Tony Hogben, Líder do Estúdio Imersivo da Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) – Série de Entrevistas

Tony Hogben é o Líder do Estúdio Imersivo da Pfizer (PFE ) Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS). A Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) está à frente da transformação de como a Pfizer se conecta com pacientes, profissionais de saúde e profissionais em todo o mundo. Por meio de estratégias digitais inovadoras, tecnologia de ponta e insights baseados em dados, a OSS fornece experiências personalizadas, impactantes e sem interrupções. Ao integrar análise avançada, automação e soluções impulsionadas por IA, a equipe melhora o engajamento, otimiza a comunicação e impulsiona conexões significativas em todos os pontos de contato digitais.

Você teve uma carreira extensa em inovação digital e tecnologias imersivas. O que primeiro despertou seu interesse nesse campo, e como sua jornada o levou ao seu papel atual?

Minha trajetória foi um pouco não convencional. Depois de concluir um curso em ‘Novos Meios’ no início do século—quando o digital ainda estava encontrando seu lugar—eu estabeleci e dirigi minha própria agência digital. Trabalhar durante o surgimento da Web 2.0 foi verdadeiramente emocionante. Nós estávamos pioneiros em soluções SAAS e aplicações móveis iniciais em um ambiente onde a inovação não era apenas um buzzword—era nossa realidade diária. Cada projeto quebrava novos terrenos, e a energia empresarial era contagiosa.

Depois de vender meu negócio com sucesso logo antes da pandemia, eu inicialmente desfrutei do tempo livre, mas rapidamente percebi que precisava de um novo desafio que aproveitasse minha expertise. Juntar-me à Pfizer Digital permitiu que eu combinasse tanto minha visão criativa quanto minhas capacidades técnicas, aproveitando quase duas décadas de experiência em ajudar organizações de todos os tamanhos a se transformarem digitalmente.

Construir o Estúdio Imersivo do zero foi particularmente gratificante—criar um hub de inovação interno que permite que equipes em toda a empresa aproveitem tecnologias imersivas e interativas. Atualmente, estou parte de uma equipe que lidera nossas iniciativas para integrar soluções de IA em vários departamentos e casos de uso, ajudando equipes a reimaginar seus fluxos de trabalho e capacidades.

O que mais me realizou ao migrar para a área de saúde foi aplicar minha paixão pela interseção da tecnologia e da experiência humana em um ambiente onde nosso trabalho tem impacto tangível. Aqui, a precisão, realismo e engajamento que criamos por meio de tecnologias imersivas influenciam diretamente a educação de profissionais de saúde e, em última análise, os resultados dos pacientes. Essa conexão entre inovação tecnológica e bem-estar humano me motiva todos os dias.

A formação médica está passando por uma mudança com simulações impulsionadas por IA. Como essas experiências imersivas impulsionadas por IA se comparam aos métodos de treinamento tradicionais em termos de eficácia e acessibilidade?

Devo começar abordando as experiências imersivas antes de explorar como a IA está transformando o cenário.

As experiências de treinamento imersivas transformam fundamentalmente a educação médica, oferecendo flexibilidade que os métodos tradicionais não podem igualar. Os aprendizes podem revisitar cenários complexos de virtualmente qualquer lugar, a seu próprio ritmo e quantas vezes forem necessárias. A evidência é convincente; as taxas de retenção de conhecimento para o aprendizado imersivo são significativamente melhores—até 76% melhores do que os métodos de treinamento tradicionais*.

A IA agora está revolucionando essas experiências imersivas de quatro maneiras cruciais:

Na criação de conteúdo, a IA está democratizando o desenvolvimento de simulações de alta fidelidade. O que antes exigia equipes de desenvolvedores especializados e meses de trabalho agora pode ser concluído mais rapidamente e por muito menos pessoas—isso desbloqueará o potencial de desenvolvimento e permitirá que o conteúdo seja criado em escala.

Para a experiência do aprendiz, a IA permite adaptação dinâmica—ajustando cenários em tempo real com base em decisões e nível de habilidade, criando desafios autênticos que melhor refletem a imprevisibilidade clínica.

No que diz respeito ao feedback, a IA fornece avaliação sutil além de métricas simples de passar/falhar. Ela pode analisar os movimentos dos aprendizes, sequências de decisões e comparar o desempenho com milhares de sessões anteriores para oferecer coaching personalizado.

Finalmente, a IA permite o aprendizado colaborativo por meio do processamento de linguagem natural e avatares inteligentes que simulam interações realistas de pacientes e equipes.

O impacto na acessibilidade é profundo—experiências imersivas impulsionadas por IA podem ser implantadas amplamente e de forma rentável, ajudando a abordar lacunas de treinamento globalmente. Essa combinação poderosa de tecnologia imersiva e IA tem o potencial de democratizar o acesso a treinamento médico de alta qualidade, particularmente em regiões subatendidas.

*Bonde, Mads & Makransky, Guido & Wandall, Jakob & Larsen, Mette & Morsing Bagger, Mikkel & Jarmer, Hanne & Sommer, Morten. (2014). Melhorando a educação em biotecnologia por meio de simulações de laboratório gamificadas

Pode compartilhar insights sobre como as simulações médicas impulsionadas por IA estão sendo desenvolvidas em sua empresa? Quais são alguns dos maiores desafios em construir essas simulações de alta fidelidade?

Estamos nos estágios iniciais de integração da IA em nossas abordagens. Temos uma visão clara de para onde estamos indo, mas o espaço de saúde altamente regulamentado em que trabalhamos exige implementação metódica e validação rigorosa. Isso cria uma tensão entre nosso desejo de inovar rapidamente e nossa obrigação de proceder com cuidado—gostaríamos de manter o ritmo com a inovação frenética que está acontecendo com a IA.

Atualmente, estamos focando nossos esforços de IA em três áreas principais:

1. Aceleração da Criação de Conteúdo: Estamos usando a IA para melhorar nosso pipeline de desenvolvimento de conteúdo, ajudando nossas equipes médicas e de design instrucional a escalar a produção de cenários baseados em evidências, variações clínicas e modelos de pacientes. Isso nos permite manter a qualidade enquanto expandimos significativamente nossa biblioteca de simulações.
2. Aceleração do Desenvolvimento Técnico: Estamos aproveitando a IA para agilizar nossos processos de desenvolvimento técnico, permitindo prototipagem mais rápida, testes e implantação de novos recursos e capacidades de simulação. Isso está nos ajudando a superar restrições de recursos e acelerar nosso ciclo de inovação.
3. Experiências Adaptativas para Aprendizes: Em paralelo, estamos desenvolvendo maneiras de incorporar a IA diretamente em nossas simulações para criar ambientes de aprendizado mais dinâmicos e responsivos. Isso inclui sistemas de feedback personalizados e dificuldade adaptativa com base em padrões de desempenho do aprendiz.

Embora o progresso exija paciência nesse domínio, estamos animados com como essas inovações de IA eventualmente transformarão o treinamento médico e os resultados dos pacientes.

Sua experiência de 360 graus, laboratório virtual, é uma abordagem inovadora para treinar profissionais de saúde. Como ela funciona, e que tipo de feedback você recebeu dos usuários até agora?

O laboratório virtual de 360 graus fornece aos profissionais de saúde a experiência de caminhar por um ambiente de laboratório real, interagir com equipamentos médicos, praticar procedimentos e resolver desafios do mundo real em um espaço digital completamente imersivo.

O laboratório virtual foi projetado para complementar visitas presenciais a laboratórios que demonstram as melhores práticas. Reconhecemos que as visitas físicas a laboratórios envolvem logística complicada e limitações de agendamento, então criamos uma alternativa digital acessível 24/7 de qualquer lugar do mundo.

Os profissionais de saúde navegam por simulações interativas detalhadas que testam seu conhecimento e aprimoram sua compreensão dos procedimentos de laboratório. A plataforma é projetada para vários dispositivos, garantindo flexibilidade em como e onde o aprendizado ocorre. Expandimos nossa oferta para incluir laboratórios virtuais para várias condições médicas e traduzimos essas experiências para muitos idiomas para apoiar as necessidades globais de educação.

O feedback foi consistentemente positivo. Os usuários elogiam consistentemente três aspectos:

1. Realismo: O ambiente de alta fidelidade cria uma sensação autêntica de presença em um laboratório em funcionamento.
2. Engajamento: Os elementos interativos mantêm o interesse e o foco ao longo da experiência de aprendizado.
3. Flexibilidade: A capacidade de acessar o treinamento a seu próprio ritmo e conveniência.

Mais importante ainda, os profissionais de saúde relatam se sentir mais confiantes em suas habilidades e reterem informações melhor do que com métodos de treinamento tradicionais. Essa melhoria na retenção de conhecimento se traduz diretamente em melhor cuidado ao paciente em ambientes do mundo real.

A IA e a tecnologia imersiva podem tornar o treinamento mais acessível, mas você vê alguma barreira—como preocupações regulamentares, hesitação na adoção ou limitações técnicas—que precisam ser superadas?

Quando se trata de implementar novas tecnologias no treinamento de saúde, as barreiras diferem significativamente entre experiências imersivas e aplicações de IA.

Os principais desafios com a tecnologia imersiva incluem:

• Custos de Desenvolvimento: Tradicionalmente, criar experiências imersivas de alta qualidade foi caro. No entanto, a IA está nos ajudando a abordar isso, acelerando a criação de conteúdo e reduzindo o tempo de produção.
• Acessibilidade: Garantimos que nosso treinamento imersivo permaneça acessível, desenvolvendo para várias plataformas, como demonstrado com nosso Laboratório Virtual, que funciona em vários dispositivos. Essa abordagem permite que os aprendizes se engajem independentemente de sua configuração técnica.
• Hesitação na Adoção: Isso é, talvez, nosso desafio mais persistente, particularmente entre profissionais de saúde experientes. Nossa estratégia é exposição incremental—começando com formatos familiares, como nosso Laboratório Virtual, que introduz conceitos de aprendizado espacial sem exigir uma curva de aprendizado acentuada. Isso constrói conforto com conceitos imersivos antes de avançar para tecnologias mais complexas.

Para a integração de IA, enfrentamos obstáculos diferentes:

• Limitações Técnicas: Estamos ativamente trabalhando para superar essas limitações, construindo plataformas e abordagens robustas que servirão como fundações para futuros desenvolvimentos.
• Preocupações Regulamentares: Isso representa nosso maior desafio. Órgãos regulamentadores têm questões válidas sobre a precisão e validade do conteúdo gerado por IA na educação em saúde. Nossa abordagem é desenvolver casos de uso internos primeiro, criando exemplos concretos que podemos usar para engajar as equipes regulamentares de forma construtiva. Reconhecemos que precisamos apoiar sua compreensão enquanto colaborativamente desenvolvemos guardiões apropriados.

Ao abordar essas barreiras sistematicamente e reconhecendo suas características distintas, estamos criando caminhos para inovação responsável que mantém os altos padrões exigidos na educação em saúde.

Com a IA acelerando a um ritmo sem precedentes, você prevê um ponto em que a IA poderia assumir um papel mais ativo no cuidado ao paciente em tempo real, em vez de apenas ser uma ferramenta de apoio?

Isso sai um pouco da minha área de especialização, mas acho que podemos ver que a IA já está se movendo além de papéis de apoio na saúde, com exemplos como diagnósticos assistidos por IA e orientação de cirurgia em tempo real. Nos próximos cinco anos, espero que a IA assuma um papel muito mais ativo no cuidado ao paciente, mas não substituirá completamente os humanos. Em vez disso, a IA trabalhará ao lado dos profissionais de saúde em um quadro de “humano no loop”, oferecendo assistência sem tomar controle total. Essa mudança levanta preocupações éticas em torno de confiança e responsabilidade—enquanto a IA pode sugerir diagnósticos ou planos de tratamento, a decisão final ainda será feita por humanos para garantir a segurança do paciente. A IA melhorará a tomada de decisões, mas o julgamento humano permanecerá essencial.

Em um mundo onde as percepções médicas geradas por IA poderiam um dia superar os profissionais de saúde em certas tarefas, como a indústria de saúde deve se preparar para essa mudança?

Com cada transformação tecnológica, vemos deslocamento de tarefas em vez de substituição de pessoas. A indústria de saúde precisa redefinir a IA não como substituta dos profissionais, mas como colaboradora. É uma equação simples, Humano + IA é maior do que Humano ou IA sozinho.

Essa mudança será gradual e específica de tarefa—provavelmente começando em áreas como diagnósticos baseados em imagens, triagem de patologia, análise preditiva para deterioração do paciente e outras áreas onde o reconhecimento de padrões em larga escala dá à IA uma vantagem natural, enquanto o raciocínio clínico mais complexo permanecerá liderado por humanos por um futuro previsível.

Precisamos começar com tarefas pequenas e direcionadas que forneçam valor imediato em vez da abordagem usual de soluções monolíticas. Essa abordagem iterativa permite que os clínicos e os pacientes construam confiança nas capacidades da IA ao longo do tempo.

Em vez de resistir à mudança, a indústria de saúde deve ativamente moldar como a IA é incorporada ao ecossistema de saúde, garantindo que ela melhore em vez de diminuir os elementos humanos que permanecem centrais para a cura.

Ultimamente, o primeiro passo que qualquer organização deve dar é democratizar a exposição à IA. Dê a seus funcionários desafios pessoais para abrir seus olhos às possibilidades—faça com que eles criem uma imagem, escrevam um e-mail ou construam uma apresentação usando ferramentas de IA. Uma vez que eles experimentem o poder em primeira mão, eles trarão esse entusiasmo de volta para identificar aplicações significativas em seu trabalho diário. A inovação de baixo para cima muitas vezes produz as soluções mais práticas e impactantes.

Muitas empresas lutam para escalar soluções de IA além de projetos-piloto. Quais estratégias você usou para implementar a IA com sucesso em escala?

Para mim, escalar qualquer projeto de tecnologia com sucesso envolve enfrentar dois desafios críticos: infraestrutura tecnológica e adoção do usuário.

No ambiente de saúde altamente regulamentado, estabelecer fundamentos técnicos robustos é essencial antes de escalar qualquer iniciativa de IA. Precisamos de infraestrutura segura e compatível que equilibre inovação com requisitos de segurança do paciente.

Com nova tecnologia, a adoção muitas vezes se torna a maior barreira para escalar. Encontramos que tornar a IA o mais invisível possível é crucial para uma adoção generalizada. Por exemplo, ser confrontado com uma tela em branco e precisar escrever um prompt eficaz cria fricção significativa para a maioria dos usuários. Em vez disso, estamos projetando soluções onde os usuários podem simplesmente clicar em botões pré-configurados ou usar fluxos de trabalho familiares que aproveitam a IA nos bastidores.

Nossa abordagem prioriza começar pequeno, mas construindo com escala em mente desde o início. Em vez de criar soluções de uma vez, projetamos componentes modulares que podem ser estendidos e reutilizados em vários casos de uso. Isso permite que pilotos bem-sucedidos se tornem modelos para uma implementação mais ampla.

Você acredita que a IA está prestes a transformar a saúde de maneiras que antes eram consideradas ficção científica. Quais avanços específicos você acredita que terão o impacto mais profundo nos próximos cinco anos?

Como uma criança dos anos 80, lembro-me dos programas de TV “O Homem de Seis Milhões de Dólares” e “A Mulher Biónica” dos anos 70. Esses programas apresentavam personagens fisicamente aprimorados pela tecnologia; a verdadeira revolução com a IA, no entanto, será a ampliação cognitiva. Isso me emociona mais.

Nos próximos cinco anos, acredito que vários avanços específicos transformarão fundamentalmente a saúde:

1. Automação Administrativa: A carga burocrática que atualmente consome tanto do tempo dos profissionais de saúde será drasticamente reduzida. Isso não é apenas sobre eficiência—é sobre colocar o cuidado de volta na saúde, redirecionando a atenção humana para interações com os pacientes.
2. Aceleração da Descoberta de Medicamentos: O cronograma desde a identificação de alvos terapêuticos até o desenvolvimento de tratamentos eficazes será comprimido de décadas para anos ou até meses. O AlphaFold, criado e disponibilizado pelo Google’s DeepMind, já revolucionou nossa compreensão das estruturas de proteínas—resolvendo em dias o que antes levava anos de trabalho de laboratório.
3. Diagnósticos de Precisão em Escala: Os sistemas de IA melhorarão dramaticamente a detecção precoce de condições como câncer, doenças cardiovasculares e distúrbios neurológicos por meio do reconhecimento de padrões em conjuntos de dados vastos.
4. Tratamento Personalizado: Os planos de tratamento serão refinados continuamente com base em dados de pacientes individuais, ajustando em tempo real para maximizar a eficácia e o engajamento dos pacientes em seu próprio cuidado.

O ritmo dessas mudanças será surpreendente. O desenvolvimento de IA é como anos de cão—mas com aceleração exponencial. Estamos prestes a ver o que poderia ter levado 50 anos de pesquisa e implementação convencionais.

Esses não são cenários de ficção científica distantes—they estão emergindo em formas iniciais, não é o futuro, é agora.