コネクト4パシエンツの創設者兼CEO、グレッグ・ブレイディ – インタビュー・シリーズ

グレッグ・ブレイディ、コネクト4パシエンツの創設者兼CEOは、オラクルやi2テクノロジーでのリーダーシップを経て、約20年間One Network EnterprisesのCEOを務め、その後会長に就任。現在は、データ統合、AI、ネットワークベースのシステムにおける数十年の経験をコネクト4パシエンツを通じてヘルスケア業界に適用し、業界横断的な非効率性を解決し、断片化されたデータを統一し、より賢い、患者中心のケアを可能にしている。

コネクト4パシエンツは、ヘルスケア技術プラットフォームであり、統一された患者中心のデータエコシステムを通じて医療業界を変革することを目的としている。このプラットフォームは、断片化されたレコード、限られた予防ケア、非効率的な診断などの長年の問題に対処する。コア製品である「ヘルスケアネットワーク」は、プロバイダー間でアクセス可能な単一の正確な患者レコードを作成するデジタルインフラストラクチャとして機能し、組み込まれたAIツールは臨床上の意思決定を強化し、患者理解を向上させ、医療ミスを減らし、最終的にコストを削減し、成果を改善し、ヘルスケアを反応的な治療から予防的な健康管理へとシフトさせることを目的としている。

以前、One Network Enterprisesを創設し、約15万の取引先を接続するグローバルサプライチェーンプラットフォームを構築し、最終的にブルーヨンダーによる約8億3900万ドルの買収につながりました。多参加者データネットワークの設計から得た教訓は、ヘルスケアプラットフォームの立ち上げと統一された患者レコードのアイデアを追求する決定にどのような影響を与えましたか?

サプライチェーンは、契約製造業者、サプライヤー、物流会社など、広範囲にわたって分散している。

One Networkの導入前に、企業は内部操作とサプライヤーおよび物流パートナーとの間で手動プロセスに焦点を当てていたが、すべての参加者が作業するデータは異なっていた。単一の真実のバージョンは存在しなかった。これにより、リードタイムが増加し、顧客をサポートするためのサービスレベル問題が生じ、売上も失われた。

リアルタイムの単一の真実のバージョンを提供することは、時間とコストを削減し、サービスレベルを改善するために必要だった。

これを医療業界と比較すると、問題は同じである。データは病院、初期治療提供者、専門家、そして最も重要な患者間で断片化されている。このアプローチにより、巨額のコストが発生する。なぜなら、複数の手動プロセスが参加者間で展開される必要があるからである。これにより、各提供者が手動で完全な医療レコードを作成するのではなく、患者との質の高い時間を過ごす時間が奪われる。最も重要なのは、この手動プロセスにより、致命的な可能性のある医療ミスが多く発生する。

政府と業界は、この問題を解決しようとして何年もかけてきたが、ネットワークと患者中心のアプリケーションだけが実行可能な解決策である。

単一の真実のバージョンを提供するネットワークを展開する私の経験は、この問題を解決するために私を独自に資格付ける。そこで、ヘルスケアネットワークが登場する。ヘルスケアネットワークは、病院、医師、研究所、画像診断施設など、ケア提供者がシームレスにオンボードし、家族の歴史やウェルネスデータを含む単一の完全な患者レコードにアクセスできるデジタルスーパーハイウェイとして機能する。このデータは、AIによって患者が理解できる言語と説明に翻訳され、患者がデータをクリーン化し、自己の予防ケアと治療ベースのケアを管理するのを支援する。

ヘルスケアでは、電子ヘルスレコードに多大な投資が行われているにもかかわらず、臨床医はまだシステム間の断片化されたデータに苦労しています。ヘルスケアでは、他の業界がデータプラットフォームを統一したのと比較して、相互運用性はなぜこれほど根強い課題であるのか?

相互運用性は、データ交換や標準化から州のヘルスケア情報交換（HIE）まで、さまざまな段階を経てきた。しかし、すべての試みが失敗した。なぜなら、医師やシステムがデータを共有したいと考えていないからではなく、業界のカスタマイズや複数の施設、専門分野、人口統計間での統合プロセスの煩雑さによるからである。

ボトムラインは、HIEは機能しない。

米国には数十万のEMR実装があるが、データを共有するアプローチはポイントツーポイントの解決策として定義されていた。しかし、ポイントツーポイントの解決策における接続数は圧倒的であり、データセキュリティは重大な懸念事項である。秘密のソースは、各ノードが一度だけオンボードしてネットワーク上の他のすべてのノードに追加の統合なしで接続できるマニートーマニーのネットワークである。

あなたのビジョンは、患者にとって「単一の真実の源」を作成することに中心しています。システムアーキテクチャの観点から、この「単一の真実の源」は実践ではどのように見えますか? また、どのようにしてこのシステムに流入するデータが信頼できるものであり、検証されているものであることを保証しますか?

ヘルスケアネットワークの上に、患者中心のHIPAA対応ソリューションであるコネクト4パシエンツが存在する。コネクト4パシエンツは、患者とともに、各患者ケア提供者のセキュリティを管理する。ネットワークは、セキュアなHIPAA対応データセンターで実行される。

患者がネットワークに接続され、ケア提供者を迅速に定義し、オライオン（AI）がデータを融合し、クリーン化し、患者が理解できる言語に翻訳し、さらに患者を関与させてそれを洗練する。这个活动创建了SVOT（単一の真実のバージョン）とAIをサポートする患者中心のアプリケーション。ヘルスケアネットワークと患者中心のアプリケーションは、既存のEMRを強化し、機能を有効にするために高価なITプロジェクトを必要としない。

私たちの主な焦点は、患者に利益をもたらすことである。レコードは彼らのものであり、アクセスして管理できるべきである。

コネクト4パシエンツは、許可ベースのデータ共有と患者参加を強調しています。どのようにして、患者が自分のヘルスケアデータをコントロールできるプラットフォームを設計し、同時に臨床医やヘルスケアシステムが迅速なデータ駆動型の意思決定を行うことを可能にしますか?

AIシステムは、データを患者が理解できる言語に翻訳し、ケアプロバイダー用の別のバージョンを作成する。ドキュメントの種類は、許可ベースであり、患者は承認した情報のみを共有できる。患者中心のアプローチにより、患者は自分の治療ベースのケアに積極的な役割を果たすことができ、予防ケアアプローチへの移行を促進する。予防ケアアプローチは、米国でのステップ関数的な変化になるだろう。

この単一の真実のバージョンは、すべての関係者によって共有される。ケアプロバイダーは、診断サポートや薬物相互作用分析のためにAIを使用できる。AIの学習モデルとAI研究アシスタントは、即時のデータ駆動型の意思決定のために、完全な患者レコードに焦点を当てることができる。

ヘルスケアにおける多くのAIシステムは、不完全または一貫性のないデータセットに苦労しています。統一された患者物語を有することは、臨床上の意思決定におけるマシンラーニングモデルの適用方法をどのように変えますか?

米国の治療ベース市場の完全な単一の真実のバージョンが作成されると、AIシステムは、急性ケアと慢性ケアを含む診断サポート、薬物相互作用、処方された食事と運動プログラムをサポートできる。学習モデルは、予防ケアモデルのための必要な変更を特定することができる。たとえば、食糧供給から除去すべき成分を、市場から除去すべき薬剤を、またさまざまな患者集団に適した運動プログラムを示すことができる。

完全でクリーンな医療レコードがあれば、AIシステムははるかに役立つものとなり、正確性も高まるだろう。完全なライフスタイルレコード、医療データとウェルネスデータを含むものが、AIシステムに提供されると、AIシステムが活用できる方法はまだほとんど理解されていない。

サプライチェーンでは、マルチパーティネットワークが複雑なエコシステムを同期させることを実証しました。ヘルスケアは、病院、保険会社、薬局、患者が共有データインフラストラクチャ上で運用されるように進化する可能性が見られるか?

はい。ヘルスケアネットワークは、病院、クリニック、医師、保険会社、患者など、医療業界全体を統合する。すべての参加者が、最小限の努力でサブスクライブできる。

技術的な観点から、臨床データ、運用データ、患者生成データを単一のインテリジェントプラットフォームに統合する上での最大の障害は何ですか?

病院では、医療用語のFHIR標準が主に採用されているが、それはワークフローとインフラストラクチャも一致していることを意味しない。電子医療レコード間には、これらの違いがある。さらに、システムはFHIRリソース標準を均等にポップアップしない。たとえば、一部のシステムは医療歴を含めるが、他のシステムはこのリソースを空のままにして、提供者が臨床ノートにこの情報を保持することを選択する。患者報告データ、ウェルネスデータ、デジタル情報は、患者やベンダー間で構造化されていないことが多く、従来の医療レコードに含まれることはまれである。患者がこの情報を共有したい場合でも、医師は標準化された構造化された場所にアクセスできず、またはそこに情報を入力する方法を知らない。最善の場合は、臨床ノートに追加するか、患者が退出した後に破棄する。構造化されたデータと構造化されていないデータを完全にクリーンな方法で統合することが、解決策であり、私たちの秘密のソースである。

AI駆動のヘルスケアプラットフォームは、プライバシーとガバナンスに関する懸念を引き起こします。高度な分析と相互運用性を、厳格な規制要件と患者データのバランスをどのように保ちますか?

すべての患者データは保護され、セキュアで、HIPAAに準拠している。

AIシステムは、データを集約し匿名化し、セキュリティ上の懸念を排除する。AIシステムは、原因と結果を学習し、予防措置、食事、運動プログラム、または新しい薬剤プロトコルを提案することができる。この情報は、システム全体で利用可能であり、個々の患者にのみ利用できるものではない。患者レベルでは、セキュリティと許可がユーザーによって制御されているため、プライバシーとガバナンスは懸念事項ではない。

ヘルスケアシステムがAIツールを採用するにつれて、AIツールが全潜在能力を発揮する前に、業界が新しい基礎的なデータアーキテクチャを必要とすると思いますか?

ヘルスケアネットワークとC4P患者アプリは、既存のインフラストラクチャを大幅に効率化できる。私は、業界がネットワークと提供できるデータの力を見たときに、ヘルスケアアプローチとそのインフラストラクチャの再構想が行われると考える。現在、ネットワークと患者アプリは、既存のシステムを改善するだけである。

ヘルスケアが統一された患者レコードとインテリジェントなデータネットワークを成功裏に達成した場合、次の10年間で予防ケア、集団健康、個別化医療からの成果をどのように変える可能性がありますか?

ヘルスケアは、毎年数十億ドルを費やし、数十万人の患者に損害を与えている。患者を中心に置くことで、これらの非合理な医療コストを大幅に削減し、最も重要なのは、命を救うことができる。改善の小さな部分でも、数十万人の患者に損害を与えるのを防ぎ、毎年数十億ドルを節約できる。そうすれば、より適切に投資できる（浪費されない）ライフスタイルと予防に焦点を当てたケアが、すべての人のために提供されるだろう。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はコネクト4パシエンツを訪問してください。