, जो समय के साथ गुणवत्ता का एकमात्र ईमानदार माप बनता है।

जैसे ही फार्मास्यूटिकल कंपनियां जनरेटिव AI को अपनाती हैं, क्लिनिशियन और रोगियों को लक्षित संचार में इसके जिम्मेदार उपयोग को कौन‑से सिद्धांत मार्गदर्शन करने चाहिए?

मैं जिस सिद्धांत पर सबसे अधिक वापस आता हूँ वह यह है कि स्वास्थ्य‑सेवा में AI अनिश्चितता को कम करना चाहिए, न कि उसे बढ़ाना। जब कोई क्लिनिशियन ऐसी जानकारी प्राप्त करता है जो उपचार निर्णय को प्रभावित करती है, तो उस जानकारी का स्रोत और उसके पीछे की रीजनिंग ट्रेसेबल होनी चाहिए। यह विश्वास का बुनियादी मानक है।

ट्रेसेबिलिटी से आगे, मेरा मानना है कि जिम्मेदार उपयोग का अर्थ है कि क्लिनिकल या वाणिज्यिक महत्व वाली किसी भी चीज़ में मानव को लूप में रखना। AI को सिफ़ारिश और प्रस्तुति करनी चाहिए। लोगों को निर्णय लेना और अनुमोदन करना चाहिए। जब यह सीमा धुंधली हो जाती है, तो जोखिम लाभों से अधिक हो जाता है।

और अनुपालन को नीति नहीं, बल्कि वास्तुशिल्प होना चाहिए। स्वास्थ्य‑सेवा में, इन दो चीज़ों के बीच अंतर सब कुछ है।

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