सुंदर सुब्रमणियन, Zyter के CEO – इंटरव्यू श्रृंखला

Sundar Subramanian, Zyter के CEO, एक अनुभवी रणनीति और स्वास्थ्य‑सेवा कार्यकारी हैं जिनका पृष्ठभूमि प्रबंधन परामर्श, डिजिटल परिवर्तन, और बड़े पैमाने पर स्वास्थ्य‑सेवा संचालन को सम्मिलित करती है। जुलाई 2025 में CEO बनने से पहले, उन्होंने PwC की Strategy& में 16 से अधिक वर्ष बिताए, जहाँ उन्होंने यू.एस. रणनीति परामर्श व्यवसाय और इसके एंटरप्राइज़ स्ट्रैटेजी, वैल्यू और डिजिटल ट्रांसफ़ॉर्मेशन प्रैक्टिस का नेतृत्व किया, प्रमुख संगठनों को वृद्धि, संचालन‑मॉडल पुनःडिज़ाइन, और AI‑सक्षम परिवर्तन पर सलाह दी। अपने करियर की शुरुआती अवधि में, Subramanian ने Booz & Company के मेडिकेड और मेडिकेयर सेंटर ऑफ़ एक्सीलेंस का सह‑नेतृत्व किया और स्वास्थ्य‑सेवा पायरों के साथ व्यापक रूप से काम किया, WellCare और McKinsey & Company में वरिष्ठ भूमिकाओं के बाद। Zyter में, वह एजेंटिक AI और बुद्धिमान कार्य‑प्रवाह समन्वयन के आसपास कंपनी के विस्तार का नेतृत्व कर रहे हैं, जिसका जोर AI का उपयोग करके अंत‑से‑अंत व्यावसायिक प्रक्रियाओं को पुनःडिज़ाइन करने पर है, न कि केवल व्यक्तिगत कार्यों को स्वचालित करने पर।

Zyter एक निजी स्वामित्व वाली एंटरप्राइज़ प्रौद्योगिकी कंपनी है, जिसके पास डिजिटल स्वास्थ्य‑सेवा में दो दशकों से अधिक का अनुभव है, जहाँ उसका TruCare पॉपुलेशन हेल्थ प्लेटफ़ॉर्म 45 से अधिक स्वास्थ्य‑सेवा संगठनों में 44 मिलियन से अधिक जीवन का समर्थन करता है। कंपनी अब अपने स्वास्थ्य‑सेवा मूल से आगे बढ़कर एक AI निष्पादन प्लेटफ़ॉर्म बना रही है, जो स्वास्थ्य‑सेवा, सरकार, और वित्तीय सेवाओं में जटिल और अत्यधिक नियमन वाले कार्य‑प्रवाहों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसकी आर्किटेक्चर में Zyter Symphony शामिल है, जो AI एजेंट, एंटरप्राइज़ सिस्टम, और मानव क्रियाओं का समन्वय करता है; Zyter Praxis, जो एजेंट, नियम, डेटा, और मानव निगरानी को अंत‑से‑अंत कार्य‑प्रवाह मॉड्यूल में पैकेज करता है; और TruCare Digital Core, जो इन कार्य‑प्रवाहों को इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड, क्लेम प्लेटफ़ॉर्म, एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग सिस्टम, और कस्टमर रिलेशनशिप मैनेजमेंट सॉफ़्टवेयर जैसे सिस्टम से जोड़ता है। व्यापक लक्ष्य यह है कि एजेंटिक AI को मौजूदा एंटरप्राइज़ वातावरण में संचालन योग्य बनाया जाए, साथ ही परिणामस्वरूप निर्णयों पर शासन, ऑडिटेबिलिटी, और मानव निगरानी बनाए रखी जाए।

आपने Strategy& में 16 से अधिक वर्ष बिताए, जहाँ आपने यू.एस. रणनीति परामर्श व्यवसाय का नेतृत्व किया और स्वास्थ्य‑सेवा में व्यापक रूप से काम किया, WellCare में पहले के अनुभव के बाद। क्या बात ने आपको यह विश्वास दिलाया कि स्वास्थ्य‑सेवा की अगली बड़ी छलांग एजेंटिक AI और कार्य‑प्रवाह निष्पादन से आएगी, न कि पारंपरिक सॉफ़्टवेयर की एक और पीढ़ी से?

अपने करियर के दौरान, मुझे स्वास्थ्य‑सेवा को विभिन्न दृष्टिकोणों से देखने का अवसर मिला—एक ऑपरेटर, एक रणनीति सलाहकार, और अब तकनीक बनाने वाले के रूप में। इन सभी अनुभवों में एक बात स्पष्ट होती गई। स्वास्थ्य‑सेवा इस कारण संघर्ष नहीं कर रहा था कि उसमें तकनीक की कमी है; बल्कि यह इसलिए संघर्ष कर रहा था क्योंकि तकनीक कार्य करने के तरीके को बदल नहीं रही थी।

पिछले दशक में, उद्योग ने डिजिटलाइजेशन में भारी निवेश किया। हमने बुनियादी ढांचे को आधुनिक बनाया, विश्लेषण को विस्तारित किया, इंटरऑपरेबिलिटी में सुधार किया, और हाल ही में AI को अपनाया। इन निवेशों ने महत्वपूर्ण नई क्षमताएँ पैदा कीं, लेकिन उन्होंने स्वास्थ्य‑सेवा की सबसे जिद्दी चुनौतियों में से एक को हल नहीं किया: लोगों, सिस्टम, नीतियों, और संगठनों के बीच कार्य का समन्वय। अक्सर, तकनीक को मौजूदा संचालन मॉडलों पर जोड़ दिया गया, बजाय इसके कि वे कैसे काम करते हैं, इसे बदला जाए।

इस समझ ने मेरे परिवर्तन के विचार को बदल दिया। अगला चरण अधिक AI लागू करने से परिभाषित नहीं है; यह कार्य करने के तरीके को पुनःडिज़ाइन करने के बारे में है। AI एक असाधारण सक्षमकर्ता है, लेकिन इसका सबसे बड़ा मूल्य संगठनों को अधिक प्रभावी ढंग से कार्य निष्पादित करने में मदद करने से आता है, जिससे लोग, सिस्टम, नीतियों, और AI के बीच कार्य का समन्वय हो।

यही कारण है कि मैं Zyter की ओर आकर्षित हुआ। संगठनों को परिवर्तन रणनीतियाँ विकसित करने में वर्षों की मदद करने के बाद, मैं उस निष्पादन परत को बनाने में मदद करना चाहता था जो इन रणनीतियों को मापनीय परिणामों में बदलती है। मेरे लिए, स्वास्थ्य‑सेवा का भविष्य AI को अधिक बुद्धिमान बनाने के बारे में नहीं है; यह स्वास्थ्य‑सेवा को अधिक बुद्धिमानी से संचालित करने में मदद करने के बारे में है।

Zyter खुद को एजेंटिक एंटरप्राइज़ के लिए एक निष्पादन परत के रूप में स्थापित करता है, जहाँ Symphony एजेंट और मानव को समन्वित करता है, Praxis कार्य‑प्रवाहों को निष्पादित करता है, और TruCare उन्हें एंटरप्राइज़ डेटा में आधार देता है। यह आर्किटेक्चर व्यक्तिगत AI कोपायलट्स से क्या हासिल कर सकता है जो वे नहीं कर सकते?

एंटरप्राइज़ परिवर्तन कभी विचारों या बुद्धिमत्ता की कमी से सीमित नहीं रहा है। संगठनों को आमतौर पर पता होता है कि उन्हें क्या करना चाहिए। कठिन चुनौती यह है कि इन निर्णयों को लगातार लोगों, सिस्टम, नीतियों, और कार्य‑प्रवाहों में कार्रवाई में बदलना।

यहीं पर मैं एंटरप्राइज़ AI के अगले चरण को देखता हूँ। व्यक्तिगत AI सहायक लोगों को अधिक उत्पादक बनाते हैं। एंटरप्राइज़ AI को संगठनों को अधिक प्रभावी बनाना चाहिए। इसे कार्य को समन्वित करना चाहिए, कार्य‑प्रवाहों को निष्पादित करना चाहिए, परिस्थितियों के बदलने पर अनुकूल होना चाहिए, और संगठन के संचालन को लगातार सुधारना चाहिए।

हमारी आर्किटेक्चर इस दर्शन को प्रतिबिंबित करती है। Symphony AI एजेंट, एंटरप्राइज़ सिस्टम, और मानव विशेषज्ञता को समन्वित करता है। Praxis कार्य‑प्रवाहों को निष्पादित करता है, और TruCare वह संचालनात्मक नींव प्रदान करता है जो इन कार्य‑प्रवाहों को विश्वसनीय एंटरप्राइज़ डेटा में आधार देता है। मिलकर, वे एक निष्पादन परत बनाते हैं जहाँ AI कार्य करने के तरीके का हिस्सा बन जाता है, न कि लोगों द्वारा अपने कार्य के साथ उपयोग किए जाने वाला एक और उपकरण।

संगठन अंततः AI को उसके परिणामों में सुधार करने की क्षमता से मापेंगे। उत्पादकता महत्वपूर्ण है, लेकिन दीर्घकालिक मूल्य इस बात से आता है कि एंटरप्राइज़ को अधिक निरंतरता से निष्पादित करने, तेज़ी से अनुकूलन करने, और चलाए गए प्रत्येक कार्य‑प्रवाह से सीखने में मदद करना।

जब कई एजेंट डेटा साझा करते हैं, कार्य सौंपते हैं, और निर्णय मानवों को एस्केलेट करते हैं, तो एजेंटिक AI बहुत अधिक जटिल हो जाता है। Zyter ने बड़े पैमाने पर स्वास्थ्य‑सेवा के लिए मल्टी‑एजेंट सिस्टम को विश्वसनीय बनाने के बारे में क्या सीखा है?

जब AI व्यक्तिगत उपयोग मामलों से परे जाकर दैनिक संचालन का हिस्सा बनता है, तो चुनौती बदल जाती है। यह इस बात से कम जुड़ा है कि कोई एक एजेंट कितना बुद्धिमान है, और अधिक इस बात से जुड़ा है कि कार्य सिस्टम, नीतियों, लोगों, और AI के बीच कैसे समन्वित होता है।

हमने पाया है कि विशेषज्ञता महत्वपूर्ण है। स्वास्थ्य‑सेवा एक व्यक्ति पर सब कुछ करने के लिए निर्भर नहीं करती, और AI को भी नहीं होना चाहिए। जिन एजेंटों की जिम्मेदारियाँ स्पष्ट रूप से परिभाषित होती हैं, वे अधिक विश्वसनीय, शासन करने में आसान, और समय के साथ सुधारने में आसान होते हैं। समन्वयन परत इन एजेंटों को समन्वित करती है, हैंडऑफ़ को प्रबंधित करती है, नीतियों को निरंतर लागू करती है, और यह निर्धारित करती है कि कब मानव विशेषज्ञता को कार्य‑प्रवाह में लाया जाना चाहिए।

दृश्यता भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। टीमों को समझना चाहिए कि निर्णय कैसे लिये गये, कौन सी जानकारी ने उन्हें सूचित किया, और उन्होंने परिणाम में कैसे योगदान दिया। निर्णय की वंशावली को कैप्चर करना इस पारदर्शिता को बनाता है और प्रत्येक कार्य‑प्रवाह को सीखने और निरंतर सुधार का स्रोत बनाता है।

विश्वसनीय AI इस बात से परिभाषित नहीं होता कि कितने एजेंट तैनात किए गये हैं; यह इस बात में प्रतिबिंबित होता है कि कार्य कितनी निरंतरता से किया जाता है, लोग परिणामों पर कितनी भरोसा कर सकते हैं, और सिस्टम समय के साथ कितनी प्रभावी ढंग से सुधार करता है।

स्वास्थ्य‑सेवा संगठन चाहते हैं कि AI सिस्टम समय के साथ सुधारें, लेकिन उन्हें पूर्वानुमेय व्यवहार और ऑडिटेबिलिटी की भी आवश्यकता होती है। आप निरंतर सीखने को कैसे सक्षम करते हैं बिना सिस्टम को क्लिनिकल गाइडलाइन, पायर नीतियों, या स्वीकृत कार्य‑प्रवाहों से दूर जाने दिए?

मैं नहीं मानता कि हर निर्णय को AI के माध्यम से स्वचालित किया जाना चाहिए। स्वास्थ्य‑सेवा में कई निर्णय होते हैं जहाँ निर्धारक लॉजिक, स्थापित व्यावसायिक नियम, या क्लिनिकल नीतियाँ स्पष्ट और सुसंगत उत्तर प्रदान कर सकती हैं। जहाँ यह संभव हो, हमें उन्हें उपयोग करना चाहिए बजाय अनावश्यक अनिश्चितता लाने के।

और अधिक रोचक अवसर इन निर्धारक दृष्टिकोणों को AI के साथ मिलाने में है। हमने सफलतापूर्वक न्यूरो‑सिंबॉलिक लॉजिक लागू किया है जो AI‑आधारित तर्क के चारों ओर एक सत्यापन परत बनाता है। AI जटिल या असंरचित जानकारी की व्याख्या कर सकता है, जबकि निर्धारक नियम और सिंबॉलिक लॉजिक यह सत्यापित करते हैं कि परिणामी कार्रवाई स्थापित नीतियों, दिशानिर्देशों, और स्वीकृत कार्य‑प्रवाहों के अनुरूप बनी रहे। यह अनिश्चितता को कम करता है और केवल AI‑आधारित दृष्टिकोण की तुलना में सटीकता में सुधार करता है।

यह निरंतर सीखने के बारे में मेरे विचार को भी बदलता है। लक्ष्य AI को समय के साथ निर्णय लेने की अधिक स्वतंत्रता देना नहीं है; बल्कि यह निष्पादन से सीखना है जबकि उन नियंत्रणों को बनाए रखना है जो महत्वपूर्ण निर्णयों को निर्धारित करते हैं। आप सिस्टम के सूचना व्याख्या, अपवाद संभालने, और कार्य समन्वयन को सुधार सकते हैं बिना इसे मूल प्रक्रिया को नियंत्रित करने वाले नियमों से दूर जाने दिया।

AI तर्क, निर्धारक निर्णय, और निरंतर सत्यापन का यह संयोजन ही वह तरीका है जिससे आप ऐसे सिस्टम बनाते हैं जो समय के साथ सुधार सकते हैं जबकि पूर्वानुमेय, ऑडिटेबल, और उत्तरदायी बने रहते हैं।

Zyter C‑RLM की खोज कर रहा है, जो लंबी और टुकड़ी हुई क्लिनिकल इतिहास को संश्लेषित करने के लिए एक पुनरावर्ती दृष्टिकोण है। स्वास्थ्य‑सेवा में लंबी‑संदर्भ तर्क कितनी महत्वपूर्ण होगा, और क्या एजेंट अंततः प्रत्येक रोगी की निरंतर विकसित होती समझ को बनाए रख सकते हैं?

स्वास्थ्य‑सेवा को कभी जानकारी की कमी से संघर्ष नहीं करना पड़ा। चुनौती यह है कि रोगी की कहानी डॉक्टरों के नोट्स, लैब परिणाम, दवाइयों, इमेजिंग, क्लेम, और देखभाल इंटरैक्शन के कई वर्षों में बिखरी होती है। उस इतिहास को समझने के लिए केवल बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेस करना पर्याप्त नहीं है; इसे साक्ष्य को जोड़ना, पैटर्न पहचानना, और प्रत्येक रोगी की यात्रा की सुसंगत समझ बनाना आवश्यक है।

जैसे ही AI व्यक्तिगत कार्यों में सहायता करने से आगे बढ़कर दीर्घकालिक देखभाल का समर्थन करने लगेगा, लंबी‑संदर्भ तर्क का महत्व बढ़ेगा। C‑RLM के साथ हमारा काम इस दिशा को दर्शाता है। लक्ष्य केवल अधिक जानकारी का सारांश बनाना नहीं है; यह टुकड़े‑टुकड़े क्लिनिकल साक्ष्य को एक संरचित समझ में संश्लेषित करना है जो मूल रिकॉर्ड में निहित रहे। प्रत्येक निष्कर्ष को भी उसके स्रोत से ट्रेसेबल होना चाहिए ताकि चिकित्सक समझ सकें कि यह कैसे पहुँचा गया और साक्ष्य के विरुद्ध इसे सत्यापित कर सकें।

जैसे ही ये क्षमताएँ परिपक्व होंगी, AI एजेंट प्रत्येक रोगी की यात्रा की निरंतर विकसित होती समझ को बनाए रखने में अधिक मदद करेंगे। नई जानकारी उपलब्ध होने पर वह समझ समृद्ध होती जाएगी, जबकि पारदर्शी, साक्ष्य‑आधारित, और विश्वसनीय क्लिनिकल डेटा में निहित रहेगी। AI की भूमिका चिकित्सकों को अधिक पूर्ण चित्र प्रदान करना है ताकि वे अधिक आत्मविश्वास के साथ बेहतर‑सूचित निर्णय ले सकें।

Zyter CMS WISeR कार्यक्रम में भाग ले रहा है, जहाँ AI कार्य‑प्रवाहों का समर्थन कर सकता है जबकि लाइसेंसधारी चिकित्सक निर्णय लेने का अधिकार रखते हैं। क्या यह आज स्वायत्तता सीमा का अनुमानित स्थान है, और AI एजेंटों को अधिक महत्वपूर्ण निर्णय लेने से पहले क्या बदलना आवश्यक होगा?

मैं नहीं मानता कि स्वास्थ्य‑सेवा के लिए एक ही स्वायत्तता सीमा है। AI की उपयुक्त भूमिका कार्य‑प्रवाह, जोखिम स्तर, और इस बात में संगठनों के भरोसे पर निर्भर करती है कि सिस्टम वास्तविक‑विश्व स्थितियों में निरंतर व्यवहार करेगा।

WISeR जैसे कार्यक्रम इस वास्तविकता को दर्शाते हैं। AI पहले से ही जानकारी को संश्लेषित करने, स्थापित नीतियों को निरंतर लागू करने, प्रशासनिक कार्य‑प्रवाहों का समन्वय करने, और दोहराव वाले कार्य को कम करने में बहुत प्रभावी है। लाइसेंसधारी चिकित्सक उन निर्णयों के लिए निर्णय प्रदान करते रहते हैं जहाँ संदर्भ, अस्पष्टता, और उत्तरदायित्व सबसे अधिक महत्वपूर्ण होते हैं। यह एक संचालन मॉडल है जो AI और मानव विशेषज्ञता दोनों की ताकत को प्रतिबिंबित करता है।

समय के साथ, ये सीमाएँ विकसित होती रहेंगी, लेकिन उनका विकास इसलिए होना चाहिए क्योंकि भरोसा अर्जित हुआ है, न कि मॉडल अधिक सक्षम हुए हैं। भरोसा साक्ष्य, पारदर्शिता, सत्यापन, और उत्पादन में निरंतर प्रदर्शन से आता है। AI की भूमिका के प्रत्येक विस्तार को वही मानकों द्वारा समर्थित होना चाहिए जो स्वास्थ्य‑सेवा किसी अन्य महत्वपूर्ण क्षमता पर लागू करता है।

मैं नहीं मानता कि सफलता को AI की स्वायत्तता की मात्रा से मापा जाएगा। इसे इस बात से मापा जाएगा कि क्या रोगियों को बेहतर देखभाल मिलती है, चिकित्सकों के पास जटिल निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय है, और परिणामस्वरूप स्वास्थ्य‑सेवा अधिक प्रभावी ढंग से संचालित होती है।

Zyter ने हाल ही में TruCare को क्लाउड‑नेटिव AWS बुनियादी ढाँचे पर स्थानांतरित किया है ताकि एंटरप्राइज़ स्केल पर AI समन्वयन को समर्थन मिल सके। एजेंटिक AI में चुनौती का कितना हिस्सा मॉडल स्वयं से जुड़ा है बनाम डेटा, सिस्टम, नीतियों, और लोगों को जोड़ने वाली बुनियादी ढाँचा?

फ़ाउंडेशन मॉडल अत्यधिक तेज़ी से विकसित हो रहे हैं, और यह पूरे उद्योग के लिए अच्छा है। चर्चा धीरे‑धीरे इस बात से बदल रही है कि मॉडल क्या कर सकते हैं, से यह समझने की ओर कि वे वास्तविक एंटरप्राइज़ में कैसे काम करते हैं।

डेटा, सिस्टम, नीतियों, और लोगों को जोड़ना वह बिंदु है जहाँ परिवर्तन या तो सफल होता है या रुक जाता है। AI को मौजूदा संचालनात्मक वातावरण में काम करना चाहिए, कई सिस्टमों में निष्पादित होना चाहिए, नीतियों को निरंतर लागू करना चाहिए, और उत्पादन स्केल पर विश्वसनीय प्रदर्शन करना चाहिए। बिना उस बुनियादी ढाँचे के, सबसे सक्षम मॉडल भी उस कार्य से असंबंधित रहता है जिसे वह सुधारने के लिए बनाया गया है।

हमारा क्लाउड‑नेटिव AWS आर्किटेक्चर में परिवर्तन इस विकास को दर्शाता है। यह AI को एंटरप्राइज़ कार्य‑प्रवाहों में समन्वित करने के लिए आवश्यक लचीला, स्केलेबल बुनियादी ढाँचा प्रदान करता है, साथ ही स्वास्थ्य‑सेवा की आवश्यक विश्वसनीयता, शासन, और प्रदर्शन को बनाए रखता है। बुनियादी ढाँचा महत्वपूर्ण है क्योंकि यह AI को रोज़ाना कार्य निष्पादन का हिस्सा बनाता है, न कि केवल मौजूदा प्रक्रियाओं के साथ चलने वाला एक और एप्लिकेशन।

दीर्घकालिक अवसर केवल बेहतर मॉडलों से नहीं परिभाषित होता। यह AI में प्रगति को बुनियादी ढाँचे और संचालन मॉडल के साथ मिलाकर आता है, जो एंटरप्राइज़ स्केल पर कार्य को निरंतर निष्पादित करने के लिए आवश्यक है।

Zyter अपने निष्पादन मॉडल को अन्य नियामक उद्योगों, जैसे वित्तीय सेवाओं और सरकार, के लिए भी स्थापित कर रहा है। प्लेटफ़ॉर्म के कौन से हिस्से वास्तव में क्षैतिज हैं, और कौन से लाभ विशेष रूप से Zyter के स्वास्थ्य‑सेवा अनुभव से आते हैं?

नियामक उद्योगों को अक्सर इस दृष्टिकोण से देखा जाता है कि उन्हें क्या अलग बनाता है। मैंने पाया है कि यह समझना भी उतना ही महत्वपूर्ण है कि उनमें क्या समानताएँ हैं। चाहे आप स्वास्थ्य‑सेवा प्रदान कर रहे हों, वित्तीय जोखिम प्रबंधन कर रहे हों, या सरकारी कार्यक्रमों का समर्थन कर रहे हों, सफलता लोगों, सिस्टम, नीतियों, और डेटा के बीच जटिल कार्य को समन्वित करने पर निर्भर करती है, साथ ही प्रत्येक निर्णय के लिए उत्तरदायित्व बनाए रखना आवश्यक है।

यहीं पर मैं निष्पादन मॉडल को मूल रूप से क्षैतिज देखता हूँ। AI, एंटरप्राइज़ सिस्टम, और मानव विशेषज्ञता को समन्वित करना, नीतियों को निरंतर लागू करना, कई सिस्टमों में कार्य को समन्वित करना, और पारदर्शिता बनाए रखना ऐसे चुनौतियाँ हैं जो स्वास्थ्य‑सेवा से बहुत आगे तक विस्तारित हैं। कार्य‑प्रवाह उद्योग के अनुसार अलग होते हैं, लेकिन विश्वसनीय निष्पादन की आवश्यकता अत्यंत समान रहती है।

स्वास्थ्य‑सेवा ने हमारे निर्माण को नहीं बदला; इसने इसे बनाने के मानक को ऊँचा कर दिया। क्लिनिकल कार्य‑प्रवाहों को सटीकता, इंटरऑपरेबिलिटी, शासन, लचीलापन, और भरोसे की आवश्यकता होती है क्योंकि गलत होने के परिणाम गंभीर होते हैं। इस जटिल स्तर के लिए डिजाइन करने से एक ऐसा निष्पादन मॉडल बना जो अन्य नियामक उद्योगों में अनुकूलित किया जा सकता है, जहाँ संचालन अनुशासन, अनुपालन, और उत्तरदायित्व समान रूप से महत्वपूर्ण होते हैं।

जैसे ही AI एंटरप्राइज़ संचालन में अधिक गहराई से सम्मिलित होता है, मेरा मानना है कि चर्चा इस बात से हटकर होगी कि कोई क्षमता विशेष उद्योग के लिए बनाई गई थी या नहीं, बल्कि यह कि क्या वह जटिल, नियामक वातावरण में विश्वसनीय रूप से निष्पादित हो सकती है। यही मानक हमने शुरुआत से ही निर्धारित किया है।

Zyter का Rural Health Orchestrator वर्चुअल केयर, रिमोट मॉनिटरिंग, केयर मैनेजमेंट, और क्लिनिकल सेवाओं को एक साथ लाता है। एजेंटिक समन्वयन ग्रामीण स्वास्थ्य‑सेवा में क्या हल कर सकता है जो केवल टेलीहेल्थ नहीं कर सकता?

टेलीहेल्थ ने एक महत्वपूर्ण पहुंच चुनौती को हल किया। अगली चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि प्रत्येक इंटरैक्शन समन्वित कार्रवाई और मापनीय परिणामों की ओर ले जाए।

ग्रामीण स्वास्थ्य‑सेवा ने टेलीहेल्थ, रिमोट मॉनिटरिंग, और ब्रॉडबैंड निवेश के माध्यम से पहुंच का विस्तार करके महत्वपूर्ण प्रगति की है। फिर भी परिणाम गति नहीं पकड़ पाए क्योंकि बहुत सारी डिजिटल इंटरैक्शन व्यापक देखभाल यात्रा से असंबद्ध रहती हैं। एक वर्चुअल विज़िट जो देखभाल योजना को अपडेट नहीं करती, फॉलो‑अप को ट्रिगर नहीं करती, या अगले कदम को समन्वित नहीं करती, पहुंच को बढ़ाती है, लेकिन जरूरी नहीं कि स्वास्थ्य में सुधार करे।

यहीं पर समन्वयन आवश्यक हो जाता है। यह टेलीहेल्थ, रिमोट मॉनिटरिंग, केयर मैनेजमेंट, सामुदायिक संसाधनों, और क्लिनिकल कार्य‑प्रवाहों को एक एकल, समन्वित प्रणाली में जोड़ता है ताकि जानकारी सहजता से प्रवाहित हो और कार्रवाई स्वचालित रूप से अनुसरण करे। प्रत्येक इंटरैक्शन एक निरंतर देखभाल यात्रा का हिस्सा बन जाता है, न कि एक अलग घटना।

अवसर केवल पहुंच का विस्तार करने में नहीं है; यह पहुंच को परिणामों में बदलने में है। जब देखभाल लोगों, सिस्टम, और कार्य‑प्रवाहों के बीच जुड़ी होती है, तो चिकित्सक टुकड़े‑टुकड़े प्रक्रियाओं को नेविगेट करने में कम समय बिताते हैं, रोगियों को अधिक निरंतर फॉलो‑अप मिलता है, और ग्रामीण स्वास्थ्य प्रणालियाँ अपने पास मौजूद संसाधनों से बेहतर परिणाम दे सकती हैं। यही वह जगह है जहाँ मैं मानता हूँ कि AI समन्वयन अपना सबसे बड़ा मूल्य बनाता है।

नए PwC सहयोग के साथ, एक सफल AI परिवर्तन को अन्य स्वास्थ्य‑सेवा AI पायलट से क्या अलग करेगा? कौन से मापनीय परिणाम आपको यह विश्वास दिलाएंगे कि AI ने एक पायर या प्रदाता के संचालन को मूल रूप से सुधार दिया है?

स्वास्थ्य‑सेवा ने डिजिटल क्षमताओं में वर्षों का निवेश किया है। आज, अधिकांश संगठनों के पास डेटा, AI, और आधुनिक प्रौद्योगिकी तक पहुंच है। अगला चरण अधिक क्षमताएँ जोड़ने के बारे में नहीं है; यह कार्य करने के तरीके को पुनःडिज़ाइन करने के बारे में है।

इसीलिए मैं परिवर्तन को तैनात किए गए AI मॉडलों की संख्या या शुरू किए गए पायलटों से नहीं मापता। मैं देखता हूँ कि क्या संगठन के संचालन मॉडल में बदलाव आया है। क्या निर्णय तेज़ी से हो रहे हैं? क्या कार्य‑प्रवाह विभागों और सिस्टमों के बीच अधिक समन्वित हैं? क्या प्रशासनिक बोझ कम हो रहा है जबकि चिकित्सक और देखभाल टीमें रोगी देखभाल में सुधार करने वाली गतिविधियों पर अधिक समय बिता रही हैं? क्या ये सुधार एंटरप्राइज़ में दोहराने योग्य हैं, न कि केवल एक ही उपयोग केस तक सीमित?

यह वही दर्शन है जो हमारे PwC के सहयोग के पीछे है। PwC स्वास्थ्य‑सेवा रणनीति और परिवर्तन में गहरी विशेषज्ञता लाता है। Zyter वह निष्पादन परत प्रदान करता है जो जटिल कार्य‑प्रवाहों में उन रणनीतियों को कार्यान्वित करता है, AI, एंटरप्राइज़ सिस्टम, नीतियों, और लोगों को जोड़ता है ताकि संगठन लगातार रणनीति को कार्रवाई में बदल सकें।

मेरे लिए, सफल AI परिवर्तन तब होता है जब AI को अब एक अलग पहल के रूप में नहीं देखा जाता। यह संचालन मॉडल का हिस्सा बन जाता है। उस बिंदु पर, संगठन AI की सफलता को नहीं, बल्कि बेहतर परिणाम, कम प्रशासनिक लागत, अधिक समन्वित देखभाल, और एक ऐसा स्वास्थ्य‑सेवा सिस्टम मापते हैं जो अधिक प्रभावी रूप से संचालित होता है क्योंकि निष्पादन मूल रूप से सुधरा है।

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