ハルシー・ワイズ、LyricのCEO – インタビュー・シリーズ

ハルシー・ワイズ、LyricのCEOは、約30年のエグゼクティブ・リーダーシップ、ボード・ガバナンス、バリュー・クリエーション・エクスペリエンスをヘルスケア・テクノロジー、ソフトウェア、金融サービスで持っています。2022年からLyricのボードに参加した後、CEO役に就き、Lyric42プラットフォームのスケーリング、クライアントとパートナーの関係の深化、イノベーションとAI投資の加速、有機的な拡大と戦略的なM&Aを通じた成長を推進することに焦点を当てています。ワイズは、6つの会社をCEOまたは社長として率いてきました。その中には、インターグラフとメダアセットでのパブリック・カンパニー・リーダーシップ・ロールがあります。また、コティヴィティ、セルナー、ASPENテクノロジー、アクシオム、ネクステック・システムズ、ライリック、ウェルスキーなどの主要なテクノロジーとヘルスケア・オーガニゼーションのボードにも参加しています。また、ライム・バレル・アドバイザーズの会長兼CEOであり、TPGキャピタルへのシニア・アドバイザーでもあり、家族の基金を共同で運営し、奨学金、食料の安全保障、退役軍人サービス、ヘルスケアの支援を行っています。

Lyricは、ヘルスケアの意思決定インテリジェンス会社で、ポリシー、データ、AI、臨床レビュー、説明可能な意思決定サポートを適用して、請求が支払われる前に支払い精度を向上させています。Lyric42プラットフォームは、ルール、ワークフロー、支払いインテグリティ製品、AI駆動の推奨事項を横断して支払い決定を調整するために設計されています。目標は、行政的な無駄を削減し、最初のパスの支払い精度を向上させ、プロバイダーの摩擦を低減し、クライアントが支払い決定の理由をよりよく理解できるようにすることです。同社は、AIアプローチを人間の専門知識を置き換えるのではなく、補完するものとして位置付け、自動化、臨床的検証、ガバナンス、クライアントの管理を組み合わせて、より一貫性と防御可能なヘルスケアの支払い決定をサポートするために使用しています。

あなたはメダアセット、セルナー、コティヴィティなどの主要なヘルスケアとエンタープライズ・テクノロジー・カンパニーを率いてきました。ヘルスケアIT、分析、テクノロジーでのあなたの経験は、Lyricへのあなたのビジョンをどのように形作ってきましたか。

私が率いたりアドバイスしたりしたすべての会社において、1つの信念が強まってきました。ヘルスケアは、信頼、真実、透明性が基盤にある場合にのみ改善できます。これらは、ソフトな価値観ではありません。これらは、より良いヘルスケア・システムが依存するための運用条件です。すべてのプラン、プロバイダー、メンバーは、基礎となるインテリジェンスが信頼できるか、情報が真実を反映しているか、意思決定の根拠が十分に透明性があるかによって影響を受けます。

その信念が、私がLyricについて考える方法を形作っています。私は2022年にLyricのボードに参加し、CEO役に就く前に、そこで何ができるかを理解しました。私たちは、最も革新的で、影響力のある、そして重要なヘルステク・カンパニーを1つ築いていることを私は信じています。

Lyricはヘルスケアの意思決定インテリジェンスです。数十年の臨床と支払いに関する専門知識、深いクライアント関係、全国規模で運用されているプラットフォームが私たちに基盤を提供しています。支払いは、今日ではその最高のステークの表現ですが、より広範な機会は、ヘルスケアの担当者に、より良い意思決定を行うためのテクノロジーと洞察を提供することです。早く、自信を持って、患者に最も役立つヘルスケアのために。

私は、ヘルスケアの意思決定は人間が行うべきであると強く信じています。臨床的判断、ポリシーの解釈、説明責任はモデルにアウトソーシングできないものです。AIができること、そしてAIがやるべきことは、意思決定を行う人を情報で支援することです。AIは、以前はスケールと複雑さに埋もれていたシグナル、トレンド、異常を表面化させることができます。AIは、どこが一貫性がなく、パターンが現れている、または意思決定がより注意深く行われる必要がある場所を強調できます。ヘルスケアにおけるAIの役割は、人間の可視性を拡大し、人間の判断を強化することです。人間を置き換えるのではなく。

Lyricは、支払いオペレーションをサポートするために、過去数年間でクラウドベースのAIプラットフォームへの技術スタックの移行を進めてきました。移行における最大のアーキテクチャー的または組織的な課題は何でしたか。

Lyricは、より大きな組織からのスピンアウトとして始まりました。私たちは、信頼できるクライアント関係と数十年の運用の専門知識とともに、レガシーのインフラストラクチャーを継承しました。

過去数年間で、我々は基盤となるテクノロジーを一から再構築しました。課題は、インフラストラクチャーを現代化することだけでなく、30年の支払い精度のビジネスを現代のヘルスケアの意思決定インテリジェンス・プラットフォームに進化させることでした。説明可能性、監査可能性、信頼性を維持する必要がありました。

基本原則は、テクノロジーを現代化する際に、ビジネスへの混乱をゼロにすることでした。私たちは、Lyric42の高度な機能を活用して、高度に正確な移行を保証し、安全でセキュアな移行を作成するために、ヘルスプランのクライアントと密接に協力しました。

アーキテクチャー的には、静的な事前の注文から、ワークフロー内で最初のパスの支払い決定をサポートするリアルタイムのインテリジェンスに移行しました。同時に、すべての結果が透明性、ポリシーに基づき、説明可能である必要がありました。

クライアントを新しいプラットフォームに移行するにつれて、統一されたインテリジェンス・アーキテクチャーを通じて、200百万人のライフをサポートする支払いオペレーションをサポートしています。インサイトを早期に表面化し、無駄を削減し、スケールでのより一貫した意思決定をサポートします。

あなたは、ヘルスケアの支払いは、ポストペイの回復からプレペイのインテリジェンスへの移行が必要であると主張しています。スケールでのその移行を可能にする技術的ブレークスルーは何ですか。

ポストペイの回復からプレペイのインテリジェンスへの移行は、ヘルスケアが大規模なワークフロー・データ、クラウド・インフラストラクチャー、ノイズの中から信号を分離できるAIを備えたことにより、現在可能になりました。

歴史的に、ほとんどのシステムは、支払い後に何が起こったかを分析するように設計されていました。今日、ワークフロー内で、エラー、紛争、無駄がシステムを通過する前に、インテリジェンスを適用できます。

機能の観点から、Lyricは、不要な保留なしに請求書を事前にレビューするためのインテリジェンス選択を導入しました。タイミングが重要なプランとプロバイダーにとって、請求書が不要に保留されないことを保証します。私たちの知的監査プラットフォームを通じて、請求書が人間のレビューが必要な場合、数時間または数日で処理できるようにしました。従来のプロセスでは、数週間または数ヶ月かかる場合があります。

これらの技術的ブレークスルーは、Lyric42の高度なオーケストレーションと組み合わせて、AI、ポリシー、専門の臨床レビューを組み合わせて、最初のパスの正確で説明可能な支払い決定をサポートすることで、ヘルスケアの意思決定インテリジェンスを可能にしました。重要なのは、インテリジェンスがスケールで残る場合、透明性、監査可能性、人間の説明責任が必要です。

ヘルスケアの多くは、断片化されたレガシーのインフラストラクチャーに依存しています。なぜ、AIネイティブ・システムは、従来の「記録システム」よりも、次の10年間で根本的に優れて行くのでしょうか。

レガシーのヘルスケア・システムは、取引を記録し、過去の監査をサポートするように設計されていました。ワークフロー内でのインテリジェンス駆動の意思決定をサポートするように設計されていませんでした。

ヘルスケアは、スケール、速度、複雑さに対応できるインテリジェンス・システムが必要です。現代の支払いオペレーションが要求する。現代のヘルスケアの意思決定インテリジェンス・システムの利点は、単に適用されたAIではありません。ポリシー、データ、AI、専門のレビューを組み合わせて、リアルタイムでより一貫性と説明可能な決定をサポートする能力です。

将来の優位性は、運用ワークフローから継続的に学習し、透明性、説明可能性、説明責任を維持するシステムにあります。ヘルスケアは、人間の専門知識なしでは運用できないため、目標は自律的な意思決定ではありません。目標は、信頼できるインテリジェンスによって人間の意思決定を補完することです。

Lyricは、数十年の臨床的専門知識を基盤とする支払いインテリジェンスAI会社です。ヘルスケアの分野での防御可能なAIシステムを構築する上で、独自のヘルスケア・データと歴史的な請求書インテリジェンスの重要性はどれくらいですか。

独自の請求書インテリジェンスとワークフロー・データは、ヘルスケアでは基盤です。汎用的なモデルだけでは、スケールでの正確で説明可能な支払い決定をサポートするには十分ではないからです。

Lyricのプラットフォームは、約200百万人のライフをサポートし、数十年の運用の請求書インテリジェンスに基づいて構築されています。その独自の知識とコンテキストは、ポリシーがどのように適用されるか、紛争がどこで生じるか、エラーがどのように発生するか、支払いワークフローが現実の世界でどのように動作するかを反映しているため、重要です。

ワークフロー統合、30年の臨床的専門知識、請求書インテリジェンスの組み合わせにより、システムはより正確で説明可能で、運用上監査可能なものになります。

ヘルスケアでは、インテリジェンスは、理解し、検証し、自信を持って行動できる場合にのみ重要です。

ヘルスケアAIの1つの最大の懸念は、ガバナンスと説明可能性です。AIがより多くの支払い決定の責任を負うようになると、実践における効果的な人間によるオーバーサイトはどのように見えますか。

私たちにとって、人間によるオーバーサイトは、バズワードではありません。アーキテクチャーです。AIは、人間の意思決定を補完するために使用するツールです。

私たちのコンテンツ・オーサリングの仕事でそれが見られます。私たちは、Studio42コンテンツ・オーサリング・エクスペリエンスを、Lyric42プラットフォームの上に構築しました。ルールと編集は決定論的でなければならないという原則に従っています。AIは、私たちのチームが大量の政府、産業、研究資料をレビューし、関連するパターンを特定し、推奨事項を表面化させるのに役立ちます。しかし、AIは真実の源となりません。真実の源は、元の資料と人間の臨床的専門知識に基づいています。私たちは、推奨事項を生成するためにAIが使用するすべてのルールと編集を追跡し、変更の完全な履歴を保持します。したがって、ルールまたはコンテンツが特定の政府、産業、または研究源から構築されたかが明らかです。

実践における効果的なオーバーサイトは、次のようになります。AIはスケールとシグナル検出を支援します。臨床的専門家は作業をレビューし、検証します。システムは、元の資料からレビューされたコンテンツまで、明確な監査トレイルを保持します。同様に重要なのは、クライアントは、プラットフォームを通じて表面化されたコンテンツ、ルール、または推奨事項をいつ、どのように実装するかを完全に制御できることです。

ヘルスケアでは、重要な決定は機械またはモデルによってのみ行われるべきではありません。Lyricでは、人間の専門知識、判断、説明責任が基本であると信じています。アーキテクチャーから設計段階で考慮されます。

ヘルスケアの無駄は、米国のシステムにおける最大のコスト・ドライバーの1つです。AIは、患者ケアに悪影響を与えることなく、不必要な支出を削減する上で、最も速く測定可能な影響を与える場所はどこですか。

ヘルスケアは、米国のGDPの約20%を占め、そのうち25%が無駄です。大部分の無駄は、詐欺や故意の無駄ではなく、システムの複雑さによるものです。

これは、正確に私たちがLyric42プラットフォームを構築した理由です。請求プロセスを、支払い後に回収するモデルから、支払い前にインテリジェンスを適用するモデルに移行します。ヘルスプランは、最初のパスで正しく支払うことができます。

ヘルスケアの多くの無駄は、複数の利害関係者間で一貫性のないインテリジェンスによって生じます。不必要な拒否と再請求、手動監査の強度の増加、プロバイダーの控訴の増加が生じますが、最終的な支払いは実質的に変わりません。

無駄は、正しいインテリジェンスが正しい時にないことから生じます。Lyricは、ヘルスプランに、決定のインテリジェンスと推奨事項を提供します。これは、臨床的知識によって検証され、裏付けられています。コーディング、単位、バンドル、医療方針の整合性などの明らかなエラーと矛盾を特定するのに役立ちます。支払い前に行います。これにより、無駄と不正確さが削減され、再作業、控訴、調整の行き来が減ります。

Lyricのプラットフォームは、支払いオペレーションに自動化、予測分析、AI支援のワークフローを統合しています。大規模なヘルスケアの支払いワークフローが自動化される未来はどのくらい近いですか。

次の10年間で、支払いワークフロー内のタスクの大部分が自動化される世界を見るでしょう。しかし、規制とコンプライアンスの要件は、明確な説明責任を必要とするため、人間の責任が必要です。AI、自動化、予測分析は、ヘルスケアの支払いワークフローにおける退屈な日常業務をストリームライン化し、データの検証、パターンの検出、リアルタイムでの推奨事項をサポートします。繊細な、高い影響力のある、または曖昧な決定は、人間のレビューの下に残ります。

ヘルスケアは、説明責任が重要な業界です。支払い決定は、プロバイダー、プラン、患者/メンバー、ヘルスケア・エコシステム全体の財務結果に影響を及ぼします。

私たちは、完全に自動化された支払いAIを構築していません。人間の意思決定を補完するためのヘルスケアの意思決定インテリジェンスを構築しています。

将来は、自動化されたヘルスケアの支払いではありません。将来は、説明可能なインテリジェンスによってサポートされる人間です。説明責任を維持しながら、意思決定と結果に対して。

多くの企業は、まだAIの分離されたパイロット・プロジェクトに取り組んでいます。AIを実運用化する企業と、まだ概念実証段階に留まっている企業を何が区別していますか。

違いは、成功した企業がAIを一連の分離されたパイロット・プロジェクトとして扱わないことです。AIを運用能力、推進力として扱います。

それには、強力なモデルだけでは不十分です。ツール、監視、ガバナンス、ワークフロー設計への基礎的な投資が必要です。私たちの経験では、AIは、テクノロジーをサポートするガバナンス・プロセスがある場合にのみスケールします。人間のプロセスがAI駆動のワークフローを再設計する場合にのみスケールします。明確な所有権、エグゼクティブの後援、運用的整合、AIのパフォーマンスに関する継続的なフィードバック・ループが必要です。

最後の点は非常に重要です。AIを実運用化する企業は、デプロイで止まりません。パフォーマンスを監視し、成果を分析し、システムが改善する必要がある場所を特定し、継続的に改善します。AIは、運用のリズムの一部となり、1回限りの実装ではありません。

Lyricでは、このパターンをコンテンツ・オーサリングの分野で見ています。私たちは、1つのドメインを最初に正しく行うことに焦点を当て、正しいツール、コントロール、監視、人間のレビューを持っていました。基盤が成功したとき、同じ基本的なアプローチを使用して、他のドメインに拡大することができました。プロトタイプがデモでは見えますが、実際の運用の複雑さを生き残ることはできないということとは異なります。

パイロット・モードに留まる企業は、しばしばその複雑さを過小評価します。彼らは、狭いデータセットや制御されたワークフローでモデルをテストしますが、実際の運用に必要なガバナンス、監視、変更管理を提供することはできません。成功する企業は、基盤を構築し、焦点を当てた領域で価値を証明し、規律を持ってスケールアップします。

先を見て、ヘルスケアAIの長期的な勝者は、最も優れたスタンドアロン・モデルを持つ企業、または最も深い運用的統合、ワークフロー・データ、ヘルスケア・エコシステム全体のネットワーク効果を持つ企業になるでしょうか。

ヘルスケアでは、長期的な勝者は、最も優れたスタンドアロン・モデルを持つ企業ではありません。最も深い運用的統合、最も豊かなワークフロー・データ、ヘルスケア・エコシステム全体で最も強いネットワーク効果を持つ企業になります。

モデルは改善し続け、多くの機能が時間の経過とともにより広く利用できるようになるでしょう。しかし、ワークフロー・ポジションの組み込み、長期的な請求書インテリジェンス、ヘルス・プラン、プロバイダー、パートナーへの信頼できる関係の組み合わせは、非常に難しいものです。Lyricのプラットフォームは、約200百万人のライフをカバーし、数十年の独自の請求書精度インテリジェンスから構築されています。私たちは、ケアの後と支払いの前に、実際の取引フローへの可視性を持っています。ワークフローと結果のデータのその深さが、AIがノイズから信号を分離し、トレンド分析から予測、推奨、行動への移行を可能にします。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者は、Lyricを訪問してください。