मैट वाल्ज़, ट्रायलबी के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

मैट वाल्ज़ ट्रायलबी के सीईओ हैं, जो तकनीकी रूप से चलने वाले रोगी भर्ती में वैश्विक नेता हैं। वह जीवन विज्ञान उद्योग में 20 वर्ष से अधिक का सॉफ्टवेयर और नेतृत्व अनुभव लाते हैं। मैट ने अपना करियर एक डेवलपर के रूप में शुरू किया और रोलिंस कॉर्पोरेशन, पीएससीआई, माइक्रोसॉफ्ट, मॉर्गन लुईस और डेटालैब्स में विभिन्न तकनीकी और नेतृत्व भूमिकाएं निभाईं। 2006 में, मैट ने नेक्स्टडॉक्स की सह-स्थापना की, जो क्लिनिकल, गुणवत्ता और नियामक दस्तावेज प्रबंधन में एक वैश्विक नेता बन गया, जहां उन्होंने 9 वर्षों तक सीटीओ, सीएसओ और बोर्ड निदेशक के रूप में कार्य किया। ट्रायलबी में शामिल होने से पहले, मैट ने 5 वर्षों तक ऑरिया सॉफ्टवेयर के लिए जीवन विज्ञान और वीपी रणनीतिक खातों के महाप्रबंधक के रूप में बिताए, जिसने नेक्स्टडॉक्स का अधिग्रहण किया था।

ट्रायलबी एक स्वास्थ्य-प्रौद्योगिकी कंपनी है जो नैदानिक ​​परीक्षणों के लिए रोगी भर्ती को सुव्यवस्थित करती है। डेटा विश्लेषण, डिजिटल आउटरीच और वास्तविक दुनिया के साक्ष्य का लाभ उठाकर, यह रोगियों को मिलाने, जोड़ने और पूर्व-योग्यता प्राप्त करने के लिए तेजी से नामांकन को तेज करता है। इसका मंच स्रोतों और भागीदारों के माध्यम से पारदर्शिता प्रदान करता है, जो प्रायोजकों, सीआरओ और परीक्षण स्थलों को भर्ती पाइपलाइन को अधिक कुशलता से प्रबंधित करने में मदद करता है, जबकि स्थलों पर बोझ को कम करता है।

आप दोनों स्वास्थ्य तकनीक स्टार्टअप्स और बड़े पैमाने पर नैदानिक ​​अनुसंधान मंचों पर काम कर चुके हैं। आपके करियर में कौन से व्यक्तिगत अनुभव या क्षण आपको रोगी भर्ती में एआई की संभावनाओं – और जालों – को पहचानने के लिए प्रेरित करते हैं?

एआई ने मुझे दो दशक से अधिक समय में नैदानिक ​​विकास में सबसे तेजी से आगे बढ़ने वाली प्रौद्योगिकी के रूप में देखा है – बादल अपनाने के शुरुआती दिनों से भी तेजी। मुझे जो सबसे अधिक हड़ताली लगा है वह यह है कि एआई कैसे अवधारणात्मक से संचालित होता है नैदानिक ​​परीक्षण रोगी भर्ती के लिए विशेष रूप से। हम अभी भी सीखने के शुरुआती चरण में हैं कि यह सबसे अच्छा फिट है। विक्रेता और प्रायोजक समान रूप से प्रोटोकॉल विकास, व्यक्तियों और लक्ष्यीकरण, डेटा समृद्धि, स्थानीयकरण, और संचार और जुड़ाव के लिए एआई का अन्वेषण कर रहे हैं – जो सभी अनुसंधान टीमों के लिए प्रमुख घर्षण बिंदु हैं।

कहा जा रहा है, इसके साथ कुछ जोखिम भी है। मैंने प्रमुख दवा कंपनियों के नेताओं से बात की है जो पुष्टि करते हैं कि जबकि एआई कार्य प्रवाह में अधिक बिंदुओं पर दिखाई दे रहा है, यह नियंत्रित किए बिना नहीं चल सकता है। मानव पर्यवेक्षण मौलिक है।

यह गुणवत्ता और सुरक्षा के कारणों के लिए है, साथ ही साथ इसलिए भी क्योंकि हमारे मूल में, कंपनियां जैसे ट्रायलबी उन रोगियों और परिवारों के साथ जुड़ती हैं जो आशा की तलाश में हैं – एक बहुत मानवीय और संवेदनशील अनुभव जो एआई द्वारा रोगियों के लिए किसी भी महत्वपूर्ण तरीके से प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है।

नैदानिक ​​परीक्षण भर्ती ने ऐतिहासिक रूप से विविधता, गति और सटीकता के मुद्दों का सामना किया है। आपके विचार में, एआई इन चुनौतियों का समाधान कैसे कर रहा है – और कहां अभी भी कमी है?

एआई भर्ती प्रक्रिया के सबसे धीमे और संसाधन-गहन हिस्सों को सुव्यवस्थित करने में मदद कर रहा है। उदाहरण के लिए, जिन चीजों में सप्ताह लगते थे – जैसे अध्ययन सामग्री का दर्जनों भाषाओं में अनुवाद – अब घंटों में संपीड़ित किया जा रहा है। इसका मतलब है कि हम अधिक वैश्विक बाजारों में तेजी से भर्ती शुरू कर सकते हैं।

जब सटीकता की बात आती है, तो एआई-संचालित एजेंट मानक-अनुरूप, मानदंड-संरेखित बातचीत वितरित करने में हमारी मदद करने के लिए शुरू हो रहे हैं, जो सामग्री हम बनाते हैं से लेकर पूर्व-स्क्रीनिंग से लेकर चैटबॉट तक है। ये उपकरण उन बिंदुओं को कम करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं जो भर्ती प्रक्रिया को धीमा कर देते हैं।

विविधता अभी भी एक चुनौती बनी हुई है। एआई केवल उतना ही प्रतिनिधित्व करता है जितना डेटा इसे प्रशिक्षित किया जाता है, और प्रतिनिधित्व देश-देश के नियामक प्रतिबंधों जैसे कारकों से भी आकार दिया जाता है जो मरीज़-सामना करने वाली भूमिकाओं में एआई का उपयोग करने को सीमित करते हैं। परीक्षण प्रतिभागियों के साथ विश्वास बनाना नैदानिक ​​अनुसंधान के整个 इतिहास में एक चुनौती रही है, और एआई टूल के साथ जुड़ाव को विभिन्न डिग्री की संदेह के साथ मिला है। इस बात को ध्यान में रखते हुए, हम एक ऐसे दृष्टिकोण का समर्थन करते हैं जो लोगों को एक लाइव मेडिकल पेशेवर या एक एआई एजेंट के साथ बातचीत करने का विकल्प देगा। यह विभिन्न एआई के आसपास आराम के स्तर के साथ प्रतिभागियों तक पहुंचने में मदद कर सकता है, जबकि विशेष रूप से एजेंटिक एआई के लिए सावधानी बरतने के लिए सुरक्षा उपायों को शामिल करना सुनिश्चित करता है, हालांकि अलग कारण इंजन को सफल होने के लिए एकीकृत किया जाना चाहिए।

आपने पहले उल्लेख किया था कि एआई टूल्स रोगी भर्ती में किसी भी पिछली नवाचार से तेजी से तैनात किए जा रहे हैं। लेकिन वैश्विक नियामकों के साथ तालमेल बिठाने में संघर्ष कर रहे हैं, आप बहु-राष्ट्रीय नैदानिक ​​परीक्षण अभियानों में निरीक्षण की सबसे तत्कालीन खाई क्या देखते हैं?

सबसे बड़ा अंतर विनियामक समन्वय की कमी है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, एफडीए जैसी एजेंसियां एआई को नए ढांचे और प्रारंभिक समीक्षा प्रक्रियाओं के साथ अपना रही हैं। इसके विपरीत, यूरोप अधिक सावधानी से आगे बढ़ रहा है, सावधानी से कदम रख रहा है और अधिक कठोर नियामक समीक्षा लागू कर रहा है।

हमारे जैसी कंपनियों के लिए जो वैश्विक स्तर पर काम करती हैं, यह एक चुनौती पैदा करता है: एक देश में स्वीकार्य क्या है दूसरे में नहीं हो सकता है। और विचलन न केवल नियमों में है, बल्कि विभिन्न चैनलों या सोशल मीडिया प्लेटफार्मों जैसे फेसबुक का उपयोग भर्ती के लिए कैसे किया जा सकता है, व्यक्तिगत डेटा कैसे संभाला जाता है, या मरीज़ की सहमति कैसे एकत्र की जाती है, में भी है। ये नियंत्रित करने के लिए सूक्ष्मताएं हैं जिन्हें संचालन की लचीलापन और क्षेत्रीय नैतिकता और अनुपालन मानकों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है।

यह वह जगह है जहां हमारे नवाचार का इतिहास और स्वाभाविक रूप से वैश्विक संस्कृति हमारे लिए महत्वपूर्ण संपत्ति हैं क्योंकि हम उत्साहजनक लेकिन अत्यधिक गतिशील एआई परिदृश्य को नेविगेट करते हैं।

विनियामक ढांचे में उस कमी के कारण एआई को नैदानिक ​​परीक्षणों में अपनाने को कैसे रोका जा सकता है? क्या आपने इसके किसी वास्तविक परिणाम को देखा है?

बिल्कुल। हम जिस डिजिटल विज्ञापन रणनीति पर भर्ती के लिए निर्भर हैं, वह एक अच्छा उदाहरण है। फेसबुक वैश्विक स्तर पर सबसे प्रभावी मंचों में से एक है, लेकिन यहां तक ​​कि उन देशों में जहां यह अनुमति है, लक्ष्यीकरण का स्तर जो आपको करने की अनुमति है और आप कौन सा डेटा उपयोग कर सकते हैं, व्यापक रूप से भिन्न होता है। हम अंतर्निहित विशेषज्ञता बनाने के लिए इन अंतरों को पार करने के लिए, और हम एआई नियमन का अनुसरण करने की उम्मीद करते हैं एक समान पथ।

व्यावहारिक रूप से, भर्ती टीमों पर यह दुविधा जो सीमाएं लगाती है, इसके परिणामस्वरूप अभियान शुरू में देरी, नैतिक समितियों के साथ अतिरिक्त चक्र और जटिल अनुपालन कार्य प्रवाह हो सकते हैं। यदि आप विशेष रूप से मरीज़-सामना करने वाली अनुप्रयोगों में एआई के उपयोग की व्याख्या के लिए देश-देश के रूप में जागरूक नहीं हैं, तो आप परीक्षणों को धीमा कर सकते हैं या गंभीर अनुमोदन बाधाओं में भाग सकते हैं।

ट्रायलबी डेटा, प्रौद्योगिकी और रोगी जुड़ाव के चौराहे पर काम करता है। आप यह सुनिश्चित करने के लिए क्या करते हैं कि एआई-संचालित भर्ती रणनीतियां रोगियों को डेटा बिंदुओं में कम नहीं करती हैं, बल्कि अनुसंधान के मानव पक्ष को बढ़ाती हैं?

एक उत्कृष्ट और महत्वपूर्ण प्रश्न हम सभी के लिए। जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, मैं एआई को मानव को सशक्त बनाने की इसकी क्षमता के रूप में देखता हूं – इसे प्रतिस्थापित नहीं करता है। यह विशेष रूप से हमारे द्वारा काम किए जाने वाले बहुत ही व्यक्तिगत उद्योग के लिए सच है, जहां हम पीढ़ियों के रोगियों को दुनिया भर में स्वस्थ जीवन जीने में मदद करने का प्रयास कर रहे हैं। हमारा व्यवसाय एक गर्म व्यवसाय है, लोगों को जोड़ने के बारे में, और मानव होने के नाते हमेशा इसके दिल में रहेंगे।

जब दैनिक संचालन की बात आती है, तो हम जो सबसे अच्छा एआई प्रदान कर सकते हैं – उदाहरण के लिए, हमारे हनी प्लेटफ़ॉर्म ™ के भीतर – यह है कि डेटा और रुझानों का विश्लेषण करें और साइटों और अध्ययन टीमों को प्रॉम्प्ट करें जहां कार्रवाई की आवश्यकता हो सकती है। हम पहले से ही ऐसा बहुत कुछ करते हैं, और भर्ती में तेजी लाने के लिए प्रतिभागियों के साथ जुड़ने के लिए त्वरित अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए भविष्यसूचक मॉडलिंग के साथ प्रतिभागियों के साथ अनुवर्ती कार्रवाई के लिए प्रेरित करने के लिए क्षमताओं को जोड़ना जारी रखेंगे।

आंतरिक रूप से, हम अपने संगठन के हर विभाग और हर टीम में एआई का उपयोग कर रहे हैं – एक व्यवस्थित और सहयोगी तरीके से। एक अच्छा उदाहरण यह हो सकता है कि भर्ती सामग्री का अनुवाद और एआई-संचालित संभावित पीआईआई डेटा का दमन – ये हमेशा एक अनुभवी मानव द्वारा पर्यवेक्षण किया जाएगा। तो आप उम्मीद करेंगे कि आप देखेंगे कि हम एआई का उपयोग अपनी अद्भुत टीम को मजबूत बनाने के लिए कैसे कर रहे हैं, और इसके विपरीत नहीं।

नैदानिक ​​अनुसंधान टीमों के लिए एआई टूल्स को जिम्मेदारी से मार्गदर्शन और शासन करने के लिए कौन से विशिष्ट कौशल सबसे महत्वपूर्ण हैं?

सबसे महत्वपूर्ण कौशल नैदानिक ​​विशेषज्ञता, एआई साक्षरता और नियामक ज्ञान के बीच के संगम पर बैठते हैं। टीमों को एआई प्लेटफार्मों के साथ प्रभावी ढंग से जुड़ने में सक्षम होने की आवश्यकता है, उन्हें सटीकता के साथ प्रेरित करने और उनके आउटपुट की समीक्षा करने की आवश्यकता है। नियामक अंतर्दृष्टि की भी बढ़ती जरूरत है। जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, यह विशेष रूप से एजेंटिक एआई के क्षेत्र में आवश्यक है, जहां हम मरीज़ के साथ बातचीत में सुरक्षा उपाय के रूप में अलग कारण इंजन बनाने के लिए काम कर रहे हैं। टीमों को एआई-अनुवादित सामग्री का मूल्यांकन करने और इसकी सटीकता और सांस्कृतिक प्रासंगिकता की पुष्टि करने में सक्षम होने की आवश्यकता है नैतिक समितियों को सामग्री जमा करने से पहले।

एआई अपनाने की गति तेज हो रही है। उन नैदानिक ​​परीक्षण हितधारकों को क्या सलाह देंगे जो एआई को अपने कार्य प्रवाह में एकीकृत करने से हिचकिचाते हैं या जटिलता से अभिभूत हैं?

किसी ने कहा था, जब आप एआई के साथ काम करना शुरू करते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप वास्तविक बुद्धिमत्ता का उपयोग करें। मशीन लर्निंग अद्भुत चीजें प्रदान कर सकती है – बशर्ते इसके पीछे डोमेन विशेषज्ञों की विशेषज्ञता, संदर्भ और सुरक्षा उपाय हों।

मेरी सलाह है कि छोटे से शुरू करें और आज आप जो वितरित कर सकते हैं उसमें जमीनी स्तर पर रहें। मैं जो सबसे बड़ी गलती देखता हूं वह यह है कि कंपनियां एआई परिवर्तन के बारे में अस्पष्ट वादों में बहुत दूर तक झुक जाती हैं बिना यह बताए कि यह वास्तव में कैसे काम करता है या जब यह तैयार होगा। जबकि वे वादे क्षणभंगुर लगते हैं, वे विश्वास को कमजोर कर सकते हैं क्योंकि वे एक सच्चे योजना के प्रमाण को नहीं दिखाते हैं।

बेहतर मार्ग अपनाने के लिए है कि अपनायां को छोटे, परिभाषित चरणों में तोड़ दें जिनके स्पष्ट परिणाम हों। एआई को हटाने के लिए एक या दो उच्च-प्रभाव वाले क्षेत्र चुनें और सुनिश्चित करें कि वे सही पर्यवेक्षण द्वारा समर्थित हैं। उन टूल्स के बारे में विशिष्ट रहें जिनका आप उपयोग कर रहे हैं, वे कैसे सेट अप किए गए हैं, और सबसे महत्वपूर्ण बात, संवेदनशील जानकारी की रक्षा कैसे कर रहे हैं। यह ट्रायलबी में हमारे दृष्टिकोण है। हम केवल हितधारकों के साथ उन क्षमताओं के बारे में बात करते हैं जिन पर हम सक्रिय रूप से निर्माण कर रहे हैं, आमतौर पर तीन महीने से अधिक नहीं क्योंकि हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि हम क्या वास्तविक है इसके बारे में संवाद कर रहे हैं।

ट्रायलबी में, हम वर्तमान में एक अलग विभाग या टीम को प्रत्येक सप्ताह प्रस्तुत करने के लिए कहते हैं जो उनके लिए काम कर चुके हैं – हम उपयोग के मामलों पर चर्चा करते हैं और सीखने, चुनौतियों और समाधानों को साझा करने के लिए कि अन्य लोग अपनी एआई सफलताओं को दोहरा सकें ताकि कुशलता, ग्राहक वितरण या भर्ती परिणामों में सुधार हो सके।

हम यह भी जोर देते हैं कि हम जिन क्षमताओं का निर्माण कर रहे हैं उन्हें बनाने के लिए जिन टूल्स का उपयोग कर रहे हैं। यदि हम ओपनएआई के चैटजीपीटी या एंथ्रोपिक के क्लॉड का उपयोग कर रहे हैं, तो हम स्टेकहोल्डर्स को सेटअप का वर्णन करते हैं, जिसमें हम संवेदनशील जानकारी को अलग करते हैं और मानव पर्यवेक्षण लागू करते हैं। एक बार जब वे लाभों को कार्रवाई में देखते हैं, जैसे कि अनुवाद कार्य प्रवाह में समय की बचत या प्रारंभिक रोगी स्क्रीनिंग में वृद्धि, तो वे अगले एआई उपयोग के मामले के साथ अधिक बोर्ड पर आने की संभावना रखते हैं। और इसलिए, यह बड़े दृष्टिकोण को बेचने के बारे में कम है और प्रत्येक चरण में मूल्य साबित करने के बारे में अधिक है।

एफडीए और अन्य नियामक एआई मॉडल के बारे में दवा विकास में कड़े सवाल पूछना शुरू कर रहे हैं। आपको किन पारदर्शिता, सत्यापन या लेखा परीक्षा मानकों को उद्योग मानकों के रूप में बनना चाहिए?

उद्योग को पूर्ण पारदर्शिता की ओर बढ़ने और हर एआई-सहायता प्राप्त निर्णय में मानव पर्यवेक्षण सुनिश्चित करने की आवश्यकता है। कुछ उदाहरणों का हवाला देने के लिए:

जब हम एजेंटिक एआई की बात करते हैं, तो हम पहले से ही नियामक तर्क को एक अलग तर्कसंगत इंजन में एम्बेड करने के तरीकों पर काम कर रहे हैं जो वास्तविक समय में बातचीत का मूल्यांकन और सुधार कर सकता है। इस तरह की आंतरिक नियंत्रण प्रण्था को रोगी-सामना करने वाले किसी भी अनुप्रयोग में मानक बन जाना चाहिए। सत्यापन प्रोटोकॉल को भी औपचारिक रूप देने की आवश्यकता है, जिसमें बेंचमार्क परीक्षण और निरंतर प्रदर्शन मूल्यांकन शामिल हैं।

सबसे महत्वपूर्ण बात, ये मानक उत्पाद विकास प्रक्रिया में एकीकृत होने चाहिए और बाद में जोड़े नहीं जाने चाहिए। यह सख्ती मरीजों की सुरक्षा बनाए रखने, नियामक विश्वास हासिल करने और वैश्विक नैदानिक ​​अनुसंधान अभियानों में एआई को जिम्मेदारी से स्केल करने के लिए आवश्यक होगी।

एआई मॉडल अक्सर ऐतिहासिक डेटासेट पर निर्भर करते हैं जो स्वास्थ्य सेवा में सिस्टम पूर्वाग्रह को प्रतिबिंबित कर सकते हैं। आप रोगी भर्ती में, विशेष रूप से कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के लिए, न्यायसंगतता और विविधता सुनिश्चित करने के लिए कैसे दृष्टिकोण अपनाते हैं?

नहीं होने का एआई विविधता को नैदानिक ​​अनुसंधान में रोक नहीं रहा है – एक योजना को प्राथमिकता नहीं देना है। और एआई वास्तव में मदद नहीं कर सकता है। एक बार जब आप प्रतिबद्ध हो जाते हैं, तो एआई एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है जो वास्तव में कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों तक अधिक प्रभावी ढंग से पहुंचने में हमारी मदद कर सकता है, लेकिन केवल तभी जब हम जानबूझकर हों। यही कारण है कि ट्रायलबी में, हम मॉडल का उपयोग करने वाले डेटा को व्यापक बनाते हैं, सामुदायिक साझेदारी बनाते हैं और भर्ती परिणामों की निगरानी करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कोई समूह पीछे नहीं छूट रहा है।

आपने उल्लेख किया कि आपकी टीम इस साल के अंत में नए एआई-संबंधित उत्पादों को लॉन्च कर रही है। क्या आप उन समस्याओं का एक उच्च-स्तरीय पूर्वावलोकन प्रदान कर सकते हैं जिन्हें आप हल कर रहे हैं – और ये नवाचार आपके एआई के उपयोग के बारे में व्यापक दर्शन को कैसे प्रतिबिंबित करते हैं?

ट्रायलबी में एक नवाचार की संस्कृति है और एआई इसका एक प्रमुख और बढ़ता हुआ घटक है। इस वर्ष अकेले, हमारे हनी प्लेटफ़ॉर्म ने नए साइट कार्य प्रवाह, एक प्रायोजक-विशिष्ट रोगी रजिस्ट्री और वैश्विक जैव-फार्मास्यूटिकल ब्रांडों जैसे बीएमएसक्लिनिकलट्रायल्स.कॉम के लिए परीक्षण खोजकर्ता वेबसाइटों के लिए उपयोग के मामलों को रोल आउट किया है। एआई के साथ, आप अगले 3, 6, 12 महीनों और उससे आगे में हनी के भीतर नए फीचर्स और सुधार देखेंगे। हम चैटबॉट, स्मार्ट टूल और अधिक विकसित कर रहे हैं – साथ ही हम अपने ग्राहकों के लिए प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के नए तरीकों का मूल्यांकन कर रहे हैं।

आंतरिक रूप से, हम एआई का उपयोग करके अधिक लक्षित, अधिक जानबूझकर, अधिक समावेशी और कुशल बनाने के लिए कर रहे हैं – जो कि हम जो कुछ भी करते हैं। एक अनुभवी टीम के सदस्य हर एआई मॉडल के लिए निर्णय ले रहे हैं जिसका हम उपयोग करते हैं और संदर्भ की व्याख्या करते हैं। यह वह दृष्टिकोण है जो हमें लगता है कि एआई को जिम्मेदारी से अपनाने के लिए आवश्यक है।

पांच साल की अवधि में, आप ट्रायलबी की भूमिका को कैसे विकसित होते हुए देखते हैं क्योंकि एआई नैदानिक ​​अनुसंधान में गहराई से जड़ा हुआ है? आप रोगी भर्ती के लिए एक अधिक नैतिक, कुशल और वैश्विक रूप से संगमित भविष्य को आकार देने में अपनी कंपनी की भूमिका क्या देखते हैं?

पांच साल से आगे, मैं ट्रायलबी को एआई-संचालित रोगी भर्ती में नेतृत्व स्थान के रूप में खड़ा देखता हूं। हम पहले से ही भर्ती कार्य प्रवाह के हर हिस्से में एआई को एकीकृत कर रहे हैं जहां यह गति को तेज कर सकता है, सटीकता में सुधार कर सकता है या रोगी विकल्प में वृद्धि कर सकता है। जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, हम उन उपकरणों का मूल्यांकन कर रहे हैं जो रोगियों को एक लाइव मेडिकल पेशेवर या एक एआई एजेंट के साथ बातचीत करने का विकल्प देंगे, जो उनकी पसंद और आराम के स्तर पर निर्भर करता है। हमें लगता है कि लोगों को यह विकल्प देना समय के साथ भागीदारी और विश्वास को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है।

नैतिक रूप से, हम एआई को नियामक सख्ती और पारदर्शिता के साथ लागू करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। इसका मतलब है कि प्रौद्योगिकी में ही पर्यवेक्षण तंत्र को एम्बेड करना और यह खुला होना कि हमारी प्रणालियां कैसे काम करती हैं। हम अपने संगठन की संस्कृति में एआई का निर्माण कर रहे हैं – हर विभाग और हर टीम – ताकि हम तैयार हों जब तकनीक विकसित होती है। अंततः, हम एक कंपनी बनना चाहते हैं जो नैदानिक ​​अनुसंधान में एआई के जिम्मेदार उपयोग को परिभाषित करने में मदद करती है। यदि हम यह सही करते हैं, तो हम एक भविष्य को आकार देने में मदद कर सकते हैं जहां परीक्षण तेज, अधिक समावेशी और मरीजों के लिए दुनिया भर में अधिक सुलभ हैं, चाहे वे जहां भी रहते हों या जिस भाषा में बोलते हों।

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