Ajay Gupta, grundare och VD för HSR.health – Intervjuserie

Under en 20-årig karriär inom cybersäkerhet och informationsteknologi har Ajay sett att företag skapat en verklig konkurrensfördel genom framgångsrikt ledning av säkerhets- och teknikinitiativ. Samtidigt är hälso- och sjukvården belastad med föråldrad teknisk infrastruktur och ineffektiviteter, som ofta mäts i människoliv. Ajay beslutade sig för att använda sin förståelse av teknologi och implementering för att störa och innovera hälso- och sjukvården.

I samband med lanseringen av HSR.health använder Ajay det bästa av tekniken för att omvandla den amerikanska hälso- och sjukvården till ett system som innovativt levererar hälsovård med förbättrad kvalitet, lägre kostnader och hälsolikhet. Under Ajays ledning har HSR.health ändrat fokus för att stödja COVID-svar i USA och globalt, och genom de lärdomar som dragits har företaget utvecklat insikter om hur hälsorisker påverkar bredare marknader. Företaget utvecklar en digital tidig varning och responsplattform för pandemier för att identifiera och mildra effekterna av framtida pandemier.

Utöver sitt arbete på HSR.health är Ajay ordförande för Health Domain Working Group för Open Geospatial Consortium, den globala standardiseringsorganisationen för allt som rör geografiska data; tjänstgör som sekreterare för styrelsen för Holy Cross Health, ett multihospitalsystem för social trygghet i Montgomery County, MD; och är medlem i styrelsen för sin alma mater, den fruktade University of Maryland, College Park.

Kunde du dela berättelsen om HSR.healths tillblivelse?

Min vän och affärspartner, Ram Peruvemba, som också är läkare (anestesiolog), såg på president Obamas installations tal där han sa: “Vi ska använda teknikens underverk för att förbättra hälso- och sjukvårdens kvalitet och sänka dess kostnader.” Det föll oss båda in att detta inte hade hänt – att tekniken inte hade haft någon effekt på att förbättra branschen eller sänka kostnadsbasen för hälso- och sjukvården. Globalt har tekniken möjliggjort operativ effektivitet och sänkt kostnader i de flesta andra branscher, varför har den inte haft samma effekt på hälso- och sjukvården?

Så Ram och jag bestämde oss för att undersöka denna fråga och bygga HSR.health för att tackla denna lucka – för att utnyttja avancerad, modern teknik för att leverera förbättrad vårdkvalitet runt om i världen.

HSR.health specialiserar sig på spatial dataanalys. Kunde du förklara vad detta är för läsare som kanske inte är bekanta med denna term?

Spatial dataanalys skiljer sig från vanlig analys genom att den tar hänsyn till geografin för en plats och relationen mellan närliggande geografier. Vi använder specifikt spatial analys i kombination med sociala bestämningsfaktorer för hälsa för att dra kliniska insikter.

HSR.healths geospatiala plattform används för att kartlägga sjukdomsfrekvenser mot sociala faktorer. Vilka är några exempel på sociala faktorer som undersöks?

Vi kallar dessa sociala faktorer “sociala bestämningsfaktorer för hälsa” (SDoH). SDoH är egentligen hur vi definierar världen vi lever i. Det finns ett obegränsat antal SDoH, men några vanliga datapunkter inkluderar inkomstnivå, utbildning, bostadsstrygghet, anställningsstatus och befolkningsdemografi, bland andra. Nyligen har vi använt vaccintillgänglighet och distribution i våra ansträngningar att förstå vaccinboosterekvitet och säkerhet i samarbete med WHO.

Vilka är de olika typerna av maskinlärningsmetoder som används på HSR.health?

Detta arbete kräver ett kreativt datavetenskapligt team som är bekvämt med att använda och uppfinna nya AI-modeller, delvis inklusive agentbaserade modeller, mekanistiska modeller och SEIR-modeller på stora uppsättningar sociala bestämningsfaktorer för hälsa, hälsoutfall och kostnader, för att extrahera handlingsbara insikter som resulterar i förbättrad mänsklig hälsa globalt. De flesta av våra projekt är förankrade i regressionsbaserad analys. Vi har distribuerat en mängd olika metoder, inklusive logistisk regression, slumpmässig skogar regression och linjär regression. Vi planerar att förbättra några av våra nuvarande modeller med geospatiala regressioner också. När det gäller vårt simuleringsbaserade arbete använder vi stokastiska metoder som Monte Carlo-simulationer och slumpmässig fördelningsprovtagning, omvandlar riktiga data till parametrar för simulerad sjukdomsspridning.

HSR.healths flaggskeppprodukt är den patenterade GeoHealth-plattformen. Vad är detta specifikt?

GeoHealth-plattformen är en molnbaserad hälsoinriktad spatial datainfrastruktur med en avancerad AI-arbetsbänk, och källan till vilken alla våra riskindex finns (t.ex. Medicinsk försörjningsbehovsindex, Överföringsriskindex, Dödlighetsriskindex etc.). Med en licens till vår GeoHealth-plattform får användarna tillgång till dessa proprietära datamodeller och kan manipulera modellerna för att passa deras önskade behov. Den är utformad för att erbjuda stöd för beslutsfattande vid vården, förutse framtida behov av hälsovård och tillgodose de olika behoven hos hälsovårdssystem, hälso- och sjukvårdsplaner, tillsynsmyndigheter och försäkringsgivare.

Hur adresserar GeoHealth-plattformen hälsoujämlikhet?

GeoHealth-plattformen stöder ansträngningar för att uppnå hälsolikhet. Vår Hälsolikhetsindex finns också på vår GeoHealth-plattform. Hälsolikhetsindexet använder en objektiv och uttömmande studie av de sociala och miljömässiga faktorerna som bidrar till ojämlikhet och identifierar de unika behoven hos de mest utsatta medlemmarna i vårt samhälle i både nuvarande och framtida hälsokatastrofer. Det erbjuder ett omfattande och interaktivt verktyg som tillåter användare att själva välja SDoH och hälsofaktorer för analys på delstats- eller länsnivå. De olika flikarna inkluderar kartor på flera geospatiala nivåer, grafer som visar förändringar i SDoH-faktorer över tid och diagram som jämför korrelationen mellan olika faktorer.

Tidigt under COVID-19-pandemin ändrade HSR.health fokus mot att assistera med pandemin. Kunde du diskutera HSR.healths digitala sjukdomsövervaknings- och interventionslösning?

Vi bygger en digital sjukdomsövervaknings- och interventionslösning (DSIS) som kommer att ha kapacitet att upptäcka endemiska och framväxande sjukdomsutbrott och samordna effektiva responsåtgärder. Detta baseras på vårt arbete med att stödja COVID-19-svarsansträngningar globalt, genom vilket vi har lärt oss signalerna för tidig mänsklig-till-mänsklig överföring av smittsamma sjukdomar. Vi planerar att visa några av funktionerna senare denna månad och har ytterligare demonstrationer planerade innan årets slut.

Vilka är några av lösningarna som arbetas med för smarta städer?

Smarta städer kan använda våra lösningar på många sätt, inte bara genom att ge insikter om de specifika behoven i staden, utan också genom att ge handlingsbara data lösningar baserat på data som smarta städer samlar in genom sin sensorinfrastruktur. Smarta städers datainsamling målar upp en “vad”-bild av en stad, men våra SDoH-relaterade insikter ger “varför”.

Vad annat vill du att världen ska veta om HSR.health?

Förutom framtida pandemier tror vi att jordens snabbt förändrade klimat är en annan stor hot mot global folkhälsa, i enlighet med mer än 200 medicinska tidskrifter som har behandlat frågan. Personer som redan är sårbara i fråga om hälsovård kommer att vara de mest drabbade och i fara. Den varmare klimatet kommer att vara mer gästvänligt och välkomnande för smittsamma sjukdomar, utvidgar skälen till varför vissa smittsamma sjukdomar kan trivas, och medför utmaningar för regelbunden livsmedels- och vattenförsörjning. Klimatförändringar är en ond cirkel som inte bara påverkar miljön, som i sin tur påverkar mänsklig hälsa, utan också påverkar djurhabitat och deras livsstil, som också har olika effekter på människor.

Idag utvecklar vårt team olika modeller som en del av vår GeoHealth-plattform för att bedöma klimatförändringarnas påverkan på den mänskliga befolkningen, och våra index kan utformas för att förutse risker och hitta lösningar för att mildra de negativa resultaten.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka HSR.health.