ไมค์ คิง, ผู้อำนวยการอาวุโส, ผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์, IQVIA – ซีรีส์สัมภาษณ์

Mike King, ผู้อำนวยการอาวุโส, ผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์, IQVIA, เป็นผู้บริหารด้านสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิตที่มีประสบการณ์มากกว่าสองทศวรรษ ครอบคลุมกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์, กิจการด้านกฎระเบียบ, การประกันคุณภาพ, การดำเนินงาน, และการเปลี่ยนแปลงธุรกิจ ก่อนเข้าร่วม IQVIA ในปี 2022, King ดำรงตำแหน่งผู้นำระดับสูงที่ Dentsply Sirona และ GE Healthcare, ซึ่งรับผิดชอบกิจการด้านกฎระเบียบในตลาดระหว่างประเทศที่ซับซ้อนรวมถึงยุโรป, รัสเซีย, สหภาพรัฐอิสระ (CIS), อิสราเอล, ตะวันออกกลาง, แอฟริกา, และเอเชีย ในช่วงต้นอาชีพของเขา, เขาเคยทำหน้าที่ด้านคุณภาพ, กฎระเบียบ, การดำเนินงาน, และธุรกิจที่ Bio‑Rad Laboratories, Stryker, และ Accenture, ทำให้เขามีประสบการณ์กว้างขวางในการนำทางที่จุดตัดของเทคโนโลยีสุขภาพ, การปฏิบัติตามกฎระเบียบ, และกลยุทธ์เชิงพาณิชย์.

IQVIA เป็นผู้ให้บริการระดับโลกด้านบริการวิจัยคลินิก, ข้อมูลเชิงพาณิชย์, และข่าวกรองด้านสุขภาพ ที่ให้บริการอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ชีวิตและสุขภาพ บริษัทผสานข้อมูลสุขภาพขนาดใหญ่กับการวิเคราะห์ขั้นสูง, เทคโนโลยี, ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน, และความสามารถ AI ระดับ Healthcare‑grade เพื่อช่วยบริษัทเภสัชกรรม, ไบโอเทคโนโลยี, อุปกรณ์การแพทย์, และองค์กรสุขภาพอื่น ๆ สนับสนุนการพัฒนายา, งานวิจัยคลินิก, การทำการตลาด, และการสร้างหลักฐาน ผ่านแนวทาง Connected Intelligence, IQVIA มุ่งเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงปฏิบัติที่สามารถเร่งนวัตกรรมและปรับปรุงการตัดสินใจทั่วระบบนิเวศสุขภาพ.

อาชีพของคุณได้เริ่มจากการให้คำปรึกษาที่ Accenture ผ่านบทบาทการประกันคุณภาพและความเป็นผู้นำด้านกฎระเบียบที่ Stryker, Dentsply Sirona และ GE Healthcare, และตอนนี้มุ่งสู่กลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ที่ IQVIA. การเปลี่ยนแปลงนี้ได้ส่งผลต่อมุมมองของคุณต่อการตัดสินใจเทคโนโลยีระยะยาวที่บริษัทวิทยาศาสตร์ชีวิตกำลังทำเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์อย่างไร?

อาชีพของฉันจนถึงตอนนี้ครอบคลุมการให้คำปรึกษา, การผลิต, คุณภาพ, กิจการด้านกฎระเบียบระดับโลกและเทคโนโลยีสุขภาพ, ทำให้ฉันได้เห็นการตัดสินใจด้านเทคโนโลยีจากมุมมองของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย ในแต่ละบทบาท ฉันพบว่าการลงทุนที่ประสบความสำเร็จที่สุดคือการเชื่อมต่อประสิทธิภาพการดำเนินงานและการค้าเข้ากับผลลัพธ์ของผู้ป่วย ซึ่งเป็นความจริงโดยเฉพาะสำหรับ AI ในภาควิทยาศาสตร์ชีวิต แม้ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพจะสำคัญ แต่คุณค่าระยะยาวที่ยิ่งใหญ่ที่สุดจะมาจากการใช้ AI เพื่อเสริมคุณภาพ, การปฏิบัติตามกฎระเบียบ, การตัดสินใจ, และในที่สุดการส่งมอบโซลูชันสุขภาพที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพในตลาดโลก.

คุณอ้างว่า AI อาจทำให้วงจรการเปลี่ยนระบบเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมที่ใช้เวลาห้าถึงเจ็ดปีสิ้นสุดลง ทำไมการเพิ่ม AI จึงทำให้แพลตฟอร์มคุณภาพหรือกฎระเบียบมีความคงที่มากขึ้นแทนที่จะเร่งการเปลี่ยนแทน?

โดยปกติ บริษัทจะเปลี่ยนระบบเมื่อมีฟังก์ชันที่ดีกว่าและเมื่อสัญญาผู้ให้บริการเดิมหมดอายุ AI ทำให้การคำนวณนี้เปลี่ยนไปโดยเร่งความเร็วของนวัตกรรมเทคโนโลยี มูลค่าไม่ได้จำกัดอยู่ที่แอปพลิเคชันเองแล้ว; มันอยู่ในข้อมูล, กระบวนการทำงาน, การกำกับดูแลและความรู้เชิงสถาบันที่สะสมมาหลายปี ในบริบทของแนวปฏิบัติที่ดี หรือ “GxP” ของแอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ชีวิต เมื่อองค์กรเพิ่ม AI เข้าไปบนกระบวนการธุรกิจที่ได้รับการตรวจสอบและปรับปรุงผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องผ่านการควบคุมโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสม พวกเขาจะสร้างสินทรัพย์ปัญญาประดิษฐ์ที่ยากต่อการทำซ้ำในที่อื่น มากขึ้นในสภาพแวดล้อมนั้น การเปลี่ยนแพลตฟอร์มไม่ใช่เพียงการตัดสินใจด้านเทคโนโลยี แต่เป็นการตัดสินใจที่จะสร้างความรู้ขององค์กรที่สะสมมาหลายปีใหม่ขึ้น.

คุณภาพของสถาปัตยกรรมข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานกระบวนการทำงานขององค์กรกำหนดว่าการนำ AI ไปใช้จะสร้างคุณค่าที่มีความหมายหรือเพียงเสริมความไม่ประสิทธิภาพที่มีอยู่ได้อย่างไร?

AI จะขยายสภาพแวดล้อมที่นำไปใช้ หากข้อมูลกระจัดกระจาย, กระบวนการไม่สอดคล้องและการกำกับดูแลอ่อนแอ AI จะทำให้การทำงานอัตโนมัติและทำให้ความไม่ประสิทธิภาพเหล่านั้นแย่ลง ในทางตรงกันข้าม องค์กรที่มีเวิร์กโฟลว์มาตรฐาน, ข้อมูลที่เชื่อถือได้และความเป็นเจ้าของและการกำกับดูแลที่ชัดเจน สามารถใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ, ความสอดคล้อง, การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการตัดสินใจ การดิจิทัลไลเซชันและความพร้อมของข้อมูลยังคงเป็นเงื่อนไขเบื้องต้นสำหรับการนำ AI ไปใช้สำเร็จ ในขณะเดียวกัน การกำกับดูแลข้อมูลอย่างต่อเนื่องและการกำกับดูแล AI เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรับประกันคุณค่า, การปฏิบัติตามกฎระเบียบและความเชื่อมั่นแม้หลังการใช้งานแล้ว.

อะไรคือความขัดแย้งในการจัดซื้อที่เกิดขึ้นเมื่อองค์กรฝึกระบบ AI ด้วยข้อมูลคุณภาพ, คลินิก หรือกฎระเบียบที่เป็นกรรมสิทธิ์หลายปี?

ความขัดแย้งคือเมือองค์กรประสบความสำเร็จมากขึ้นในการใช้ AI การละทิ้งแพลตฟอร์มที่ทำให้สำเร็จนั้นก็ยากขึ้น ข้อมูลคุณภาพ, กฎระเบียบและข้อมูลคลินิกหลายปีสามารถกลายเป็นสินทรัพย์การแข่งขันที่สำคัญเมื่อรวมกับ AI, แต่ก็อาจเพิ่มค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนระบบ คำตอบไม่ได้อยู่ที่การหลีกเลี่ยงการสร้างมูลค่าจาก AI แต่ต้องมั่นใจว่าการเป็นเจ้าของข้อมูล, ความสามารถในการทำงานร่วมกันและการพกพาถูกบรรจุเข้าไปในกระบวนการจัดซื้อตั้งแต่แรก.

คุณแนะนำว่าการตัดสินใจแพลตฟอร์มในปี 2025 หรือ 2026 อาจมีอิทธิพลต่อกลยุทธ์เทคโนโลยีต่อไปจนถึงปี 2035 หรือมากกว่านั้น ผู้นำด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ, เทคโนโลยีสารสนเทศและการเงินส่วนใหญ่ได้คำนึงถึงความมุ่งมั่นระยะยาวนั้นอย่างเพียงพอหรือไม่?

บริษัทวิทยาศาสตร์ชีวิตที่อยู่ภายใต้การควบคุมมักคุ้นเคยกับการลงทุนระยะยาว การตัดสินใจที่เกี่ยวกับระบบ ERP, การผลิต, คุณภาพ, ระบบคลินิกและกฎระเบียบมักต้องการการวางแผนหลายปีเนื่องจากการตรวจสอบ, การควบคุมการเปลี่ยนแปลงและผลกระทบต่อการดำเนินงาน AI อาจขยายบางประเด็นเหล่านี้, แต่ผู้นำระดับสูงหลายคนมีประสบการณ์ในการสมดุลความเสี่ยงเทคโนโลยีระยะยาว, ภาระผูกพันด้านกฎระเบียบและมูลค่าทางธุรกิจ ความแตกต่างคือ AI ทำให้ข้อมูลและการกำกับดูแลมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์มากขึ้น, ไม่ได้เปลี่ยนแปลงพื้นฐานของความจำเป็นในการวางแผนระยะยาว.

บริษัทวิทยาศาสตร์ชีวิตควรแยกแยะระหว่าง “การล็อกอินที่ดี” ซึ่งข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ที่สะสมสร้างความได้เปรียบเชิงการแข่งขัน, กับการล็อกอินที่เป็นอันตรายซึ่งจำกัดความยืดหยุ่น, ความสามารถในการทำงานร่วมกัน หรืออำนาจต่อรองอย่างไร?

การล็อกอินที่ดีไม่ได้หมายถึงไม่สามารถออกจากแพลตฟอร์มได้ แต่หมายถึงไม่ต้องการออกเพราะแพลตฟอร์มยังคงพัฒนา, ปกป้องความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของคุณและอนุญาตให้รับเอาความสามารถ AI ใหม่และเวิร์กโฟลว์แบบ agent‑native ไปใช้เมื่อเทคโนโลยีพัฒนา การล็อกอินที่แย่เกิดขึ้นเมื่อการนวัตกรรมของโซลูชันจากผู้ให้บริการเดิมหยุดชะงัก, ความสามารถในการทำงานร่วมกันจำกัดและความรู้ที่สะสมหลายปีถูกกักขังในระบบที่ไม่สามารถปรับตัวหรือเปลี่ยนได้ง่าย เป้าหมายควรเป็นการรักษาความเป็นเจ้าของข้อมูลและปัญญาสถาบันของคุณพร้อมกับรักษาความยืดหยุ่นเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI รุ่นต่อไป.

เมื่อมีการจัดสรรทุนเพิ่มขึ้นให้กับ AI, การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์และระบบอัตโนมัติ, ความเสี่ยงใดบ้างที่เกิดขึ้นเมื่อองค์กรเลื่อนการเปลี่ยนระบบหลักที่เก่าล้าสมัย?

ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคือแพลตฟอร์มที่เก่าอาจกลายเป็นคอขวดต่อการนำ AI ไปใช้ ระบบเดิมมักมีข้อมูลกระจัดกระจาย, เวิร์กโฟลว์ที่ทำด้วยมือหรือปรับแต่งสูงและกระบวนการแยกส่วนที่จำกัดโอกาสการอัตโนมัติทันที องค์กรอาจลงทุนในโครงการนำร่อง AI, การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และเอเจนต์อัจฉริยะ แต่พบว่าโครงสร้างพื้นฐานหลักของพวกเขาไม่สามารถรองรับการปรับใช้ในระดับใหญ่ได้.

นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงทางธุรกิจที่กว้างขวางยิ่งขึ้น เมื่อเทคโนโลยีเก่าไป การสนับสนุนจากผู้ขายอาจลดลง, แหล่งทรัพยากรผู้เชี่ยวชาญหายากและค่าใช้จ่ายการบำรุงรักษาเพิ่มขึ้น ในขณะเดียวกัน ช่องว่างระหว่างสภาพปัจจุบันและแพลตฟอร์ม AI รุ่นต่อไปกว้างขึ้น ทำให้ความพยายามในการปรับปรุงในอนาคตซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูงกว่า องค์กรอาจพบว่าตนเองลงทุนเพื่อรักษาสถานะเดิมโดยไม่ได้สร้างการปรับปรุงที่จับต้องได้ในประสิทธิภาพกระบวนการ, คุณภาพผลิตภัณฑ์, ผลลัพธ์ของผู้ป่วย, การปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือประสิทธิภาพเชิงพาณิชย์ ในหลายกรณี การปรับปรุงและความพร้อม AI จำเป็นต้องก้าวไปพร้อมกันแทนที่จะเป็นโครงการแยกกัน.

บริษัทควรมองหาอะไรในด้านเทคนิคและสัญญาเพื่อรักษาความพกพของข้อมูล, ความพกพของโมเดลและการเข้าถึงความรู้สถาบันของตนหากในภายหลังต้องเปลี่ยนผู้ให้บริการ?

องค์กรควรให้ความสำคัญกับการปกป้องด้านสัญญาและเทคนิคที่รักษาความเป็นเจ้าของและการเข้าถึงข้อมูลของตน ซึ่งรวมถึงความสามารถในการส่งออกข้อมูลที่กำหนดอย่างชัดเจน, โครงสร้างการเชื่อมต่อแบบเปิด, API ที่มีเอกสาร, ต้นกำเนิดของข้อมูล, สิทธิ์การย้ายข้อมูลและความโปร่งใสเกี่ยวกับวิธีที่โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ทำงานร่วมกับข้อมูลของบริษัท ความรู้สถาบันอาจกลายเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุดของบริษัทและต้องคงความพกพา, ความปลอดภัยและการควบคุมได้.

การตรวจสอบตามกฎระเบียบและข้อกำหนดการควบคุมการเปลี่ยนแปลงควรมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจเกี่ยวกับการอัปเกรด, การฝึกซ้ำหรือการเปลี่ยนระบบที่เปิดใช้งาน AI ในสภาพแวดล้อมของผลิตภัณฑ์เภสัชกรรมและอุปกรณ์การแพทย์อย่างไร?

ในสภาพแวดล้อม GxP, AI ไม่ได้เปลี่ยนความรับผิดชอบ ผู้เชี่ยวชาญด้านคุณภาพและกฎระเบียบยังคงรับผิดชอบต่อการกำกับดูแล, ความสมบูรณ์และการปฏิบัติตามของระบบและกระบวนการของตน เทคโนโลยีที่เปิดใช้งาน AI จึงต้องได้รับการสนับสนุนด้วยการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง, การตรวจสอบตามความเสี่ยง, การควบคุมการเปลี่ยนแปลงที่มีเอกสารและความสามารถอธิบายที่เพียงพอเพื่อผ่านการตรวจสอบตามกฎระเบียบ ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ที่มีคุณสมบัติเพียบพร้อมยังคงเป็นส่วนสำคัญของการกำกับดูแล AI ใน GxP.

เกณฑ์การคัดเลือกผู้ขายที่บริษัทวิทยาศาสตร์ชีวิตควรให้ความสำคัญในวันนี้เพื่อให้แน่ใจว่าแพลตฟอร์มที่เปิดใช้งาน AI จะคงความปลอดภัย, ปฏิบัติตาม, ปรับตัวได้และมีความคุ้มค่าเชิงเศรษฐกิจตลอดทศวรรษต่อไปคืออะไร?

ในยุคของโซลูชัน AI GxP ด้านสุขภาพ, องค์กรควรเลือกพันธมิตรที่ทำงานร่วมกัน ไม่ใช่แค่ซื้อซอฟต์แวร์ ฟังก์ชันที่สอดคล้องกับกฎระเบียบเป็นสิ่งจำเป็น และที่สำคัญเช่นกันคือความสามารถของผู้ขายในการพัฒนาโซลูชันให้ก้าวตามเทคโนโลยีใหม่ ๆ พร้อมกับปกป้องข้อมูลของบริษัท, ความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์และภาระผูกพันตามกฎระเบียบ แพลตฟอร์มที่ชนะจะเป็นผู้ที่ผสานความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ชีวิตลึกซึ้งกับสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่น, การกำกับดูแลที่แข็งแกร่งและเส้นทางที่ชัดเจนในการรับ AI และเวิร์กโฟลว์แบบ agent‑native ในอนาคตโดยไม่ทำให้การดำเนินธุรกิจหยุดชะงัก, ไม่ทำให้การปฏิบัติตามกฎระเบียบระดับโลกเสี่ยง, และยังส่งผลเชิงบวกต่อความปลอดภัยของผู้ป่วย.

ขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม, ผู้อ่านที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมควรเยี่ยมชม IQVIA.