Kamya Elawadhi, cofondatoare și președintă a Doceree – Seria de interviuri

Kamya Elawadhi, cofondatoare și președintă a Doceree, este o executivă în marketingul sănătății și strategie de afaceri care a jucat un rol central în creșterea companiei de la aderarea în 2019. A evoluat prin poziții de conducere ce acoperă strategia platformei, dezvoltarea corporativă, servicii pentru clienți și parteneriate globale, ajutând la transformarea tehnologiei Doceree în valoare măsurabilă pentru branduri farmaceutice, agenții, editori și sisteme de sănătate. În rolul său actual, Elawadhi conduce agenda de creștere globală a companiei și susține extinderea acesteia în Statele Unite, cu accent pe comunicare conștientă de confidențialitate și relevantă clinic. Înainte de Doceree, a deținut roluri de conducere senioră în relația cu clienții și conturi la HS Ad India și McCann Worldgroup, unde a lucrat la branduri din domeniul sănătății, dispozitive medicale și consum, conducând echipe interfuncționale și multiculturale.

Doceree este un sistem de operare în marketingul sănătății, bazat pe AI, conceput să ajute organizațiile din științele vieții să interacționeze cu profesioniștii din sănătate și pacienții cu un context și o precizie superioare. Platforma sa combină date verificate de identitate profesională, semnale de intenție clinică în timp real, activare programatică, implicare la punctul de îngrijire și un strat de raționament AI care coordonează mesajele pe canale. Prin conectarea conștientizării medicilor și a deciziilor de prescriere cu parcursul pacientului către tratament, inclusiv accesibilitatea, primele eliberări de rețete și reînnoiri, Doceree își propune să ofere marketerilor din sănătate o perspectivă mai unificată asupra performanței campaniilor, susținând totodată confidențialitatea și conformitatea reglementară.

V-ați alăturat Doceree în primul său an și ați jucat un rol central în construirea prezenței sale în SUA înainte de a deveni cofondatoare și președintă. Ce v-a atras inițial la viziunea fondatoare a companiei și cum a evoluat acea viziune pe măsură ce AI a devenit mai important în sănătate?

Ceea ce m-a atras la Doceree a fost claritatea problemei pe care o rezolva. Marketingul în sănătate funcționa de ani de zile pe infrastructură împrumutată, instrumente create pentru alte industrii și aplicate într-unul dintre cele mai reglementate medii din lume. Viziunea fondatoare a fost să construim ceva conceput special pentru sănătate, de la zero.

Ceea ce a evoluat este scala a ceea ce AI face posibil. La început, accentul era pe precizie: atingerea medicului potrivit în momentul potrivit. AI a extins ceea ce poate însemna acel moment, de la livrarea unui mesaj la citirea intenției, inițierea conversațiilor și conectarea implicării pe parcursul întregului parcurs de îngrijire. Credința de bază nu s-a schimbat. Ambiția a crescut pentru că instrumentele au evoluat.

Doceree a introdus recent Conectori Generativi AI pentru ChatGPT și Claude. Ce capabilități oferă aceste integrări și care echipe din domeniul sănătății sau farmaceutic sunt cele mai susceptibile să beneficieze de ele?

Integrarea cu platforme precum ChatGPT și Claude urmărește să aducă inteligența clinică și comercială a Doceree în instrumentele pe care echipele farmaceutice le folosesc zilnic. În loc să alterneze între sisteme, echipele de brand și agenții pot acum să interogheze performanța campaniilor, să acceseze informații despre implicarea HCP și să afișeze recomandări acționabile direct în fluxul de lucru al asistentului lor AI.

Echipele care beneficiază cel mai mult sunt cele care iau decizii rapide, bazate pe date: managerii de brand care urmăresc performanța campaniilor pe piețe, echipele de agenție care monitorizează tiparele de implicare ale HCP, liderii comerciali care au nevoie de sinteză din multiple fluxuri de date fără a aștepta rapoarte. Aceasta elimină un strat de fricțiune care a existat întotdeauna între date și decizie. Pentru mine, acolo se află valoarea reală.

Cum se încadrează Conectorii Generativi AI în strategia AI mai largă a Doceree și ce capabilități așteptați să adăugați pe măsură ce adoptarea la nivel enterprise crește?

Conectorii acționează ca un strat de Daily Command, situat alături de Semmelweis, modelul nostru de raționament specific farmaceutic, și de Analytics Workbench. Gândirea din spatele lor este simplă: echipele farmaceutice lucrează deja în ChatGPT și Claude în fiecare zi, așa că aducem inteligența clinică a Doceree în instrumentele pe care le folosesc deja, cu bariere de siguranță conforme HIPAA integrate de la început.

Pe măsură ce adoptarea crește, direcția se îndreaptă spre o inteligență proactivă mai profundă. Sisteme care afișează semnalul potrivit înainte ca cineva să se gândească să îl solicite. Acolo construim noi.

Doceree folosește termenul „inteligență clinică” pentru a descrie o parte a tehnologiei sale. Ce înseamnă acest lucru din perspectivă arhitecturală și cum completează capacitățile modelelor mari de limbaj de bază?

Inteligența clinică, în esența sa, este stratul care face ca AI-ul general să fie aplicabil în sănătate. Modelele mari de limbaj sunt extraordinar de capabile, dar nu înțeleg în mod nativ un cod de diagnostic, un tipar de prescriere sau ce înseamnă când un medic selectează o terapie specifică pentru un profil specific de pacient. Inteligența clinică este ceea ce leagă acest gol.

Din punct de vedere arhitectural, se situează între semnalele brute de date provenite din fluxurile de lucru clinice și modelele AI care le interpretează. Oferă contextul care transformă rezultatele în acționabile, nu generice. Fără ea, ai un model puternic care lucrează cu informații incomplete. Cu ea, ai ceva care poate influența cu adevărat un moment clinic real.

Cum ajută sistemul AI Semmelweis al Doceree să interpreteze datele din sănătate și să le transforme în informații utile pentru echipele farmaceutice?

Semmelwis este construit în jurul unei idei simple: datele din sănătate sunt utile doar dacă pot fi interpretate în context clinic, nu doar procesate la scară. Echipele farmaceutice dețin cantități enorme de date privind implicarea și prescripțiile, dar golul a fost mereu între deținerea acestor date și știința a ce să facă cu ele.

Semmelwis închide acel gol citind semnalele de-a lungul parcursului clinic și identificând unde intenția se formează sau se estompează. Aceste informații sunt alimentate direct în Daily Command, sistemul nostru AI de lucru pentru echipele de brand farmaceutic, transformând recunoașterea tiparelor în recomandări pe care echipele comerciale le pot aplica imediat, fără a avea nevoie de o echipă de știința datelor în încăpere.

ChatGPT și Claude au modele, interfețe și medii enterprise diferite. Ce provocări tehnice a întâmpinat echipa dumneavoastră când a creat o experiență coerentă pe ambele platforme?

Provocarea principală a fost să ne asigurăm că fiecare prompt și răspuns, indiferent de platforma în care se află utilizatorul, rămâne în cadrul acelorași bariere de conformitate. Datele din sănătate nu se adaptează în funcție de asistentul AI care pune întrebarea. Munca reală a constat în construirea unui strat de integrare guvernat care se situează între inteligența clinică a Doceree și ambele platforme, garantând că răspunsurile sunt întotdeauna bazate pe raționamentul Semmelweis și pe datele Doceree și sunt întotdeauna auditate de la cap la cap. Coerența în conformitate a fost problema mai dificilă de rezolvat.

Cum ajută conectorii utilizatorii să înțeleagă de unde provine o perspectivă generată de AI și ce date sau raționamente au contribuit la răspuns?

Fiecare răspuns prin intermediul conectorilor se bazează pe datele Doceree și pe raționamentul Semmelweis. Când o echipă de brand pune o întrebare comercială, răspunsul este susținut de semnale de intenție clinică, date de identitate și inputuri de campanie specifice brandului lor. Întregul flux de lucru este guvernat și auditat de la cap la cap. Într-o industrie reglementată, această trasabilitate este ceea ce face ca AI-ul să fie cu adevărat utilizabil în contextul luării deciziilor comerciale, și a fost un principiu de design de la început.

Organizațiile din domeniul sănătății lucrează adesea cu date sensibile și cerințe regulatorii complexe. Cum sunt integrate confidențialitatea, securitatea, controalele de acces și conformitatea în designul acestor integrări?

Acesta este un aspect la care ne-am gândit încă de la început, ca principiu de design. Conectorii sunt construiți astfel încât niciun fel de date ale pacienților să nu intre vreodată în fluxul de lucru. Totul funcționează doar pe baza contextului HCP de-identificat. Fiecare prompt și răspuns rămâne în cadrul barierei de siguranță conforme HIPAA, iar întregul flux de lucru este guvernat și auditat de la cap la cap.

Ce înseamnă acest lucru în practică este că o echipă de brand poate pune întrebări comerciale în ChatGPT sau Claude și poate primi răspunsuri bazate pe inteligența clinică, fără niciun risc de confidențialitate a datelor care ar apărea în mod normal prin conectarea datelor sensibile de sănătate la un asistent AI general. Barierele de siguranță reprezintă fundația pe care se construiește integrarea.

Cum evaluați calitatea rezultatelor sistemului, inclusiv acuratețea, relevanța, consistența și utilitatea pentru profesioniștii din sănătate?

Calitatea în acest context înseamnă ceva foarte specific. Un rezultat este util doar dacă duce la o decizie comercială mai bună, și aceasta este în final modul în care îl evaluăm: dacă acționarea pe baza lui modifică un indicator important, dacă îmbunătățește progresul etapelor HCP, ratele de primă eliberare, performanța campaniei.

Bucla închisă este ceea ce face acest lucru posibil. Daily Command este conceput să alimenteze rezultatele înapoi în modelul de raționament, astfel încât fiecare recomandare este perfecționată de ceea ce a funcționat cu adevărat. Aceasta diferă de un asistent AI general în care rezultatul este evaluat izolat. Aici, sistemul învață din ceea ce se întâmplă după ce cineva acționează pe baza unei recomandări, ceea ce, în timp, este singura măsură onestă a calității.

Pe măsură ce companiile farmaceutice adoptă AI generativ, ce principii ar trebui să ghideze utilizarea responsabilă în comunicările adresate clinicianilor și pacienților?

Principiul la care revin cel mai des este că AI în sănătate ar trebui să reducă incertitudinea, nu să o creeze. Când un clinician primește informații care influențează o decizie de tratament, sursa acelor informații și raționamentul din spatele lor trebuie să fie trasabile. Acesta este un standard de bază al încrederii.

Dincolo de trasabilitate, cred că utilizarea responsabilă înseamnă menținerea unui om în buclă pentru tot ce are greutate clinică sau comercială. AI ar trebui să recomande și să expună. Oamenii ar trebui să decidă și să aprobe. Momentul în care această limită se estompează este când riscurile încep să depășească beneficiile.

Iar conformitatea trebuie să fie o arhitectură, nu o politică. În sănătate, diferența dintre aceste două lucruri este totul.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Doceree.