साक्षात्कार
मैट वाल्ज़, ट्रायलबी के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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मैट वाल्ज़ ट्रायलबी के सीईओ हैं, जो तकनीक-संचालित रोगी भर्ती में एक वैश्विक नेता है। उन्होंने जीवन विज्ञान उद्योग में 20 से अधिक वर्षों का सॉफ्टवेयर और नेतृत्व का अनुभव लाया है। मैट ने अपना करियर एक डेवलपर के रूप में शुरू किया और रोलिन्स 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 रणनीतिक खातों के महाप्रबंधक के रूप में कार्य किया, जिसने नेक्स्टडॉक्स का अधिग्रहण किया था।
(MSFT )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 तेजी से नामांकन के लिए मेल खाता है, जोड़ता है और पूर्व-योग्यता प्राप्त करता है। इसके मंच में स्रोतों और भागीदारों के 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 प्रौद्योगिकी स्टार्टअप 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 जोखिमों को पहचानने के लिए प्रेरित करते हैं?
एआई ने मुझे 20 वर्षों में सबसे तेजी से बढ़ने वाली तकनीकी प्रवृत्ति दिखाई है – यहां तक कि क्लाउड अपनाने के शुरुआती दिनों से भी तेजी। मुझे जो सबसे अधिक आकर्षक लगता है वह यह है कि एआई ने概念 से संचालन में पूरे उद्योग में कैसे काम किया है – और यहां तक कि नियामक अधिकारियों जैसे एफडीए में भी प्राथमिकता दी जा रही है। विशेष रूप से नैदानिक परीक्षण रोगी भर्ती के लिए, हम अभी भी इसके सर्वोत्तम उपयोग के बारे में सीखने के शुरुआती चरण में हैं। विक्रेता और प्रायोजक दोनों 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।
इसके साथ ही, उस संभावना के 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 नहीं हो 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 रोगियों और परिवारों से जुड़ती हैं जो आशा की तलाश में हैं – एक बहुत मानवीय और संवेदनशील अनुभव जो एआई द्वारा मरीजों के लिए किसी भी तरह 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 सामना करने में कैसे मदद कर रहा है – और कहां यह अभी भी कम पड़ता है?
एआई भर्ती प्रक्रिया के कुछ सबसे धीमे और सबसे अधिक संसाधन-गहन हिस्सों को सुव्यवस्थित करने में मदद कर रहा है। उदाहरण के लिए, जिन चीजों में सप्ताह लगते थे – जैसे कि अध्ययन सामग्री का दर्जनों भाषाओं में अनुवाद – अब घंटों में संपीड़ित हो जाता है। इसका मतलब है कि हम अधिक वैश्विक बाजारों में तेजी से भर्ती शुरू कर सकते हैं।
सटीकता के संबंध में, एआई-संचालित एजेंट हमें अधिक सुसंगत, मानदंड-संरेखित बातचीत वितरित करने में मदद करने के लिए शुरू हो रहे हैं, सामग्री बनाने से लेकर पूर्व-स्क्रीनिंग से लेकर चैटबॉट तक। ये उपकरण विशेष रूप से भर्ती प्रक्रिया को धीमा करने वाले ड्रॉप-ऑफ बिंदुओं को कम करने के लिए उपयोगी हैं।
विविधता अभी भी एक चुनौती बनी हुई है। एआई केवल तभी प्रतिनिधित्व करता है जब यह प्रशिक्षित डेटा पर आधारित होता है, और प्रतिनिधित्व देश-देश के नियामक प्रतिबंधों द्वारा भी आकार दिया जाता है जो रोगी-सामना करने वाली भूमिकाओं में एआई का उपयोग करने को सीमित करते हैं। नैदानिक अनुसंधान के पूरे इतिहास में, परीक्षण प्रतिभागियों के साथ विश्वास बनाना एक चुनौती रही है, और एआई उपकरणों के साथ जुड़ाव को विभिन्न डिग्री के संशय के साथ मिला है। इसे ध्यान में रखते हुए, हम एक दृष्टिकोण का समर्थन करते हैं जो लोगों को एक लाइव चिकित्सा पेशेवर या एक एआई एजेंट के साथ बातचीत करने का विकल्प देगा – यह भर्ती में शामिल होने के लिए विभिन्न स्तरों के आराम के साथ भागीदारों तक पहुंचने में मदद कर सकता है, जबकि विशेष रूप से एजेंटिक एआई के लिए मजबूत पर्यवेक्षण सुनिश्चित करता है, अलग कारण इंजनों को शामिल करने जैसे सुरक्षा उपायों के माध्यम से।
आप पहले उल्लेख किया था कि एआई उपकरण रोगी भर्ती में तेजी से तैनात किए जा रहे हैं। लेकिन वैश्विक नियामकों के साथ तालमेल बैठाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, आप बहु-राष्ट्रीय नैदानिक परीक्षण अभियानों में सबसे तत्कालीन पर्यवेक्षण अंतराल को क्या देखते हैं?
सबसे बड़ा अंतर नियामक संरेखण की कमी है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, एजेंसियां जैसे एफडीए एआई के साथ नए ढांचे और प्रारंभिक समीक्षा प्रक्रियाओं को अपना रहे हैं। इसके विपरीत, यूरोप अधिक सावधानी से आगे बढ़ रहा है, सख्त नियामक समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।
जैसे कि हमारी कंपनी जो वैश्विक स्तर पर काम करती है, यह एक चुनौती पैदा करती है: क्या एक देश में स्वीकार्य है वह दूसरे में नहीं हो सकता है। और भिन्नता न केवल नियमों में है, बल्कि विभिन्न चैनलों या सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म जैसे फ़ेसबुक का उपयोग भर्ती के लिए कैसे किया जा सकता है, व्यक्तिगत डेटा को कैसे संभाला जाता है, या मरीज़ की सहमति कैसे एकत्र की जाती है – ये सभी बारीकियां हैं जिन्हें क्षेत्रीय नैतिकता और अनुपालन मानकों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है।
(META )यह वह जगह है जहां हमारे नवाचार का इतिहास और हमारी अंतर्निहित वैश्विक संस्कृति हमें एआई के तेजी से बदलते परिदृश्य में नेविगेट करने में मदद करने वाले प्रमुख संपत्ति हैं।
वैश्विक नियामक ढांचे में कमी कैसे नैदानिक परीक्षणों में एआई को अपनाने को प्रभावित कर सकती है? क्या आपने इसके वास्तविक दुनिया के परिणाम देखे हैं?
बिल्कुल। हम जिस डिजिटल विज्ञापन रणनीति पर भर्ती के लिए निर्भर करते 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 इन अंतरों को पार करने के लिए आंतरिक विशेषज्ञता बना रहे हैं, और हम एआई नियमन को एक समान मार्ग का अनुसरण करने की उम्मीद करते हैं।
व्यावहारिक रूप से, भर्ती टीमों पर यह दुविधा जो प्रतिबंध लगाती है वह अभियान शुरू में देरी, नैतिकता समितियों के साथ अतिरिक्त चक्र और जटिल अनुपालन कार्य प्रवाह का परिणाम हो सकता है। यदि आप विभिन्न देशों में एआई के उपयोग की व्याख्या के बारे में गहराई से अवगत 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 बीच के संगम 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 मानवों को सशक्त बनाने की क्षमता के रूप में देखता हूं – उन्हें प्रतिस्थापित नहीं करना। यह विशेष रूप से हमारे उद्योग में, जहां हम पूरी दुनिया में रोगियों की पीढ़ियों को स्वस्थ जीवन जीने में मदद करने का प्रयास कर रहे हैं, यह विशेष रूप से सच है। हमारा व्यवसाय एक गर्म व्यवसाय है, लोगों को जोड़ने के बारे में, और मानव होने का हिस्सा हमेशा इसके दिल में रहेगा।
दिन-प्रतिदिन के संचालन के संबंध में, हम जो सबसे अच्छा एआई प्रदान कर सकते हैं – जैसे कि हमारे हनी प्लेटफ़ॉर्म में – यह है कि डेटा और रुझानों का विश्लेषण करें और साइटों और अध्ययन टीमों को कार्रवाई की आवश्यकता वाले क्षेत्रों में प्रेरित करें। हम इसका अधिकांश हिस्सा पहले से ही करते हैं और भर्ती में तेजी लाने, दैनिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने या विशिष्ट रोगियों के साथ अनुवर्ती कार्रवाई के लिए भविष्यसूचक मॉडलिंग के साथ क्षमताओं को जोड़ना जारी रखेंगे।
आंतरिक रूप से, हम अपने संगठन में एआई का उपयोग एक व्यवस्थित और सहयोगी तरीके से कर रहे हैं। एक अच्छा उदाहरण यह हो सकता है कि भर्ती सामग्री का अनुवाद और संभावित पीआईआई डेटा का एआई-संचालित दमन – ये हमेशा एक अनुभवी मानव द्वारा पर्यवेक्षित किए जाएंगे। इसलिए, आप देखेंगे कि हम एआई का उपयोग अपनी अद्भुत टीम को मजबूत बनाने के लिए कर रहे हैं, न कि इसके विपरीत।
नैदानिक अनुसंधान टीमों के लिए एआई उपकरणों 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 प्लेटफ़ॉर्म के साथ प्रभावी ढंग से जुड़ने के लिए सटीकता के साथ उन्हें प्रेरित करने और उनके आउटपुट की समीक्षा करने की आवश्यकता है।
नियामक अंतर्दृष्टि की भी बढ़ती आवश्यकता है। जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, यह विशेष रूप से एजेंटिक एआई के क्षेत्र में है, जहां हम रोगी बातचीत में मूल्यांकन और सुधार के लिए एक अलग तर्क इंजन बना रहे हैं – यह आंतरिक नियंत्रण प्रणाली रोगी-सामना करने वाले अनुप्रयोगों में मानक होनी चाहिए। सत्यापन प्रोटोकॉल को भी औपचारिक रूप देने की आवश्यकता है, जिसमें बेंचमार्क परीक्षण और निरंतर प्रदर्शन मूल्यांकन शामिल हैं।
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 में संकोच या अभिभूत महसूस करते हैं?
किसी ने एक बार कहा था, जब आप एआई के साथ काम करना शुरू करते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप वास्तविक बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं – मशीन लर्निंग अद्भुत चीजें प्रदान कर सकती है, बशर्ते इसके पीछे डोमेन विशेषज्ञता, संदर्भ और गार्डरेल हों।
मेरी सलाह यह है कि छोटे और जमीनी स्तर पर शुरू करें, और स्पष्ट परिणामों के साथ। एक बड़ी गलती जो मैं देखता हूं वह यह है कि कंपनियां एआई परिवर्तन के बारे में अस्पष्ट वादे करती हैं, जो वास्तव में कैसे काम करता है या कब तैयार होगा, इसके बारे में स्पष्ट नहीं है। जबकि वे वादे क्षणभंगुर रूप से महान लगते हैं, वे विश्वास को कमजोर कर सकते हैं क्योंकि वे वास्तविक योजना के प्रमाण की कमी दिखाते हैं।
बेहतर मार्ग यह है कि अपनायण को छोटे, परिभाषित चरणों में तोड़ दें, जिसमें स्पष्ट परिणाम हों। एक या दो उच्च-प्रभाव वाले क्षेत्र चुनें जहां एआई घर्षण को दूर कर सकता है और सुनिश्चित करें कि वे सही पर्यवेक्षण द्वारा समर्थित हैं। यह वह दृष्टिकोण है जो हम ट्रायलबी में अपनाते हैं। हम केवल उन क्षमताओं के बारे में हितधारकों से बात करते हैं जिन्हें हम सक्रिय रूप से बना रहे हैं, आमतौर पर तीन महीने से अधिक नहीं – क्योंकि हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि हम जो संवाद कर रहे हैं वह वास्तविक है।
ट्रायलबी में, हम वर्तमान में एक अलग विभाग या टीम से प्रत्येक सप्ताह में उपयोग के मामलों को प्रस्तुत करने के लिए कहते हैं जो उनके लिए काम कर चुके हैं। हम कैसे के साथ-साथ क्यों के बारे में चर्चा करते हैं ताकि अन्य लोग अपनी एआई सफलताओं को दोहरा सकें और कार्य को अधिक कुशल, ग्राहक वितरण या भर्ती परिणामों में सुधार करने के लिए बना सकें।
हम यह भी强调 करते हैं कि हम उन उपकरणों के बारे में पारदर्शी हैं जिनका हम उन क्षमताओं को बनाने के लिए उपयोग कर रहे हैं। यदि हम ओपनएआई के चैटजीपीटी या एंथ्रोपिक के क्लाउड का उपयोग कर रहे हैं, तो हम स्टेकहोल्डर्स को सेटअप का वर्णन करते हैं, जिसमें हम संवेदनशील जानकारी को कैसे अलग करते हैं और मानव पर्यवेक्षण लागू करते हैं। एक बार जब वे लाभ देखते हैं, जैसे कि अनुवाद कार्य प्रवाह में समय की बचत या प्रारंभिक रोगी स्क्रीनिंग में तेजी लाने, तो वे अगले एआई उपयोग के मामले के साथ अधिक सहज महसूस करते हैं। और इसलिए, यह बड़े दृष्टिकोण को बेचने के बारे में कम है और प्रत्येक चरण में मूल्य को साबित करने के बारे में अधिक है।
एफडीए और अन्य नियामक एआई मॉडल के बारे में दवा विकास में कठिन प्रश्न पूछना शुरू कर रहे हैं। आपके विचार में, पारदर्शिता, सत्यापन या लेखा परीक्षा मानक क्या उद्योग मानक बन जाने चाहिए?
उद्योग को पूर्ण पारदर्शिता की ओर बढ़ना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि एआई-सहायता प्राप्त निर्णय में मानव पर्यवेक्षण है। उदाहरण के लिए, जब हम एजेंटिक एआई की बात करते हैं, तो हम पहले से ही वास्तविक समय में बातचीत का मूल्यांकन और सुधार करने के लिए एक अलग तर्क इंजन में नियामक तर्क को एम्बेड करने पर काम कर रहे हैं – यह आंतरिक नियंत्रण प्रणाली रोगी-सामना करने वाले किसी भी अनुप्रयोग में मानक होनी चाहिए। सत्यापन प्रोटोकॉल को भी औपचारिक रूप देने की आवश्यकता है, जिसमें बेंचमार्क परीक्षण और निरंतर प्रदर्शन मूल्यांकन शामिल हैं।
सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि ये मानक उत्पाद विकास प्रक्रिया में एकीकृत होने चाहिए और बाद में जोड़े नहीं जाने चाहिए। यह स्तर की कठोरता 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 सिस्टमिक 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 क्या दृष्टिकोण अपनाते हैं?
न्यायसंगतता में नहीं होने का कारण एआई नहीं है – एक योजना को प्राथमिकता नहीं देना है। और एआई वास्तव में मदद कर सकता है यदि हम इसे करने के लिए तैयार हैं। एक बार जब वास्तविक प्रतिबद्धता होती है, तो एआई कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों तक अधिक प्रभावी ढंग से पहुंचने में एक शक्तिशाली उपकरण हो 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, समुदाय के साथ भागीदारी करते हैं और भर्ती परिणामों की निगरानी करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कोई समूह पीछे नहीं छूटा।
आप अपनी नई एआई-संबंधित उत्पादों के बारे में बाद में इस वर्ष एक उच्च-स्तरीय पूर्वावलोकन प्रदान कर सकते हैं – और वे आपके एआई के उपयोग के बारे में व्यापक दृष्टिकोण 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, प्रायोजक-विशिष्ट रोगी रजिस्ट्री और वैश्विक जैव प्रौद्योगिकी ब्रांडों जैसे बीएमएसक्लिनिकलट्रायल्स.कॉम के लिए परीक्षण खोज वेबसाइटों के उपयोग के मामलों को रोल आउट किया है। एआई के साथ, आप हनी के अंदर नए सुविधाओं और सुधारों को अगले 3, 6, 12 महीनों और उससे आगे रोल आउट होते देखेंगे। हम चैटबॉट, स्मार्ट टूल और अधिक विकसित कर रहे हैं और ग्राहकों के लिए प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के नए तरीकों का मूल्यांकन कर रहे हैं। आंतरिक रूप से, हम इसे अधिक लक्षित, अधिक故ful, अधिक समावेशी और अधिक कुशल बनाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं – हर निर्णय में एक अनुभवी टीम के सदस्य और सभी एआई मॉडलों के लिए संदर्भ की व्याख्या कर रहे हैं जिनका हम उपयोग करते हैं।
पांच साल की अवधि में, आप ट्रायलबी की भूमिका को नैदानिक अनुसंधान में एआई के बढ़ते एकीकरण के साथ कैसे विकसित होते देखते हैं – और आप रोगी भर्ती के लिए एक अधिक नैतिक, कुशल और वैश्विक रूप से संगमित भविष्य को आकार देने में क्या भूमिका निभाते हैं?
पांच साल से आगे, मैं ट्रायलबी को नैदानिक अनुसंधान में रोगी भर्ती के लिए एआई-सक्षम सेवा प्रदाता 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 तेजी ला सकता है, सटीकता में सुधार कर सकता है या रोगी विकल्पों में वृद्धि कर सकता है। जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, हम रोगियों को एक लाइव चिकित्सा पेशेवर या एक एआई एजेंट के साथ जुड़ने का विकल्प देने के लिए उपकरण विकसित कर रहे हैं – यह समय के साथ विश्वास और भागीदारी को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण है।
नैतिक रूप से, हम एआई को नियामक कठोरता और पारदर्शिता के साथ लागू करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। इसका अर्थ है कि प्रौद्योगिकी में ही पर्यवेक्षण तंत्र को एम्बेड करना और यह सुनिश्चित करना कि हमारी प्रणालियों का काम कैसे होता है। हम अपने संगठन की संस्कृति में एआई का निर्माण कर रहे हैं – हर विभाग और हर टीम – ताकि हम तेजी से विकसित हो रही प्रौद्योगिकी के अनुकूल हो सकें। अंततः, हम एक कंपनी बनना चाहते हैं जो नैदानिक अनुसंधान में एआई के जिम्मेदार उपयोग को परिभाषित करने में मदद करती है। यदि हम ऐसा करते हैं, तो हम एक ऐसे भविष्य को आकार देने में मदद कर सकते हैं जहां परीक्षण तेज, अधिक समावेशी और मरीजों के लिए अधिक सुलभ हैं, चाहे वे कहीं भी रहते हों या कोई भी भाषा बोलते हों।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें ट्रायलबी पर जाना चाहिए।
