Mike Rousselle, OptimizeRx के मुख्य AI अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला

Mike Rousselle, OptimizeRx में मुख्य AI अधिकारी, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वास्थ्य‑प्रौद्योगिकी कार्यकारी हैं जिनके पास लगभग 15 वर्षों का AI लागू करके व्यावसायिक मूल्य सृजन का अनुभव है। अपने वर्तमान पद में, वे AI‑चालित प्रौद्योगिकियों के विकास और अनुप्रयोग का नेतृत्व करते हैं, जिसका उद्देश्य जीवन विज्ञान कंपनियों, स्वास्थ्य‑सेवा पेशेवरों (HCPs) और रोगियों के बीच संचार को अधिक क्लिनिकली प्रासंगिक और कार्रवाई योग्य बनाना है। उनका कार्य भविष्यसूचक बुद्धिमत्ता, व्यवहारिक और क्लिनिकल संकेत, दर्शक लक्ष्यीकरण, तथा AI‑संचालित उपकरणों को सम्मिलित करता है जो महत्वपूर्ण उपचार और प्रिस्क्रिप्शन क्षणों की पहचान करने में मदद करते हैं। OptimizeRx में शामिल होने से पहले, Rousselle ने Athenahealth, Clarivate और HubSpot में विभिन्न भूमिकाएँ निभाई, जिससे उन्हें स्वास्थ्य‑सेवा, डेटा और एंटरप्राइज़ प्रौद्योगिकी में व्यापक अनुभव मिला। उन्होंने Rochester Institute of Technology से अर्थशास्त्र और वित्त में स्नातक डिग्री प्राप्त की है।

OptimizeRx एक स्वास्थ्य‑प्रौद्योगिकी कंपनी है जो डेटा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डिजिटल एंगेजमेंट प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके जीवन विज्ञान संगठनों को स्वास्थ्य‑सेवा प्रदाताओं और रोगियों से जोड़ती है। 2006 में स्थापित, कंपनी ने प्रारम्भ में इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHR) और ई‑प्रिस्क्राइबिंग प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से कूपन और को‑पे सहायता प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित किया, लेकिन तब से इसे एक व्यापक स्वास्थ्य‑मार्केटिंग और रोगी‑एंगेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म में विस्तारित किया है। इसकी प्रौद्योगिकी वास्तविक‑विश्व स्वास्थ्य संकेत, भविष्यसूचक बुद्धिमत्ता, पॉइंट‑ऑफ़‑केयर इंटीग्रेशन और omnichannel सक्रियण को मिलाकर फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियों को प्रासंगिक HCP और रोगी दर्शकों की पहचान करने और उपचार यात्रा के प्रमुख क्षणों में उनसे जुड़ने में मदद करती है। हाल ही में, OptimizeRx ने अपने AI क्षमताओं को ऐसे उपकरणों के साथ विस्तारित किया है जैसे कि इसका Natural Language Audience Builder, जो स्वास्थ्य‑मार्केटर को साधारण भाषा संकेतों का उपयोग करके HCP और गोपनीयता‑सुरक्षित उपभोक्ता दर्शकों का निर्माण करने की अनुमति देता है।

आपने लगभग 15 वर्षों तक AI को Athenahealth, Clarivate और HubSpot सहित विभिन्न संगठनों में व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए लागू किया है, और OptimizeRx में आप डेटा उत्पादों के नेतृत्व से मुख्य AI अधिकारी के पद तक पहुँचे। यह यात्रा आपके इस दृष्टिकोण को कैसे आकार देती है कि स्वास्थ्य‑सेवा में AI कहाँ सार्थक मूल्य सृजित कर सकता है, बनाम वे अनुप्रयोग जो तकनीकी रूप से प्रभावशाली लगते हैं लेकिन अंततः सतही हैं

मेरे करियर में मेरे प्रमुख सीखों में से एक यह है कि चाहे AI कितना भी “कूल” हो, और इसका उपयोग कितना मज़ेदार हो, यदि AI ग्राहक की समस्या की सेवा नहीं करता तो इसका कोई मायना नहीं रखता। यह AI को प्रारम्भिक बिंदु के रूप में उपयोग करने के बारे में नहीं है; यह स्वास्थ्य‑सेवा में ठोस चुनौतियों और अक्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करने के बारे में है जिन्हें हम सुधार सकते हैं।

OptimizeRx में, हम एक ही मूलभूत चुनौती को हल करने का प्रयास करते हैं: ब्रांड सूचना और संचार को रोगी यात्रा के साथ अधिक निकटता से संरेखित करना, ताकि वे देखभाल निर्णयों का बेहतर समर्थन कर सकें। यह उन चिकित्सकों की मदद करता है जो विज्ञापनों से भरपूर होते हैं जो उनके और उनके रोगियों के लिए प्रासंगिक हो भी सकते हैं और नहीं भी। यह उन रोगियों की मदद करता है जो सोशल मीडिया और अन्य उपभोक्ता चैनलों पर अप्रासंगिक या गलत स्वास्थ्य जानकारी के संपर्क में आते हैं। और यह जीवन विज्ञान ब्रांडों की मदद करता है जो लगातार अपने व्यावसायिक लक्ष्यों को पूरा करने के दबाव में रहते हैं। इन चुनौतियों को हल करने के लिए हमारा मुख्य सिद्धांत “brand‑eligible patient” है।

यदि हम AI का उपयोग करके उन्हें पहले, अधिक सटीक रूप से, और just जब वे ब्रांड‑तैयार बनते हैं, तो हम उनके प्रदाता को अधिक उपयोगी जानकारी प्रदान कर सकते हैं, अधिक प्रासंगिक DTC विज्ञापन दे सकते हैं, और ब्रांड को अपने मीडिया खर्च को अधिक कुशल और प्रभावी ढंग से उपयोग करने में मदद कर सकते हैं।

हाल के एंटरप्राइज़ AI संवाद का अधिकांश भाग जनरेटिव AI और सामग्री निर्माण पर केंद्रित रहा है। आपने संगठनों को निर्णय लेने में मदद करने वाले AI की ओर बढ़ने की वकालत की है। वास्तविक “decision intelligence” को केवल मौजूदा एनालिटिक्स के ऊपर एक जनरेटिव AI इंटरफ़ेस रखने से क्या अलग करता है?

भेद यह है कि AI केवल जानकारी तक पहुँचने में मदद कर रहा है, या वास्तव में आपको बेहतर निर्णय लेने में सहायता कर रहा है। एनालिटिक्स के ऊपर एक जनरेटिव AI इंटरफ़ेस रखने से डेटा को क्वेरी या सारांशित करना आसान हो सकता है, लेकिन मूलभूत बुद्धिमत्ता में मूल परिवर्तन नहीं आया है। आप अभी भी किसी व्यक्ति से जानकारी की व्याख्या करने, क्या महत्वपूर्ण है निर्धारित करने, और अगला क्या करना है, तय करने को कह रहे हैं।

वास्तविक decision intelligence इस अंतर को कई संकेतों को एकत्रित करके, पैटर्न और संदर्भ को पहचानकर, संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करके, और उन अंतर्दृष्टियों को सुझाए गए कार्यों में परिवर्तित करके पाटता है। उतनी ही महत्वपूर्ण बात यह है कि decision intelligence learns उन कार्यों के परिणामों से और उस डेटा का उपयोग करके भविष्य की सिफ़ारिशों को निरंतर सुधारती है। उदाहरण के तौर पर, जीवन विज्ञान मार्केटिंग में इसका अर्थ है केवल अभियान प्रदर्शन की रिपोर्टिंग से आगे बढ़कर यह भविष्यवाणी करना कि कौन से दर्शक सबसे अधिक प्रतिक्रिया देंगे (और किन चैनलों पर), कौन सा संदेश प्रासंगिक होगा, और उन भविष्यवाणियों की सटीकता को मापना। मूल्य बंद‑लूप बुद्धिमत्ता में निहित है, अर्थात डेटा को निर्णयों में बदलने और समय के साथ उन निर्णयों को निरंतर सुधारने की क्षमता। यही वह वास्तविक कुंजी है जो मार्केटरों को संसाधनों को उचित और कुशल तरीके से आवंटित करने में मदद करती है।

OptimizeRx का डायनेमिक ऑडियंस एक्टिवेशन प्लेटफ़ॉर्म AI और वास्तविक‑विश्व डेटा का उपयोग करके उन स्वास्थ्य‑सेवा प्रदाताओं की पहचान करता है जो संभावित रूप से योग्य रोगियों का उपचार कर रहे हैं और यह भविष्यवाणी करता है कि सहभागिता कब सबसे प्रासंगिक होगी। इन भविष्यवाणी मॉडल के लिए कौन‑से संकेत सबसे मूल्यवान होते हैं, और आप कैसे निर्धारित करते हैं कि मॉडल ने कोई सार्थक क्लिनिकल पैटर्न पहचाना है न कि कोई भ्रामक सहसंबंध?

किसी संकेत का मूल्य समय‑सापेक्षता और व्यावहारिक चिकित्सीय प्रासंगिकता पर निर्भर करता है, जबकि सटीकता स्पष्ट क्लिनिकल तर्क और निरंतर परिणाम ट्रैकिंग के माध्यम से बनाए रखी जाती है। हम सरल संकेतों पर ध्यान देते हैं जैसे रोगी को दवा बदलने की आवश्यकता कब है, प्रमुख लैब परिणाम, और आगामी डॉक्टर अपॉइंटमेंट। रोगी के स्वास्थ्य इतिहास को सही समय‑सापेक्षता के साथ मिलाकर ही आउटरीच प्रभावी बनती है।

मॉडल को भ्रामक पैटर्न, जैसे व्यस्त सामान्य डॉक्टर को उस विशेषज्ञ से भ्रमित करने से बचाने के लिए, हम तकनीक को मानक चिकित्सीय दिशानिर्देशों और वास्तविक उपचार समय‑सीमाओं के आधार पर मार्गदर्शन करते हैं। फिर हम अपने परिणामों की तुलना वास्तविक‑विश्व प्रिस्क्रिप्शन डेटा और तुलना समूहों से करके यह सुनिश्चित करते हैं कि हम केवल उन क्षणों पर ध्यान दे रहे हैं जो रोगी देखभाल में वास्तविक परिवर्तन लाते हैं।

OptimizeRx ने हाल ही में अपना नेचुरल लैंग्वेज ऑडियंस बिल्डर लॉन्च किया है, जो मार्केटरों को प्राकृतिक भाषा में ऑडियंस का वर्णन करने और उस अनुरोध को ब्रांड‑विशिष्ट, समन्वित HCP और उपभोक्ता ऑडियंस में बदलने की सुविधा देता है। प्रारंभिक प्रॉम्प्ट और अंतिम ऑडियंस के बीच तकनीकी रूप से क्या होता है, और आप कैसे सुनिश्चित करते हैं कि अस्पष्टता या हॉलुसिनेशन वास्तविक‑विश्व निर्णयों को प्रभावित न करें?

यह प्रक्रिया भाषा‑AI का उपयोग करके व्याख्या करने पर आधारित है, जबकि अंतिम NPI सूची आउटपुट के लिए वास्तविक‑विश्व क्लिनिकल और EHR नेटवर्क डेटा तथा उपभोक्ता ऑडियंस के लिए OptimizeRx की माइक्रो‑नेबरहूड® टार्गेटिंग पर निर्भर किया जाता है। जब मार्केटर प्रॉम्प्ट दर्ज करता है, तो सिस्टम अनुरोध को लक्ष्य पैरामीटर जैसे मेडिकल स्पेशालिटी, रोगी वॉल्यूम और प्रिस्क्राइबिंग व्यवहार में विभाजित करता है, बिना स्थिर, पूर्व‑निर्मित ऑडियंस सेगमेंट पर निर्भर हुए।

क्योंकि वास्तविक‑विश्व व्यावसायिक निर्णय दांव पर होते हैं, हॉलुसिनेशन को रोकने के लिए AI मॉडल को एक इंटरप्रेटर के रूप में कार्य करने के लिए सुनिश्चित किया जाता है जो प्रमाणित प्रदाता रजिस्ट्री और वास्तविक‑विश्व क्लिनिकल डेटासेट को क्वेरी करता है। प्लेटफ़ॉर्म प्रॉम्प्ट विवरणों को सत्यापित NPI सूचियों और माइक्रो‑नेबरहूड ऑडियंस में अनुवादित करता है, जिससे मार्केटर अंतिम लक्ष्य ऑडियंस को अंतिम रूप देने से पहले सटीक मिलान वाले डॉक्टर प्रोफ़ाइल और/या उपभोक्ता सेगमेंट को देख, रैंक और परिष्कृत कर सकते हैं।

परम्परागत फ़ार्मास्यूटिकल मार्केटिंग अक्सर ऐतिहासिक प्रिस्क्राइबिंग व्यवहार पर आधारित अपेक्षाकृत स्थिर सेगमेंटेशन पर निर्भर करती रही है। जब ऑडियंस को बदलते रोगी यात्राओं और भविष्यवाणी किए गए देखभाल विंडो के आधार पर निरंतर पुनः‑प्राथमिकता दी जा सकती है, तो AI इस मॉडल को कैसे बदलता है?

AI मार्केटरों को देखभाल यात्रा में होने वाले बदलावों पर तुरंत प्रतिक्रिया देने की क्षमता देता है। प्रिस्क्राइबिंग व्यवहार, रोगी जनसंख्या, HCP सहभागिता और अन्य संदर्भात्मक डेटा जैसे संकेतों को एकत्र करके, मॉडल यह पहचान सकते हैं कि कब कोई HCP और उनका रोगी एक महत्वपूर्ण निर्णय बिंदु के निकट है और उस संदर्भ के आधार पर ऑडियंस को निरंतर पुनः‑प्राथमिकता दे सकते हैं।

इसका अर्थ है कि ऑडियंस एक्टिवेशन देखभाल यात्रा के साथ विकसित हो सकता है। जैसे ही रोगी देखभाल के किसी विशेष चरण में प्रवेश करता है, ब्रांड उनके और उनके उपचार करने वाले HCP के लिए अधिक प्रासंगिक बन जाता है, और समय, चैनल तथा संदेश को उस विंडो के बदलने के साथ समायोजित किया जाना चाहिए। समय के साथ, सिस्टम इन इंटरैक्शन से सीख सकता है और यह सुधार सकता है कि वह कौन‑से रोगी, HCP और समय‑सीमा सबसे अधिक प्रिस्क्राइबिंग व्यवहार को प्रभावित करने की संभावना रखते हैं।

फ़ार्मास्यूटिकल मार्केटरों के लिए यह एक अधिक गतिशील, समन्वित दृष्टिकोण बनाता है जो HCP और उपभोक्ता मार्केटिंग को जोड़ता है, जहाँ ऐतिहासिक व्यवहार को वास्तविक‑समय संकेतों के साथ मिलाकर यह निर्धारित किया जाता है कि किसे, कब और किस संदेश के साथ संपर्क करना सबसे प्रासंगिक होगा।

फ़ाउंडेशन मॉडल भाषा के साथ काम करने में अत्यंत शक्तिशाली होते हैं, जबकि विशेषीकृत प्रेडिक्टिव मॉडल संरचित स्वास्थ्य‑सेवा डेटा और संकीर्ण परिभाषित परिणामों के लिए अधिक उपयुक्त हो सकते हैं। स्वास्थ्य‑AI उत्पाद बनाते समय आप बड़े भाषा मॉडल को पारंपरिक मशीन लर्निंग सिस्टम के साथ कैसे संयोजित करने के बारे में सोचते हैं?

बहुत अच्छा प्रश्न! जैसा कि मैंने पहले बातचीत में संकेत दिया था, लक्ष्य सिर्फ इसलिए इन AI तकनीकों को मिलाना नहीं है क्योंकि यह मज़ेदार है। लक्ष्य हमेशा अधिक सटीक भविष्यवाणी प्राप्त करना है जो विशिष्ट ग्राहक समस्या को बेहतर ढंग से हल कर सके। स्वास्थ्य‑डेटा बहुत हद तक संरचित है (भले ही कभी‑कभी यह गंदा, आंशिक या विलंबित हो), जिससे संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध फीचर का उपयोग करके भविष्यवाणी करना आदर्श बन जाता है। फिर भी, डेटा पाइपलाइन के कुछ पहलू (जैसे क्लिनिकल नोट्स, रचनात्मक सामग्री/टेक्स्ट) को फ़ाउंडेशनल LLMs के प्री‑प्रोसेसर के रूप में उपयोग किया जा सकता है ताकि फीचर को एन्कोड किया जा सके, इससे पहले कि उसे संरचित प्रेडिक्शन समस्या पर लागू किया जाए – जैसे “क्या यह रोगी ब्रांड बदलने के लिए तैयार है?”

OptimizeRx लगातार HCP और डायरेक्ट‑टू‑कंज्यूमर इंटेलिजेंस को जोड़ रहा है ताकि रोगियों और प्रदाताओं के साथ सहभागिता बेहतर समन्वित हो सके। संवेदनशील स्वास्थ्य डेटा के साथ काम करते समय आवश्यक गोपनीयता सीमाओं को बनाए रखते हुए AI इन दो पक्षों को कैसे जोड़ सकता है?

AI रोगी और प्रदाता की सहभागिता को वास्तविक‑विश्व क्लिनिकल संकेतों का मूल्यांकन करके साझा देखभाल क्षणों की पहचान करता है, न कि व्यक्तिगत लोगों को ट्रैक करके। यह तकनीक दो पक्षों को अनाम रोगी जनसंख्या रुझानों के साथ डॉक्टरों की प्रिस्क्रिप्शन व्यवहार का विश्लेषण करके जोड़ती है। इससे मार्केटिंग टीमें उपभोक्ता शिक्षा—जैसे टीवी, डिजिटल या सोशल विज्ञापन—को डॉक्टर के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड प्रणाली में देखभाल बिंदु की जानकारी के साथ संरेखित कर सकती हैं, जिससे रोगी और चिकित्सक दोनों को समान उपचार निर्णय बिंदु पर प्रासंगिक जानकारी मिलती है।

कड़ी गोपनीयता अनुपालन बनाए रखने के लिए, AI पूरी तरह से अनाम, एकत्रित डेटा पर हमारे पेटेंटेड माइक्रो‑नेबरहूड तकनीक का उपयोग करके कार्य करता है, जैसा कि मैंने ऊपर उल्लेख किया था। व्यक्तिगत रोगियों को लक्षित करने या व्यक्तिगत स्वास्थ्य ट्रैकिंग का उपयोग करने के बजाय, प्रणाली स्थानीय, भौगोलिक स्तर पर क्लिनिकल रुझानों का विश्लेषण करती है और उन रुझानों को क्षेत्र के डॉक्टरों की गतिविधियों के साथ क्रॉस‑रेफ़रेंस करती है। यह दृष्टिकोण एक पूरी तरह से समन्वित अभियान बनाता है जो उपभोक्ता गोपनीयता का सम्मान करता है, HIPAA और राज्य गोपनीयता कानूनों के पूर्ण अनुपालन को सुनिश्चित करता है, जबकि समय पर, समन्वित देखभाल संदेश प्रदान करता है।

जैसे ही AI सिफ़ारिशें उत्पन्न करने से उन लोगों को संपर्क करने, कब संपर्क करने और अगला कदम क्या होना चाहिए, को प्रभावित करने की ओर बढ़ता है, एक गलत भविष्यवाणी के परिणाम अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं। मानव निगरानी कहाँ अनिवार्य रहनी चाहिए, और किन निर्णयों को आप मानते हैं कि AI अंततः स्वायत्त रूप से ले सकता है?

जीव विज्ञान में, यह अंतर महत्वपूर्ण है कि AI प्रणाली शैक्षिक संदेश के लिए सबसे प्रासंगिक दर्शकों का निर्धारण करती है और वह प्रणाली जो सीधे रोगी की देखभाल को प्रभावित करने वाला निर्णय लेती है। जब AI‑चालित निर्णय क्लिनिकल निर्णय, रोगी पात्रता या अन्य उच्च‑प्रभाव वाले परिणामों के करीब आता है, तो मानव उत्तरदायित्व की महत्ता बढ़ जाती है।

निगरानी और हस्तक्षेप के बीच भी एक अंतर है। AI को हर कम‑जोखिम वाले कार्य को मंजूरी देने के लिए व्यक्ति की आवश्यकता नहीं होती, लेकिन उसे स्पष्ट सीमाएँ, ऑडिटेबिलिटी और ऐसे तंत्र चाहिए जो यह पहचान सकें कि उसका व्यवहार उन सीमाओं से बाहर कब जाता है। इससे मानव उत्तरदायित्व बना रहता है बिना किसी बाधा के जो स्वचालन के मूल्य को कम कर दे।

मुझे लगता है कि AI कम‑जोखिम, उच्च‑वॉल्यूम वाली गतिविधियों जैसे दर्शक प्राथमिकता, चैनल चयन, समय‑निर्धारण और क्रमबद्धता में स्वायत्त निर्णय ले सकता है, बशर्ते ये निर्णय नियंत्रित डेटा पर आधारित हों और निरंतर निगरानी में हों। लक्ष्य यह होना चाहिए कि मानव निर्णय को उन स्थितियों में आरक्षित रखा जाए जहाँ संदर्भ, उत्तरदायित्व और परिणाम इसकी आवश्यकता रखते हैं, जबकि AI को उन परिचालन जटिलताओं को संभालने दिया जाए जिन्हें मानव बड़े पैमाने पर नहीं संभाल सकता। मैं यह भी मानता हूँ कि उचित बिंदुओं पर लाइसेंसधारी क्लिनिशियन को “लूप में मानव” के रूप में रखना मूल्यवान है। और वे विक्रेता जिनके पास MD स्टाफ में हैं, वही स्केल और अनुपालन के बीच संतुलन स्थापित करेंगे।

अक्सर एक अंतर होता है जब AI मॉडल तकनीकी मेट्रिक्स के अनुसार अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन वास्तविक दुनिया में परिणामों में सुधार नहीं करता। जीवन विज्ञान वाणिज्य में AI का मूल्यांकन करते समय कौन से मेट्रिक्स सबसे अधिक मायने रखते हैं, और आप कैसे सुनिश्चित करते हैं कि सहभागिता जैसे प्रॉक्सी को अनुकूलित करने के बजाय अंतिम लक्ष्य बेहतर रोगी परिणाम हो?

वाणिज्य में AI का अंतिम मूल्यांकन उस मूल्य द्वारा किया जाना चाहिए जो वह देखभाल यात्रा के पूरे चरण में बनाता है, न कि केवल एकल इंटरैक्शन को कितनी कुशलता से अनुकूलित कर सकता है। इसका अर्थ है यह पहचानना कि सहभागिता एक साधन है: एक क्लिक, पूर्ण इंटरैक्शन, या यहाँ तक कि अत्यधिक सटीक भविष्यवाणी केवल तभी मायने रखती है जब वह अधिक प्रासंगिक हस्तक्षेप बनाने में मदद करे जो आगे क्या होगा, इसे प्रभावित कर सके।

जीव विज्ञान के लिए, मैं मेट्रिक्स की प्रगति को देखूँगा—दर्शकों की गुणवत्ता और हस्तक्षेप के समय से लेकर HCP व्यवहार में परिवर्तन जैसे प्रिस्क्रिप्शन, और अंततः रोगियों पर नीचे की ओर प्रभाव। चुनौती यह है कि जितना नीचे आप जाते हैं, परिणामों को मापना और उनका कारण निर्धारित करना उतना ही कठिन हो जाता है, जिससे सबसे आसानी से कैप्चर किए जा सकने वाले मेट्रिक्स को अनुकूलित करने का प्रलोभन बढ़ जाता है।

यहीं पर AI रणनीति महत्वपूर्ण होती है। हमें मापन फ्रेमवर्क डिजाइन करने चाहिए जो मॉडल प्रदर्शन और सहभागिता संकेतों को सार्थक व्यवहारिक और, जहाँ संभव हो, क्लिनिकल परिणामों से जोड़ें। OptimizeRx में, इसका अर्थ है वास्तविक‑विश्व स्वास्थ्य डेटा का उपयोग करके यह समझना कि हमने केवल किसी को पहुँचा या नहीं, बल्कि सही व्यक्ति को देखभाल यात्रा के सही बिंदु पर पहुँचा या नहीं, और क्या उस हस्तक्षेप ने मापने योग्य अंतर पैदा किया।

तीन से पाँच साल आगे देखते हुए, एक AI‑नेटिव जीवन विज्ञान वाणिज्य संगठन कैसा दिखेगा? क्या आप अपेक्षा करते हैं कि स्वायत्त एजेंट स्वयं वाणिज्यिक निर्णय लूप के हिस्सों का प्रबंधन शुरू करेंगे, या अधिक महत्वपूर्ण विकास AI का निरंतर मानव टीमों को बुद्धिमत्ता प्रदान करना होगा?

मैं सोचता हूँ कि “agent” फ्रेमवर्क भविष्य के वर्षों में उतना प्रासंगिक न रह सकता है। इसके बजाय, मैं जीवन विज्ञान कंपनियों को डेटा इकोसिस्टम के रूप में पुनर्संरचना करते हुए देखता हूँ, जिसे कोई भी AI तकनीक मनमाने ढंग से उपयोग कर सके।  5 वर्षों में भी, मैं नहीं मानता कि कई “business decisions” पूरी तरह से एजेंटों द्वारा स्वचालित हो जाएँगे।  इसके बजाय, मैं R&D पक्ष में प्रयोगों के पैमाने में तेज़ वृद्धि की अपेक्षा करता हूँ, और मैं उम्मीद करता हूँ कि मानव के व्यावसायिक निर्णय‑निर्धारण में प्रवेश करने वाली बुद्धिमत्ता बहुत अधिक शक्तिशाली होगी।  वर्तमान में, जीवन विज्ञान कंपनियाँ संगठनात्मक संरचनाओं के इर्द‑गिर्द व्यवस्थित हैं, जो फिर उनके संचालन के तरीकों को निर्धारित करती हैं, जैसा कि Conway’s Law का उल्लेख करता है। इसलिए, हम देखते हैं कि HCP और DTC मार्केटिंग अभी भी साइलो में की जा रही है, और विश्लेषण एवं मार्केटिंग टीमें पूरी तरह से संरेखित नहीं हैं। जैसे ही मूल डेटा इकोसिस्टम बदलता है, मानव टीमें भी स्वयं बदलेंगी, अधिक क्रॉस‑फ़ंक्शनल बनेंगी, और इस प्रकार Conway’s Law के अनुरूप रहेंगी।  संगठन AI द्वारा पहले से प्रदान किए जा रहे अंतर्दृष्टियों को लागू करने में तेज़ होंगे, साथ ही भविष्य में AI द्वारा प्रदान की जाने वाली नई अंतर्दृष्टियों को भी, क्योंकि AI लगातार अधिक परिष्कृत होता जा रहा है।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। जो पाठक कंपनी और उसकी हेल्थकेयर तकनीकी समाधान के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, वे OptimizeRx पर जा सकते हैं।