निजात हसनली, लिंडस हेल्थ के उत्पाद प्रमुख – साक्षात्कार श्रृंखला

निजात हसनली, लिंडस हेल्थ के उत्पाद प्रमुख, स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी और प्रौद्योगिकी-संचालित संगठनों में उत्पाद कार्यों को बनाने और बढ़ाने में एक केंद्रित रिकॉर्ड लाते हैं, वर्तमान में लिंडस में 2022 से उत्पाद रणनीति और कार्यान्वयन का नेतृत्व कर रहे हैं, जो पहले वनकॉमर्स और डाउनफोर्स टेक्नोलॉजीज में थे। उनका अनुभव यूके में कई उत्पाद वातावरणों में फैला हुआ है, जहां उन्होंने उत्पाद विकास को व्यवसायिक परिणामों के साथ संरेखित करने, नवाचार को बढ़ावा देने और तेजी से बढ़ते उद्योगों में स्केलेबल, उपयोगकर्ता-केंद्रित समाधानों में जटिल तकनीकी क्षमताओं को अनुवादित करने की जिम्मेदारी निभाई है।

लिंडस हेल्थ एक एआई-संचालित नैदानिक परीक्षण कंपनी है जो एक “जिम्मेदार अनुसंधान संगठन” के रूप में कार्य करती है, जिसका उद्देश्य जैव प्रौद्योगिकी और फार्मास्यूटिकल कंपनियों को नैदानिक अध्ययन चलाने में अधिक नियंत्रण, गति और विश्वसनीयता प्रदान करना है। कंपनी पारंपरिक अनुबंध अनुसंधान मॉडल को एक पूरी तरह से एकीकृत, प्रौद्योगिकी-पहले मंच से बदल देती है जो परीक्षण डिजाइन और रोगी भर्ती से लेकर डेटा कैप्चर और निष्पादन तक सब कुछ प्रबंधित करता है, अक्सर उद्योग मानकों की तुलना में परीक्षणों को काफी तेजी से पूरा करता है। इसका प्रोप्राइटरी एआई-मूल ऑपरेटिंग सिस्टम वास्तविक समय में परीक्षण प्रदर्शन में दृश्यता प्रदान करता है, मील के पत्थर-आधारित मूल्य निर्धारण के माध्यम से प्रोत्साहन को संरेखित करता है, और बड़े पैमाने पर स्वास्थ्य डेटा का लाभ उठाता है ताकि नामांकन और परिणामों में सुधार हो सके, नए उपचारों को रोगियों तक पहुंचाने की डिलीवरी को तेज करने के व्यापक लक्ष्य के साथ।

क्या आप लिंडस हेल्थ के मिशन या उत्पाद दिशा को आकार देने में मदद करने वाले एक परिभाषित क्षण या शुरुआती चुनौती के बारे में बता सकते हैं?

नैदानिक परीक्षणों में, नवाचार अक्सर पैमाने से जुड़ा होता है: बड़े संगठन, महत्वपूर्ण पूंजी, और स्थापित बुनियादी ढांचा। लेकिन हमारे परिभाषित शुरुआती क्षण ने हमें इसके विपरीत सिखाया।

जब हमने अपना पहला परीक्षण चलाया, तो हम जानबूझकर इसे सरल रखने के बारे में थे – कुछ ऐसा जिसे हम जानते थे कि हम सुरक्षित रूप से अपनी प्रौद्योगिकी के साथ निष्पादित कर सकते हैं। उस प्रतिबंध ने हमें परीक्षण डिजाइन को सरल बनाने और उन प्रणालियों पर निर्भर करने के लिए मजबूर किया जिन्हें हम पूरी तरह से नियंत्रित करते थे, जिससे निर्भरताएं और अक्षमताएं अधिक दिखाई देने लगीं। बड़े, जटिल सॉफ्टवेयर स्टैक नैदानिक परीक्षण वितरण में नवाचार के लिए आवश्यक नहीं हैं। परीक्षण वितरण में नवाचार परीक्षण के पूर्ण स्वामित्व पर निर्भर करता है, शुरू से अंत तक, जिसमें एक सुसंगत डेटा पाइपलाइन सब कुछ जोड़ती है। उस दृश्यता से आपको यह देखने में मदद मिलती है कि सब कुछ कैसे फिट बैठता है, जो अवसरों को उजागर करता है जो खंडित संचालन मॉडल में पहचानना मुश्किल है।

आपका एआई-संचालित मंच पारंपरिक मॉडल की तुलना में नैदानिक परीक्षण प्रक्रिया को कैसे सुव्यवस्थित करता है?

हम इसे एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म के रूप में नहीं रखते हैं। सिट्रस^टीएम एक एआई-मूल नैदानिक परीक्षण ऑपरेटिंग सिस्टम है। हम एआई अनुप्रयोगों में एक वितरित दृष्टिकोण लेते हैं – एक डोमेन में एआई पर बड़ा दांव लगाने के बजाय, हम अपनी इंजीनियरिंग टीम को हमारे सिस्टम में संदर्भ-विशिष्ट अनुप्रयोगों को खोजने के लिए टैप करते हैं। जो इसे काम करता है वह यह है कि हम पूर्ण-सcope निष्पादन के साथ परीक्षण चलाते हैं। जब एआई प्रोटोकॉल पार्सिंग को तेज करता है, तो वह दक्षता अध्ययन डिजाइन में प्रवाहित होती है। जब अध्ययन डिजाइन तेजी से होता है, तो डेटा टीम एक साफ सेटअप विरासत में मिलती है। ये छोटे सुधार यौगिक हैं क्योंकि प्रत्येक चरण अधिक संरचित आउटपुट का उत्पादन करता है और नीचे की पुनर्कार्य को कम करता है।

दो उदाहरण इसे चित्रित करते हैं: हम डेटा विश्लेषण कोड उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, जहां हमारे पास आउटपुट की समीक्षा करने के लिए स्पष्ट तंत्र हैं इससे पहले कि यह कुछ भी छूता है। हम प्रोटोकॉल दस्तावेजों को हमारे अध्ययन डिजाइन स्कीमेटिक्स में पार्स करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं – पहले परिवर्तन पर महत्वपूर्ण दक्षता लाभ, लेकिन निर्माण अभी भी कई हफ्तों की समीक्षा और स्वीकृति परीक्षण के माध्यम से जाता है।

हम नैदानिक देखभाल कार्य प्रवाह में एआई को लागू नहीं करते हैं। हमें यह सुनिश्चित करने की जिम्मेदारी महसूस होती है कि हमारे अनुप्रयोग हमारे परीक्षणों में रोगियों को नुकसान पहुंचाने का जोखिम नहीं उठाते हैं क्योंकि उचित सुरक्षा उपायों को समर्थन देने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा अभी भी परिपक्व हो रहा है। यह नैदानिक देखभाल कार्य प्रवाह में एआई से जुड़े नियामक और सुरक्षा जोखिमों से बचाता है। हमारे अन्य अनुप्रयोग अभी भी इस उद्योग में किसी भी एआई की तरह समान जांच का सामना करते हैं – लेकिन मूल रूप से, वे बहुत सारे समय के लिए मानव समीक्षा प्रदान करते हैं। नैदानिक देखभाल एक अलग जोखिम प्रोफ़ाइल है: उस पल में निर्णय जहां त्रुटियां सीधे रोगी सुरक्षा को प्रभावित कर सकती हैं।

प्राथमिक प्रभाव नैदानिक अनुसंधान टीम की दक्षता पर है। हमारे द्वारा स्ट्रीमलाइनिंग का अधिकांश हिस्सा सीधे नैदानिक अनुसंधान टीम की सेवा करता है – दक्षता जो यौगिक है। हर हफ्ते जो हम परीक्षण वितरण से छांटते हैं वह परीक्षण पूरा करने के लिए एक हफ्ते के करीब है, जो दवा विकास चक्र को कम कर सकता है। और समयरेखा लाभों के अलावा, हमारे एआई अनुप्रयोग भर्ती का पूर्वानुमान करने से अधिक करते हैं। वे आगमनशील डेटा के लिए असामान्यताएं, सुरक्षा संकेत और जोखिम संकेतक की निगरानी करते हैं – अध्ययन टीम को परीक्षणों को प्रभावी ढंग से पर्यवेक्षण करने के लिए स्पष्ट दृश्यता प्रदान करते हैं।

पारंपरिक मॉडल में, एआई आमतौर पर एक बिंदु समाधान के रूप में लागू किया जाता है – एक कार्य के लिए एक उपकरण, प्रक्रिया के बाकी हिस्सों से अलग। हमारे अंत-से-अंत मॉडल दक्षता लाभ को पूरे परीक्षण में प्रवाहित करने देता है, जिसमें प्रत्येक सुधार पिछले एक पर निर्माण करता है। यह व्यक्तिगत कार्यों को अनुकूलित करने और पूर्ण परीक्षण निष्पादन के प्रदर्शन में सुधार के बीच के अंतर को दर्शाता है।

टुफ्ट्स का अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि लगभग एक तिहाई नैदानिक परीक्षण डेटा अनावश्यक है। लिंडस हेल्थ अनावश्यक डेटा संग्रह की पहचान और समाप्ति के लिए एआई का उपयोग कैसे कर रहा है?

जो टुफ्ट्स का अध्ययन वर्णित करता है वह कुछ ऐसा है जिसे हमने स्वयं देखा है। हमारे अनुभव में, मूल कारण संरचनात्मक है: जब परीक्षण वितरण खंडित होता है, तो प्रत्येक टीम अपने आधार को कवर करने के लिए प्रोत्साहित की जाती है। यह व्यवहार खंडित जिम्मेदारी के लिए एक संरचनात्मक प्रतिक्रिया है। विक्रेता अनुबंधों से लेकर डेटा संग्रह उपकरणों तक, हर हाथ से गुजरने पर एक और सावधानी की परत जुड़ जाती है।

मामले की रिपोर्ट फॉर्म को डिजाइन करने वाले व्यक्ति तक पहुंचने से पहले, वे मूल अनुसंधान प्रश्न से दूर हो जाते हैं। जांचकर्ता पूछ सकते हैं, “इस उपचार पर तीन महीनों में वजन कैसे बदला?” लेकिन साधन डिजाइनर साइट भुगतान ट्रिगर्स, अनुपालन चेकबॉक्स, ऑडिट ट्रेल आवश्यकताओं जैसे संचालन संबंधी चिंताओं पर ध्यान केंद्रित करता है। दोनों दृष्टिकोण वैध और आवश्यक हैं। मुद्दा यह है कि ये कार्य साझा संदर्भ के बिना काम करते हैं। संचालन संरचना बढ़ती है, और अनुसंधान प्रश्न दफन हो जाता है।

एक सरल परत है जिसे तकनीकी समाधानों से पहले संबोधित किया जाना चाहिए। हमारी अनुसंधान टीमों के पास पहले से ही एआई चैट टूल तक पहुंच है, और वे उन्हें नियमित रूप से उपयोग करते हैं। जब टीमें प्रत्येक सप्ताह दर्जनों प्रोटोकॉल दस्तावेजों और पीडीएफ प्राप्त करती हैं, तो उन्हें एआई-सहायता प्राप्त टूल में इनपुट करने और प्रश्न पूछने में सक्षम होना उस सामग्री के साथ जुड़ने के तरीके को बदलता है। यह टीमों को अनुसंधान प्रश्न के करीब रहने में मदद करता है, संचालन विवरण में खो जाने के बजाय।

पहले, परीक्षण डिजाइन। एआई टूल्स को डिजाइन और निर्माण प्रक्रिया में एम्बेड करने से इन मुद्दों को जल्दी पकड़ने के अवसर खुलते हैं – इससे पहले कि वे प्रोटोकॉल में लॉक हो जाएं। हम एआई का उपयोग संशोधित अध्ययन अनुसूची और डिजाइनरों को प्रोटोकॉल के माध्यम से मार्गदर्शन करने के लिए करते हैं, जहां शोध योजना जटिल हो रही है, जहां दोहराव है, या जहां त्रुटियां फिसल गई हैं, उसे फ्लैग करते हैं। वहां से, डिजाइनर एक सूचित निर्णय ले सकते हैं कि एक डेटा बिंदु को हटा दें या संग्रह आवृत्ति को कम करें – तर्क के साथ।

दूसरा, डेटा विश्लेषण। एक बार जब परीक्षण चल रहा होता है, तो जो आप इकट्ठा करने की योजना बना रहे थे उसे बदलना एक अलग चुनौती है। लेकिन एआई टीमों को शोर के माध्यम से तेजी से काटने में मदद कर सकता है – तेजी से संचयन, पैटर्न का पता लगाना और असामान्यता फ्लैगिंग का अर्थ है कि कम मैनुअल प्रसंस्करण। यह मायने रखता है क्योंकि यह टीमों को यह देखने की गति प्रदान करता है कि क्या और जहां अनावश्यक डेटा संग्रह वास्तव में परीक्षण को प्रभावित कर रहा है। आत्मविश्वासी अंतर्दृष्टि के साथ जल्दी पहुंचने से, वे समायोजन कर सकते हैं, मुद्दे को अनुसंधान टीम को फ्लैग कर सकते हैं, या संग्रह को स्ट्रीमलाइन करने के लिए एक प्रोटोकॉल संशोधन के लिए मामला बना सकते हैं, जबकि अभी भी समय है।

यह एक संरचनात्मक मुद्दा है जिसे दो चरणों में संबोधित किया जाता है: डिजाइन में, जटिलता को पकड़ने और हटाने से पहले लॉक हो जाने से, और विश्लेषण में, टीमों को मुद्दों की पहचान करने और कार्रवाई करने की गति प्रदान करने के लिए।

नैदानिक परीक्षणों में एआई के बारे में सबसे बड़े गलतफहमी क्या हैं, और आप प्रायोजकों और नियामकों के साथ उन्हें कैसे संबोधित करते हैं?

सबसे बड़ी गलतफहमी हिचकिचाहट है – यह धारणा कि प्रायोजक और नियामक नैदानिक परीक्षणों में एआई का विरोध करेंगे। यह हमारे अनुभव में परिलक्षित नहीं होता है।

नियामक पक्ष में, हमारी प्रारंभिक बातचीत से पता चलता है कि जबकि नियामक एआई पर मार्गदर्शन प्रकाशित करने के बारे में उचित रूप से सावधान हैं, इन संगठनों में व्यक्ति एआई के बारे में नैदानिक परीक्षणों में चर्चा करने के लिए खुले हैं। उत्पादकता, दक्षता और गुणवत्ता में सुधार के लिए एआई की क्षमता की एक सामान्य मान्यता है – और इस उद्योग में कितनी अतिरेकता मौजूद है।

प्रायोजक पक्ष में, हमें प्रायोजकों से एआई के बारे में पूछताछ मिली है इससे पहले कि यह चर्चा में आया। वे सक्रिय रूप से हमें इन समाधानों को खोजने और लागू करने के लिए देख रहे थे। यह दो कारकों से चलाया जाता है: पहला, प्रायोजक पहले से ही इन उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए वे क्षमता को समझते हैं। दूसरा, वे पहचानते हैं कि एआई-संचालित दक्षता परीक्षण अवधि को काट सकती है, लागत को कम कर सकती है, और अन्यथा अनदेखी समस्याओं को रोक सकती है। हमने कई प्रायोजकों से सुना है कि उनके संगठनों में एआई के उपयोग को प्रदर्शित करने के लिए आंतरिक दबाव है।

एक संबंधित चिंता एआई और डेटा के बारे में है जो मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है। उद्योग यहां आ रहा है, और मॉडल प्रदाता अपने उपयोग योजनाओं के बारे में बढ़ती तरह से स्पष्ट हो रहे हैं। हम सुनिश्चित करते हैं कि हम जिन एआई टूल्स का उपयोग करते हैं वे फाउंडेशन मॉडल प्रशिक्षण में डेटा फीड नहीं करते हैं। हम अपने मॉडल या विधियों को प्रशिक्षित करने के बारे में भी सावधान हैं – और जहां कोई भी ऐसा करता है, उन्हें ग्राहक और प्रदाता के बीच कार्य के बयान में इसके बारे में स्पष्ट होना चाहिए। डेटा उपयोग और मॉडल व्यवहार का स्पष्ट दस्तावेजीकरण आवश्यक है।

तो गलतफहमी वास्तविक हैं, लेकिन वे जिम्मेदारी के कर्तव्य की ओर इशारा करते हैं: एआई का उपयोग कहां किया जाता है, डेटा कैसे संभाला जाता है, और कौन से सुरक्षा उपाय हैं, इसके बारे में स्पष्ट रहें। प्रायोजकों के लिए प्रासंगिक प्रश्न यह नहीं है कि क्या परीक्षणों में एआई का उपयोग करना है – यह है कि क्या उनके प्रदाता ने इन मुद्दों के बारे में सोचा है और इसके बारे में पारदर्शी होने को तैयार है।

आप परीक्षण निष्पादन में गति और गुणवत्ता दोनों को सुनिश्चित करने के लिए स्वचालन और मानव पर्यवेक्षण को कैसे संतुलित करते हैं?

हम एआई का उपयोग करने के बारे में सावधान हैं जहां मानव समीक्षा का अवसर नहीं है। यह हमारे गुणवत्ता दस्तावेज और एआई नीति में परिलक्षित होता है।

एक उदाहरण के लिए: कुछ प्रदाता रोगी पात्रता का मूल्यांकन करने वाले चैटबॉट पेश करते हैं। इस तरह के स्वचालन को अधिक सावधान विचार की आवश्यकता है। सबसे अच्छा मामला, एआई गलत तरीके से किसी को परीक्षण से अयोग्य ठहरा देता है जो उनकी मदद कर सकता था। सबसे खराब मामले, यह उन्हें योग्य ठहराता है, स्टडी टीम को संकेत देता है कि उन्होंने स्क्रीनिंग पास की है, और परीक्षण में जोखिम पेश करता है जो वहां नहीं होना चाहिए।

मानव पर्यवेक्षण यहां मदद नहीं करता – एक बार जब एआई आउटपुट की समीक्षा करता है, तो एआई ने पहले ही एक उच्च-जोखिम वाले कार्य प्रवाह में कार्य किया है। एक मामले की रिपोर्ट त्रुटि की तुलना करें: यदि डेटा संग्रह गलत हो जाता है, तो आप उपकरण को समायोजित कर सकते हैं या डेटा को खारिज कर सकते हैं। लेकिन अगर एआई किसी रोगी या अनुसंधान साइट को कार्रवाई करने के लिए कहता है, तो अपरिवर्तनीय नुकसान की संभावना अधिक है – दोनों गंभीरता में और नैदानिक देखभाल कार्य प्रवाह में एआई गलत होने की तुलना में अधिक है।

यह संतुलन तब संभव है जब हम एआई को उन अनुप्रयोगों में केंद्रित करते हैं जहां मानव समीक्षा एकीकृत होती है और जोखिम प्रबंधनीय होते हैं। एआई तब सबसे प्रभावी होता है जब मानव समीक्षा एम्बेडेड होती है और त्रुटियां पुनर्प्राप्त करने योग्य होती हैं।

रोगी बोझ और प्रतिधारण में सुधार के लिए सबसे प्रभावी प्रौद्योगिकियां या डिजाइन सिद्धांत क्या हैं?

रोगी बोझ और प्रतिधारण एक अच्छे अनुभव सुनिश्चित करने के लिए छोटे, जानबूझकर कदमों पर निर्भर करता है। कोई एक हस्तक्षेप स्वतंत्र रूप से इसे संबोधित नहीं करता है।

दो डिजाइन सिद्धांत सबसे ज्यादा मायने रखते हैं।

पहला, रोगी-सामना करने वाली सामग्री और इंटरफेस की गुणवत्ता। रोगी जानकारी पत्रक, सहमति फॉर्म, परीक्षण के दौरान उपयोग किया जाने वाला अनुप्रयोग – सभी इन शेप देते हैं अनुभव। प्रतिलिपि सादगी और संक्षिप्तता होनी चाहिए। इंटरफेस सरल होना चाहिए: सहज नेविगेशन, न्यूनतम घर्षण, कोई दफन दस्तावेज नहीं। रोगी अधिवक्ता परामर्श इन सामग्रियों को भागीदारों से पहले परिष्कृत करने में मदद कर सकते हैं। अच्छा उपयोगकर्ता अनुभव डिजाइन यहां मायने रखता है, खासकर जब नैदानिक परीक्षणों में आप लाखों उपयोगकर्ताओं के साथ काम नहीं कर रहे हैं जो अंततः अनुकूलन करेंगे।

दूसरा, अनुसंधान टीमें रोगियों के साथ कैसे जुड़ी रहती हैं। इसका अर्थ है संचार उपकरण – अनुस्मारक, आमंत्रण, सूचनाएं – और निगरानी बुनियादी ढांचे जो रोगी की स्थिति, अनुपालन और सुरक्षा संकेतों को उजागर करते हैं। स्वचालित पर्यवेक्षण स्क्रिप्ट यहां मदद करते हैं, जो ध्यान देने योग्य को फ्लैग करते हैं ताकि टीमें तुरंत प्रतिक्रिया दे सकें। मशीन लर्निंग रोगी डेटा में पैटर्न का पता लगा सकती है – प्रारंभिक संकेत जो रोगी के बाहर निकलने से पहले ही रोगी को बाहर निकाल देते हैं – सक्रिय हस्तक्षेप की अनुमति देते हैं जो प्रतिक्रिया के बजाय प्रतिक्रिया को रोकता है। लक्ष्य सही जानकारी सही लोगों को सही समय पर देना है, जो कि मायने रखता है उसे कम करने वाला शोर के बिना।

ये सुधार नई प्रौद्योगिकी पर निर्भर नहीं हैं – वे ऑफ-द-शेल्फ समाधानों से नहीं आते हैं। यह ध्यान देने की आवश्यकता है: जहां रोगियों को घर्षण का सामना करना पड़ता है और उसे जानबूझकर संबोधित करना। आधुनिक एआई टूलिंग क्या प्रदान करती है वह इसे तेजी से करने का एक तरीका है – प्रतिलिपि को परिष्कृत करना, स्वर की समीक्षा करना, स्वचालित निगरानी स्क्रिप्ट को स्वचालित करना। प्रौद्योगिकी परिपक्व है। अंतर यह है कि क्या आप परीक्षण के लिए हल कर रहे हैं या रोगी के लिए हल कर रहे हैं।

लिंडस हेल्थ परीक्षण डिजाइन में रोगी प्रतिक्रिया को कैसे एकत्रित और एकीकृत करता है, साथ ही साथ प्रक्रिया को पतला और कुशल रखता है?

गोपनीयता और अनुपालन आवश्यकताएं यह निर्धारित करती हैं कि रोगी प्रतिक्रिया को कैसे एकत्र किया जा सकता है – दृष्टिकोण को उन सीमाओं के भीतर काम करना होगा। बुनियादी निगरानी सेवा अपटाइम, गुमनाम उपयोग डेटा (डिवाइस प्रकार, अनुप्रयोग व्यवहार), और अनुपालन पैटर्न को पकड़ती है – भागीदारों द्वारा निर्धारित मूल्यांकन को पूरा करने की निरंतरता के साथ। जब यह डेटा घर्षण बिंदुओं को उजागर करता है, तो यह डिजाइन निर्णयों में योगदान देता है भविष्य के परीक्षणों के लिए।

अधिक直接 एकीकरण अनुसंधान कर्मचारियों के माध्यम से होता है। समन्वयकों को प्रतिभागियों के साथ जुड़ने और उनके अनुभव के आसपास संकेत एकत्र करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, फिर इसे व्यापक टीम में वापस फीड करते हैं। यह सांस्कृतिक रूप से मजबूत है – रोगी अनुभव प्रतिक्रिया साझा किए गए चैनलों में प्रकाशित होती है और कंपनी के सभी हाथों में बुलाई जाती है।

एक संरचनात्मक लाभ भी है। पारंपरिक मॉडल के विपरीत, जहां प्रत्येक अध्ययन के लिए एक नई अनुसंधान टीम इकट्ठी की जाती है, लिंडस एक ही प्रौद्योगिकी पर परीक्षण चलाता है जिसमें टीम के सदस्य कई अध्ययनों में काम कर चुके हैं। यह निरंतरता सीखने – दोनों संहिताबद्ध और स्पष्ट – को एक परीक्षण से दूसरे के डिजाइन में प्रवाहित करने की अनुमति देती है। जब एक समन्वयक एक अध्ययन में घर्षण का सामना करता है, तो उस अंतर्दृष्टि का उपयोग अगले अध्ययन को सेट अप करने के लिए किया जा सकता है।

रोगी अधिवक्ता समूह इसे और आगे बढ़ाते हैं – विभिन्न रोगी आबादी के साथ अध्ययन सामग्री और प्रक्रियाओं के कैसे उतरने के बारे में दृष्टिकोण को उजागर करते हैं जो आंतरिक चैनलों के माध्यम से नहीं आ सकते हैं।

प्रक्रिया तब पतली रहती है क्योंकि प्रतिक्रिया मौजूदा संरचनाओं के माध्यम से प्रवाहित होती है, प्रत्येक अध्ययन के लिए एक अलग उपकरण की आवश्यकता नहीं होती है।

नैदानिक अनुसंधान तेजी से और अधिक विश्वसनीय बनने के लिए उद्योगव्यापी क्या बदलने की आवश्यकता है?

उद्योग में संरचनात्मक जड़ता है जिसके लिए व्यावहारिक रूप से अभ्यास करने वालों को अलग तरह से काम करने और वैकल्पिक दृष्टिकोणों को सिद्ध करने की आवश्यकता है। कॉर्पोरेट नवाचार कार्यक्रम और कार्यकारी जनादेश संचालन परिवर्तन पर सीमित प्रभाव डालते हैं – जो आवश्यक है वह व्यावहारिक रूप से उन लोगों को साबित करना है जो वास्तव में चीजों को अलग तरह से करने जा रहे हैं।

सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग इस पैटर्न को दर्शाती है। यह कुशल काम है – नैदानिक डेटा को बायोस्टैटिस्टिकल विश्लेषण के लिए बदलना – विशेषज्ञों द्वारा किया जाता है जिनके पास गहरा डोमेन विशेषज्ञता है। लेकिन प्रतिभा को आकर्षित करने के लिए संघर्ष। डेटा विज्ञान या इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि वाले पेशेवर शायद ही कभी इसे चुनते हैं, हालांकि कौशल सेट काफी हद तक ओवरलैप करते हैं। काम अभी भी सिलो में रहता है, विधियां बाहरी लोगों के लिए अस्पष्ट हैं, और प्रतिभा पाइपलाइन सीमित है।

एआई इसे खोल सकता है – आधुनिक उपकरण परिवर्तन कार्य का अधिकांश हिस्सा संभाल सकते हैं, और दोहरी प्रोग्रामिंग आवश्यकताओं (जहां दो प्रोग्रामर स्वतंत्र रूप से आउटपुट उत्पन्न करते हैं) को मानव-मानव जोड़ियों के बजाय एआई-मानव जोड़ियों के साथ पूरा किया जा सकता है। लेकिन प्रौद्योगिकी अकेले संरचनात्मक समस्याओं का समाधान नहीं करती है। आपको व्यावहारिक रूप से इसका उपयोग करने और नियामक मानकों को पूरा करने के लिए तैयार रहने वाले व्यावहारिक रूप से अभ्यास करने वालों की आवश्यकता है। इसके बिना, क्षमता कम उपयोग में आती है।

व्यापक सबक: तेजी से और अधिक विश्वसनीय परीक्षणों के लिए अधिक से अधिक नए उपकरणों की आवश्यकता नहीं है। उन्हें लोगों के लिए जगह बनाने की आवश्यकता है – नियुक्ति में, नियामक व्याख्या में, संगठनात्मक संस्कृति में – जो अलग तरह से काम करेंगे। यह समयरेखा को वास्तव में कम करने का तरीका है।

आप अगले पांच वर्षों में एआई, डेटा और परीक्षण डिजाइन के बीच संबंध को कैसे देखते हैं?

संबंध एक संरचनात्मक वास्तविकता द्वारा आकार दिया जाएगा: एआई की प्रभावशीलता प्राप्त संदर्भ की गुणवत्ता से सीमित है। समृद्ध, सटीक संदर्भ के बिना – जहां से डेटा आया, यह किन परिवर्तनों से गुजरा, यह वास्तव में क्या मतलब है – यहां तक कि मजबूत मॉडल भी अविश्वसनीय आउटपुट उत्पन्न करते हैं।

नैदानिक परीक्षणों का अधिकांश उद्योग खंडित है। सीआरओ परीक्षण जीवन चक्र के टुकड़ों को देखते हैं। प्रायोजक कई विक्रेताओं के साथ काम करते हैं, प्रत्येक एक टुकड़ा पकड़े हुए है। संदर्भ प्रत्येक हाथ से गुजरने पर खो जाता है। जब आप इस वातावरण में एक एआई प्रणाली से परीक्षण डेटा के बारे में तर्क करने के लिए कहते हैं, तो यह अपूर्ण जानकारी के साथ काम कर रहा है – और अपूर्ण जानकारी अविश्वसनीय आउटपुट का उत्पादन करती है।

वे संगठन जो सबसे अधिक लाभान्वित होंगे वे उन लोगों के साथ हैं जिनके पास एंड-टू-एंड ट्रेसबिलिटी है। वे डेटा श्रृंखला पर नियंत्रण रखते हैं – प्रोटोकॉल डिजाइन से लेकर डेटा कैप्चर और विश्लेषण तक। वे संदर्भ का अनुमान नहीं लगाते – वे इसे उत्पन्न करते हैं। वे फॉर्म डिजाइन करते हैं, फील्ड परिभाषित करते हैं, डेटा शब्दकोश लिखते हैं। प्रत्येक डेटा बिंदु की वंशावली है क्योंकि संगठन ने वंशावली बनाई है। वह ट्रेसबिलिटी सिर्फ परिचालन दक्षता नहीं है – यह विश्वासपात्र निर्णय लेने की अनुमति देता है जो रोगियों को प्रभावित करते हैं।

अगले पांच वर्षों में, यह संरचनात्मक लाभ यौगिक होगा। एंड-टू-एंड दृश्यता वाले संगठन एआई को अधिक प्रभावी ढंग से तैनात करेंगे – अनुकूली परीक्षण डिजाइन से लेकर ऐतिहासिक पैटर्न से सूचित प्रोटोकॉल अनुकूलन तक, सीखने को पकड़ने और अपने सिस्टम में सुधार करने के लिए – और खाई को उन लोगों के बीच चौड़ा करेंगे जो खंडित डेटा के साथ काम करते हैं। जो लोग खंडित डेटा के साथ काम करते हैं वे पाएंगे कि एआई वादा करता है लेकिन अविश्वसनीय है: प्रणाली नियंत्रित सेटिंग्स में अच्छा प्रदर्शन करती है लेकिन उत्पादन वातावरण में विश्वसनीय रूप से सामान्य नहीं है।

प्रश्न यह नहीं है कि क्या एआई मायने रखेगा। यह है कि क्या डेटा बुनियादी ढांचा एआई को विश्वसनीय बनाने के लिए मौजूद है। अधिकांश उद्योग के लिए, यह अभी तक नहीं है। यह आगे का काम है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो एआई-मूल नैदानिक परीक्षण निष्पादन, एंड-टू-एंड डेटा स्वामित्व, और तेजी से अध्ययन वितरण के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, उन्हें लिंडस हेल्थ पर जाना चाहिए।