Mike King, Director Senior, Produs și Strategie, IQVIA – Seria de Interviuri

Mike King, Director Senior, Produs & Strategie, IQVIA (IQV ), este un executiv cu experiență în domeniul sănătății și al științelor vieții, cu peste două decenii de experiență care acoperă strategia de produs, afaceri de reglementare, asigurarea calității, operațiuni și transformare de business. Înainte de a se alătura IQVIA în 2022, King a ocupat poziții de conducere senioră la Dentsply Sirona (XRAY ) și GE Healthcare, unde a supervizat afacerile de reglementare în piețe internaționale complexe, inclusiv Europa, Rusia, Commonwealth-ul Statelor Independente (CSI), Israel, Orientul Mijlociu, Africa și Asia. În primele etape ale carierei sale, a deținut roluri în calitate, reglementare, operațional și business la Bio‑Rad Laboratories, Stryker și Accenture, oferindu-i o experiență largă în navigarea intersecției dintre tehnologia sănătății, conformitatea reglementară și strategia comercială.

IQVIA este un furnizor global de servicii de cercetare clinică, informații comerciale și inteligență în domeniul sănătății, care deservește industriile științelor vieții și sănătății. Compania combină date de sănătate la scară largă cu analize avansate, tehnologie, expertiză de domeniu și capacitățile sale AI de nivel medical pentru a ajuta companiile farmaceutice, biotehnologice, de dispozitive medicale și alte organizații din domeniul sănătății să susțină dezvoltarea de medicamente, cercetarea clinică, comercializarea și generarea de dovezi. Prin abordarea sa Connected Intelligence, IQVIA își propune să transforme datele complexe din sănătate în informații acționabile care pot accelera inovația și îmbunătăți luarea deciziilor în întregul ecosistem al sănătății.

Cariera dumneavoastră v-a purtat de la consultanța la Accenture, prin roluri de asigurare a calității și conducere în reglementare la Stryker, Dentsply Sirona și GE Healthcare, și acum în strategia de produs la IQVIA. Cum a modelat această evoluție perspectiva dumneavoastră asupra deciziilor tehnologice pe termen lung pe care companiile din științele vieții le iau în jurul inteligenței artificiale?

Cariera mea până în prezent a cuprins consultanță, producție, calitate, afaceri globale de reglementare și tehnologie în sănătate, oferindu-mi oportunitatea de a vedea deciziile tehnologice din perspectiva mai multor părți interesate. În fiecare rol, am constatat că cele mai reușite investiții sunt cele care leagă performanța operațională și comercială de rezultatele pentru pacienți. Acest lucru este deosebit de adevărat pentru AI în sectorul științelor vieții. Deși câștigurile de eficiență sunt importante, cea mai mare valoare pe termen lung va proveni din utilizarea AI pentru a consolida calitatea, conformitatea reglementară, luarea deciziilor și, în final, livrarea de soluții de sănătate sigure și eficiente pe piețele globale.

Susțineți că AI ar putea pune capăt ciclului tradițional de înlocuire a tehnologiei de cinci până la șapte ani. De ce adăugarea AI face ca o platformă de calitate sau reglementare să fie mai permanentă, în loc să accelereze înlocuirea acesteia?

În mod tradițional, companiile înlocuiau sistemele atunci când devenea disponibilă o funcționalitate superioară și când contractele cu furnizorii existenți expirau. AI modifică acest calcul prin accelerarea ritmului inovației tehnologice. Valoarea nu mai este limitată la aplicație în sine; ea rezidă în date, fluxuri de lucru, guvernanță și cunoștințele instituționale acumulate de-a lungul anilor de utilizare. În contextul Bunelor Practici, sau „GxP”, al aplicațiilor din științele vieții, pe măsură ce organizațiile integrează AI în procesele de afaceri validate și îmbunătățesc continuu rezultatele prin supraveghere calificată a profesioniștilor umani, ele creează un activ de inteligență care devine din ce în ce mai greu de replicat în altă parte. În acest mediu, înlocuirea unei platforme nu este doar o decizie tehnologică, ci o decizie de a reconstrui ani de cunoștințe organizaționale acumulate.

Cum influențează calitatea arhitecturii de date și a infrastructurii de fluxuri de lucru ale unei organizații dacă implementarea AI oferă o valoare semnificativă sau pur și simplu consolidează ineficiențele existente?

AI amplifică mediul în care este implementat. Dacă datele sunt fragmentate, procesele sunt inconsistente și guvernanța este slabă, AI va automatiza și va agrava acele ineficiențe. În contrast, organizațiile cu fluxuri de lucru standardizate, date de încredere și proprietate și guvernanță clară pot folosi AI pentru a îmbunătăți eficiența, consistența, conformitatea și luarea deciziilor. Digitalizarea și pregătirea datelor rămân prerechizite pentru adoptarea cu succes a AI, în timp ce guvernanța continuă a datelor și a AI este esențială pentru a asigura valoarea, conformitatea și încrederea mult timp după implementare.

Care este paradoxul achizițiilor creat atunci când o organizație antrenează sistemele AI pe ani de date proprietare de calitate, clinice sau reglementare?

Paradoxul constă în faptul că, pe măsură ce o organizație devine mai eficientă în utilizarea AI, devine tot mai dificil să părăsească platforma care a permis acel succes. Ani de date de calitate, reglementare și clinice pot deveni un activ competitiv semnificativ atunci când sunt combinate cu AI, dar pot, de asemenea, să crească costurile de schimbare. Soluția nu este să se evite crearea de valoare bazată pe AI, ci să se asigure că proprietatea datelor, interoperabilitatea și portabilitatea sunt integrate în deciziile de achiziție încă de la început.

Sugerați că deciziile privind platformele luate în 2025 sau 2026 ar putea influența strategiile tehnologice mult dincolo de 2035. Sunt majoritatea liderilor din domeniul conformității, tehnologiei informației și finanțelor suficient de atenți la acest angajament pe termen lung?

Companiile reglementate din științele vieții sunt obișnuite să facă investiții pe termen lung. Deciziile care implică planificarea resurselor întreprinderii (ERP), producție, calitate, sisteme clinice și de reglementare au necesitat întotdeauna orizonturi de planificare pe mai mulți ani din cauza validării, controlului schimbărilor și impactului operațional. AI poate extinde unele dintre aceste considerente, dar mulți lideri seniori au deja experiență în echilibrarea riscului tehnologic pe termen lung, a obligațiilor reglementare și a valorii de business. Diferența este că AI ridică importanța strategică a datelor și a guvernanței, mai degrabă decât să schimbe fundamental necesitatea planificării pe termen lung.

Cum ar trebui companiile din științele vieții să distingă între „blocarea benefică”, în care datele și inteligența acumulate creează un avantaj competitiv, și blocarea dăunătoare care limitează flexibilitatea, interoperabilitatea sau puterea de negociere?

Blocarea benefică nu înseamnă că nu se poate părăsi o platformă, ci că nu se dorește să se facă acest lucru deoarece platforma continuă să evolueze, protejează cunoștințele proprietare și permite adoptarea de noi capabilități AI și fluxuri de lucru native agenților pe măsură ce tehnologia maturizează. Blocarea dăunătoare apare atunci când inovația soluției furnizorului existent se blochează, interoperabilitatea este limitată și anii de cunoștințe acumulate rămân blocați într-un sistem care nu poate fi adaptat sau înlocuit cu ușurință. Scopul ar trebui să fie păstrarea proprietății asupra datelor și inteligenței instituționale, menținând în același timp flexibilitatea de a profita de generația următoare de AI.

Pe măsură ce se alocă mai mult capital AI, întreținerii predictive și automatizării, ce riscuri apar atunci când organizațiile amână înlocuirea sistemelor de bază învechite?

Cel mai mare risc este că platformele învechite devin obstacole în adoptarea AI. Sistemele vechi conțin adesea date fragmentate, fluxuri de lucru manuale sau foarte personalizate și procese izolate care limitează oportunitățile imediate de automatizare. Organizațiile pot investi în proiecte pilot AI, analize predictive și agenți inteligenți doar pentru a descoperi că infrastructura lor de bază nu poate susține o implementare la scară.

Există, de asemenea, riscuri de afaceri mai largi. Pe măsură ce tehnologiile îmbătrânesc, suportul furnizorului poate scădea, resursele specializate devin mai greu de găsit și costurile de mentenanță cresc. În același timp, diferența dintre starea actuală și platformele AI de generație următoare se lărgește, făcând eforturile de modernizare viitoare mai complexe și costisitoare. Organizațiile pot ajunge să investească pentru a menține status quo-ul fără a genera îmbunătățiri concrete în performanța proceselor, calitatea produselor, rezultatele pentru pacienți, conformitatea sau eficacitatea comercială. În multe cazuri, modernizarea și pregătirea pentru AI trebuie să avanseze împreună, nu ca inițiative separate.

Ce protecții tehnice și contractuale ar trebui ca firmele să caute pentru a păstra portabilitatea datelor, portabilitatea modelelor și accesul la cunoștințele instituționale dacă ulterior își schimbă furnizorii?

Organizațiile ar trebui să se concentreze pe protecții contractuale și tehnice care să păstreze proprietatea și accesibilitatea informațiilor lor. Aceasta include capacități clar definite de export de date, cadre de integrare deschise, API-uri documentate, trasabilitatea datelor, drepturi de migrare și transparență privind modul în care modelele proprietare interacționează cu informațiile companiei. Cunoștințele instituționale pot deveni unul dintre cele mai valoroase active ale unei companii și trebuie să rămână portabile, sigure și controlate.

Cum ar trebui cerințele de validare reglementară și control al schimbărilor să influențeze deciziile privind actualizarea, reantrenarea sau înlocuirea sistemelor cu AI în mediile farmaceutice și de dispozitive medicale?

În mediile GxP, AI nu modifică responsabilitatea. Profesioniștii din domeniul calității și reglementării rămân responsabili pentru guvernanța, integritatea și conformitatea sistemelor și proceselor lor. Tehnologiile cu AI trebuie, prin urmare, să fie susținute de o guvernanță robustă, validare bazată pe risc, control documentat al schimbărilor și o explicabilitate suficientă pentru a rezista examinării reglementare. Expertiza umană calificată și profesională rămâne o componentă esențială de guvernanță a AI în GxP.

Ce criterii de selecție a furnizorilor ar trebui ca firmele din științele vieții să prioritizeze astăzi pentru a se asigura că o platformă cu AI rămâne sigură, conformă, adaptabilă și viabilă economic în următorul deceniu?

În era soluțiilor AI GxP în sănătate, organizațiile ar trebui să aleagă un partener colaborativ și nu să cumpere pur și simplu software. Funcționalitatea conformă este esențială, iar la fel de importantă este capacitatea furnizorului de a evolua soluția odată cu avansurile tehnologice, protejând în același timp datele companiei, cunoștințele proprietare și obligațiile reglementare. Platformele câștigătoare vor fi cele care combină o expertiză profundă în științele vieții cu o arhitectură flexibilă, guvernanță solidă și un parcurs clar pentru adoptarea viitoare a AI și a capabilităților native agenților, fără a perturba operațiunile de business, fără a compromite conformitatea globală, și în timp ce influențează pozitiv siguranța pacienților.

Vă mulțumim pentru acest interviu excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze IQVIA.