Ed Chidsey, Președintele Unității de Afaceri Insights a Inovalon – Seria de Interviuri

Ed Chidsey, Președintele Unității de Afaceri Insights a Inovalon, aduce în acest rol o experiență vastă în domeniul datelor financiare, analizei și consultanței strategice — cel mai recent ca Vicepreședinte Senior la S&P Global Market Intelligence, unde a gestionat o afacere de un miliard de dolari cu date și analize, cu 2.000 de angajați, și anterior ca advisor de private equity, membru al consiliului de administrație al PeerNova Inc. și partener limitat la Mendoza Ventures.

Inovalon, este o companie tehnologică cu sediul în Statele Unite, care oferă soluții software și analize de date bazate pe cloud pentru industria sănătății. Prin oferta sa principală, platforma Inovalon ONE^®, compania agregă și analizează date clinice și de asigurări din lumea reală, cuprinzând sute de milioane de vieți, pentru a sprijini planurile de sănătate, furnizorii, farmaciile și organizațiile din domeniul științei vieții în îmbunătățirea rezultatelor clinice, calității îngrijirii, scorurilor de risc, integrității plăților și eficienței operaționale.

Ați avut o carieră lungă și variată, cuprinzând S&P Global, IHS Markit și acum Inovalon. Care a fost cel mai important rol sau experiență care v-a condus spre focalizarea pe datele din lumea reală (RWD) și analizele în sănătate, și cum a influențat această experiență viziunea dvs. pentru conducerea Unității de Afaceri Insights a Inovalon?

Am petrecut cea mai mare parte a carierei mele construind, gestionând și dezvoltând afaceri cu date și analize, în principal în servicii financiare, adesea începând de la zero și conducând o creștere semnificativă prin combinații de strategii organice și inorganice. După mai mult de trei decenii în industria financiară, am ajuns la un moment în care trebuia să mă opresc și să reevaluez. Fusese o perioadă lungă, și deși iubeam munca, mediul începuse să se simtă mai puțin împlinit. Așa că, la începutul anului 2024, am decis să fac o pauză.

Acea perioadă de un an a fost incredibil de utilă pentru a-mi reevalua prioritățile. Am petrecut mai mult timp cu familia, am intrat într-un consiliu corporativ și unul non-profit, și, într-un mod neașteptat, am devenit mai implicat în biserica mea. Această schimbare mi-a oferit ocazia de a mă concentra pe echilibru, comunitate și scop într-un mod în care nu făcusem pentru o perioadă lungă de timp. Până la sfârșitul anului, am realizat că încă aveam multă energie și pasiune pentru conducerea echipelor și dezvoltarea afacerilor, dar voiam ca această muncă să aibă un sens mai personal și mai plin de scop.

Când Adam Kansler, CEO-ul Inovalon, m-a contactat pentru a-mi vorbi mai mult despre companie, momentul a fost foarte oportun. Am lucrat strâns cu Adam de-a lungul multor ani și am o mare admirație pentru el ca lider. El mi-a descris Inovalon ca fiind un lider în furnizarea de date și soluții care împuternicesc sănătatea, care lucrează cu plătitori, furnizori, organizații farmaceutice și companii din domeniul științei vieții, și a menționat că compania căuta o nouă persoană pentru a conduce unitatea sa de afaceri Insights.

Înainte de acea conversație cu Adam, nu considerasem că pot folosi experiența mea în date și analize în industria sănătății. Cu toate acestea, cu cât aflam mai multe, cu atât mai mult simțeam o legătură puternică. Datele din sănătate sunt foarte concrete, deoarece pot avea un impact real asupra noastră. Ideea de a aplica aceeași rigurozitate analitică și scară pe care o dezvoltasem în servicii financiare pentru a îmbunătăți calitatea și rezultatele în sănătate a fost incredibil de atractivă. Acest sentiment de scop este ceea ce m-a adus aici, și continuă să influențeze modul în care conduc unitatea de afaceri Insights, aducând împreună date, tehnologie și oameni pentru a face o diferență măsurabilă în întregul ecosistem al sănătății.

Cum considerați că mutarea Inovalon de a face analizele avansate și datele din lumea reală disponibile pe Snowflake’s AI Data Cloud va schimba dinamica competitivă în sănătate și științe ale vieții?

Aș considera această mutare mai degrabă strategică pentru a întâlni clienții acolo unde se află, decât pentru a schimba în mod necesar dinamica competitivă. În mintea mea, a fost esențial să ne asigurăm că clienții noștri au acces la datele și resursele noastre pe platformele pe care doresc să le consume într-un mod mai modern, mai agil și mai accesibil. Cu aceasta, știam că tot mai mulți clienți migră către platforme precum Snowflake, așa că a fost important pentru noi să îi întâlnim acolo, unde doresc să consume datele noastre.

Ce diferențiază ofertele de date din lumea reală ale Inovalon, cum ar fi Registrul MORE², de alte platforme de date din lumea reală în ceea ce privește calitatea, profunzimea, actualitatea sau scara?

Ceea ce diferențiază ofertele noastre de date din lumea reală, inclusiv Registrul MORE², este datele noastre primare. Colectăm aceste date direct de la diverse entități din ecosistemul sănătății, cum ar fi plătitorii sau furnizorii de sănătate, și ne oferă o vedere holistică asupra călătoriilor pacienților în sistemul de sănătate, permițându-ne să extragem insight-uri care sprijină procesul de luare a deciziilor în întregul sistem de sănătate.

În timp ce amploarea datelor pe care le deținem este în sine un diferențiator notabil, istoria și consecvența din spatele acestor date sunt cu adevărat remarcabile. Prin parteneriatul nostru cu Snowflake, clienții noștri pot acum accesa în mod securizat și rapid seturile noastre longitudinale de date din lumea reală de înaltă calitate, o capacitate care a fost tradițional obstrucționată de sisteme fragmentate și procese manuale complexe de ingestie a datelor. Pentru companiile din domeniul științei vieții și biotehnologiei, în special, este esențial să aibă încredere că partenerul lor va furniza date care sunt consistente și de încredere pentru procesul de luare a deciziilor, ceea ce este absolut critic pentru pacienții pe care îi deservesc. Această fundație este coloana vertebrală a ofertei noastre de date din lumea reală, pe care o continuăm să o extindem în ceea ce privește scopul și tipurile de insight-uri pe care le putem genera.

Care sunt principalele provocări tehnice sau de guvernanță în legarea sau integrarea seturilor de date din surse diverse pentru a construi dovezi din lumea reală cuprinzătoare?

Începe cu recunoașterea fundației noastre de date, care se întoarce la interacțiunile dintre un pacient și furnizorul său de sănătate, farmacie și plătitor. Adesea, aceste interacțiuni sunt personale și provin din puncte de contact semnificative în îngrijirea lor. Acest lucru face ca fiind un administrator de încredere al datelor noastre să fie critic și necesită să avem o guvernanță puternică în jurul acestor date. Luăm această responsabilitate foarte serios la Inovalon, în special atunci când vine vorba de modul în care datele din lumea reală se alimentează în procesele de generare a dovezilor din lumea reală. Modul în care alegem să gestionăm, să protejăm și să utilizăm datele noastre definește credibilitatea și încrederea pe care o deținem cu partenerii noștri din ecosistem.

Una dintre cele mai mari provocări pe care le întâmpinăm este echilibrul dintre utilizarea datelor și protecția acestora. Dacă accentul este exclusiv pe protecție, pierdeți capacitatea de a analiza și extrage valoare din date. Cu toate acestea, dacă accentul este exclusiv pe analiză, riscați să nu îndepliniți obligațiile etice sau de reglementare față de pacienți și familii. Acest echilibru delicat nu este doar o provocare tehnică, ci și una de guvernanță. Trebuie să considerăm constant ce putem face, ce ar trebui să facem și ce nu putem face pentru a proteja datele pe care le deținem, în timp ce maximizăm valoarea și impactul lor asupra ecosistemului sănătății în ansamblu.

În ceea ce privește aspectele tehnice, o altă provocare majoră este legarea datelor. Indiferent de cât de adânci sau largi sunt seturile de date, niciodată nu sunt suficiente singure. Capacitatea de a conecta seturi de date din surse multiple este critică, și ne concentrăm asupra acestui aspect în fiecare zi prin munca noastră cu diverse parteneri.

În cele din urmă, guvernanța este despre găsirea echilibrului corect între protejarea datelor în modul corect și împingerea limitelor a ceea ce este posibil pentru a realiza cel mai mare beneficiu pentru binele comun. Acest lucru nu este întotdeauna ușor, în special atunci când unele reglementări, deși bine intenționate, pot împiedica inovația sau limita beneficiile pe care le putem oferi pacienților și ecosistemului în ansamblu. Rolul nostru este să fim administratori atenți ai datelor, să operăm în limitele acordurilor cu furnizorii și reglementărilor și să găsim modalități responsabile de inovare.

În cele din urmă, există o provocare structurală cu ecosistemul sănătății fiind puternic fragmentat. Pentru ca un client să aibă acces la toate datele de care are nevoie, adesea este necesar să extragă informații din multiple seturi de date și să legeze datele de-a lungul diferitelor puncte de îngrijire, cu mulți intermediari între ei. Comparativ cu industrii precum serviciile financiare, sănătatea rămâne în urmă cu ani, dacă nu decenii, în ceea ce privește integrarea datelor și interoperabilitatea. Cu toate acestea, acest lucru reprezintă și o oportunitate masivă pentru Inovalon. Dacă putem continua să avansăm modul în care datele sunt conectate, puse la dispoziție și utilizate creativ, putem oferi soluții și analize mult mai inovatoare care, în cele din urmă, beneficiază pacienții.

Cum echilibrați protecția, conformitatea regulamentară și inovația atunci când implementați modele de inteligență artificială pe date de sănătate sensibile?

Modul în care gândesc inteligența artificială este că, în cele din urmă, este vorba despre înlocuirea sau îmbunătățirea a ceea ce se poate face astăzi, doar într-un mod mai rapid, mai inteligent și mai avansat. Atunci când un client dorește să implementeze un model de inteligență artificială pe baza datelor noastre, este ceva pe care trebuie să îl îmbrățișăm. Ca și în orice utilizare a datelor noastre, există termeni și condiții care definesc ce poate și ce nu poate face un client. Acestea se bazează pe permisiunile și restricțiile noastre proprii, precum și pe reglementările aplicabile. Acest cadru nu se schimbă în lumea inteligenței artificiale, și trebuie să fim promotori. Nu putem fi frânati de teama de a o face. Trebuie să o facem în mod responsabil, pentru ca inteligența artificială să poată avansa, deoarece are potențialul de a beneficia enorm ecosistemul sănătății.

Inteligența artificială necesită atât date istorice pentru a construi modelele, cât și date continue pentru a le menține. Din perspectiva noastră, ca furnizor de date, aceasta este o poziție puternică, deoarece odată ce un model este construit pe baza datelor noastre, devine și mai integrat. Trebuie să abordăm fiecare model ca și cum am face-o pentru orice caz de utilizare a clientului, asigurându-ne că este licențiat și guvernat corespunzător. Partea mai sensibilă a inteligenței artificiale, în special în sănătate, este asigurarea faptului că există întotdeauna un om în buclă atunci când se furnizează îngrijire. Acesta este un subiect mult mai larg, și unul pe care mulți oameni îl dezbat.

În ceea ce privește datele din lumea reală, suntem încă la început. Inteligența artificială nu a livrat încă rezultate revoluționare în sănătate, în special atunci când ne concentrăm pe cazurile de utilizare a datelor din lumea reală. Explorăm o serie de oportunități, incluzând, de exemplu, extragerea bazată pe învățare automată din note clinice, care este o aplicație mai fundamentală a inteligenței artificiale. Dincolo de aceasta, ne uităm la utilizarea inteligenței artificiale în aplicații de studii clinice și predictibilitatea progresiei bolilor. Suntem la începutul acestui drum, dar potențialul este enorm. La Inovalon, ne concentrăm pe asigurarea faptului că avem cele mai înalte calități de date care pot fi utilizate în conjuncție cu inteligența artificială, în mod responsabil, cu o guvernanță puternică și supraveghere umană, în timp ce ne pregătim să scalăm impactul acesteia pe măsură ce tehnologia și ecosistemul se maturizează.

În urma conversațiilor cu clienții, care sunt cele mai comune preocupări cu privire la adoptarea inteligenței artificiale și analizei bazate pe date din lumea reală în sănătate, și cum răspundeți la acestea?

Preocupările cele mai comune pe care le aud sunt calitatea datelor și permisiunile de a utiliza datele noastre pentru a antrena modelele lor de inteligență artificială. În ceea ce privește calitatea datelor, cu inteligența artificială, “gunoi în, gunoi ieșit” este valabil. Dacă calitatea datelor este slabă, însemnând că datele nu sunt curate sau poate că nu există suficiente date, atunci ieșirea nu va fi foarte valoroasă. Clienții noștri așteaptă date consistente, precise și de încredere. Având în vedere volumele masive pe care le gestionăm, una dintre primele mele priorități a fost asigurarea calității datelor pe întregul nostru portofoliu. Am lucrat din greu pentru a curăța, dedubla, normaliza, standardiza și livra datele în aval. Asigurarea calității datelor ne ajută, de asemenea, prin îmbunătățirea consistenței și fiabilității în cadrul seturilor noastre de date, ceea ce ne permite să oferim mai mult în cadrul ofertelor noastre tradiționale de analize de date, precum și analize bazate pe inteligența artificială.

Al doilea aspect ține de modul în care datele noastre pot fi utilizate pentru a sprijini dezvoltarea modelelor de inteligență artificială. Ca organizație condusă de date, este important să facilităm aceste cazuri de utilizare emergente. Având în vedere evoluția rapidă a peisajului datelor și inteligenței artificiale, am adaptat abordarea noastră pentru a permite acest lucru într-un mod responsabil, susținut de o guvernanță puternică, termeni de utilizare clari și măsuri de siguranță definite. Această evoluție împuternicește clienții noștri să inoveze cu încredere cu inteligența artificială, în timp ce asigură practici de date responsabile, conforme și etice.

Cum măsurați succesul sau ROI pentru clienții care adoptă platforma și analizele noastre, și care sunt metricile de care aceștia sunt cei mai interesați?

Măsurăm succesul prin impactul real pe care îl au platforma și analizele noastre asupra rezultatelor operaționale și clinice ale clienților noștri. Acest lucru poate include o varietate de măsuri de succes, în funcție de client, cum ar fi îmbunătățirea ratingurilor CMS Star în Medicare Advantage, optimizarea ajustării riscului sau generarea de dovezi din lumea reală acționabile pentru știința vieții. Firul comun este că insight-urile trebuie să fie în timp util, de încredere și acționabile.

Pentru metrici, clienții, în funcție de poziția lor în lanțul de sănătate, pot fi concentrați pe aspecte precum îmbunătățirea calității, reducerea lacunelor în îngrijire, o mai bună aderență la protocoalele de tratament sau reduceri măsurabile de costuri sau câștiguri de utilizare. Clienții realizează ROI atunci când analizele noastre îi ajută să ia decizii informate care îmbunătățesc rezultatele pacienților, eficiența operațională și/sau performanța strategică.

Privind în următorii 5 ani, cum anticipați că inteligența artificială și datele din lumea reală vor evolua în sănătate și științe ale vieții, și ce considerați a fi următoarea frontieră?

În cinci ani, sănătatea poate arăta ca ceva pe care nu-l recunoaștem astăzi, dar este imposibil de prezis cu exactitate cât de repede va evolua industria. Singura certitudine este că va fi transformațională. În timp ce ritmul inovației este extraordinar, progresul rămâne limitat de fragmentarea din ecosistemul sănătății, care cuprinde laboratoare, farmacii și sisteme de înregistrare electronică a pacienților, unde puține organizații sunt capabile să conecteze în mod semnificativ aceste surse de date.

În timp ce această limitare poate fi un factor restrictiv, dacă datele pot fi legate și create longitudinal într-un mod normalizat și standardizat, atunci cred că orice este posibil. Inteligența artificială va sta tot mai mult la baza tuturor, de la suportul deciziilor clinice la modul în care organizațiile din știința vieții abordează proiectarea și executarea studiilor clinice. În următorii cinci ani, vom vedea mai multă automatizare, utilizare îmbunătățită a analizei predictive și o conectivitate crescută care oferă organizațiilor acces la insight-urile de care au nevoie în timp real, toate acestea având potențialul de a transforma călătoria pacienților și operațiunile de sănătate în ansamblu.

Pentru organizațiile care abia încep să exploreze integrarea inteligenței artificiale cu analizele bazate pe date din lumea reală, care sunt cele trei sfaturi pe care le-ați oferi?

În primul rând și cel mai important, concentrați-vă pe date și asigurați-vă că evaluați constant calitatea datelor. Al doilea, valorificați puterea intelectuală a bazei dvs. de angajați. Realitatea este că cele mai bune idei pot veni de la orice nivel al organizației, în special de la generațiile mai tinere care intră pe piața forței de muncă și care au trăit și respirat date, inteligență artificială și tehnologie. Liderii ar trebui să găsească modalități de a valorifica ideile și inovațiile care sunt adânc înrădăcinate în organizație și să creeze o platformă pentru ca aceste perspective să fie auzite și valorificate. Al treilea, angajați oamenii potriviți. Fără oamenii și talentele tehnice potrivite, inovarea la viteza cerută, crearea de valoare și menținerea competitivității va fi aproape imposibilă.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Inovalon, le recomandăm să viziteze Inovalon.