शॉन शॉफ्स्टल, पेसमेट में एआई, नवाचार और डेटा के प्रमुख – साक्षात्कार श्रृंखला

शॉन शॉफ्स्टल, पेसमेट में एआई, नवाचार और डेटा के प्रमुख, एक प्रौद्योगिकी और उत्पाद कार्यकारी हैं जिनके पास 20+ वर्षों का अनुभव है जो नवाचारी सास सolutions और एकीकृत एआई प्रौद्योगिकियों का निर्माण करते हैं जो मापनीय व्यवसायिक परिणाम प्रदान करते हैं और रणनीतिक व्यवसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित होते हैं।

शॉन कार्यक्षमता और दक्षता में सुधार करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी और डेटा-संचालित मंचों को सामान्य बनाने में माहिर हैं। उनके पिछले कार्य ने स्वास्थ्य प्रबंधन प्रणालियों में एआई एकीकरण को आगे बढ़ाया, जिससे महत्वपूर्ण दक्षता में सुधार हुआ और रोगी परिणामों में सुधार हुआ।
एक विचार नेता और कार्यकारी के लिए एआई पर सार्वजनिक वक्ता के रूप में, शॉन तकनीकी क्षमताओं और रणनीतिक व्यवसायिक कार्यान्वयन के बीच की खाई को पुल करते हैं, जो उत्पाद प्रबंधन और विकास पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो वास्तविक नैदानिक आवश्यकताओं की सेवा करते हैं।

पेसमेट एक स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी कंपनी है जो पेसमेटलाइव, एक क्लाउड-आधारित मंच प्रदान करती है जो दूरस्थ हृदय निगरानी और डेटा प्रबंधन के लिए है। यह प्रणाली इम्प्लांटेबल कार्डियक डिवाइस, एम्बुलेटरी मॉनिटर और उपभोक्ता ईसीजी से डेटा को एकीकृत करती है, जो स्वचालित प्राथमिकता का उपयोग करके चिकित्सकों को सबसे महत्वपूर्ण अलर्ट पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करती है।

आप 20 वर्षों से अधिक समय से एआई-संचालित स्वास्थ्य देखभाल समाधान बना रहे हैं, जिसमें ऑडिटडेटा में पहला हिप्पा-अनुपालन एआई ऑडियोग्राम टूल और अब पेसमेट में कार्डियक बुद्धिमत्ता मंच शामिल है। आपको नैदानिक डेटा को क्रियाशील अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करने के लिए एआई का उपयोग करने के लिए क्या प्रेरित किया?

मैं हमेशा डेटा से प्रेरित रहा हूं। मेरे शुरुआती करियर में, मेरी एजेंसी का टैगलाइन “क्वांटिफ़िएबल क्रिएटिविटी” था – यह विचार कि आप जो सीखते हैं उसे भावना और रचनात्मकता के माध्यम से चला सकते हैं। जब मैं स्वास्थ्य सेवा में स्थानांतरित हुआ, तो मैंने एक नए तरीके से डेटा का उपयोग करने का एक नया तरीका देखा।

फिर एआई आया और उन संभावनाओं को बढ़ा दिया। मुझे वास्तव में लगता है कि अगर हम एआई का उपयोग एक स्मार्ट, मानव-मध्य-मध्य तरीके से कर सकते हैं, तो हम स्वास्थ्य सेवा को बदल सकते हैं। यह चिकित्सकों को रोगियों के साथ अधिक समय बिताने की अनुमति दे सकता है, जबकि डेटा के आसपास के नियमित कार्य एआई द्वारा संभाले जाते हैं।

पेसमेट दुनिया में सबसे बड़े और सबसे मजबूत कार्डियोवैस्कुलर डेटासेट में से एक का प्रबंधन करता है। यह डेटा कैसे भविष्यसूचक अल्गोरिदम में परिवर्तित हो रहा है जो दोनों रोगी परिणामों और नैदानिक क्षमता में सुधार करता है?

डेटा कुंजी है। एआई और मशीन लर्निंग से सबसे अधिक शक्ति प्राप्त करने के लिए, यह सभी प्रशिक्षण सेट पर निर्भर करता है जिसका आप उपयोग करते हैं। पेसमेट एक उद्योग नेता है न केवल हमारे डेटा के कारण, बल्कि हमारी टीम में दशकों का नैदानिक विशेषज्ञता है जो इसे व्याख्या और मान्य करने के लिए है।

नियामक ढांचे जैसे हिप्पा और एफडीए अनुमोदन अक्सर स्वास्थ्य सेवा में एआई को अपनाने में बाधा उत्पन्न करते हैं। संगठन इन प्रतिबंधों के भीतर जिम्मेदारी से नवाचार करने के लिए व्यावहारिक कदम क्या उठा सकते हैं?

पेसमेट में, हम एआई के आसपास मानव-मध्य-मध्य दर्शन में मजबूत विश्वास रखते हैं। हम एआई को निर्णय लेने के लिए नहीं देते हैं, जो कि एफडीए को गंभीर पर्यवेक्षण की आवश्यकता है। इसके बजाय, संगठन एआई का उपयोग डेटा को खनन, संगठन और प्रस्तुत करने के लिए कर सकते हैं, जबकि अभी भी नैदानिक विशेषज्ञता पर निर्भर करते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि प्रत्येक व्यक्तिगत रोगी के लिए क्या सही है।

डेटा संवेदनशीलता कार्डियक देखभाल में एक प्रमुख चिंता है। पेसमेट एआई विकास में रोगी गोपनीयता और विश्वास के उच्चतम स्तर को कैसे बनाए रखता है?

रोगी गोपनीयता पेसमेट के लिए हमेशा से एक आधारशिला रही है, और एआई का उदय केवल इस बात को और मजबूत करता है कि यह प्रतिबद्धता क्यों महत्वपूर्ण है। हम एआई विकास के साथ एक “गोपनीयता-डिज़ाइन” दर्शन के साथ आगे बढ़ते हैं, जिसका अर्थ है कि डेटा सुरक्षा एक पश्च-विचार नहीं है, बल्कि यह हर चरण में निर्मित है।

स्वास्थ्य सेवा में स्वचालन एक दो-धारी तलवार हो सकती है। पेसमेट में एआई को कैसे डिज़ाइन किया गया है ताकि यह चिकित्सकों की विशेषज्ञता को पूरक बनाए, न कि बदल दे?

हमारा मानव-मध्य-मध्य दर्शन का अर्थ है कि एआई का उपयोग एक पूरक उपकरण के रूप में किया जाता है, कभी भी विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित नहीं किया जाता है। हमारी प्रतिबद्धता एआई का मार्गदर्शन करने के लिए घरेलू नैदानिक विशेषज्ञता का उपयोग करने और अस्पतालों में चिकित्सकों के साथ काम करने के लिए हमारे उत्पाद विकास को सीधे आकार देती है।

कई स्वास्थ्य प्रणालियों को उपकरणों, ईएचआर और निगरानी उपकरणों के बीच खंडित डेटा से जूझना पड़ता है। आपकी टीम वास्तविक समय के अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए इन स्रोतों को एकीकृत करने के लिए कैसे दृष्टिकोण रखती है जो वास्तव में देखभाल के बिंदु पर महत्वपूर्ण हैं?

पिछले 10 वर्षों में, हम दूरस्थ निगरानी में डेटा के लिए केंद्र बन गए हैं, और हम रोगी डेटा प्रवाह को अंदर और बाहर जानते हैं। आप इसे एक पहचान ग्राफ के रूप में सोच सकते हैं जहां डेटा एकत्र किया जाता है और उस समय के हिसाब से परोसा जाता है। हमने डिवाइस निर्माताओं, उनके दूरस्थ निगरानी प्लेटफार्मों और ईएचआर प्रणालियों से डेटा खींचने के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण किया है, फिर इसे सामान्य और संदर्भित करता है ताकि यह वास्तव में देखभाल के बिंदु पर उपयोगी हो।

विभिन्न स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी स्टार्टअप्स में आपके अनुभव के साथ, नैदानिक कार्यप्रवाह में एआई को एकीकृत करने के दौरान सबसे अधिक अनदेखी चुनौतियां क्या हैं?

गोपनीयता और सुरक्षा कई छोटी स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी कंपनियों के लिए भयावह हो सकती है। लेकिन महान सर्वोत्तम अभ्यास और उपकरण उपलब्ध हैं, और सभी प्रमुख क्लाउड प्रदाता – एएमडब्ल्यूएस, एज़्योर और गूगल क्लाउड – सलाहकारों के साथ मार्गदर्शिकाएं और चेकलिस्ट प्रदान करते हैं जो स्टार्टअप और उद्यमों को इन चुनौतियों से निपटने में मदद करते हैं।

नैतिक और पारदर्शी एआई तैनाती स्वास्थ्य सेवा में एक परिभाषित कारक बन रही है। आप चिकित्सा निर्णय समर्थन के लिए उपयोग किए जाने वाले एआई प्रणालियों में जवाबदेही और व्याख्या कैसे निर्माण करते हैं?

यह हमारे मानव-मध्य-मध्य दर्शन में वापस आता है। हम अपने एआई को अंतर्दृष्टि और पैटर्न प्रस्तुत करने के लिए डिज़ाइन करते हैं, लेकिन चिकित्सक हमेशा अंतिम निर्णय लेते हैं। यह एक प्राकृतिक जवाबदेही परत बनाता है जहां एक लाइसेंस प्राप्त पेशेवर हमेशा एआई की सिफारिशों की समीक्षा और मान्य करता है।

एक कार्यकारी के रूप में एआई रणनीति पर नियमित रूप से सलाह देने वाले के रूप में, स्वास्थ्य सेवा में एआई को प्रयोग से अर्थपूर्ण अपनाने के लिए नेताओं के लिए सबसे महत्वपूर्ण मानसिकता परिवर्तन क्या हैं?

जब मैं कार्यकारी नेताओं से एआई के बारे में बात करता हूं, तो मैं उन्हें “क्या होगा अगर?” या “मैं चाहता हूं कि…” मानसिकता में ले जाने की कोशिश करता हूं। एआई में सबसे शक्तिशाली उपकरणों में से एक दुनिया के दृष्टिकोण को टैप करने की क्षमता है एक समस्या के, न कि chỉ आपके आसपास के लोगों या अपने स्वयं के पूर्वाग्रहों के।

पांच साल की अवधि में, आप कार्डियक निगरानी और रोकथाम चिकित्सा के परिदृश्य को कैसे बदलते हुए देखते हैं – और उस समय के दौरान पेसमेट में आप किन मील के पत्थर को प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं?

एआई आगामी पांच वर्षों में हमारे काम और दैनिक जीवन में अधिक से अधिक हिस्सा बनने जा रहा है। जैसे ही हमारे उपयोगकर्ता एआई के आउटपुट के प्रति अधिक सहज और विश्वास करने लगते हैं, यह असीमित संभावनाएं और साझेदारी खोलता है।

मैं सबसे पहले उन उपकरणों को प्रदान करना चाहूंगा जो चिकित्सकों को उन रोगियों की देखभाल को प्राथमिकता देने में मदद करें जिन्हें सबसे अधिक जरूरत है – जो उच्च जोखिम वाले रोगी हो सकते हैं जिन्हें एक प्रतिकूल घटना का सामना करना पड़ सकता है। उसके बाद, हम एआई और रुझान डेटा का उपयोग करके व्यक्तिगत रोगियों के लिए विभिन्न संभावित परिणाम दिखाना शुरू कर सकते हैं, जिससे चिकित्सकों को आगे क्या हो सकता है इसका एक स्पष्ट चित्र मिल सकता है।

धन्यवाद फोर द ग्रेट इंटरव्यू, पाठकों को अधिक जानने के लिए पेसमेट पर जाना चाहिए।