라잔 코흘리, 시티어스테크의 CEO – 인터뷰 시리즈

라잔 코흘리는 시티어스테크의 최고 경영자이며, 회사의 전략적 방향과 시티어스테크의 미션인 헬스케어 기술 혁신을 가속화하고 고객에게 장기적인 가치를 제공하는 것을 책임지고 있습니다. 라잔은 디지털 변환, 애플리케이션 및 엔지니어링 서비스 분야에서 경험을积累한 기술 서비스 산업의 고위 경영자입니다.

시티어스테크 이전에, 라잔은 27년 동안 위프로에서 근무했으며, 최근에는 위프로의 iDEAS(통합 디지털, 엔지니어링 및 애플리케이션 서비스) 사업부의 사장을 맡았습니다. 그는 60억 달러의 매출을 기록하는 글로벌 사업부를 이끌었으며, 고객们의 변화를 가속화하고 디지털 제품, 서비스 및 경험을 구축하고 제공하는 것을 도왔습니다.

시티어스테크는 헬스케어 및 생명 과학 회사들에게 컨설팅 및 디지털 기술을 제공하는 선도적인 회사입니다. 세계 최고의 페이어, 제공자, 메드테크 및 생명 과학 회사들의 전략적 파트너로서, 시티어스테크는 혁신, 비즈니스 변환 및 산업 전체의 수렴을 주도합니다. 그들은 헬스케어 생태계에서 디지털 혁신을 가속화하고, 지속 가능한 가치를 추구하며, 결과를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.

헬스케어 및 생명 과학 조직에서 디지털 변환 전략을 성공적으로 구현하기 위한 주요 요소는 무엇입니까?

헬스케어 산업은 디지털 솔루션을 받아들이는 데 어려움을 겪어 왔으며, 성공적인 디지털 변환 여정은 간헐적으로 발생했습니다. 그러나 기술이 환자 치료를 위한 패러다임을 바꾸는 도약을 제공할 준비가 되었으므로, 산업은 이러한 도전에 직면해야 합니다.

디지털 변환은 모든 전문 분야에서 헬스케어에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 특수 약물 제조업체는 다양한 이해 관계자와 생태계에서 발생하는 수요를 충족하기 위해 여러 요구 사항을 처리해야 합니다. 이러한 이해 관계자와 생태계를 처리하는 것은 쉽지 않으며, 많은 경우 환자 지원 허브 서비스를 사용하여 이러한 책임을 제조업체에서 관리하고 고객-약물 성능을 최적화합니다. 그러나 환자 허브 서비스는 확장성과 효율성에 대한 문제로 인해 어려움을 겪고 있으므로, 많은 특수 약물 제조업체는 운영을 간소화하고 전체 효율성을 강화하기 위해 디지털 변환 전략을 채택해야 합니다.

헬스케어 및 생명 과학에서 디지털 변환을 구현하는 데는 세 가지 다각적인 접근 방식이 필요합니다.

• 리더십의 헌신은 이러한 이니셔티브를 주도하고 지속하기 위해 필수적이며, 전략적 목표와 일치하는 명확한 비전과 로드맵을 생성하고 기술 및 혁신적인 솔루션에 투자하는 것을 의미합니다.
• 강력한 데이터 관리는 또 다른 중요한 요소입니다. 정보 관리 프레임워크를 설정하여 데이터 품질, 보안 및 규제 준수를 보장합니다. 이는 데이터 표준, 정책 및 데이터 관리를 위한 프로세스를 정의하는 것을 포함하며, 또한 고급 분석 및 빅데이터 기술을 사용하여 건강 데이터에서 행동 가능한 통찰력을 추출하는 것을 포함합니다.
• 상호 운용성이 디지털 변환에 필수적이며, HL7, FHIR 및 DICOM과 같은 산업 표준을 채택하여 다양한 시스템 및 플랫폼 간의 데이터 교환을 원활하게 할 수 있습니다. 통합 플랫폼 및 미들웨어 솔루션을 사용하여 이기종 시스템을 연결하여 조직 전체에서 데이터 흐름과 통신을 원활하게 할 수 있습니다. 상호 운용성을 완전히 채택함으로써, 조직은 더 효율적이고 효과적이며 환자 중심의 헬스케어 제공을 구현할 수 있습니다.

그러나 결국, 디지털 변환은 환자와 시작되고 끝납니다. 헬스케어 조직은 프로세스를 자동화할 수 있지만, 환자의 경험이나 제공하는 가치를 변경하지 않으면 성공을 찾기가 특히 어려울 것입니다. 환자 중심의 접근 방식과 환자 참여를 향상시키고 치료에 접근하기를 쉽게 하며 개인화된 치료 계획을 가능하게 하는 디지털 헬스 솔루션의 구현은 필수적입니다.

생성형 AI는 현재 어떻게 헬스케어 치료를 향상시키고 환자 결과를 개선하는 데 사용되고 있습니까?

생성형 AI는 헬스케어 생태계에서 변革적인 이점을 제공합니다. 헬스케어와 같은 산업에서 인간-기계 상호 작용이 비효율적인 많은 도전이 있는 경우, 생성형 AI는 이러한 간격을 메우고真正로 헬스케어를 민주화할 수 있습니다.

이것은 특히 개인화된 의학에서 사실입니다. 특정 환자에게 맞춤형 치료 계획을 개발하는 것은 수동으로 수행하는 경우 어려울 수 있습니다. 생성형 AI를 사용하면 알고리즘이 유전적 데이터와 환자 기록을 분석하여 개별 환자의 고유한 유전적 구성과 의료 기록에 맞춤형 치료 계획을 생성할 수 있습니다. 치료 계획이 장소에 있으면, 환자는 AI를 구동하는 가상 건강 보조자를 24/7에 접근할 수 있습니다. 이는 환자 참여를 개선하고, 더 효과적인 치료 및 더 나은 환자 결과를 제공합니다.

생성형 AI는 또한 약물 승인 및 출시 프로세스를 가속화하는 데 중요한 역할을 합니다. 전염병은 AI의 능력에 의해 주도되는 신속한 약물 개발의 잠재력을 보여주었습니다. 생성형 AI는 새로운 약물의 개발을 가속화하여 분자 상호 작용을 시뮬레이션하고, 효과적인 화합물이 될 가능성이 있는 것을 예측합니다. 이것은 전통적인 약물 발견 방법과 관련된 시간과 비용을 크게 줄입니다. 이러한 AI를 구동하는 플랫폼은 또한 잠재적인 약물 후보를 생성하고 그들의 화학적 구조를 최적화하여 개념에서 임상 시험까지의 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

생성형 AI 알고리즘은 또한 의료 영상의 정확도를 향상시키고, 영상의 품질을 개선하고, 이상을 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이렇게 함으로써, 조기 진단과 암과 같은疾患의 치료를 개선하는 데 도움이 됩니다.

마지막으로, 생성형 AI를 구동하는 예측 분석은 획기적인 잠재력을 가지고 있습니다. 생성형 AI 모델은大量의 건강 데이터를 분석하여 질병 발병, 환자 재입원 및 잠재적인 합병증을 예측하여 예방적 개입과 만성 질환의 더 나은 관리를 가능하게 합니다.

생성형 AI는 어떻게 헬스케어 전문가들의 일상적인 작업을 줄여주고, 환자 치료와 혁신에 더 집중할 수 있게 해줄 수 있습니까?

생성형 AI는 헬스케어 전문가들의 일상적인 작업을 크게 줄여줄 수 있습니다. 예를 들어, 임상 기록, 예약, 의료 기록 관리 및 보험 청구 처리와 같은 작업은 생성형 AI로 자동화될 수 있습니다. 이렇게 하면 헬스케어 전문가들이 환자 치료와 혁신에 더 집중할 수 있습니다.

예를 들어, 헬스케어 전문가들은 환자 기록과 증상을 이해하기 위해 전자 의료 기록(EHR)을 사용해야 합니다. 생성형 AI는 환자 기록을 요약하고 수동 작업을 자동화하여 헬스케어 전문가들의 인지 과부화를 크게 줄일 수 있습니다. 이는 더 개인화된 환자 치료를 위한 귀중한 시간을 해방시킵니다.

임상 의사 결정 지원 시스템은 헬스케어 전문가들에게 증거 기반의 추천, 경고 및 리마인더를 제공하는 데 AI를 사용합니다. 이러한 시스템은 환자 데이터와 의료 문헌을 분석하여 진단과 치료 계획을 지원하는 통찰력을 제공합니다. 이는 임상 결과를 개선하고 헬스케어 제공자들의 인지 과부화를 줄입니다.

원격 모니터링 기술은 AI를 사용하여 환자의 생명 징후와 건강 상태를 실시간으로 추적할 수 있습니다. 이는 빈번한 면접 없이도 환자의 건강 상태를 평가할 수 있으며, 조기 발견과 만성 질환의 더 나은 관리를 가능하게 합니다.

생성형 AI는 인간의 잠재력을 강화하여 헬스케어 전문가들의 직업 만족도를 개선하고, 더 혁신적인 치료 제공과 환자 만족도를 높입니다.

생성형 AI 솔루션의 효과성을 최대화하고 의사 결정에서 신뢰를 보장하기 위한 조치는 무엇입니까?

품질과 신뢰는 헬스케어 산업에서 생성형 AI의 급속한 성장으로 인해 중요한 토론의 주제가 되었습니다. 이러한 문제에 대한 강력한 초점이 필요합니다. 이러한 조치 중 일부는 다음과 같습니다.

개인 정보 및 데이터 보안: 환자 개인 정보를 보장하는 것이 필수적이며, 데이터를 철저하게 익명화하고, 데이터 무단 액세스 및 데이터 침해를 방지하기 위한 엄격한 사이버 보안 조치를 취해야 합니다. 강력한 암호화 프로토콜과 적대적 공격에 대한 방어 메커니즘을 구현하여 환자 데이터를 보호할 수 있습니다. 임상 의사들은 궁극적으로 의사 결정 권한을 유지하여 잠재적인 AI 오류를 방지해야 합니다.

품질 및 공정성 유지: 생성형 AI 시스템은 훈련 데이터에 존재하는 편향을 부주의하게 퍼펫할 수 있습니다. 이는 건강 결과에 대한 불평등을 초래할 수 있습니다. 편향을 제거할 수 있는 알고리즘을 구현하고, 생성형 AI 시스템을 지속적으로 재훈련하여 편향을 감지하고 완화하는 것이 중요합니다.

책임 및 투명성: 생성형 AI 기반 의사 결정의 책임은 여러 이해 관계자, 즉 개발자, 헬스케어 제공자 및 최종 사용자를 포함합니다. 설명 가능한 AI 모델은 정보에 기반한 의사 결정에 필요합니다. 개발자는 AI 모델이 편향되지 않고 안전하다는 것을 보장해야 합니다. 헬스케어 제공자는 AI 추천을 사용하여 의사 결정을 내리는 데 책임이 있음을 이해해야 합니다. 강력한 규제 프레임워크를 구현하여 책임 문제를 해결하고 신뢰를 유지하는 것이 필수적입니다.

윤리 프레임워크: 생성형 AI의 윤리 프레임워크 개발은 책임을 촉진하는 것과 혁신을 억제하는 것 사이의 균형을 찾는 것입니다. 헬스케어 플레이어는 진화하는 윤리 표준에 적극적으로 동의하여 생성형 AI 애플리케이션이 공정하고, 책임があり, 환자 중심인지 보장해야 합니다. 인간-루프 접근 방식과 책임 있는 AI 관행을 결합하여 공정한 건강 결과를 달성하고 생성형 AI의 잠재력을 최대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

플랫폼 기반 품질 및 신뢰 프레임워크: 기존 품질 관리 시스템에 통합되고 규제 권고안과 일치하는 품질 및 신뢰 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다. 이러한 프레임워크는 생성형 AI 솔루션을 측정, 검증 및 모니터링하여 일관성 있고 신뢰할 수 있는 결과를 보장해야 합니다.

이번 년 초, 우리는 시티어스테크 생성형 AI 품질 및 신뢰 솔루션을 출시했습니다. 이는 헬스케어에서 처음으로 끝에서 끝까지의 솔루션입니다. 이 솔루션은 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 포괄적인 검증, 지속적인 모니터링 및 규제 표준 준수를 제공하여 생성형 AI 솔루션의 효과성과 신뢰성을 보장합니다. 이는 헬스케어 조직이 생성형 AI를 효과적으로 사용하여 의사 결정을 개선하고 환자 결과를 개선할 수 있도록 합니다.

헬스케어 조직은 알고리즘 및 훈련 데이터 편향을 식별하고 완화하여 공정한 치료 결정을 보장하기 위해 어떻게 노력할 수 있습니까?

헬스케어 조직은 매우 적극적으로 접근해야 합니다. 훈련 단계에서 다양한 대표 데이터를 사용하여 편향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 생성형 AI 모델이 다양한 인구 집단에서 잘 수행되도록 보장합니다. 편향 감지 도구를 구현하여 생성형 AI 모델의 출력을 분석하고 치료 추천이나 예측에서 불균형을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

정기적인 감사 및 생성형 AI 시스템의 검토는 편향을 식별하고 수정하는 데 도움이 됩니다. 이는 다양한 인구 통계 그룹에서 시스템의 성능을 평가하고 필요한 조정을 수행하는 것을 포함합니다. 포함된 설계 및 개발, 즉 생성형 AI 솔루션의 설계 및 개발에 다양한 이해 관계자가 참여하는 것은 편향의 가능성을 줄이고, 다른 관점을 고려하여 생성형 AI 솔루션을 개발하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로, 생성형 AI 시스템의 잠재적인 편향과 이를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 교육 및 훈련을 제공하는 것은 책임 있는 생성형 AI 사용을 촉진하는 데 중요합니다.

헬스케어 조직은 사회적 결정 요인(SDOH) 데이터를 어떻게 효과적으로 사용하여 환자 치료를 개선하고, 공식적인 진단 코드에 통합하는 데 있는 도전을 무엇입니까?

SDOH 데이터를 통합하면 환자 치료를 크게 개선할 수 있습니다. 그러나 이러한 데이터를 효과적으로 사용하는 데에는 도전이 있습니다. 포괄적인 데이터 수집은 필수적이며, 이는 사회 경제적 지위, 교육 및 환경 요인과 같은 정보를 포함합니다. 이러한 데이터는 환자의 건강에 영향을 미치는 사회적 요인에 대한 통찰력을 제공합니다.

데이터 통합 및 상호 운용성은 SDOH 데이터를 효과적으로 사용하는 데 중요합니다. 이러한 데이터를 전자 건강 기록(EHR)으로 통합하고, 다양한 시스템 간의 상호 운용성을 보장하면, 헬스케어 제공자는 환자의 건강에 대한 종합적인 시각을 가질 수 있습니다. 이는 개인화된 치료 계획을 가능하게 합니다. 예를 들어, 저소득층 또는 의료 서비스에 접근하기 어려운 지역에 거주하는 환자는 만성 질환을 관리하기 위해 추가적인 지원이 필요할 수 있습니다. SDOH 데이터를 통합하면, 헬스케어 조직은 대상별 아웃리치 프로그램을 개발하고, 의료 예약을 위한 자원과 영양 지원을 제공할 수 있습니다.

인구 건강 관리는 또 다른 분야입니다. SDOH 데이터를 공동체 수준에서 분석하면, 공중 보건 전략을 정보에基づいて 하는 데 도움이 됩니다.

그러나 SDOH 데이터를 공식적인 진단 코드에 통합하는 것은 상호 운용성 또는 표준화 문제를 제기합니다. 현재, SDOH 데이터를 코딩하기 위한 보편적으로 수용되는 프레임워크가 없습니다. 데이터 품질을 보장하는 것도 어려울 수 있습니다. SDOH 데이터는 정확성과 완전성의 수준이 다른 다양한 출처에서 나옵니다. 헬스케어 조직, 정책 입안자 및 기술 벤더 간의 협력은 이러한 장벽을 극복하고, 포괄적인 데이터 통합을 보장하는 데 중요합니다.

헬스케어 조직이 직면하는 주요 사이버 보안 도전은 무엇이며, 어떻게 해결할 수 있습니까?

최근 몇 년 동안, 헬스케어 조직은 사이버 보안 위협에 매우 취약했습니다. 데이터 침해와 랜섬웨어 공격은 주요 문제입니다. 이러한 위협을 완화하기 위해 강력한 암호화, 다단계 인증 및 정기적인 보안 감사를 구현하는 것이 필요합니다. 레거시 시스템 및 소프트웨어 취약성은 헬스케어 조직에서 흔히 볼 수 있으며, 많은 조직이 구식 시스템을 사용하고 있습니다. 소프트웨어를 정기적으로 업데이트하고 패치하고, 최신의 안전한 플랫폼으로 마이그레이션하는 것이 중요합니다.

내부 위협, 즉 민감한 데이터에 액세스할 수 있는 직원들 또한重大한 위협을 가집니다. 엄격한 액세스 제어, 사용자 활동 모니터링 및 사이버 보안 교육을 구현하여 이러한 문제를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 규제 요구 사항을 준수하는 데 필요한 취약점을 식별하고 위험을 평가하는 것을 책임지는 전용 규제 팀을 구성하는 것이 중요합니다.

가장 중요한 조치는 사이버 보안 위협을 보호하기 위해 IT 직원과 헬스케어 전문가들을 교육하고 훈련하는 것입니다. 많은 이러한 위협은 인간의 취약성을 악용하므로, 직원이 사이버 보안 모범 사례에 대해 더 많이 교육을 받을수록, 인간의 오류가 줄어들고, 환자 데이터가 더 안전해질 것입니다.

헬스케어 조직이 AI 솔루션을 구현할 때 고려해야 할 주요 윤리적 고려 사항은 무엇이며, 병원에서 AI 구현에 대한 반발을 어떻게 극복할 수 있습니까?

이것은 헬스케어 조직이 해결해야 할 가장 중요한 문제 중 하나입니다. 환자 개인 정보 및 기밀성을 보장하는 것이 중요합니다. AI 솔루션은 엄격한 데이터 보호 규정에 따라야 하며, 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다. 환자들은 자신의 치료에서 AI를 사용하는 것에 대해 정보를 제공받고 동의해야 하며, AI를 사용하는 방법과 잠재적인ประโยชน 및 위험에 대한 설명이 포함되어야 합니다.

편향 및 공정성은 또한 중요한 고려 사항입니다. AI 시스템은 편향을 피하고 모든 환자에게 공정한 치료를 보장하도록 설계되어야 합니다. 그러나 조직이 주의하지 않으면, 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 모델을 지속적으로 모니터링하고 조정하여 공정성을 유지하는 것이至关重要합니다.

AI의 사용과 AI 시스템의 의사 결정에 대한 책임을 투명하게 하는 것이 중요합니다. AI 기반의 의사 결정에 대한 설명을 제공하고, 감독을 위한 메커니즘을 설정하는 것이 필요합니다.

이 모든 것을 따르는 것은 반대와 저항에 대한 우려를 해결하는 데 중요한 단계입니다. 그러나 AI의 구현과 이점에 대한 교육을 제공하고, 이해 관계자를 AI 구현 과정에 참여시키며, 신뢰를 구축하고, 명확한 의사 소통을 보장하며, AI의 윤리적인 사용을 보장하는 데 전념하는 것이 중요합니다.

시티어스테크의 솔루션은 어떻게 헬스케어 조직이 다양한 플랫폼 및 애플리케이션 간의 무결한 데이터 통합 및 상호 운용성을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니까?

시티어스테크에서, 우리는 헬스케어 디지털 혁신, 비즈니스 변환 및 산업 전체의 수렴을 위해 헬스케어 및 생명 과학 회사들을 지원할 수 있습니다. 우리의 솔루션은 다양한 플랫폼 및 애플리케이션 간의 무결한 데이터 통합 및 상호 운용성을 달성하도록 설계되었습니다. 우리의 고급 통합 플랫폼은 이기종 시스템이 효과적으로 통신하고 데이터를 공유할 수 있도록 보장합니다. 이는 환자 정보에 대한 통합된 시각을 제공합니다.

예를 들어, 100만 명이 넘는 회원을 보유한 주요 블루 플랜은 청구 데이터와 수동 차트 추적을 넘어서 클리닉 데이터를 활용하여 치료 격차를 가속화하고자 했습니다. 클리닉 데이터를 효과적으로 사용할 수 있는 솔루션을 찾기 위해, 그들은 시티어스테크를 통해 다양한 EHR 및 데이터 집계기에서 클리닉 데이터를 무결하게 통합하여 연간 1,000만 달러의節約을 달성했습니다.

시티어스테크의 관리 솔루션은 데이터 품질, 보안 및 규제 준수를 유지하는 것을 통해 헬스케어 데이터의 복잡성을 처리합니다. 이는 다양한 데이터 소스 및 플랫폼의 통합 및 상호 운용성을 포함합니다.

최근에 출시된 시티어스테크 생성형 AI 품질 및 신뢰 솔루션은 데이터 통합을 더욱 강화하는 종단 간 솔루션입니다. 이는 규제 표준에 대한 검증, 지속적인 모니터링 및 준수를 제공하여 생성형 AI 솔루션의 효과성과 신뢰성을 보장합니다. 이는 헬스케어 조직이 AI를 효과적으로 사용하여 의사 결정을 개선하고 환자 결과를 개선할 수 있도록 합니다.

헬스케어 및 생명 과학에서 AI의 통합에 대한 미래의 트렌드는 무엇이며, 시티어스테크는 이러한 트렌드를 어떻게 해결하고 있습니까?

헬스케어 및 생명 과학에서 AI의 통합은 급속히 성장하고 있습니다. 예측 분석 및 개인화된 의학을 위한 AI의 사용, 자동화를 통한 운영 효율성의 향상, 의료 영상 및 진단의 발전이 산업에重大한 영향을 미칠 것입니다.

시티어스테크에서, 우리는 이러한 트렌드를 앞서가기 위해 지속적으로 연구 개발에 투자하여 AI의 최신 발전에 앞서고 있습니다. 우리는 생성형 AI 솔루션을 개발했으며, 이는 최신 기술을 사용하여 환자 결과를 개선하고 운영 효율성을 향상하는 데 도움이 됩니다. 또한, 우리는 생성형 AI의 윤리적이고 공정한 사용에 중점을 두고, 편향을 해결하며, 투명성과 책임성을 유지하는 데 우선순위를 두고 있습니다. 이는 우리 팀이 최신 AI 트렌드를 따라가고, 헬스케어 조직이 AI 통합의 발전하는 풍경을 탐색하는 데 필요한 최고의 자원을 제공하는 데 중요합니다.

인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 시티어스테크를 방문하십시오.