नोआ नासर, डाटमा के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

नोआ नासर डाटमा (पूर्व में ओमिक्स डेटा ऑटोमेशन) के सीईओ हैं, जो संघीय वास्तविक दुनिया के डेटा प्लेटफ़ॉर्म और विश्लेषण और दृश्यीकरण के लिए संबंधित उपकरण प्रदान करने वाली एक अग्रणी कंपनी है। डाटमा का मिशन स्वास्थ्य सेवा संगठनों को अपने डेटा संपत्तियों को अनुकूलित करने, नवाचार को बढ़ावा देने और उन्नत डेटा भंडारण, एआई-सक्षम डेटा हार्मोनाइजेशन और संघीय प्रश्न और कार्यप्रवाह प्रौद्योगिकियों के माध्यम से रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए सशक्त बनाना है। ओरेगन में मुख्यालय वाली, कंपनी स्वास्थ्य सेवा डेटा को कैसे साझा किया जाता है, मुद्रीकृत किया जाता है और लागू किया जाता है, इसके परिवर्तन में सबसे आगे है, जो डेटा संरक्षक और डेटा उपभोक्ताओं के बीच सुरक्षित सहयोग को सक्षम बनाती है।

आप बता सकते हैं कि डाटमा.एफईडी एआई का उपयोग करके स्वास्थ्य सेवा डेटा साझा करने और विश्लेषण करने को कैसे क्रांतिकारी बनाता है?

डाटमा.एफईडी एआई-चालित विश्लेषणात्मक उपकरणों को एकीकृत करता है ताकि हमारे संघीय नेटवर्क में सुरक्षित प्रश्न निष्पादन को सक्षम किया जा सके। इसके उन्नत अल्गोरिदम विभिन्न, साझा करने योग्य डेटासेट को निकालने, समूहित करने और वितरित करने की सुविधा देते हैं – जो डेटा उपभोक्ताओं जैसे कि फार्मास्यूटिकल कंपनियों और अनुसंधान संगठनों को निष्कर्ष निकालने की अनुमति देते हैं जबकि पूर्ण अनुपालन और गोपनीयता मानकों को सुनिश्चित करते हैं।

जटिल डेटा प्रश्नों को स्वचालित करके, डाटमा.एफईडी उच्च-गुणवत्ता, तैयार-टू-उपयोग वास्तविक दुनिया के डेटा तक पहुंच को तेज करता है। यह डेटा संरक्षकों जैसे स्वास्थ्य प्रणालियों और आणविक प्रयोगशालाओं को सहयोगी अनुसंधान प्रयासों में भाग लेने के लिए सशक्त बनाता है, जबकि अपने डेटा संपत्तियों पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हुए।

डाटमा मोलिक्यूलर लैब्स और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए किन प्रमुख चुनौतियों का समाधान करता है?

डाटमा.एफईडी मोलिक्यूलर लैब्स और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए कई महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान करता है, जिनमें शामिल हैं:

• डेटा मुद्रीकरण: स्वास्थ्य सेवा डेटा से निरंतर राजस्व पीढ़ी को सक्षम बनाता है, जबकि डेटा संरक्षकों को पूर्ण स्वामित्व और नियंत्रण बनाए रखने की अनुमति देता है।
• डेटा गोपनीयता और सुरक्षा: संवेदनशील डेटा को सुरक्षित रखता है bằng एक गोपनीयता-पहले संघीय मॉडल के माध्यम से यह सुनिश्चित करता है कि यह डेटा संरक्षक के पर्यावरण से कभी बाहर नहीं जाता है।
• डेटा अनुपालन जोखिम: ऑडिट-तैयार डेटा एक्सेस नियंत्रण और पूर्ण अनुपालन ट्रैकिंग के साथ नियामक जोखिमों को कम करता है।
• डेटा तैयारी और व्यवसाय विकास: डाटमा डेटा तैयारी के प्रयास को लेता है ताकि डेटा तैयारी सुनिश्चित की जा सके और डेटा संरक्षकों को अनुसंधान और फार्मा भागीदारों से जोड़ा जा सके।

डाटमा डेटा संरक्षकों और डेटा उपभोक्ताओं के बीच सुरक्षित सहयोग को सक्षम करते हुए डेटा गोपनीयता और अनुपालन को कैसे सुनिश्चित करता है?

डाटमा.एफईडी एक संघीय नेटवर्क मॉडल का उपयोग करता है, जो डेटा को प्रत्येक संरक्षक के पर्यावरण के भीतर सुरक्षित रखता है, जबकि डेटा उपभोक्ताओं के साथ गोपनीयता-पहले सहयोग को सक्षम बनाता है। डेटा एक बहु-चरण प्रक्रिया से गुजरता है: यह गुमनाम है, सुलभता के लिए फ़िल्टर किया जाता है और संरक्षक-परिभाषित अनुमतियों के आधार पर साझा करने योग्य के रूप में नामित किया जाता है। डाटमा बाहरी प्रश्नों को संसाधित करता है बिना कच्चे डेटा को स्थानांतरित किए, केवल अनुमोदित, गुमनाम डेटा क्षेत्रों को समूहित करता है। सेल-आकार प्रतिबंध पुनः पहचान को रोकते हैं। प्रत्येक डेटा इंटरैक्शन ऑडिट योग्य है और नियामक मानकों जैसे कि एचआईपीएए के अनुरूप है।

डाटमा.एफईडी अन्य डेटा प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में स्केलेबिलिटी और उपयोगकर्ता-मित्रता के मामले में क्या अलग बनाता है?

डाटमा.एफईडी अपने संघीय वास्तुकला और स्वचालित डेटा तैयारी सुविधाओं के माध्यम से निर्बाध रूप से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका डिज़ाइन कई स्रोतों से मल्टीमोडल स्वास्थ्य सेवा डेटा के निर्बाध एकीकरण की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म की स्वचालित डेटा तैयारी सुविधाएं – जिनमें डेटा लेबलिंग और मानकीकरण शामिल हैं – डेटा तैयारी को स्ट्रीमलाइन करती हैं और मैनुअल प्रयास को कम करती हैं। डेटा को शुरू से ही प्रश्न-तैयार और अनुपालन में सुनिश्चित करके, डाटमा.एफईडी बड़े पैमाने पर, गोपनीयता-पहले डेटा साझा करने को सक्षम बनाता है, जो इसे अनुसंधान और वास्तविक दुनिया के डेटा अनुप्रयोगों के लिए अत्यधिक स्केलेबल और直观 बनाता है।

डाटमा.एफईड प्लेटफ़ॉर्म सिलोस के पार मल्टीमोडल स्वास्थ्य सेवा डेटा एकीकरण को कैसे सुविधाजनक बनाता है?

डाटमा.एफईड अपने एक घटक, डाटमा.बेस के माध्यम से सिलोस के पार मल्टीमोडल स्वास्थ्य सेवा डेटा एकीकरण को सुविधाजनक बनाता है। डाटमा.बेस एक व्यापक फ्रेमवर्क है जो प्रोप्राइटरी डेटा स्टोर, कंटेनर और एपीआई पर आधारित है। पैमाने पर, इसकी उन्नत क्षमताएं विभिन्न स्वास्थ्य सेवा डेटा प्रकारों (ईएचआर, ओमिक्स, इमेज और पैथोलॉजी) के अंतर्ग्रहण, समूहीकरण और हार्मोनाइजेशन को सक्षम बनाती हैं। डेटा सिलोस को तोड़कर, डाटमा.बेस खंडित डेटासेट को एकजुट, क्रियाशील अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करता है।

डाटमा की प्रौद्योगिकी फार्मास्यूटिकल अनुसंधान और दवा विकास में डेटा अंतराल को पाटने में कैसे योगदान करती है?

डाटमा.एफईड फार्मास्यूटिकल अनुसंधान और बाजार पहुंच रणनीतियों के लिए महत्वपूर्ण डेटा अंतराल को भरने में मदद करता है। उच्च-गुणवत्ता, तैयार-टू-उपयोग वास्तविक दुनिया के डेटा (आरडब्ल्यूडी) प्रदान करके जो ग्रैन्युलरिटी और लंबवत गहराई के साथ है, डाटमा.एफईड फार्मा कंपनियों को अधिक डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। इसकी सुरक्षित बुनियादी ढांचा सुनिश्चित करती है कि डेटा सुलभ रहता है बिना गोपनीयता या सुरक्षा को समझौता किए, जो खोज के लिए आवश्यक व्यापक अंतर्दृष्टि का समर्थन करता है।

डाटमा स्वास्थ्य सेवा संगठनों को अपने डेटा को मुद्रीकृत करने और नैतिक और नियामक मानकों को बनाए रखने में कैसे सशक्त बनाता है?

डाटमा स्वास्थ्य सेवा संगठनों को एक सुरक्षित डेटा-साझा इकोसिस्टम बनाकर अपने डेटा को मुद्रीकृत करने में सक्षम बनाता है जहां स्वास्थ्य सेवा संगठन पूर्ण स्वामित्व और नियंत्रण बनाए रखते हैं। अपने संघीय नेटवर्क के माध्यम से, डेटा संरक्षक यह निर्धारित करते हैं कि कौन सा डेटा सुलभ और साझा करने योग्य है, जबकि संवेदनशील जानकारी को अपने बुनियादी ढांचे के भीतर सुरक्षित रखते हुए। व्यापक ऑडिट ट्रेल, भूमिका-आधारित अनुमतियां और नियामक अनुपालन सुविधाएं सुनिश्चित करती हैं कि सभी डेटा-साझा गतिविधियां नैतिक मानकों और गोपनीयता नियमों का पालन करती हैं। यह दृष्टिकोण स्वास्थ्य सेवा संगठनों को नए राजस्व धाराओं को उत्पन्न करने की अनुमति देता है जबकि रोगी गोपनीयता की रक्षा करता है और विश्वास बनाए रखता है।

आप आगामी पांच वर्षों में स्वास्थ्य सेवा डेटा और एआई में कौन से रुझानों को सबसे बड़ा प्रभाव डालने की भविष्यवाणी करते हैं?

स्वास्थ्य सेवा में एआई, गोपनीयता, सुरक्षा और डेटा गुणवत्ता के लिए चिंताओं से प्रभावित है। एआई पहले से ही वास्तविक रूप से व्यक्तिगत चिकित्सा को ओन्कोलॉजी में सशक्त बनाता है, लेकिन यह केवल संभावित की सतह को छूता है। विशाल मात्रा में मल्टीमोडल रोगी डेटा का विश्लेषण करके, जिसमें जीनोमिक्स, इमेजिंग और बायोमार्कर डेटा शामिल हैं, चिकित्सा इतिहास, जनसांख्यिकी और जीवन शैली कारकों के संदर्भ में, हम उपचार योजनाओं और चिकित्सा को व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुसार तैयार करेंगे। इससे रोगी परिणाम में सुधार होगा और अंततः स्वास्थ्य सेवा लागत में कमी आएगी। दूरस्थ रोगी निगरानी और रोगी-रिपोर्ट किए गए परिणामों के साथ इन उपकरणों को जोड़कर, हम बीमारी का शुरुआती पता लगाने और उपचार योजनाओं के पालन में सुधार करेंगे। हालांकि, सभी में महत्वपूर्ण कुंजी गहरे, संदर्भ डेटा स्रोत हैं जो पर्याप्त रूप से विविध हैं।

इसके अलावा, एआई व्यक्तिगत देखभाल तक उन्नत पहुंच प्रदान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। मैं पेयर और बिलिंग लॉजिस्टिक्स को सरल बनाने, बोझिल कागजी कार्रवाई को स्ट्रीमलाइन करने और आबादी भर में पहुंच और समानता सुनिश्चित करने में एआई मॉडल की भूमिका देखता हूं। वर्तमान में, एलएलएम ने इस अनुप्रयोग में कुछ सीमाओं को दिखाया है; हाल के प्रकाशनों ने उनकी चिकित्सा कोडिंग की कमियों पर प्रकाश डाला है। स्पष्ट रूप से, इन बाधाओं को बेहतर, गहरे और अधिक पूर्ण प्रशिक्षण डेटा के साथ पार किया जा सकता है।

अंत में, एआई चिकित्सा अनुसंधान की गति तेज करेगा। एआई नए दवा लक्ष्यों की पहचान कर सकता है विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके, जो इमेजिंग, मल्टी-ओमिक और अन्य दृष्टिकोणों को शामिल करता है, नैदानिक परीक्षण डिजाइन को अनुकूलित करता है और दवा खोज को तेज करता है। संघीय सीखना, एक गोपनीयता-संरक्षण एआई तकनीक, संस्थानों को संवेदनशील रोगी डेटा साझा किए बिना अनुसंधान पर सहयोग करने की अनुमति देती है, सहयोगी अनुसंधान की क्षमता को अनलॉक करती है। विशेष रूप से, कारण अनुमान और उत्पन्न एआई में हाल की प्रगति मूल बायोलॉजी से लेकर लागू चिकित्सा तक महत्वपूर्ण प्रगति का संकेत देती है।

डाटमा के लिए आपकी दीर्घकालिक दृष्टि क्या है और यह स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों और व्यापक उद्योग पर क्या प्रभाव डालेगा?

डाटमा में, हम एक भविष्य का निर्माण कर रहे हैं जहां बेहतर डेटा व्यक्तिगत, सुलभ और कुशल स्वास्थ्य सेवा को चला रहे हैं। संघीय सीखने के माध्यम से, हम चिकित्सकों और शोधकर्ताओं को जटिल स्वास्थ्य सेवा चुनौतियों का सामना करने और नए चिकित्सा खोजों को अनलॉक करने में सशक्त बना रहे हैं। हमारा संघीय, वास्तविक दुनिया का डेटा बाजार, डाटमा.एफईडी, इस दृष्टि को वास्तविकता में बदलने की दिशा में पहला कदम है।

एक ऐसा भविष्य कल्पना करें जहां शोधकर्ता जीनोमिक्स, इमेजिंग और चिकित्सा इतिहास से लेकर जीवन शैली कारकों तक विशाल मात्रा में रोगी डेटा का विश्लेषण करके अगली पीढ़ी की चिकित्सा को व्यक्तिगत रोगी फोकस के साथ तैयार कर सकते हैं। साथ ही, चिकित्सक एआई का उपयोग करके सही देखभाल प्रदान कर सकते हैं न्यूनतम प्रशासनिक बोझ के साथ। डाटमा का संघीय दृष्टिकोण इस दृष्टि को तेज करता है जो जटिल, सुरक्षित चिकित्सा डेटा की शक्ति को अनलॉक करता है। हमारे डेटासेट का निरंतर विस्तार और नवीन उपकरणों जैसे डाटमा.व्हाई और डाटमा.360 के लॉन्च के माध्यम से, हम पहले से बीमारी का पता लगाने, बेहतर उपचार और बेहतर रोगी परिणामों को बढ़ावा दे रहे हैं।

हमारी दृष्टि व्यक्तिगत रोगियों से परे है। डाटमा की संघीय सीखने की प्रतिबद्धता सहयोगी अनुसंधान की शक्ति को अनलॉक करती है, जो संस्थानों को संवेदनशील रोगी डेटा साझा किए बिना विशाल डेटासेट का विश्लेषण करने की अनुमति देती है। इससे खोज की एक लहर उत्पन्न होती है, जो नए दवा लक्ष्यों की पहचान से लेकर नैदानिक परीक्षणों के अनुकूलन तक होती है। एआई की विश्लेषणात्मक क्षमता और कारण अनुमान का लाभ उठाकर, हम चिकित्सा अनुसंधान को तेज कर सकते हैं और जीवन रक्षक उपचारों को रोगियों तक जल्दी पहुंचा सकते हैं। हम इस भविष्य को वास्तविकता बनाने में अग्रणी रहने के लिए प्रतिबद्ध हैं।

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