Greg Brady, Fondatore e Amministratore Delegato di Connect4Patients – Serie di Interviste

Greg Brady, fondatore e amministratore delegato di Connect4Patients, è un esperto di tecnologia e imprenditore seriale noto per aver costruito piattaforme aziendali su larga scala, con una carriera che comprende ruoli di leadership in Oracle e i2 Technologies prima di fondare One Network Enterprises, dove ha ricoperto il ruolo di amministratore delegato per quasi due decenni e successivamente di presidente; oggi, sta applicando decenni di esperienza nell’integrazione dei dati, nell’intelligenza artificiale e nei sistemi basati su reti al settore sanitario attraverso Connect4Patients, con l’obiettivo di risolvere le inefficienze a livello di settore unificando i dati frammentati e abilitando una cura più intelligente e centrata sul paziente.

Connect4Patients è una piattaforma tecnologica sanitaria focalizzata sulla trasformazione dell’industria medica attraverso un ecosistema di dati unificato e centrato sul paziente che affronta questioni di lunga data come registri frammentati, cure preventive limitate e diagnosi inefficienti; la sua offerta principale, “The Healthcare Network”, funziona come un’infrastruttura digitale che crea un unico registro del paziente accurato e accessibile tra i fornitori, mentre gli strumenti di intelligenza artificiale integrati migliorano la presa di decisioni cliniche, aumentano la comprensione del paziente e riducono gli errori medici, con l’obiettivo finale di ridurre i costi, migliorare gli esiti e spostare la sanità da un trattamento reattivo a una gestione della salute proattiva e longitudinale.

Ha fondato in precedenza One Network Enterprises, costruendo una piattaforma di catena di approvvigionamento globale che collega oltre 150.000 partner commerciali e portando alla sua acquisizione da parte di Blue Yonder per circa 839 milioni di dollari. Quali lezioni tratte dalla progettazione di reti di dati multi-parti su larga scala hanno influenzato la sua decisione di lanciare la piattaforma sanitaria e perseguire l’idea di un registro del paziente unificato?

Le catene di approvvigionamento sono altamente distribuite tra i produttori di contratto, i fornitori e le società di logistica.

Prima del dispiegamento di One Network, le aziende si concentravano su un processo manuale all’interno delle operazioni e con i loro fornitori e partner logistici, ma i dati su cui stavano lavorando erano diversi. Non c’era una versione unica della verità. Ciò aumentava i tempi di consegna e creava problemi di servizio nel supporto ai clienti. Ciò risultava anche in vendite perse.

Fornire una versione unica della verità in tempo reale era necessario per ridurre il tempo e i costi e migliorare i livelli di servizio.

Se si confronta questo con l’industria medica, il problema è lo stesso. I dati sono frammentati tra gli ospedali, i fornitori di assistenza primaria, gli specialisti e, soprattutto, il paziente. Questo approccio genera enormi costi, poiché sono necessari molti processi manuali tra i partecipanti. Ciò toglie tempo alla cura del paziente, poiché ogni fornitore tenta di creare manualmente un registro medico completo invece di trascorrere del tempo di qualità con il paziente. Soprattutto, questo processo manuale produce un numero più alto di errori medici, che possono essere fatali.

Il governo e l’industria hanno tentato invano di risolvere questo problema per molti anni, ma una rete e un’applicazione centrata sul paziente sono l’unica soluzione fattibile.

La mia esperienza nel dispiegare una rete che riflette una versione unica della verità mi qualifica in modo unico per risolvere questo problema, ed è qui che entra in gioco The Healthcare Network. The Healthcare Network funziona come un’autostrada digitale per abilitare qualsiasi fornitore di cure, compresi ospedali, medici, laboratori, strutture di imaging e altro, a salire a bordo senza problemi e accedere a un unico registro del paziente completo, inclusa la storia familiare e i dati di benessere. Questi dati vengono quindi tradotti dall’intelligenza artificiale in un linguaggio e una descrizione che il paziente può capire. Ciò consente al paziente di aiutare a pulire i dati nella rete e gestire la propria cura preventiva e di trattamento.

La sanità ha investito molto in registri elettronici della salute, eppure i clinici continuano a lottare con dati frammentati tra i sistemi. Perché l’interoperabilità è rimasta una sfida così persistente nella sanità rispetto ad altri settori che hanno unificato con successo le loro piattaforme di dati?

L’interoperabilità è passata attraverso molte fasi, dalle scambievoli di dati e dalle standardizzazioni agli scambi di informazioni sanitarie a livello statale (HIE). Eppure, tutti hanno fallito – non perché i medici e i sistemi non vogliono condividere i dati, ma a causa delle personalizzazioni dell’industria e dei processi di integrazione farraginosi tra più strutture, specialità e demografie.

In sintesi? Gli HIE non funzionano.

Ci sono centinaia di migliaia di implementazioni di registri elettronici della salute negli Stati Uniti e l’approccio per condividere i dati è stato definito come una soluzione punto-punto. Ma il numero di connessioni in una soluzione punto-punto è schiacciante, e la sicurezza dei dati è una preoccupazione significativa. Il segreto è una rete molti-a-molti in cui ogni nodo sale a bordo solo una volta e può connettersi immediatamente con chiunque altro nella rete senza ulteriore integrazione.

La sua visione si concentra sulla creazione di una “versione unica della verità” per i pazienti. Da un punto di vista architettonico dei sistemi, cosa significa questo in pratica, e come assicura che i dati che fluiscono in un tale sistema siano attendibili e validati?

Posizionato sopra The Healthcare Network c’è una soluzione centrata sul paziente e conforme a HIPAA: Connect4Patients. In congiunzione con il paziente, Connect4Patients definisce ciascuno dei suoi fornitori di cure e gestisce la sicurezza attraverso la sottorete dei fornitori. La Rete funziona in un centro dati sicuro e conforme a HIPAA.

Un paziente è connesso alla rete e definisce rapidamente i suoi fornitori di cure e Orion, l’intelligenza artificiale, fonde i dati e li pulisce, li traduce in un linguaggio che il paziente può capire e coinvolge ulteriormente il paziente per perfezionarli. Questa attività crea la versione unica della verità e un’applicazione centrata sul paziente con un’intelligenza artificiale che supporta tutti i partecipanti. The Healthcare Network e l’applicazione centrata sul paziente aumentano i registri elettronici della salute esistenti e non richiedono un costoso progetto IT per abilitarli.

Il nostro obiettivo principale è quello di beneficare i pazienti; il registro è loro, e dovrebbero essere in grado di accedervi e aiutarlo a gestirlo.

Connect4Patients enfatizza la condivisione dei dati basata sul consenso e la partecipazione del paziente. Come progetta una piattaforma che dia ai pazienti il controllo sui loro dati sanitari, consentendo allo stesso tempo ai clinici e ai sistemi sanitari di prendere decisioni rapide e basate sui dati?

Il sistema di intelligenza artificiale traduce i dati in un linguaggio che il paziente può capire e crea un documento separato per il caregiver. I tipi di documenti sono basati sul consenso, consentendo al paziente di condividere solo le informazioni che approva. Questo approccio centrato sul paziente consente al paziente di svolgere un ruolo attivo nella sua stessa cura basata sul trattamento e lo guida verso un approccio di cura preventiva precoce. Questo approccio di cura preventiva sarà il cambiamento fondamentale negli Stati Uniti.

Questa versione unica della verità è condivisa da tutte le parti; i fornitori di cure possono utilizzare l’intelligenza artificiale per il supporto diagnostico e l’analisi delle interazioni dei farmaci. I modelli di apprendimento dell’intelligenza artificiale e un assistente di ricerca possono concentrarsi sul registro del paziente completo per decisioni basate sui dati immediate.

Molti sistemi di intelligenza artificiale nella sanità lottano con set di dati incompleti o incoerenti. Come avere una narrativa unificata del paziente cambia il modo in cui i modelli di apprendimento automatico possono essere applicati nella presa di decisioni cliniche?

Una volta creata una versione unica della verità completa per il mercato del trattamento basato negli Stati Uniti, i sistemi di intelligenza artificiale possono assistere nelle cure acute e croniche, incluse il supporto diagnostico, le interazioni dei farmaci, i programmi dietetici e di allenamento prescritti. I modelli di apprendimento possono identificare i cambiamenti necessari per supportare un modello di cura preventiva. Ad esempio, potrebbe suggerire quali ingredienti dovrebbero essere rimossi dall’approvvigionamento alimentare; quali farmaci stanno influenzando negativamente i pazienti e dovrebbero essere rimossi dal mercato; e quali programmi di movimento e di allenamento sono appropriati per diverse popolazioni di pazienti.

Con registri medici completi e puliti, il sistema di intelligenza artificiale sarà molto più utile e preciso. Abbiamo solo una comprensione superficiale di tutti i modi in cui un sistema di intelligenza artificiale può essere utilizzato una volta che un registro di stile di vita completo che include dati medici e di benessere sia reso disponibile al sistema di intelligenza artificiale.

Nelle catene di approvvigionamento, ha dimostrato come le reti multi-parti possano sincronizzare ecosistemi complessi. Vede la sanità evolversi verso un modello di rete simile, in cui ospedali, assicuratori, farmacie e pazienti operano su un’infrastruttura di dati condivisa?

Sì. The Healthcare Network integra l’intera industria medica. Ciò include ospedali, cliniche, medici, compagnie assicurative e pazienti, tutti i quali possono iscriversi con minimo sforzo.

Da un punto di vista tecnico, quali sono le principali barriere all’integrazione dei dati clinici, operativi e generati dai pazienti in una piattaforma intelligente unica?

Gli ospedali hanno in gran parte adottato uno standard FHIR per il linguaggio medico, ma ciò non significa che i flussi di lavoro e l’infrastruttura si allineino anche. Queste differenze sono presenti all’interno e tra tutti i registri elettronici della salute. Inoltre, i sistemi non popolano gli standard delle risorse FHIR in modo uguale. Ad esempio, alcuni possono includere la storia medica, mentre altri possono lasciare questa risorsa vuota, scegliendo di consentire ai fornitori di mantenere queste informazioni in una nota clinica.

I dati generati dai pazienti, come le informazioni sul benessere e i dati digitali, sono ancora più impegnativi, poiché sono spesso non strutturati tra i pazienti e i fornitori e raramente inclusi nel registro medico tradizionale. Anche quando i pazienti desiderano condividere queste informazioni, i medici spesso non hanno accesso a un luogo standardizzato e strutturato o potrebbero non sapere dove inserirle. Al meglio, potrebbero aggiungerle alla nota clinica o scartarle una volta che il paziente se ne va. Integrare questi dati strutturati e non strutturati in modo completo, pulito e globale è la soluzione e il nostro segreto.

Le piattaforme di sanità basate sull’intelligenza artificiale sollevano spesso preoccupazioni relative alla privacy e alla governance. Come bilancia l’analisi avanzata e l’interoperabilità con i requisiti regolatori severi relativi ai dati dei pazienti?

Tutti i dati dei pazienti sono protetti, sicuri e conformi a HIPAA.

Il sistema di intelligenza artificiale aggrega e anonimizza i dati, eliminando così le preoccupazioni relative alla sicurezza, in modo che il sistema di intelligenza artificiale possa apprendere la causa e l’effetto. Queste informazioni possono essere utilizzate per suggerire misure preventive, come programmi dietetici e di allenamento o nuovi protocolli farmacologici. Ma queste informazioni sono disponibili in tutta la rete, non solo per un paziente individuale.

A livello del paziente, la privacy e la governance non sono una preoccupazione, poiché l’utente è in controllo della sicurezza e delle autorizzazioni.

Man mano che i sistemi sanitari adottano sempre più strumenti di intelligenza artificiale, ritiene che l’industria abbia bisogno di una nuova architettura di dati fondamentale prima che questi strumenti possano raggiungere il loro pieno potenziale?

The Healthcare Network e l’app C4P possono aumentare l’infrastruttura esistente per renderla molto più efficiente. Credo che rivedere l’approccio sanitario e la sua infrastruttura avverrà quando l’industria vedrà il potere della rete e dei dati che può fornire. Per ora, la rete e l’app del paziente migliorano semplicemente i sistemi esistenti.

Guardando avanti, se la sanità riesce a raggiungere un registro del paziente unificato e una rete di dati intelligente, come potrebbe ciò trasformare gli esiti nel prossimo decennio – dalla cura preventiva alla salute della popolazione e alla medicina personalizzata?

La sanità costa miliardi e danneggia centinaia di migliaia di pazienti ogni anno. Credo che mettere il paziente al centro ridurrà notevolmente questi costi medici esorbitanti e, più importante, salverà vite. Possiamo facilmente immaginare cosa farà anche solo una frazione di miglioramento: prevenire danni a centinaia di migliaia e risparmiare miliardi ogni anno, in modo che i fondi possano essere investiti in modo più appropriato (e non sprecati) in una cura più focalizzata sullo stile di vita e sulla prevenzione per tutti.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Connect4Patients.