Холси Уайз, генеральный директор Lyric – Интервью

Холси Уайз, генеральный директор Lyric, имеет почти три десятилетия опыта руководства, управления советом и создания ценности в области технологий здравоохранения, программного обеспечения и финансовых услуг. После службы в совете директоров Lyric с 2022 года он занял пост генерального директора с фокусом на масштабировании платформы Lyric42, углублении отношений с клиентами и партнерами, ускорении инноваций и инвестиций в ИИ, а также на стимулировании роста за счет органического расширения и стратегических слияний и поглощений. Уайз возглавлял шесть компаний в качестве генерального директора или президента, включая руководящие должности в публичных компаниях Intergraph и MedAssets, и служил в советах директоров крупных технологических и медицинских организаций, включая Cotiviti, Cerner, Aspen Technology , Acxiom, Nextech Systems, Lyric и WellSky. Он также является председателем и генеральным директором Lime Barrel Advisors, старшим советником TPG Capital, и совместно возглавляет семейный фонд, поддерживающий стипендии, продовольственную безопасность, услуги ветеранам и медицинские дела.

Lyric – это компания по принятию решений в области здравоохранения, ориентированная на улучшение точности оплаты для планов здравоохранения путем применения политики, данных, ИИ, клинического обзора и объяснимой поддержки решений до оплаты претензий. Платформа Lyric42 предназначена для того, чтобы помочь планам здравоохранения координировать решения об оплате по правилам, рабочим процессам, продуктам обеспечения оплаты и рекомендациям, основанным на ИИ, с целью снижения административных затрат, улучшения точности оплаты при первом проходе, снижения трения между поставщиками и предоставления клиентам большей прозрачности в отношении того, почему принимаются решения об оплате. Компания позиционирует свой подход ИИ как тот, который дополняет человеческий опыт, а не заменяет его, сочетая автоматизацию, клиническую валидацию, управление и контроль клиентов для поддержки более последовательных и обоснованных решений по оплате в здравоохранении.

Вы возглавляли и консультировали крупные компании здравоохранения и технологий, включая MedAssets, Cerner, Cotiviti и теперь Lyric. Как ваш опыт в области информационных технологий здравоохранения, аналитики и технологий сформировал ваше видение для Lyric?

На протяжении каждой компании, которой я руководил или консультировал, одно убеждение только усилилось: здравоохранение не может улучшиться без доверия, истины и прозрачности в его основе. Эти не являются мягкими ценностями. Это условия, на которых зависит лучшая система здравоохранения.

Это убеждение формирует мое мышление о Lyric. Я присоединился к совету директоров Lyric в 2022 году, прежде чем занять пост генерального директора, и то, что я понимал тогда, я считаю еще более сильным сейчас. Мы в Lyric строим одну из самых инновационных, влиятельных и важных компаний в области здравоохранения.

Lyric – это интеллект по принятию решений в здравоохранении. Десятилетия клинического и опыта оплаты, глубокие отношения с клиентами и платформа, работающая на национальном уровне, дают нам основу, которой не имеют многие компании в здравоохранении. Оплата – это наиболее высокие ставки выражения этого сегодня, но более широкая возможность заключается в том, чтобы дать людям в здравоохранении технологии и идеи для принятия лучших решений, раньше, с уверенностью, в интересах лучшего здравоохранения для людей и пациентов, которым оно в конечном итоге служит.

Я также глубоко считаю, что принятие решений в здравоохранении принадлежит людям. Клиническая суждительность, интерпретация политики и подотчетность не могут быть переданы модели. Что может сделать ИИ, и что он должен делать, – это информировать и поддерживать людей, принимающих эти решения. Он может выявить сигналы, тенденции и аномалии, которые ранее были погребены в масштабе и сложности. Он может подчеркнуть, где что-то выглядит не последовательно, где появляется закономерность или где решение требует более близкого рассмотрения. Это роль ИИ в здравоохранении: расширять человеческую видимость и укреплять человеческую суждительность, а не заменять ее.

Lyric потратил последние несколько лет на перестройку своей технологической базы в облачную платформу ИИ, поддерживающую операции по оплате по 190 миллионам жизней. Какими были самые большие архитектурные или организационные проблемы, связанные с этим переходом?

Lyric возникла как выделение из более крупной организации. Мы унаследовали наследованную инфраструктуру наряду с невероятными отношениями с клиентами и десятилетиями операционного опыта.

За последние несколько лет мы перестроили технологическую основу с нуля. Проблема не заключалась просто в модернизации инфраструктуры. Это было эволюционирование 30-летнего бизнеса по точности оплаты в современную платформу интеллекта по принятию решений в здравоохранении, сохраняя объяснимость, аудитability и доверие.

Основным принципом было обеспечение нулевого бизнес-перерыва, когда мы модернизировали нашу технологию. Мы использовали передовые возможности Lyric42, чтобы обеспечить высокую точность миграций, работая в тесном сотрудничестве с нашими клиентами-планами здравоохранения, чтобы создать безопасный и безопасный переход.

Архитектурно мы перешли от статического предопределенного заказа к реальному интеллекту, поддерживающему решения об оплате в режиме реального времени в рабочих процессах. В то же время каждый результат должен был остаться прозрачным, основанным на политике и объяснимым.

Когда мы мигрируем клиентов на новую платформу, мы поддерживаем операции по оплате по 200 миллионам жизней через унифицированную интеллектуальную архитектуру, которая выявляет идеи раньше, снижает отходы и поддерживает более последовательное принятие решений в масштабе.

Вы утверждали, что оплата в здравоохранении должна перейти от постоплатной реабилитации к предоплатной интеллекте. Какие технологические прорывы наконец делают этот переход возможным в масштабе?

Переход от постоплатной реабилитации к предоплатной интеллекте теперь возможен, потому что здравоохранение наконец имеет комбинацию крупномасштабных данных рабочих процессов, облачной инфраструктуры и ИИ, способного отделять сигнал от шума в высоко сложных средах претензий.

Исторически большинство систем были построены для анализа того, что произошло после оплаты. Сегодня мы можем применять интеллект гораздо раньше в рабочих процессах, до ошибок, споров и отходов, движущихся через систему.

С точки зрения возможностей Lyric ввел интеллектуальный выбор для предоплатного обзора, гарантируя, что претензии не удерживаются необязательно до оплаты, когда время имеет решающее значение для планов и поставщиков. Через нашу интеллектуальную платформу аудита мы также ermögели претензии, которые требуют человеческого обзора, обрабатывать в течение часов или дней, а не недель или месяцев, которые традиционные процессы могут требовать.

Эти технологические прорывы, в сочетании с передовой оркестрацией в Lyric42, разблокировали интеллект по принятию решений в здравоохранении для предоплатной точности, сочетая ИИ, политику и экспертный клинический обзор для поддержки точных, объяснимых решений об оплате на первом проходе. Важно, что это работает только в масштабе, когда интеллект остается прозрачным, аудитным и основанным на человеческой подотчетности.

Многое в здравоохранении все еще полагается на фрагментированную наследованную инфраструктуру. Почему вы считаете, что системы ИИ будут фундаментально превосходить традиционные “системы записи” в течение следующего десятилетия?

Наследовые системы здравоохранения были в основном разработаны для записи транзакций и поддержки ретроспективных аудитов. Они не были построены для поддержки принятия решений, основанных на интеллекте, в рабочих процессах.

Здравоохранение теперь требует интеллектуальных систем, способных работать на масштабе, скорости и сложности, которые современные операции по оплате требуют. Преимущество современных систем интеллекта по принятию решений в здравоохранении заключается не только в применении ИИ. Это способность сочетать политику, данные, ИИ и экспертный обзор для поддержки более последовательных, объяснимых решений в реальном времени.

Будущее преимущество будет принадлежать системам, которые могут непрерывно учиться из операционных рабочих процессов, оставаясь прозрачными, объяснимыми и подотчетными. Здравоохранение не может работать без человеческого опыта, поэтому цель не состоит в том, чтобы сделать принятие решений автономным. Цель состоит в том, чтобы дополнить человеческое принятие решений интеллектом, которому можно доверять.

Lyric описывает себя как компанию по интеллекту оплаты, построенную на десятилетиях клинического опыта. Насколько важно проприетарные данные здравоохранения и историческая интеллект претензий в построении обоснованных систем ИИ в этом секторе?

Проприетарные интеллект претензий и данные рабочих процессов являются основными в здравоохранении, потому что общие модели сами по себе не достаточно, чтобы поддержать точные, объяснимые решения об оплате в масштабе.

Платформа Lyric поддерживает примерно 200 миллион жизней и построена на десятилетиях операционного интеллекта претензий. Это проприетарное знание и контекст имеют значение, потому что они отражают, как применяются политики, где возникают споры, как происходят ошибки и как платежные рабочие процессы ведут себя в реальном мире.

Сочетание интеграции рабочих процессов, трех десятилетий клинического опыта и долгосрочного интеллекта претензий создает системы, которые не только более точны, но и более объяснимы и операционно аудитны.

В здравоохранении интеллект имеет значение только в том случае, если люди могут понять, проверить и действовать на него с уверенностью.

Одной из самых больших проблем в ИИ здравоохранения является управление и объяснимость. Когда ИИ принимает на себя больше ответственности за принятие решений об оплате, что такое эффективный человеческий надзор в практике?

Для нас человеческий надзор не является модным словом; это архитектура. ИИ – это инструмент, который мы используем для дополнения человеческого принятия решений.

Вы можете увидеть это в нашей работе по созданию контента. Мы построили опыт создания контента Studio42 на основе нашей платформы Lyric42, следуя принципу, что каждое правило и редактирование должно быть детерминированным. ИИ помогает нашим командам просматривать большие объемы правительственных, отраслевых и исследовательских материалов, выявлять соответствующие закономерности и выделять рекомендации. Но ИИ не становится источником истины. Источник истины основан на оригинальных материалах и человеческом клиническом опыте.

Каждое правило и редактирование предназначено для того, чтобы быть отслеживаемым и аудитным. Клинические эксперты проверяют и подтверждают работу, прежде чем она попадает в производство, и каждая рекомендация, которую наш ИИ делает, чтобы помочь нашей клинической команде создать контент, основана на оригинальных источниках и человеческих знаниях. Мы также сохраняем полную историю изменений, чтобы было ясно, было ли правило или часть контента построено из конкретного правительственного, отраслевого или исследовательского источника.

Это то, что эффективный надзор выглядит в практике: ИИ помогает с масштабом и обнаружением сигналов, клинические эксперты проверяют работу, и система сохраняет четкий аудитный след от исходного материала до проверенного контента. Не менее важно, что наши клиенты сохраняют полный контроль над тем, реализовать ли контент, правила или рекомендации, выдвинутые через платформу.

В здравоохранении ставки слишком высоки, чтобы важные решения принимались только машиной или моделью. В Lyric мы считаем, что человеческий опыт, суждение и подотчетность должны оставаться фундаментальными, а не рассматриваться как после мысли, спроектированные в архитектуру с самого начала.

Отходы в здравоохранении остаются одним из самых крупных факторов стоимости в системе США. Где вы считаете, что ИИ может иметь самый быстрый измеримый эффект в снижении ненужных расходов без негативного влияния на уход за пациентами?

Здравоохранение составляет около 20% ВВП США, и 25% этого – отходы. Большинство этих отходов приписываются сложности системы, а не мошенничеству или намеренным отходам.

Это именно то, для чего мы построили платформу Lyric42. Она смещает процесс претензий от модели “оплатить и преследовать” к предоплатной интеллекте, позволяя планам здравоохранения получить оплату правильно с первого раза.

Значительная часть отходов в здравоохранении возникает из-за административной переработки из-за несовместимой интеллекта по нескольким заинтересованным сторонам. Это приводит к ненужным отказам и повторным выставлениям счетов, большей интенсивности ручных аудитов и увеличению апелляций поставщиков без существенного изменения окончательной оплаты.

Отходы возникают из-за отсутствия правильной интеллекта в нужное время. Lyric предоставляет планам здравоохранения интеллект и рекомендации, подтвержденные и поддержанные клиническими знаниями, чтобы помочь выявить очевидные ошибки и несоответствия (кодирование, единицы, упаковка, выравнивание медицинской политики). Мы делаем это до оплаты, что снижает отходы и неправильное кодирование, снижая туда и обратно переработки, апелляций и корректировок.

Платформа Lyric все больше интегрирует автоматизацию, прогностическую аналитику и рабочие процессы, поддерживаемые ИИ, в операции по претензиям. Насколько близко мы к будущему, где крупные части рабочих процессов оплаты в здравоохранении работают автономно?

В течение следующего десятилетия мы увидим мир, где большинство задач внутри рабочих процессов оплаты будут автоматизированы. Но требования регулирования и соблюдения будут продолжать требовать четкой подотчетности, что означает идентифицируемую человеческую и организационную ответственность. ИИ, автоматизация и прогностическая аналитика оптимизируют скучные ежедневные задачи в операциях по оплате в здравоохранении, включая проверку данных, выявление закономерностей и рекомендации действий в реальном времени во время первого прохода претензии. Чувствительные, высокоэффективные или неоднозначные решения будут оставаться под человеческим обзором.

Здравоохранение фундаментально отличается от многих отраслей, потому что подотчетность имеет значение. Решения об оплате влияют на поставщиков, планы, пациентов/членов и финансовые результаты по всей экосистеме здравоохранения.

Мы не строим полностью автономную платформу оплаты ИИ. Мы строим интеллект по принятию решений в здравоохранении, предназначенный для дополнения человеческого принятия решений.

Будущее не является автономным здравоохранением. Будущее – это объяснимый интеллект, поддерживающий людей, которые остаются подотчетными за решения и результаты.

Многие предприятия все еще экспериментируют с ИИ в изолированных пилотных проектах. Что отличает организации, которые успешно операционализируют ИИ, от тех, которые остаются застрявшими в режиме доказательства концепции?

Разница заключается в том, что успешные организации не рассматривают ИИ как серию изолированных пилотных проектов. Они рассматривают его как операционную способность и пропульсию.

Это требует более чем сильной модели. Это требует фундаментальных инвестиций в инструменты, мониторинг, управление и проектирование рабочих процессов. В нашем опыте ИИ только масштабируется, когда технология поддерживает процессы управления вокруг него, и когда человеческие процессы спроектированы заново вокруг рабочего процесса, поддерживаемого ИИ. Вам нужна четкая собственность, спонсорство руководства, операционное выравнивание и постоянный обратный звонок о том, как ИИ работает в производстве.

Эта последняя точка является критической. Организации, которые операционализируют ИИ, не останавливаются на развертывании. Они отслеживают производительность, анализируют результаты, выявляют, где система нуждается в улучшении, и постоянно улучшают. ИИ становится частью операционного ритма, а не разовым внедрением.

В Lyric мы увидели этот шаблон в таких областях, как создание контента. Мы сосредоточились на том, чтобы сделать одну область правильной сначала, с правильными инструментами, контролями, мониторингом и человеческим обзором. Как только эта основа доказала свою успешность, мы могли использовать тот же основной подход, чтобы расшириться в другие области. Это очень отличается от запуска пилотного проекта, который выглядит хорошо в демонстрации, но никогда не должен выжить в сложности реальных операций.

Организации, которые остаются застрявшими в режиме пилотного проекта, часто недооценивают эту сложность. Они могут протестировать модели на узких наборах данных или контролируемых рабочих процессах, но они не подключают ИИ к реальным операциям с управлением, мониторингом и управлением изменениями, необходимыми для поддержания его. Организации, которые преуспевают, строят основу сначала, доказывают ценность в сосредоточенной области, а затем масштабируют с дисциплиной.

Смотрите вперед, считаете ли вы, что долгосрочные победители в ИИ здравоохранения будут компаниями с лучшими автономными моделями или теми, у которых есть самое глубокое операционное интеграция, данные рабочих процессов и эффекты сети по всей экосистеме здравоохранения?

В здравоохранении долгосрочные победители не будут компаниями с лучшими автономными моделями в изоляции. Они будут компаниями с самой глубокой операционной интеграцией, богатыми данными рабочих процессов и сильными эффектами сети по всей экосистеме здравоохранения.

Модели будут продолжать улучшаться, и многие возможности станут более широко доступными со временем. Что намного труднее воспроизвести, – это сочетание встроенной позиции рабочего процесса, долгосрочного интеллекта претензий и доверительных отношений по всей экосистеме здравоохранения.

Платформа Lyric охватывает примерно 200 миллион жизней и построена из десятилетий проприетарного интеллекта точности оплаты, с возможностью наложить новые возможности и партнеров. Поскольку мы встроены рано в рабочий процесс оплаты и работаем после ухода и до оплаты, у нас есть видимость реального потока транзакций, а не только статических наборов данных. Эта глубина данных рабочих процессов и результатов – это то, что помогает ИИ отделять сигнал от шума и переходить от анализа тенденций к прогнозам, рекомендациям и действию.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Lyric.