Mike King, वरिष्ठ निदेशक, उत्पाद एवं रणनीति, IQVIA- साक्षात्कार श्रृंखला

Mike King, वरिष्ठ निदेशक, उत्पाद एवं रणनीति, IQVIA, दो दशकों से अधिक के उत्पाद रणनीति, नियामक मामलों, गुणवत्ता आश्वासन, संचालन और व्यवसाय परिवर्तन के अनुभव वाले एक अनुभवी स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान कार्यकारी हैं। 2022 में IQVIA में शामिल होने से पहले, King ने Dentsply Sirona और GE Healthcare में वरिष्ठ नेतृत्व पद संभाले, जहाँ उन्होंने यूरोप, रूस, स्वतंत्र राज्यों का राष्ट्रमंडल (CIS), इज़राइल, मध्य पूर्व, अफ्रीका और एशिया सहित जटिल अंतरराष्ट्रीय बाजारों में नियामक मामलों की देखरेख की। अपने करियर की शुरुआत में, उन्होंने Bio‑Rad Laboratories, Stryker और Accenture में गुणवत्ता, नियामक, संचालन और व्यवसाय भूमिकाएँ निभाई, जिससे उन्हें स्वास्थ्य देखभाल प्रौद्योगिकी, नियामक अनुपालन और व्यावसायिक रणनीति के संगम को समझने का व्यापक अनुभव मिला।

IQVIA एक वैश्विक क्लिनिकल रिसर्च सेवाओं, व्यावसायिक अंतर्दृष्टियों और स्वास्थ्य देखभाल इंटेलिजेंस प्रदाता है जो जीवन विज्ञान और स्वास्थ्य देखभाल उद्योगों की सेवा करता है। कंपनी बड़े पैमाने पर स्वास्थ्य देखभाल डेटा को उन्नत विश्लेषण, प्रौद्योगिकी, डोमेन विशेषज्ञता और अपनी हेल्थकेयर‑ग्रेड AI क्षमताओं के साथ मिलाकर फार्मास्यूटिकल, बायोटेक्नोलॉजी, मेडिकल डिवाइस और अन्य स्वास्थ्य देखभाल संगठनों को दवा विकास, क्लिनिकल रिसर्च, व्यावसायीकरण और साक्ष्य निर्माण में सहायता करती है। अपने Connected Intelligence दृष्टिकोण के माध्यम से, IQVIA जटिल स्वास्थ्य देखभाल डेटा को कार्यात्मक अंतर्दृष्टियों में बदलने का लक्ष्य रखती है, जिससे नवाचार को तेज किया जा सके और स्वास्थ्य देखभाल पारिस्थितिकी तंत्र में निर्णय‑लेने की प्रक्रिया में सुधार हो सके।

आपका करियर Accenture में परामर्श से लेकर Stryker, Dentsply Sirona और GE Healthcare में गुणवत्ता आश्वासन और नियामक नेतृत्व भूमिकाओं तक, और अब IQVIA में उत्पाद रणनीति तक पहुँचा है। इस प्रगति ने जीवन विज्ञान कंपनियों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आसपास किए जा रहे दीर्घकालिक प्रौद्योगिकी निर्णयों के बारे में आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?

अब तक मेरा करियर परामर्श, निर्माण, गुणवत्ता, वैश्विक नियामक मामलों और स्वास्थ्य देखभाल प्रौद्योगिकी को शामिल करता रहा है, जिससे मुझे विभिन्न हितधारकों के दृष्टिकोण से प्रौद्योगिकी निर्णयों को देखने का अवसर मिला। प्रत्येक भूमिका में मैंने पाया कि सबसे सफल निवेश वे होते हैं जो परिचालन और व्यावसायिक प्रदर्शन को रोगी परिणामों से जोड़ते हैं। यह जीवन विज्ञान क्षेत्र में AI के लिए विशेष रूप से सत्य है। जबकि दक्षता वृद्धि महत्वपूर्ण है, दीर्घकालिक सबसे बड़ा मूल्य AI का उपयोग करके गुणवत्ता, नियामक अनुपालन, निर्णय‑लेने की प्रक्रिया को सुदृढ़ करने और अंततः वैश्विक बाजारों में सुरक्षित और प्रभावी स्वास्थ्य देखभाल समाधान प्रदान करने से प्राप्त होगा।

आप तर्क देते हैं कि AI पारंपरिक पाँच‑से‑सात‑वर्षीय प्रौद्योगिकी प्रतिस्थापन चक्र को समाप्त कर सकता है। AI जोड़ने से गुणवत्ता या नियामक प्लेटफ़ॉर्म अधिक स्थायी क्यों बनता है, न कि उसके प्रतिस्थापन को तेज़ करता है?

परम्परागत रूप से, कंपनियां तब सिस्टम बदलती थीं जब बेहतर कार्यक्षमता उपलब्ध हो जाती थी और मौजूदा प्रदाता अनुबंध समाप्त हो जाते थे। AI इस गणना को तकनीकी नवाचार की गति को तेज़ करके बदल देता है। मूल्य अब केवल एप्लिकेशन तक सीमित नहीं रहता; यह डेटा, कार्यप्रवाह, शासन और वर्षों के उपयोग से संचित संस्थागत ज्ञान में निहित होता है। Good Practices या “GxP” जीवन विज्ञान अनुप्रयोगों के संदर्भ में, जब संगठन AI को मान्य व्यापार प्रक्रियाओं पर परतित करते हैं और योग्य मानव पेशेवर निगरानी के माध्यम से निरंतर परिणाम सुधारते हैं, तो वे एक बौद्धिक संपत्ति बनाते हैं जिसे कहीं और दोहराना increasingly कठिन हो जाता है। ऐसे माहौल में, प्लेटफ़ॉर्म को बदलना केवल प्रौद्योगिकी निर्णय नहीं, बल्कि वर्षों के संचित संस्थागत ज्ञान को पुनः निर्मित करने का निर्णय होता है।

किस प्रकार किसी संगठन की डेटा आर्किटेक्चर और कार्यप्रवाह बुनियादी ढांचे की गुणवत्ता यह निर्धारित करती है कि AI कार्यान्वयन सार्थक मूल्य प्रदान करता है या केवल मौजूदा अक्षमताओं को और बढ़ाता है?

AI उस वातावरण को बढ़ाता है जिसमें इसे लागू किया जाता है। यदि डेटा टुकड़ों में बँटा हो, प्रक्रियाएँ असंगत हों और शासन कमजोर हो, तो AI केवल उन अक्षमताओं को स्वचालित कर और बढ़ा देगा। इसके विपरीत, मानकीकृत कार्यप्रवाह, विश्वसनीय डेटा और स्पष्ट स्वामित्व एवं शासन वाले संगठन AI का उपयोग करके दक्षता, निरंतरता, अनुपालन और निर्णय‑लेने की प्रक्रिया को सुधार सकते हैं। डिजिटलाइजेशन और डेटा तत्परता सफल AI अपनाने के पूर्वशर्तें बनी रहती हैं, जबकि निरंतर डेटा शासन और AI शासन मूल्य, अनुपालन और विश्वास को तैनाती के बाद भी सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं।

जब कोई संगठन AI सिस्टम को वर्षों के स्वामित्व वाले गुणवत्ता, क्लिनिकल या नियामक डेटा पर प्रशिक्षित करता है, तो कौन सा खरीदारी विरोधाभास उत्पन्न होता है?

विरोधाभास यह है कि जैसे-जैसे कोई संगठन AI के उपयोग में सफल होता है, उस प्लेटफ़ॉर्म को छोड़ना कठिन हो जाता है जिसने वह सफलता दी। गुणवत्ता, नियामक और क्लिनिकल डेटा के वर्षों को AI के साथ मिलाने पर यह एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी संपत्ति बन सकता है, लेकिन यह स्विचिंग लागत को भी बढ़ा सकता है। समाधान यह नहीं है कि AI‑प्रेरित मूल्य सृजन से बचा जाए, बल्कि प्रारंभ से ही खरीद निर्णयों में डेटा स्वामित्व, इंटरऑपरेबिलिटी और पोर्टेबिलिटी को शामिल किया जाए।

आप सुझाव देते हैं कि 2025 या 2026 में किए गए प्लेटफ़ॉर्म निर्णय 2035 के बाद की प्रौद्योगिकी रणनीतियों को प्रभावित कर सकते हैं। क्या अधिकांश अनुपालन, सूचना प्रौद्योगिकी और वित्तीय नेताओं ने इस विस्तारित प्रतिबद्धता को पर्याप्त रूप से ध्यान में रखा है?

नियामक जीवन विज्ञान कंपनियां दीर्घकालिक निवेश करने की आदत में हैं। एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग (ERP), निर्माण, गुणवत्ता, क्लिनिकल और नियामक सिस्टम से जुड़े निर्णय हमेशा वैधता, परिवर्तन नियंत्रण और परिचालन प्रभाव के कारण बहु‑वर्षीय योजना क्षितिज की आवश्यकता रखते हैं। AI इन विचारों को विस्तारित कर सकता है, लेकिन कई वरिष्ठ नेता पहले से ही दीर्घकालिक प्रौद्योगिकी जोखिम, नियामक दायित्व और व्यावसायिक मूल्य को संतुलित करने में अनुभवी हैं। अंतर यह है कि AI डेटा और शासन के रणनीतिक महत्व को बढ़ाता है, न कि दीर्घकालिक योजना की आवश्यकता को मूल रूप से बदलता है।

जीवन विज्ञान कंपनियों को “अच्छी लॉक‑इन” (जहाँ संचित डेटा और बुद्धिमत्ता प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बनाती है) और हानिकारक लॉक‑इन (जो लचीलापन, इंटरऑपरेबिलिटी या बातचीत शक्ति को सीमित करता है) के बीच कैसे अंतर करना चाहिए?

अच्छी लॉक‑इन का मतलब प्लेटफ़ॉर्म को नहीं छोड़ पाना नहीं, बल्कि यह नहीं छोड़ना है क्योंकि प्लेटफ़ॉर्म निरंतर विकसित होता है, आपके स्वामित्व वाले ज्ञान की रक्षा करता है और तकनीक के परिपक्व होने पर नई AI क्षमताओं और एजेंट‑नेटिव कार्यप्रवाहों को अपनाने की अनुमति देता है। खराब लॉक‑इन तब होता है जब मौजूदा प्रदाता से समाधान नवाचार रुक जाता है, इंटरऑपरेबिलिटी सीमित हो जाती है और वर्षों के संचित ज्ञान एक ऐसे सिस्टम में फँस जाता है जिसे आसानी से अनुकूलित या प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता। लक्ष्य यह होना चाहिए कि आप अपने डेटा और संस्थागत बुद्धिमत्ता का स्वामित्व बनाए रखें, साथ ही अगली पीढ़ी की AI का लाभ उठाने की लचीलापन भी रखें।

जैसे-जैसे अधिक पूँजी AI, भविष्यवाणी रखरखाव और स्वचालन में आवंटित की जा रही है, पुरानी कोर सिस्टमों को बदलने में देरी करने से कौन‑से जोखिम उत्पन्न होते हैं?

सबसे बड़ा जोखिम यह है कि पुरानी प्लेटफ़ॉर्म AI अपनाने में बाधा बन जाती हैं। लेगेसी सिस्टम अक्सर टुकड़े‑टुकड़े डेटा, मैन्युअल या अत्यधिक अनुकूलित कार्यप्रवाह और अलग‑अलग प्रक्रियाएँ रखते हैं जो त्वरित स्वचालन अवसरों को सीमित करती हैं। संगठन AI पायलट, भविष्यवाणी विश्लेषण और बुद्धिमान एजेंटों में निवेश कर सकते हैं, लेकिन फिर पता चलता है कि उनका कोर बुनियादी ढांचा बड़े पैमाने पर तैनाती को समर्थन नहीं दे सकता।

व्यापारिक जोखिम भी व्यापक होते हैं। जैसे‑जैसे प्रौद्योगिकियां पुरानी होती हैं, विक्रेता समर्थन घट सकता है, विशेषज्ञ संसाधन ढूँढ़ना कठिन हो जाता है और रखरखाव लागत बढ़ती है। साथ ही, वर्तमान स्थिति और अगली पीढ़ी के AI प्लेटफ़ॉर्म के बीच अंतर बढ़ता है, जिससे भविष्य के आधुनिकीकरण प्रयास अधिक जटिल और महंगे हो जाते हैं। संगठन स्वयं को स्थिति को बनाए रखने के लिए निवेश करते पाएंगे, बिना प्रक्रिया प्रदर्शन, उत्पाद गुणवत्ता, रोगी परिणाम, अनुपालन या व्यावसायिक प्रभावशीलता में ठोस सुधार लाए। कई मामलों में, आधुनिकीकरण और AI तत्परता को अलग‑अलग पहल के बजाय साथ‑साथ आगे बढ़ना चाहिए।

यदि कंपनियां बाद में विक्रेता बदलती हैं, तो डेटा पोर्टेबिलिटी, मॉडल पोर्टेबिलिटी और अपने संस्थागत ज्ञान तक पहुंच बनाए रखने के लिए उन्हें कौन‑से तकनीकी और अनुबंधीय सुरक्षा उपायों की तलाश करनी चाहिए?

संगठन को उन अनुबंधीय और तकनीकी सुरक्षा उपायों पर ध्यान देना चाहिए जो उनकी जानकारी के स्वामित्व और पहुंच को सुरक्षित रखते हैं। इसमें स्पष्ट रूप से परिभाषित डेटा‑एक्सपोर्ट क्षमताएँ, ओपन इंटीग्रेशन फ्रेमवर्क, दस्तावेज़ित API, डेटा लाइनिएज, माइग्रेशन अधिकार और यह पारदर्शिता शामिल है कि स्वामित्व वाले मॉडल कंपनी की जानकारी के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं। संस्थागत ज्ञान कंपनी की सबसे मूल्यवान संपत्तियों में से एक बन सकता है, और इसे पोर्टेबल, सुरक्षित और नियंत्रित रहना चाहिए।

फार्मास्यूटिकल और मेडिकल डिवाइस वातावरण में AI‑सक्षम सिस्टमों को अपग्रेड, पुनः‑प्रशिक्षित या बदलने के निर्णयों को नियामक वैधता और परिवर्तन‑नियंत्रण आवश्यकताओं को कैसे प्रभावित करना चाहिए?

GxP वातावरण में, AI जवाबदेही को नहीं बदलता। गुणवत्ता और नियामक पेशेवर अपने सिस्टम और प्रक्रियाओं के शासन, अखंडता और अनुपालन के लिए जिम्मेदार रहते हैं। इसलिए AI‑सक्षम प्रौद्योगियों को मजबूत शासन, जोखिम‑आधारित वैधता, दस्तावेज़ित परिवर्तन‑नियंत्रण और पर्याप्त व्याख्यात्मकता के समर्थन की आवश्यकता होती है ताकि नियामक जांच का सामना कर सकें। योग्य, पेशेवर मानवीय विशेषज्ञता GxP AI का एक आवश्यक शासन घटक बनी रहती है।

आगे के दशक में AI‑सक्षम प्लेटफ़ॉर्म को सुरक्षित, अनुपालनयुक्त, अनुकूलनीय और आर्थिक रूप से टिकाऊ रखने के लिए जीवन विज्ञान कंपनियों को आज कौन‑से विक्रेता‑चयन मानदंडों को प्राथमिकता देनी चाहिए?

स्वास्थ्य देखभाल GxP AI समाधान के युग में, संगठनों को केवल सॉफ़्टवेयर खरीदने के बजाय एक सहयोगी साझेदार चुनना चाहिए। अनुपालनयुक्त कार्यक्षमता आवश्यक है, और समान रूप से महत्वपूर्ण है कि विक्रेता अपनी समाधान को तकनीकी प्रगति के साथ विकसित कर सके, जबकि कंपनी के डेटा, स्वामित्व वाले ज्ञान और नियामक दायित्वों की रक्षा करे। विजयी प्लेटफ़ॉर्म वे होंगे जो गहरी जीवन विज्ञान विशेषज्ञता को लचीले आर्किटेक्चर, मजबूत शासन और भविष्य की AI तथा एजेंट‑नेटिव क्षमताओं को अपनाने के स्पष्ट मार्ग के साथ मिलाते हैं, बिना व्यावसायिक संचालन को बाधित किए, वैश्विक अनुपालन को समझौता किए, और रोगी सुरक्षा पर सकारात्मक प्रभाव डालते हुए।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, अधिक जानने के इच्छुक पाठकों को IQVIA पर जाना चाहिए।