नूह नासर, डाटमा के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

नूह 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 वाला एक अग्रणी प्रदाता 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 संगम और संघीय प्रश्न और कार्य प्रवाह प्रौद्योगिकियों के माध्यम से रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए सशक्त बनाना है। ओरेगन में मुख्यालय वाली, कंपनी स्वास्थ्य देखभाल डेटा को कैसे साझा किया जाता है, मुद्रीकृत किया जाता है और लागू किया जाता है, इसके परिवर्तन के सबसे आगे है, जो डेटा संरक्षक और डेटा उपभोक्ताओं के बीच सुरक्षित सहयोग को सक्षम बनाता है।

आप डाटमा.एफईडी का उपयोग करके स्वास्थ्य देखभाल डेटा साझा करने और विश्लेषण में क्रांति लाने के लिए एआई का उपयोग कैसे करते हैं?

डाटमा.एफईडी में एआई-चालित विश्लेषणात्मक उपकरण एकीकृत हैं जो हमारे संघीय नेटवर्क में सुरक्षित प्रश्न निष्पादन को सक्षम करते हैं। इसके उन्नत एल्गोरिदम डीइडेंटिफाइड, शेयरयोग्य डेटासेट के निष्कर्षण, संग्रह और वितरण को सुविधाजनक बनाते हैं – जो डेटा उपभोक्ताओं जैसे फार्मास्यूटिकल कंपनियों और अनुसंधान संगठनों को अंतर्दृष्टि निकालने की अनुमति देते हुए पूर्ण अनुपालन और गोपनीयता मानकों को सुनिश्चित करते हैं।

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

डाटमा आणविक प्रयोगशालाओं और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए किन प्रमुख चुनौतियों का समाधान करता है?

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

• डेटा मुद्रीकरण: स्वास्थ्य देखभाल 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: एक गोपनीयता-पहले संघीय मॉडल के माध्यम से संवेदनशील डेटा को सुरक्षित रखता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि यह डेटा संरक्षक के वातावरण से कभी बाहर नहीं निकलता 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 अपने ऊपर लेता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा तैयार है, जबकि डेटा संरक्षकों को अनुसंधान और फार्मा भागीदारों के साथ जोड़ता है।

डाटमा डेटा संरक्षक 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 सुरक्षित रूप से प्रत्येक संरक्षक के वातावरण के भीतर रखता है, जबकि डेटा उपभोक्ताओं के साथ गोपनीयता-पहले सहयोग को सक्षम बनाता है। डेटा एक बहु-चरण प्रक्रिया से गुजरता है: यह विमोचित किया जाता 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 तब बाहरी प्रश्नों को संसाधित करता है बिना कच्चे डेटा को स्थानांतरित किए, केवल अनुमोदित, विमोचित डेटा क्षेत्रों को एकत्रित करता है। सेल-आकार प्रतिबंध पुनः पहचान को रोकते हैं। प्रत्येक डेटा इंटरैक्शन ऑडिट योग्य है और नियामक मानकों जैसे हिप्पा के अनुरूप है।

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

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 मल्टीमॉडल स्वास्थ्य देखभाल डेटा के निर्बाध एकीकरण की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म की स्वचालित डेटा तैयारी सुविधाएं – जिनमें डेटा लेबलिंग और मानकीकरण शामिल हैं – डेटा तैयारी को सुविधाजनक बनाती हैं और मैनुअल प्रयास को कम करती हैं। डेटा को शुरू से ही प्रश्न-tैयार और अनुपालन 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 सहज बनाता है।

डाटमा.एफईडी प्लेटफ़ॉर्म सिलोस में मल्टीमॉडल स्वास्थ्य देखभाल डेटा के एकीकरण को कैसे सुविधाजनक बनाता है?

डाटमा.एफईडी अपने एक घटक, डाटमा.बेस के माध्यम से सिलोस में मल्टीमॉडल स्वास्थ्य देखभाल डेटा के एकीकरण को सुविधाजनक बनाता है। डाटमा.बेस एक व्यापक फ्रेमवर्क है जो प्रोप्राइटरी डेटा स्टोर, कंटेनर और एपीआई पर बनाया गया है। पैमाने पर, इसकी उन्नत क्षमताएं विविध स्वास्थ्य देखभाल डेटा प्रकारों (ईएचआर, ओमिक्स, इमेज और पैथोलॉजी) के अवशोषण, संग्रह और संगम को सक्षम बनाती हैं। डेटा सिलोस को तोड़कर, डाटमा.बेस खंडित डेटासेट को एकजुट, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करता है।

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

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

डाटमा स्वास्थ्य सेवा संगठनों को नैतिक और नियामक मानकों को बनाए रखते हुए अपने डेटा को मुद्रीकृत करने 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 रूप से रखते हैं। 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 और विश्वास को बनाए रखता है।

आप अगले पांच वर्षों में एआई और स्वास्थ्य देखभाल डेटा में कौन से रुझानों को सबसे बड़ा प्रभाव डालते हुए देखते हैं?

स्वास्थ्य देखभाल में एआई, गोपनीयता, सुरक्षा और सीमित डेटा गुणवत्ता के बारे में चिंताओं से प्रभावित है। एआई पहले से ही हमें वास्तविक रूप से व्यक्तिगत चिकित्सा प्रदान करने में सक्षम बनाता है, लेकिन यह केवल उस संभावना की सतह को छूता है जो संभव है। विशाल मात्रा में मल्टीमॉडल रोगी डेटा का विश्लेषण करके, जिसमें जीनोमिक्स, इमेजिंग और बायोमार्कर डेटा शामिल हैं, चिकित्सा इतिहास, जनसांख्यिकी और जीवन शैली कारकों के संदर्भ में, हम व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुसार उपचार योजनाओं और चिकित्साओं को तैयार करेंगे। इससे रोगी परिणामों में सुधार होगा और अंततः स्वास्थ्य देखभाल 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, यह सब कुछ के लिए 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 चिकित्सा कोडिंग के संबंध में अपनी सीमाओं को दिखाया है; हाल के प्रकाशनों ने उनकी कमियों की ओर इशारा किया है। स्पष्ट रूप से, इन बाधाओं को बेहतर, गहरा, 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, जिसमें इमेजिंग, मल्टी-ओमिक्स और अन्य दृष्टिकोण शामिल हैं, नैदानिक परीक्षण डिजाइन को अनुकूलित करना और दवा खोज को तेज करना। संघीय सीखना, एक गोपनीयता-संरक्षित एआई तकनीक, संस्थानों को संवेदनशील रोगी डेटा साझा किए बिना अनुसंधान पर सहयोग करने की अनुमति देती है, सामूहिक अनुसंधान की संभावना को अनलॉक करती है। हाल के अग्रिमों में, विशेष रूप से कारणात्मक अनुमान और उत्पन्न एआई में, मूल बायोलॉजी से लेकर लागू चिकित्सा तक महत्वपूर्ण प्रगति का संकेत देते हैं।

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

डाटमा में, हम एक भविष्य का निर्माण कर रहे हैं जहां बेहतर डेटा व्यक्तिगत, सुलभ और कुशल स्वास्थ्य देखभाल चलित है। संघीय सीखने के माध्यम से जटिल डेटासेट को एकजुट करके, हम चिकित्सकों और शोधकर्ताओं को जटिल स्वास्थ्य देखभाल 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 साकार करने की दिशा में पहला कदम है।

एक ऐसा भविष्य कल्पना करें जहां शोधकर्ता विशाल मात्रा में रोगी डेटा का विश्लेषण करते हैं, जेनोमिक्स, इमेजिंग और चिकित्सा इतिहास से लेकर जीवन शैली कारकों तक, अगली पीढ़ी की चिकित्सा को व्यक्तिगत रूप से तैयार करने के लिए। उसी समय, 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 जटिल, सुरक्षित चिकित्सा डेटा की शक्ति को अनलॉक करके। डेटासेट का विस्तार करके और नवाचारी उपकरण जैसे डाटमा.व्हाई और डाटमा.360 लॉन्च करके, हम बीमारी का शुरुआती पता लगाने, उपचार में सुधार और बेहतर रोगी परिणामों को बढ़ावा दे रहे हैं।

हमारी दृष्टि व्यक्तिगत रोगियों से परे है। डाटमा की संघीय सीखने की प्रतिबद्धता सामूहिक अनुसंधान की शक्ति को अनलॉक करती है, जिससे संस्थानों को विशाल डेटासेट का विश्लेषण करने की अनुमति मिलती है बिना रोगी गोपनीयता को समझौता किए। यह खोज की एक लहर को छोड़ता है, जो नए दवा लक्ष्यों की पहचान से लेकर नैदानिक परीक्षणों के अनुकूलन तक है। एआई की विश्लेषणात्मक क्षमताओं और कारणात्मक अनुमान क्षमताओं का लाभ उठाकर, हम चिकित्सा अनुसंधान में तेजी ला सकते हैं और जीवन रक्षक उपचारों को रोगियों तक तेजी से 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।