Greg Brady, grunnlegger og CEO av Connect4Patients – Intervju-serie

Greg Brady, grunnlegger og CEO av Connect4Patients, er en erfaren teknologileder og seriegründer kjent for å bygge store skala bedriftsplattformer, med en karriere som omfatter lederroller i Oracle og i2 Technologies før han grunnla One Network Enterprises, der han var CEO i nesten to tiår og senere styreleder; i dag bruker han tiårs erfaring med dataintegrasjon, AI og nettbaserte systemer på helsevesenet gjennom Connect4Patients, med mål om å løse bransjeomfattende ineffektiviteter ved å samordne fragmentert data og muliggjøre mer intelligent, pasient-sentrert omsorg.

Connect4Patients er en helse-teknologiplattform som fokuserer på å transformere det medisinske industrien gjennom en samordnet, pasient-sentrert dataøkosystem som løser langvarige problemer som fragmenterte journaler, begrensede forebyggende tiltak og ineffektive diagnostiske metoder; dens kjerne-tilbud, “The Healthcare Network”, fungerer som en digital infrastruktur som skaper en enkelt, nøyaktig pasientjournal som er tilgjengelig over hele verden for alle behandlere, mens innebygde AI-verktøy forbedrer klinisk beslutning, forbedrer pasientforståelse og reduserer medisinske feil, med mål om å senke kostnader, forbedre resultater og flytte helsevesenet fra reaktiv behandling mot proaktiv, langsiktig helsestyring.

Tidligere grunnla du One Network Enterprises, bygget en global forsyningskjedeplattform som koblet over 150 000 handelspartnere og til slutt ledet til en om lag 839 millioner dollar stor overtakelse av Blue Yonder. Hva var det viktigste lærdommen fra å designe store, flerpartiske datanettverk som påvirkte din beslutning om å lansere helseplattformen og følge ideen om en samordnet pasientjournal?

Forsyningskjeder er høyt distribuert over kontrakt-tillverkere, leverandører og logistikk-selskaper.

Før One Network ble deployert, var selskapene fokusert på en manuell prosess over interne operasjoner og med sine leverandører og logistikk-partnere, men dataene de alle arbeidet med var forskjellige. Det var ingen enkelt versjon av sannheten. Dette økte ledetiden og skapte servicenivå-problemer i å støtte kunder. Det resulterte også i tapte salg.

Å tilby en sanntids-enkelt versjon av sannheten var nødvendig for å redusere tid og kostnader og forbedre servicenivå.

Hvis du sammenligner dette med det medisinske industrien, er problemet det samme. Data er fragmentert over sykehus, primærhelsetjenester, spesialister og viktigst, pasienten. Denne tilnærmingen genererer enorme kostnader, fordi flere manuelle prosesser må deployeres over deltagerne. Dette tar tid vekk fra pasient-omsorgen, ettersom hver behandler må manuelt lage en fullstendig medisinsk journal i stedet for å bruke kvalitetstid med pasienten. Viktigst, denne manuelle prosessen resulterer i en høyere antall medisinske feil, som kan være dødelig.

Regjeringen og industrien har uten hell forsøkt å løse dette problemet i mange år, men et nettverk og en pasient-sentrert applikasjon er den eneste livskraftige løsningen.

Min erfaring med å deployere et nettverk som reflekterer en enkelt versjon av sannheten kvalifiserer meg unikt til å løse dette problemet, og det er her The Healthcare Network kommer inn. The Healthcare Network fungerer som en digital motorvei som muliggjør at enhver behandler, inkludert sykehus, leger, laboratorier, bilde-diagnostikk-institusjoner og mer, kan påmeldes sømløst og få tilgang til en enkelt, fullstendig pasientjournal som inkluderer familehistorie og velværehistorie. Denne dataen oversettes deretter av AI til et språk og beskrivelse som pasienten kan forstå. Dette tillater pasienten å hjelpe med å rense dataene i nettverket og styre sin egen forebyggende og behandlings-baserte omsorg.

Helsevesenet har investert tungt i elektroniske helse-journaler, men klinikerne har fortsatt problemer med fragmentert data over systemer. Hvorfor har interoperabilitet vært en så varig utfordring i helsevesenet sammenlignet med andre industrier som har samordnet sine data-plattformer?

Interoperabilitet har gått gjennom mange faser, fra data-utvekslinger og standardiseringer til statlige helse-informasjonsutvekslinger (HIE). Likevel har alle disse feilet – ikke fordi leger og systemer ikke ønsker å dele data, men på grunn av industrispesifikasjoner og besværlige prosesser for integrasjon over flere fasiliteter, spesialiteter og demografi.

Bunnen av saken? HIE fungerer bare ikke.

Det er hundrevis av tusener av EMR-implementeringer i USA, og tilnærmingen til å dele data ble definert som en punkt-til-punkt-løsning. Men antallet forbindelser i en punkt-til-punkt-løsning er overveldende, og datasikkerhet er en betydelig bekymring. Hemmeligheten er et mange-til-mange-nettverk hvor hver node påmelder seg bare en gang og kan umiddelbart koble til hvem som helst andre på nettverket uten noen ytterligere integrasjon.

Din visjon handler om å skape en “enkelt kilde til sannhet” for pasienter. Fra et system-arkitektur-perspektiv, hva ser dette ut som i praksis, og hvordan sikrer du at dataene som flyter inn i et slikt system er pålitelige og validerede?

Denne nettverket har en pasient-sentrert, HIPAA-kompatibel løsning: Connect4Patients. I samarbeid med pasienten, definerer Connect4Patients hver av deres behandlere og håndterer sikkerheten over under-nettverket av behandlere. Nettverket kjører i et sikker, HIPAA-kompatibelt data-senter.

En pasient kobles til nettverket og han/hun definerer raskt sine behandlere, og Orion, AI-en, smelter dataene sammen og rensker dataene, oversetter dem til et språk som pasienten kan forstå og engasjerer pasienten ytterligere til å finjustere det. Denne aktiviteten skaper en enkelt kilde til sannhet og en pasient-sentrert applikasjon med en AI som støtter alle deltakere. The Healthcare Network og pasient-sentrert applikasjon kompletterer eksisterende EMR og krever ikke et dyrt IT-prosjekt for å aktivere det.

Vårt hovedfokus er å gi fordeler til pasientene; journalen er deres, og de bør kunne få tilgang til og hjelpe med å håndtere den.

Connect4Patients legger vekt på tillatelse-basert data-deling og pasient-deltagelse. Hvordan designer du en plattform som gir pasientene kontroll over sine helse-data samtidig som den muliggjør at klinikerne og helse-systemene kan ta raske, data-drevne beslutninger?

AI-systemet oversetter dataene til et språk som pasienten kan forstå og skaper en separat en for behandleren. Dokument-typene er tillatelse-basert, og lar pasienten dele bare den informasjonen han/hun godkjenner. Denne pasient-senterte tilnærmingen muliggjør at pasienten kan ta en aktiv rol i sin egen behandlings-baserte omsorg og veileder dem til en forebyggende omsorg-tilnærming tidlig. Denne forebyggende omsorg-tilnærmingen vil være skritt-funksjons-endringen i USA.

Dette enkelt kilde til sannhet deles av alle parter; behandlerne kan bruke AI til diagnostisk støtte og legemiddel-interaksjonsanalyse. AI-læringsmodeller og en AI-forsknings-assistent kan fokusere på den fullstendige pasient-journalen for umiddelbare, data-drevne beslutninger.

Mange AI-systemer i helsevesenet sliter med ufullstendige eller inkonsistente datasett. Hvordan endrer det å ha en samordnet pasient-fortelling måten AI-læringsmodeller kan brukes i klinisk beslutning?

Når en fullstendig og enkelt kilde til sannhet er skapt for det amerikanske behandlings-baserte markedet, kan AI-systemer hjelpe med akutt og kronisk omsorg, inkludert diagnostisk støtte, legemiddel-interaksjoner, foreskrevne diett- og trening-programmer. Læringsmodellene kan identifisere de nødvendige endringene for å støtte en forebyggende omsorg-modell. For eksempel kan det foreslå hva ingredienser som bør fjernes fra mat-tilbudet; hvilke legemidler som negativt påvirker pasientene og bør fjernes fra markedet; og hvilke bevegelses- og trening-programmer som er egnet for ulike pasient-populasjoner.

Med fullstendige og renskede medisinske journaler vil AI-systemet være mye mer nyttig og nøyaktig. Vi har bare en overfladisk forståelse av alle måtene et AI-system kan brukes når en fullstendig livsstils-journal som inkluderer medisinsk og velværehistorie blir tilgjengelig for AI-systemet.

I forsyningskjeder viste du hvordan flerpartiske nettverk kan synkronisere komplekse økosystemer. Ser du helsevesenet utvikle seg mot en lignende nettverksmodell hvor sykehus, forsikrings-selskaper, apotek og pasienter opererer på en felles data-infrastruktur?

Ja. The Healthcare Network integrerer hele det medisinske industrien. Det inkluderer sykehus, klinikk, leger, forsikringsselskaper og pasienter, alle som kan påmeldes med minimalt arbeid.

Fra et teknisk perspektiv, hva er de største hindrene for å integrere klinisk data, operasjonell data og pasient-generert data i en enkelt intelligent plattform?

Sykehusene har hovedsakelig adoptert en FHIR-standard for medisinsk språk, men det betyr ikke at arbeidsflyter og infrastruktur også er i orden. Disse forskjellene er både innenfor og over alle elektroniske medisinske journaler. I tillegg populerer systemene ikke FHIR-resurs-standardene like. For eksempel kan noen inkludere medisinsk historie, mens andre kan la denne ressursen være tom og tillate behandlere å holde denne informasjonen i en klinisk note.

Pasient-rapportert data, som velvære og digital informasjon, er enda mer utfordrende, da den ofte er ustrukturert over pasienter og leverandører og sjelden inkluderes i den tradisjonelle medisinske journalen. Selv når pasientene ønsker å dele denne informasjonen, har leger ofte ikke tilgang til en standard, strukturert plass eller kanskje ikke vet hvor de skal legge den til. Til beste, kan de legge den til i en klinisk note eller kaste den når pasienten forlater. Å integrere denne strukturerte og ustrukturerte dataen på en fullstendig, ren og omfattende måte er løsningen og vår hemmelighet.

AI-drevne helse-plattformer raiser ofte bekymringer rundt personvern og styring. Hvordan balanserer du avanserte analyser og interoperabilitet med de strenge reguleringskravene rundt pasient-data?

Alle pasient-data er beskyttet, sikre og HIPAA-kompatibelt.

AI-systemet samler og anonymiserer dataene, og eliminerer dermed sikkerhets-bekymringene, så AI-systemet kan lære årsak og virkning. Denne informasjonen kan brukes til å foreslå forebyggende tiltak, som diett- og trening-programmer eller nye legemiddel-protokoller. Men denne informasjonen er tilgjengelig over hele systemet – ikke bare for en enkelt pasient.

Ved pasient-nivå er personvern og styring ikke en bekymring, da brukeren er i kontroll over sikkerhet og tillatelser.

Ettersom helse-systemene i økende grad adopterer AI-verktøy, tror du at industrien trenger en ny grunnleggende data-arkitektur før disse verktøyene kan nå sitt fulle potensiale?

The Healthcare Network og C4P-pasient-appen kan komplettere den eksisterende infrastrukturen for å gjøre den mye mer effektiv. Jeg tror at omdefineringen av helse-tilnærmingen og dens infrastruktur vil skje når industrien ser kraften i nettverket og dataene det kan gi. For nå, nettverket og pasient-appen forbedrer bare de eksisterende systemene.

Om man ser fremover, hvis helsevesenet lykkes i å oppnå en samordnet pasient-journal og en intelligent data-nettverk, hvordan kan det transformere resultater over de neste ti årene – fra forebyggende omsorg til befolknings-helse og personlig medisin?

Helsevesenet koster milliarder og skader hundre tusener av pasienter årlig. Jeg tror at å plassere pasienten i sentrum vil kutte disse urimelige medisinske kostnadene betydelig og, viktigst, redde liv. Vi kan lett forestille oss hva selv en brøkdel av forbedring vil gjøre: forhindre skade på hundre tusener og spare milliarder årlig, så at penger kan investeres mer passende (ikke kastet bort) i bedre livsstil og forebyggende omsorg for alle.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Connect4Patients.