Tony Hogben, Lider Studia Immergyjnego w Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) – Wywiad

Tony Hogben jest Liderem Studia Immergyjnego w Pfizer (PFE ) Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS). Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) jest na czele transformacji, jak Pfizer łączy się z pacjentami, świadczeniodawcami i profesjonalistami na całym świecie. Dzięki innowacyjnym strategiom cyfrowym, najnowocześniejszym technologiom i danych, OSS umożliwia bezproblemowe, spersonalizowane i wpływowe doświadczenia. Poprzez integrację zaawansowanej analityki, automatyzacji i rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, zespół zwiększa zaangażowanie, optymalizuje komunikację i tworzy znaczące połączenia we wszystkich punktach kontaktu cyfrowych.

Masz obszerną karierę w innowacjach cyfrowych i technologiach immersyjnych. Co najpierw zaalarmowało Twoje zainteresowanie tym polem, i jak Twoja podróż doprowadziła Cię do Twojej obecnej roli?

Moja ścieżka była dość niekonwencjonalna. Po ukończeniu studiów z “Nowych Mediów” na początku ery cyfrowej – kiedy cyfrowe było jeszcze w powijakach – założyłem i prowadziłem własną agencję cyfrową. Praca podczas powstania Web 2.0 była naprawdę ekscytująca. Byliśmy pionierami rozwiązań SAAS i wczesnych aplikacji mobilnych w środowisku, w którym innowacja nie była tylko hasłem – była naszą codzienną rzeczywistością. Każdy projekt otwierał nowe możliwości, a energia przedsiębiorcza była zaraźliwa.

Po udanym sprzedaży mojego biznesu tuż przed pandemią, początkowo cieszyłem się z przerwy, ale szybko zorientowałem się, że potrzebuję nowego wyzwania, które wykorzysta moje doświadczenie. Dołączenie do Pfizer Digital pozwoliło mi połączyć moją wizję twórczą i techniczną, wykorzystując prawie dwie dekady doświadczenia w pomocy organizacjom wszystkich rozmiarów w transformacji cyfrowej.

Budowanie Studia Immergyjnego od podstaw było szczególnie satysfakcjonujące – tworzenie wewnętrznego centrum innowacji, które umożliwia zespołom w całej firmie wykorzystanie immersyjnych i interaktywnych technologii. Obecnie jestem częścią zespołu, który stoi na czele naszych inicjatyw integracji rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w wielu działach i przypadkach użycia, pomagając zespołom wyobrazić sobie ich przepływ pracy i możliwości.

To, co było najbardziej satysfakcjonujące w przejściu do sektora opieki zdrowotnej, to zastosowanie mojej pasji na styku technologii i doświadczenia ludzkiego w środowisku, w którym nasza praca ma wymierny wpływ. Tutaj precyzja, realizm i zaangażowanie, które tworzymy za pomocą immersyjnych technologii, wpływają bezpośrednio na edukację profesjonalistów opieki zdrowotnej i, ostatecznie, na wyniki pacjentów. To połączenie innowacji technologicznej i dobrostanu ludzkiego napędza mnie każdego dnia.

Szkolenie medyczne przechodzi zmianę z symulacjami napędzanymi przez sztuczną inteligencję. Jak te immersyjne doświadczenia porównują się do tradycyjnych metod szkolenia pod względem skuteczności i dostępności?

Powinienem zacząć od adresowania immersyjnych doświadczeń, zanim zbadam, jak sztuczna inteligencja zmienia ten krajobraz.

Immersyjne doświadczenia szkoleniowe fundamentalnie przekształcają edukację medyczną, oferując elastyczność, której tradycyjne metody nie mogą dorównać. Uczestnicy mogą powtórzyć złożone scenariusze z dowolnego miejsca, w swoim tempie i tyle razy, ile potrzebują. Dowody są przekonywające, wskaźniki retencji wiedzy dla immersyjnego uczenia się są znacznie lepsze niż tradycyjne metody szkolenia*.

Sztuczna inteligencja teraz rewolucjonizuje te immersyjne doświadczenia na cztery kluczowe sposoby:

W tworzeniu treści sztuczna inteligencja demokratyzuje rozwój symulacji o wysokiej wierności. To, co kiedyś wymagało zespołów specjalistycznych deweloperów i miesięcy pracy, może teraz być wykonane szybciej i przez znacznie mniej ludzi – to odblokuję potencjał tworzenia treści na dużą skalę.

Dla doświadczenia uczestnika sztuczna inteligencja umożliwia dynamiczną adaptację – dostosowując scenariusze w czasie rzeczywistym na podstawie decyzji i poziomu umiejętności, tworząc autentyczne wyzwania, które lepiej odzwierciedlają nieprzewidywalność kliniczną.

W kwestii informacji zwrotnej sztuczna inteligencja zapewnia nuansowaną ocenę poza prostymi wskaźnikami pass/fail. Może analizować ruchy uczestników, sekwencje decyzji i porównywać wyniki z tysiącami poprzednich sesji, aby zapewnić spersonalizowane coachowanie.

Wreszcie sztuczna inteligencja umożliwia współpracę poprzez przetwarzanie języka naturalnego i inteligentne awatary, które symulują realistyczne interakcje pacjentów i zespołów.

Wpływ na dostępność jest głęboki – immersyjne doświadczenia napędzane przez sztuczną inteligencję mogą być wdrożone szeroko i tanio, pomagając rozwiązać luki szkoleniowe na całym świecie. To potężne połączenie technologii immersyjnej i sztucznej inteligencji ma potencjał, aby udemokratyzować dostęp do wysokiej jakości szkoleń medycznych, szczególnie w regionach niedoinwestowanych.

*Bonde, Mads & Makransky, Guido & Wandall, Jakob & Larsen, Mette & Morsing Bagger, Mikkel & Jarmer, Hanne & Sommer, Morten. (2014). Poprawa edukacji biotechnologicznej za pomocą symulacji laboratoryjnych w formie gry

Czy możesz podzielić się wglądem w to, jak symulacje medyczne napędzane przez sztuczną inteligencję są rozwijane w Twojej firmie? Jakie są największe wyzwania w budowaniu tych symulacji o wysokiej wierności?

Jesteśmy na wczesnym etapie integracji sztucznej inteligencji z naszymi podejściami. Mamy wyraźną wizję, dokąd zmierzamy, ale silnie uregulowany obszar opieki zdrowotnej, w którym pracujemy, wymaga metodycznej implementacji i rygorystycznej weryfikacji. To tworzy napięcie między naszym pragnieniem szybkiej innowacji a naszym obowiązkiem postępowania ostrożnie – chcielibyśmy trzymać tempo z frenetyczną innowacją, jaka zachodzi w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Obecnie koncentrujemy nasze wysiłki związane z sztuczną inteligencją na trzech kluczowych obszarach:

1. Przyspieszenie tworzenia treści: Wykorzystujemy sztuczną inteligencję, aby poprawić nasz proces tworzenia treści, pomagając naszym zespołom medycznym i projektowym w skali produkcji scenariuszy opartych na dowodach, wariacji klinicznych i modeli pacjentów. To pozwala nam utrzymać jakość, jednocześnie znacznie rozszerzając naszą bibliotekę symulacji.
2. Przyspieszenie rozwoju technicznego: Wykorzystujemy sztuczną inteligencję, aby przyspieszyć nasze procesy rozwoju technicznego, umożliwiając szybsze prototypowanie, testowanie i wdrażanie nowych funkcji i możliwości symulacji. To pomaga nam pokonać ograniczenia zasobów i przyspieszyć nasz cykl innowacji.
3. Doświadczenia dostosowane do uczestnika: Równolegle rozwijamy sposoby, aby włączyć sztuczną inteligencję bezpośrednio do naszych symulacji, tworząc bardziej dynamiczne i responsywne środowiska edukacyjne. To obejmuje spersonalizowane systemy informacji zwrotnej i adaptacyjną trudność na podstawie wzorców wydajności uczestników.

Chociaż postęp wymaga cierpliwości w tym obszarze, jesteśmy podekscytowani tym, jak te innowacje sztucznej inteligencji ostatecznie przekształcą szkolenia medyczne i wyniki pacjentów.

Twój 360-stopniowy wirtualny laboratorium to innowacyjne podejście do szkolenia profesjonalistów opieki zdrowotnej. Jak to działa, i jaki rodzaj informacji zwrotnej otrzymałeś od użytkowników do tej pory?

Wirtualne laboratorium 360 stopni daje profesjonalistom opieki zdrowotnej doświadczenie poruszania się po prawdziwym laboratorium, interakcji z wyposażeniem medycznym, praktykowania procedur i rozwiązywania rzeczywistych wyzwań w pełni immersyjnej przestrzeni cyfrowej.

Wirtualne laboratorium zostało zaprojektowane, aby uzupełnić wizyty w laboratoriach, które demonstrują najlepsze praktyki. Rozumieliśmy, że wizyty w laboratoriach obejmują skomplikowaną logistykę i ograniczenia czasowe, więc stworzyliśmy cyfrową alternatywę dostępną 24/7 z dowolnego miejsca na świecie.

Profesjonaliści opieki zdrowotnej nawigują przez szczegółowe, interaktywne symulacje, które testują ich wiedzę i zwiększają ich zrozumienie procedur laboratoryjnych. Platforma została zaprojektowana dla wielu urządzeń, zapewniając elastyczność w tym, jak i gdzie odbywa się nauka. Rozszerzyliśmy naszą ofertę, aby obejmować wirtualne laboratoria dla wielu stanów medycznych i przetłumaczyliśmy te doświadczenia na wiele języków, aby wspierać edukację na całym świecie.

Informacje zwrotne były przytłaczająco pozytywne. Użytkownicy konsekwentnie chwalą trzy aspekty:

1. Realizm: Środowisko o wysokiej wierności tworzy autentyczne poczucie obecności w laboratorium.
2. Angażowanie: Elementy interaktywne utrzymują zainteresowanie i koncentrację na całym doświadczeniu edukacyjnym.
3. Elastyczność: Możliwość dostępu do szkolenia w dowolnym momencie i tempie.

Najważniejsze jest to, że profesjonaliści opieki zdrowotnej zgłaszają, że czują się bardziej pewnie siebie w swoich umiejętnościach i lepiej zapamiętują informacje niż przy tradycyjnych metodach szkolenia. To poprawione zapamiętywanie wiedzy przekłada się bezpośrednio na lepszą opiekę nad pacjentami w rzeczywistych sytuacjach.

Sztuczna inteligencja i technologie immersyjne mogą uczynić szkolenie bardziej dostępnym, ale widzisz jakieś bariery – takie jak obawy regulacyjne, wahanie się przed przyjęciem, lub ograniczenia techniczne – które muszą być pokonane?

Gdy chodzi o wdrożenie nowych technologii w szkoleniu medycznym, bariery różnią się znacznie między doświadczeniami immersyjnymi a zastosowaniami sztucznej inteligencji.

Główne wyzwania związane z technologiami immersyjnymi obejmują:

• Koszty rozwoju: Tradycyjnie tworzenie doświadczeń immersyjnych o wysokiej jakości było drogie. Jednak sztuczna inteligencja pomaga nam rozwiązać ten problem, przyspieszając tworzenie treści i skracając czas produkcji.
• Dostępność: Upewniamy się, że nasze immersyjne szkolenia pozostają dostępne, rozwijając je na wiele platform, jak nasze Wirtualne Laboratorium, które działa na różnych urządzeniach. To pozwala uczestnikom angażować się niezależnie od ich konfiguracji technicznej.
• Wahanie się przed przyjęciem: To jest być może nasze najbardziej uporczywe wyzwanie, szczególnie wśród doświadczonych profesjonalistów opieki zdrowotnej. Nasza strategia polega na stopniowym narażeniu – zaczynając od znanych formatów, takich jak nasze Wirtualne Laboratorium, które wprowadzają koncepcje przestrzenne bez wymagania stromego krzywej uczenia się. To buduje komfort z koncepcjami immersyjnymi, zanim przejdziemy do bardziej złożonych technologii.

Dla integracji sztucznej inteligencji stajemy przed innymi przeszkodami:

• Ograniczenia techniczne: Aktywnie pracujemy nad tymi wyzwaniami, budując solidne platformy i podejścia, które posłużą jako fundamenty dla przyszłych rozwojów.
• Obawy regulacyjne: To reprezentuje nasze największe wyzwanie. Organizacje regulacyjne mają uzasadnione pytania dotyczące dokładności i ważności treści generowanej przez sztuczną inteligencję w edukacji medycznej. Nasze podejście polega na opracowaniu wewnętrznych przypadków użycia, tworząc konkretnych przykładów, których możemy użyć do konstruktywnego zaangażowania zespołów regulacyjnych. Rozumiemy, że musimy wesprzeć ich zrozumienie, jednocześnie współpracując przy tworzeniu odpowiednich barier ochronnych.

Pokonując te bariery systematycznie i rozpoznając ich odrębne cechy, tworzymy ścieżki dla odpowiedzialnej innowacji, która utrzymuje wysokie standardy wymagane w edukacji medycznej.

Czy widzisz moment, w którym sztuczna inteligencja mogłaby odegrać bardziej aktywną rolę w opiece nad pacjentami w czasie rzeczywistym, a nie tylko być narzędziem wspierającym?

To nieco wykracza poza mój obszar specjalizacji, ale myślę, że możemy zobaczyć, że sztuczna inteligencja już przechodzi od ról wspierających do bardziej aktywnych w opiece zdrowotnej, z przykładami takimi jak diagnostyka wspomagana przez sztuczną inteligencję i wskazówki chirurgiczne w czasie rzeczywistym. W ciągu najbliższych pięciu lat spodziewam się, że sztuczna inteligencja odegra znacznie bardziej aktywną rolę w opiece nad pacjentami, ale nie zastąpi całkowicie ludzi. Zamiast tego sztuczna inteligencja będzie pracować obok profesjonalistów opieki zdrowotnej w ramach “człowieka w pętli”, oferując pomoc bez pełnego przejęcia kontroli. To przesunięcie podnosi problemy etyczne dotyczące zaufania i odpowiedzialności – chociaż sztuczna inteligencja może sugerować diagnozy lub plany leczenia, ostateczna decyzja zostanie podjęta przez ludzi, aby zapewnić bezpieczeństwo pacjentów. Sztuczna inteligencja poprawi podejmowanie decyzji, ale osąd ludzki pozostanie niezbędny.

W świecie, w którym sztuczna inteligencja mogłaby kiedyś przewyższyć profesjonalistów medycznych w pewnych zadaniach, jak powinna się przygotować branża opieki zdrowotnej do tego przesunięcia?

Przy każdej transformacji technologicznej widzimy przesunięcie zadań, a nie zastąpienie ludzi. Branża opieki zdrowotnej musi przedefiniować sztuczną inteligencję nie jako zastępstwo dla profesjonalistów, ale jako współpracownika. To prosta równania, Człowiek + Sztuczna Inteligencja > Człowiek lub Sztuczna Inteligencja samodzielnie.

To przesunięcie będzie stopniowe i specyficzne dla zadania – prawdopodobnie zaczynając się w obszarach takich jak diagnostyka oparta na obrazach, screening patologiczny i analiza predykcyjna dla pogorszenia stanu pacjenta. To są obszary, w których rozpoznawanie wzorców w skali daje sztucznej inteligencji naturalną przewagę, podczas gdy bardziej złożone rozumowanie kliniczne pozostanie pod kontrolą ludzi na najbliższą przyszłość.

Powinniśmy zacząć od małych, ukierunkowanych zadań, które dostarczają natychmiastową wartość, zamiast typowego podejścia “wszystko lub nic” monolitycznych rozwiązań. To podejście iteracyjne pozwala profesjonalistom opieki zdrowotnej i pacjentom budować zaufanie do możliwości sztucznej inteligencji w czasie.

Powinniśmy raczej nie opierać się zmianie, ale aktywnie kształtować, jak sztuczna inteligencja jest wbudowywana w ekosystem opieki zdrowotnej, zapewniając, że poprawia, a nie osłabia ludzkie elementy, które pozostają centralne dla procesu leczenia.

Ostatecznie pierwszym krokiem, jaki powinna podjąć każda organizacja, jest udemokratyzowanie dostępu do sztucznej inteligencji. Pozwól swoim pracownikom na osobiste wyzwania, aby otworzyć ich oczy na możliwości – poproś ich, aby stworzyli obraz, napisali e-mail lub zbudowali prezentację przy użyciu narzędzi sztucznej inteligencji. Gdy doświadczą mocy sztucznej inteligencji osobiście, przyniosą ten entuzjazm z powrotem, aby zidentyfikować znaczące zastosowania w swojej codziennej pracy. Innowacje oddolne często produkują najbardziej praktyczne i wpływowe rozwiązania.

Wiele firm boryka się z skalowaniem rozwiązań sztucznej inteligencji poza projekty pilotażowe. Jakie strategie wykorzystałeś, aby z powodzeniem wdrożyć sztuczną inteligencję na dużą skalę?

Dla mnie udane skalowanie każdego projektu technologicznego wymaga rozwiązania dwóch krytycznych wyzwań: infrastruktury technologicznej i przyjęcia przez użytkowników.

W środowisku opieki zdrowotnej, które jest silnie uregulowane, ustanowienie solidnych podstaw technicznych jest niezbędne przed skalowaniem jakiegokolwiek projektu sztucznej inteligencji. Potrzebujemy bezpiecznej i zgodnej infrastruktury, która równoważy innowację z wymogami bezpieczeństwa pacjentów.

Priorytetowo traktujemy rozpoczynanie od małych, ale budujemy z myślą o skali od samego początku. Zamiast tworzyć jednorazowe rozwiązania, projektujemy modułowe komponenty, które mogą być rozszerzane i ponownie wykorzystywane w wielu przypadkach użycia. To pozwala nam na udane pilotażowe projekty, które stają się szablonami dla szerszego wdrożenia.

Wierzysz, że sztuczna inteligencja ma szansę przekształcić opiekę zdrowotną w sposób, który kiedyś był uważany za science fiction. Jakie konkretnie postępy, według Ciebie, będą miały największy wpływ w ciągu najbliższych pięciu lat?

Jako dziecko lat 80. pamiętam seriale “Sześciomilionowy dolarowy człowiek” i “Kobieta bioniczna” z lat 70. Te seriale przedstawiały postacie, które zostały fizycznie ulepszone przez technologię, prawdziwa rewolucja sztucznej inteligencji jednak będzie polegać na ulepszeniu poznawczym. To mnie najbardziej ekscytuje.

W ciągu najbliższych pięciu lat uważam, że kilka innych konkretnych postępów fundamentalnie przekształci opiekę zdrowotną:

1. Automatyzacja administracyjna: Biurokratyczne obciążenie, które obecnie pochłania tak wiele czasu profesjonalistów opieki zdrowotnej, zostanie dramatycznie zmniejszone. To nie tylko kwestia wydajności – to także kwestia przywrócenia opieki w opiece zdrowotnej, kierując uwagę ludzi na interakcje z pacjentami.
2. Przyspieszenie odkrycia leków: Czas od identyfikacji celów terapeutycznych do rozwoju skutecznych leków skróci się z dziesięcioleci do lat lub nawet miesięcy. AlphaFold, stworzony i udostępniony przez Google DeepMind, już rewolucjonizował nasze zrozumienie struktur białkowych – rozwiązując w dniach to, co wcześniej zajmowało lata laboratoryjnej pracy.
3. Diagnostyka precyzyjna na dużą skalę: Systemy sztucznej inteligencji znacznie poprawią wczesne wykrywanie stanów, takich jak rak, choroby serca i zaburzenia neurologiczne, poprzez rozpoznawanie wzorców w ogromnych zbiorach danych.
4. Leczenie spersonalizowane: Plany leczenia będą ciągle ulepszane na podstawie danych indywidualnych pacjentów, dostosowując się w czasie rzeczywistym, aby maksymalizować skuteczność i zaangażowanie pacjentów w ich własną opiekę.

Tempo tych zmian będzie zaskakujące. Rozwój sztucznej inteligencji jest jak lata psa, ale z wykładniczym przyspieszeniem. Zobaczymy to, co mogłoby potrwać 50 lat konwencjonalnych badań i wdrożeń.

Te scenariusze nie są odległymi wizjami science fiction – już teraz pojawiają się w wczesnych formach, to nie przyszłość, to teraźniejszość.