Tony Hogben, Lead dello Studio Immersivo presso Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) – Serie di Interviste

Tony Hogben è il Lead dello Studio Immersivo presso Pfizer (PFE ) Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS). Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) è all’avanguardia nella trasformazione di come Pfizer si connette con i pazienti, i fornitori di assistenza sanitaria e i professionisti di tutto il mondo. Attraverso strategie digitali innovative, tecnologie all’avanguardia e approfondimenti basati sui dati, OSS consente esperienze senza soluzione di continuità, personalizzate e di impatto. Integrando analisi avanzate, automazione e soluzioni guidate da AI, il team migliora l’engagement, ottimizza la comunicazione e favorisce connessioni significative in tutti i punti di contatto digitali.

Ha avuto una carriera estensiva nell’innovazione digitale e nelle tecnologie immersive. Cosa ha innescato il suo interesse in questo campo e come il suo percorso l’ha portato al suo attuale ruolo?

Il mio percorso è stato piuttosto insolito. Dopo aver completato una laurea in ‘New Media’ all’inizio del secolo – quando il digitale stava ancora cercando di affermarsi – ho fondato e gestito la mia own agenzia digitale. Lavorare durante l’emergere del Web 2.0 è stato veramente emozionante. Stavamo sviluppando soluzioni SAAS e applicazioni mobili in un ambiente in cui l’innovazione non era solo un termine di moda – era la nostra realtà quotidiana. Ogni progetto apriva nuove strade e l’energia imprenditoriale era contagiosa.

Dopo aver venduto con successo la mia attività poco prima della pandemia, ho inizialmente goduto del tempo libero, ma ho presto realizzato che avevo bisogno di una nuova sfida che sfruttasse la mia esperienza. Unirmi a Pfizer Digital mi ha permesso di combinare sia la mia visione creativa che le mie capacità tecniche, attingendo a quasi due decenni di esperienza nell’aiutare organizzazioni di tutte le dimensioni a trasformarsi digitalmente.

Costruire lo Studio Immersivo da zero è stato particolarmente gratificante – creare un hub di innovazione interno che consente ai team in tutta l’azienda di sfruttare tecnologie immersive e interattive. Attualmente, sono parte di un team che guida le nostre iniziative per integrare soluzioni AI in più dipartimenti e casi d’uso, aiutando i team a rivedere i loro flussi di lavoro e le loro capacità.

Cosa è stato più appagante nel passaggio al settore sanitario è stato applicare la mia passione per l’intersezione tra tecnologia ed esperienza umana in un ambiente in cui il nostro lavoro ha un impatto tangibile. Qui, la precisione, il realismo e l’engagement che creiamo attraverso tecnologie immersive influenzano direttamente l’educazione dei professionisti sanitari e, in ultima analisi, gli esiti dei pazienti. Questo legame tra innovazione tecnologica e benessere umano mi guida ogni giorno.

La formazione medica sta subendo una trasformazione con simulazioni guidate da AI. Come si paragonano queste esperienze immersive guidate da AI ai metodi di formazione tradizionali in termini di efficacia e accessibilità?

Dovrei iniziare affrontando le esperienze immersive prima di esplorare come l’AI sta trasformando il panorama.

Le esperienze di formazione immersive trasformano fondamentalmente l’educazione medica offrendo flessibilità che i metodi tradizionali non possono eguagliare. Gli apprendisti possono ripercorrere scenari complessi da quasi ovunque, al loro ritmo e quante volte necessario. Le prove sono convincenti, i tassi di ritenzione della conoscenza per l’apprendimento immersivo sono significativi – fino al 76% migliori dei metodi di formazione tradizionali*

L’AI sta ora rivoluzionando queste esperienze immersive in quattro modi cruciali:

Nella creazione di contenuti, l’AI sta democratizzando lo sviluppo di simulazioni ad alta fedeltà. Ciò che un tempo richiedeva team di sviluppatori specializzati e mesi di lavoro può ora essere completato più velocemente e da molte meno persone – questo sblocca il potenziale di sviluppo e consente la creazione di contenuti su larga scala.

Per l’esperienza dell’apprendista, l’AI consente un adattamento dinamico – regolando gli scenari in tempo reale in base alle decisioni e al livello di abilità, creando sfide autentiche che meglio rispecchiano l’imprevedibilità clinica.

Sul fronte del feedback, l’AI fornisce una valutazione sfumata oltre le semplici metriche di pass/fail. Può analizzare i movimenti degli apprendisti, le sequenze di decisioni e confrontare le prestazioni con migliaia di sessioni precedenti per offrire un coaching personalizzato.

Infine, l’AI consente l’apprendimento collaborativo attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale e gli avatar intelligenti che simulano interazioni realistiche con pazienti e team.

L’impatto sull’accessibilità è profondo – le esperienze immersive guidate da AI possono essere distribuite ampiamente e in modo efficiente in termini di costo, aiutando a risolvere le lacune di formazione a livello globale. Questa potente combinazione di tecnologia immersiva e AI ha il potenziale di democratizzare l’accesso alla formazione medica di alta qualità, in particolare nelle regioni sottoservite.

*Bonde, Mads & Makransky, Guido & Wandall, Jakob & Larsen, Mette & Morsing Bagger, Mikkel & Jarmer, Hanne & Sommer, Morten. (2014). Miglioramento dell’educazione biotecnologica attraverso simulazioni di laboratorio giocate

Può condividere approfondimenti su come le simulazioni mediche guidate da AI stanno essere sviluppate nella sua azienda? Quali sono alcune delle più grandi sfide nell’edificare queste simulazioni ad alta fedeltà?

Stiamo nelle prime fasi di integrazione dell’AI nei nostri approcci. Abbiamo una visione chiara di dove stiamo andando, ma lo spazio sanitario altamente regolamentato in cui lavoriamo richiede un’implementazione metodica e una rigorosa convalida. Ciò crea una tensione tra il nostro desiderio di innovare rapidamente e la nostra obbligazione di procedere con cautela – ci piacerebbe mantenere il passo con l’innovazione frenetica che sta avvenendo con l’AI.

Attualmente, stiamo concentrando i nostri sforzi AI in tre aree chiave:

1. Accelerazione della creazione di contenuti: Stiamo utilizzando l’AI per migliorare il nostro flusso di sviluppo dei contenuti, aiutando i nostri team medici e di design didattico a scalare la produzione di scenari basati su prove, variazioni cliniche e modelli di pazienti. Ciò ci consente di mantenere la qualità mentre significativamente espandiamo la nostra libreria di simulazioni.
2. Accelerazione dello sviluppo tecnico: Stiamo sfruttando l’AI per accelerare i nostri processi di sviluppo tecnico, consentendo un prototipazione, test e distribuzione più veloce di nuove funzionalità e capacità di simulazione. Ciò ci aiuta a superare le limitazioni delle risorse e ad accelerare il nostro ciclo di innovazione.
3. Esperienze adattive per gli apprendisti: In parallelo, stiamo sviluppando modi per incorporare l’AI direttamente nelle nostre simulazioni per creare ambienti di apprendimento più dinamici e reattivi. Ciò include sistemi di feedback personalizzati e difficoltà adattive in base ai modelli di prestazione degli apprendisti.

Sebbene il progresso richieda pazienza in questo dominio, siamo entusiasti di come queste innovazioni AI alla fine trasformeranno la formazione medica e gli esiti dei pazienti.

La sua esperienza a 360 gradi, il laboratorio virtuale, è un approccio innovativo alla formazione dei professionisti sanitari. Come funziona e che tipo di feedback ha ricevuto dagli utenti finora?

Il laboratorio virtuale a 360 gradi fornisce ai professionisti sanitari l’esperienza di camminare attraverso un ambiente di laboratorio reale, interagendo con attrezzature mediche, praticando procedure e risolvendo sfide del mondo reale in uno spazio digitale completamente immersivo.

Il laboratorio virtuale è stato progettato per complementare le visite in persona di laboratori operativi che dimostrano le migliori pratiche. Abbiamo riconosciuto che le visite ai laboratori fisici coinvolgono una logistica complicata e limitazioni di pianificazione, quindi abbiamo creato un’alternativa digitale accessibile 24/7 da qualsiasi parte del mondo.

I professionisti sanitari navigano attraverso simulazioni interattive dettagliate che testano la loro conoscenza e migliorano la loro comprensione delle procedure di laboratorio. La piattaforma è progettata per più dispositivi, garantendo flessibilità nel modo e nel luogo in cui si svolge l’apprendimento. Abbiamo esteso la nostra offerta per includere laboratori virtuali per numerose condizioni mediche e abbiamo tradotto queste esperienze in molte lingue per supportare le esigenze educative globali.

Il feedback è stato estremamente positivo. Gli utenti elogiano costantemente tre aspetti:

1. Realismo: L’ambiente ad alta fedeltà crea un senso autentico di presenza in un laboratorio operativo
2. Impegno: Gli elementi interattivi mantengono l’interesse e la concentrazione durante l’esperienza di apprendimento
3. Flessibilità: La capacità di accedere alla formazione al loro ritmo e convenienza

Soprattutto, i professionisti sanitari riferiscono di sentirsi più fiduciosi nelle loro capacità e di trattenere meglio le informazioni rispetto ai metodi di formazione tradizionali. Questa migliore ritenzione della conoscenza si traduce direttamente in una migliore cura dei pazienti in ambienti reali.

AI e tecnologie immersive possono rendere la formazione più accessibile, ma vede alcune barriere – come preoccupazioni regolamentari, esitazione nell’adozione o limitazioni tecniche – che devono essere superate?

Quando si tratta di implementare nuove tecnologie nella formazione sanitaria, le barriere differiscono notevolmente tra esperienze immersive e applicazioni AI.

Le principali sfide con le tecnologie immersive includono:

• Costi di sviluppo: Tradizionalmente, creare esperienze immersive di alta qualità è stato costoso. Tuttavia, l’AI ci sta aiutando ad affrontare questo problema accelerando la creazione di contenuti e riducendo il tempo di produzione.
• Accessibilità: Ci assicuriamo che la nostra formazione immersiva rimanga accessibile sviluppando per più piattaforme, come dimostrato con il nostro Laboratorio Virtuale che funziona su vari dispositivi. Questo approccio consente agli apprendisti di impegnarsi indipendentemente dalla loro configurazione tecnica.
• Esitazione nell’adozione: Questo è forse la nostra sfida più persistente, in particolare tra i professionisti sanitari esperti. La nostra strategia è l’esposizione incrementale – iniziando con formati familiari come il nostro Laboratorio Virtuale che introducono concetti di apprendimento spaziale senza richiedere una curva di apprendimento ripida. Ciò costruisce la fiducia con i concetti immersivi prima di avanzare verso tecnologie più complesse.

Per l’integrazione dell’AI, affrontiamo ostacoli diversi:

• Limitazioni tecniche: Stiamo attivamente lavorando per superare queste limitazioni costruendo piattaforme e approcci robusti che serviranno come fondamenti per future sviluppi.
• Preoccupazioni regolamentari: Questo rappresenta la nostra sfida più significativa. Gli organismi regolatori hanno domande valide sull’accuratezza e sulla validità dei contenuti generati dall’AI nell’educazione sanitaria. Il nostro approccio è sviluppare casi d’uso interni per prima, creando esempi concreti che possiamo utilizzare per coinvolgere i team regolatori in modo costruttivo. Riconosciamo che dobbiamo supportare la loro comprensione mentre collaboriamo allo sviluppo di garanzie adeguate.

Superando sistematicamente queste barriere e riconoscendone le caratteristiche distinte, stiamo creando percorsi per un’innovazione responsabile che mantiene gli standard elevati richiesti nell’educazione sanitaria.

Con l’AI che accelera a un ritmo senza precedenti, prevede un punto in cui l’AI potrebbe assumere un ruolo più attivo nella cura dei pazienti in tempo reale, piuttosto che essere solo uno strumento di supporto?

Questo si discosta leggermente dalla mia area di competenza, ma credo che possiamo vedere che l’AI sta già andando oltre i ruoli di supporto nel settore sanitario, con esempi come la diagnostica assistita da AI e la guida chirurgica in tempo reale. Nei prossimi cinque anni, mi aspetto che l’AI assumerà un ruolo molto più attivo nella cura dei pazienti, ma non sostituirà completamente gli esseri umani. Invece, l’AI lavorerà a fianco dei professionisti sanitari in un framework “human-in-the-loop”, offrendo assistenza senza assumere il controllo totale. Questo passaggio solleva preoccupazioni etiche sulla fiducia e la responsabilità – mentre l’AI potrebbe suggerire diagnosi o piani di trattamento, la decisione finale sarà ancora presa dagli esseri umani per garantire la sicurezza del paziente. L’AI migliorerà la presa di decisioni, ma il giudizio umano rimarrà essenziale.

In un mondo in cui le intuizioni mediche generate da AI potrebbero un giorno superare le prestazioni dei professionisti umani in determinati compiti, come dovrebbe prepararsi l’industria sanitaria a questo passaggio?

Con ogni trasformazione tecnologica, vediamo un trasferimento di compiti piuttosto che una sostituzione delle persone. L’industria sanitaria deve ridefinire l’AI non come un sostituto dei professionisti, ma come un collaboratore. È un’equazione semplice, Umano + AI è maggiore di Umano o AI da solo.

Questo passaggio sarà graduale e specifico per compito – probabilmente iniziando in aree come la diagnostica basata su immagini, la selezione della patologia e l’analisi predittiva per il deterioramento dei pazienti. Queste sono aree in cui il riconoscimento di pattern su larga scala dà all’AI un vantaggio naturale, mentre la ragione clinica più complessa rimarrà guidata dagli esseri umani per il futuro prevedibile.

Dobbiamo iniziare con compiti piccoli e mirati che offrono valore immediato piuttosto che l’approccio solito di soluzioni monolitiche. Questo approccio iterativo consente ai clinici e ai pazienti di costruire fiducia nelle capacità dell’AI nel tempo.

Rather che resistere al cambiamento, l’industria sanitaria dovrebbe proattivamente plasmare come l’AI viene integrata nell’ecosistema sanitario, assicurandosi che migliori gli elementi umani che rimangono centrali per la guarigione.

Ultimamente, il primo passo che qualsiasi organizzazione dovrebbe fare è democratizzare l’esposizione all’AI. Dare ai propri dipendenti sfide personali per aprire gli occhi alle possibilità – far loro creare un’immagine, scrivere un’e-mail o costruire una presentazione utilizzando strumenti AI. Una volta che sperimentano il potere in prima persona, porteranno quell’entusiasmo indietro per identificare applicazioni significative nel loro lavoro quotidiano. L’innovazione dal basso spesso produce le soluzioni più pratiche e più efficaci.

Molte aziende lottano per scalare le soluzioni AI oltre i progetti pilota. Quali strategie ha utilizzato per implementare con successo l’AI su larga scala?

Per me, scalare con successo qualsiasi progetto tecnologico comporta affrontare due sfide critiche: l’infrastruttura tecnologica e l’adozione degli utenti.

Nell’ambiente sanitario altamente regolamentato, stabilire fondamenta tecniche robuste è essenziale prima di scalare qualsiasi iniziativa AI. Abbiamo bisogno di un’infrastruttura sicura e conforme che bilanci l’innovazione con i requisiti di sicurezza dei pazienti.

Con la nuova tecnologia, l’adozione spesso diventa la più grande barriera alla scala. Abbiamo trovato che rendere l’AI il più invisibile possibile è cruciale per un’adozione diffusa. Ad esempio, essere di fronte a uno schermo vuoto e dover scrivere una richiesta efficace crea una notevole frizione per la maggior parte degli utenti. Invece, stiamo progettando soluzioni in cui gli utenti possono semplicemente cliccare su pulsanti preconfigurati o utilizzare flussi di lavoro familiari che sfruttano l’AI dietro le quinte.

Il nostro approccio dà priorità a iniziare in piccolo ma costruire con la scala in mente fin dal primo giorno. Piuttosto che creare soluzioni una tantum, progettiamo componenti modulari che possono essere estesi e riutilizzati in più casi d’uso. Ciò consente ai piloti di successo di diventare modelli per un’implementazione più ampia.

Credere che l’AI stia per trasformare il settore sanitario in modi che un tempo erano considerati fantascienza. Quali progressi specifici pensa che avranno l’impatto più profondo nei prossimi cinque anni?

Da bambino degli anni ’80, ricordo i programmi TV “The Six Million Dollar Man” e “The Bionic Woman” degli anni ’70. Quei programmi presentavano personaggi fisicamente potenziati dalla tecnologia, la vera rivoluzione con l’AI, tuttavia, sarà l’aumento cognitivo. Questo è ciò che mi emoziona di più.

Nei prossimi cinque anni, credo che diverse altre innovazioni specifiche trasformeranno fondamentalmente il settore sanitario:

1. Automazione amministrativa: Il fardello burocratico che attualmente consuma così tanto tempo dei professionisti sanitari sarà drasticamente ridotto. Ciò non è solo una questione di efficienza – è mettere nuovamente la cura nella sanità ridirigendo l’attenzione umana verso le interazioni con i pazienti.
2. Accelerazione della scoperta dei farmaci: Il tempo necessario per identificare bersagli terapeutici e sviluppare trattamenti efficaci sarà compresso da decenni ad anni o addirittura mesi. AlphaFold, creato e reso open source da Google’s DeepMind, ha già rivoluzionato la nostra comprensione delle strutture proteiche – risolvendo in giorni ciò che in precedenza richiedeva anni di lavoro di laboratorio.
3. Diagnostica di precisione su larga scala: I sistemi AI miglioreranno drasticamente la rilevazione precoce di condizioni come il cancro, le malattie cardiovascolari e i disturbi neurologici attraverso il riconoscimento di pattern in enormi set di dati.
4. Trattamento personalizzato: I piani di trattamento saranno continuamente raffinati in base ai dati individuali dei pazienti, adattandosi in tempo reale per massimizzare l’efficacia e l’impegno dei pazienti nella loro stessa cura.

Il ritmo di questi cambiamenti sarà sorprendente. Lo sviluppo dell’AI è come gli anni del cane – ma con un’accelerazione esponenziale. Vedremo ciò che avrebbe potuto richiedere 50 anni di ricerca e implementazione convenzionale.

Queste non sono scenari di fantascienza lontani – stanno già emergendo in forme precoci, non è il futuro, è ora.