ราจัน โคห์ลี ซีอีโอของ CitiusTech – สัมภาษณ์ซีรีส์

ราจัน โคห์ลี เป็น Chief Executive Officer ของ CitiusTech และรับผิดชอบในการกำหนดทิศทางเชิงกลยุทธ์ของบริษัทและขยายภารกิจของ CitiusTech ในการเร่งนวัตกรรมเทคโนโลยีเพื่อการดูแลสุขภาพและขับเคลื่อนมูลค่าระยะยาวสำหรับลูกค้า ราจัน เป็นนักบริหารอุตสาหกรรมบริการเทคโนโลยีที่มีประสบการณ์สูงและมีประสบการณ์ในการเปลี่ยนแปลงดิจิทัล บริการแอปพลิเคชันและวิศวกรรม

ก่อนที่จะเข้าร่วม CitiusTech ราจัน ได้ใช้เวลาเกือบ 27 ปีในการทำงานที่ Wipro และล่าสุดได้รับตำแหน่งเป็นประธานของ Wipro’s iDEAS (Integrated Digital, Engineering and Application Services) โดยเขาได้领导ธุรกิจระดับโลกที่มีรายได้ 6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และมุ่งมั่นที่จะช่วยให้ลูกค้าทั่วโลกเร่งการเปลี่ยนแปลงและเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างและจัดส่งผลิตภัณฑ์บริการและประสบการณ์ดิจิทัล

CitiusTech เป็นผู้ให้บริการที่มีชื่อเสียงในด้านการให้คำปรึกษาด้านเทคโนโลยีดิจิทัลและด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิต ในฐานะพันธมิตรเชิงกลยุทธ์กับบริษัทด้านการดูแลสุขภาพชั้นนำทั่วโลก CitiusTech ขับเคลื่อนนวัตกรรม การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ และการรวมตัวของอุตสาหกรรม พวกเขามีบทบาทที่ลึกซึ้งและสำคัญในการเร่งนวัตกรรมดิจิทัล การขับเคลื่อนมูลค่าที่ยั่งยืน และช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ในการดูแลสุขภาพทั่วทั้งระบบนิเวศ

อะไรคือองค์ประกอบหลักที่จำเป็นสำหรับการนำกลยุทธ์การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลไปใช้ในการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิต?

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้พยายามที่จะนำโซลูชันดิจิทัลมาใช้ แต่การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลที่ประสบความสำเร็จเกิดขึ้นไม่สม่ำเสมอ แต่ด้วยเทคโนโลยีที่พร้อมที่จะขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในการดูแลผู้ป่วย มันถึงเวลาที่อุตสาหกรรมจะต้องผ่านพ้นความท้าทายเหล่านี้

การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลมีศักยภาพที่จะส่งผลกระทบเชิงบวกต่อการดูแลสุขภาพทุกด้าน ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตยาเฉพาะทางต้องจัดการกับความต้องการที่หลากหลายจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและระบบนิเวศเพื่อตอบสนองความต้องการที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง การนำทางเครือข่ายที่ซับซ้อนของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและระบบนิเวศไม่ใช่เรื่องง่าย และหลายคนต้องการใช้บริการ Patient Support Hub เพื่อโอนความรับผิดชอบเหล่านี้จากผู้ผลิตยาไปยังผู้ให้บริการเพื่อจัดการความรับผิดชอบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของยา อย่างไรก็ตาม ด้วยความท้าทายที่เกิดขึ้นในบริการ Patient Hub เกี่ยวกับการขยายตัวและประสิทธิภาพ เนื่องจากปริมาณที่เพิ่มขึ้น ผู้ผลิตยาเฉพาะทางหลายรายต้องนำกลยุทธ์การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลมาใช้เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

การนำการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลมาใช้ในการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิตต้องใช้แนวทางที่หลากหลาย

• การมุ่งมั่นของทีมผู้นำเป็นสิ่งจำเป็นในการขับเคลื่อนและรักษาการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ โดยมีการสนับสนุนจากบนลงล่างและจัดตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ นี่หมายถึงการสร้างวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนและแผนการกำหนดวัตถุประสงค์และ 里程碑์ และลงทุนในเทคโนโลยีและโซลูชันนวัตกรรม
• การบริหารจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญ การสร้างกรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มแข็งช่วยให้มั่นใจในคุณภาพ ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ นี่รวมถึงการกำหนดมาตรฐานข้อมูล นโยบาย และกระบวนการสำหรับการจัดการข้อมูล และการใช้เทคโนโลยีแอนะไลติกส์และบิ๊กดาต้าเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จากข้อมูลสุขภาพ
• การทำงานร่วมกันระหว่างระบบต่างๆ เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเปลี่ยนแปลงดิจิทัล ซึ่งจำเป็นต้องนำมาตรฐานอุตสาหกรรมมาใช้ เช่น HL7, FHIR และ DICOM เพื่ออำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบและแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน การใช้แพลตฟอร์มการรวมและโซลูชัน middleware สามารถเชื่อมต่อระบบที่แตกต่างกันและรับประกันการไหลของข้อมูลที่ราบรื่นและการสื่อสารทั่วทั้งองค์กร

แต่สุดท้าย การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลเริ่มต้นและสิ้นสุดด้วยผู้ป่วย องค์กรการดูแลสุขภาพสามารถทำให้กระบวนการต่างๆ เป็นอัตโนมัติได้ แต่ถ้าพวกเขาไม่เปลี่ยนแปลงประสบการณ์หรือคุณค่าที่ผู้ป่วยได้รับ จะเป็นเรื่องที่ยากที่จะพบความสำเร็จ การนำแนวทางที่มุ่งเน้นผู้ป่วยมาใช้ในการนำโซลูชันดิจิทัลมาใช้เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย การปรับปรุงการเข้าถึงการดูแล และทำให้แผนการรักษาเป็นรายบุคคลเป็นสิ่งจำเป็น

ปัจจุบัน AI ที่สร้าง (Generative AI) ถูกนำมาใช้อย่างไรในการปรับปรุงการรักษาผู้ป่วยและผลลัพธ์ของผู้ป่วย?

Generative AI มีประโยชน์ในการเปลี่ยนแปลงทั่วทั้งระบบนิเวศการดูแลสุขภาพ สำหรับอุตสาหกรรมที่มีความท้าทายมากมายที่สามารถอธิบายได้ว่าเป็นผลมาจากการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรที่ไม่มีประสิทธิภาพ Gen AI มีพลังในการข้ามช่องว่างนี้และทำให้การดูแลสุขภาพเป็นประชาธิปไตย

สิ่งนี้เป็นจริงอย่างยิ่งสำหรับการแพทย์เฉพาะบุคคล การพัฒนาการรักษาที่ปรับให้เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละรายอาจเป็นเรื่องที่ยากและใช้เวลานานหากทำด้วยมือ โดยการใช้ Gen AI อัลกอริทึมจะวิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรมและประวัติผู้ป่วยเพื่อสร้างแผนการรักษาที่ปรับให้เหมาะกับพันธุกรรมและประวัติสุขภาพที่ไม่เหมือนใครของแต่ละบุคคล เมื่อแผนการรักษาได้รับการวางแผนแล้ว การเข้าถึงผู้ช่วยสุขภาพเสมือนจริงที่ขับเคลื่อนโดย AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ป่วย เนื่องจากผู้ป่วยมีการเข้าถึงคำแนะนำทางการแพทย์ 24/7 การตรวจสอบอาการและการนัดหมาย ซึ่งจะปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย การรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

Gen AI ยังเล่นบทบาทที่สำคัญในการเร่งกระบวนการอนุมัติยาและเปิดตัว Gen AI เร่งการพัฒนายาใหม่โดยการจำลองปฏิกิริยาระหว่างโมเลกุลและการคาดการณ์ว่าสารประกอบใดที่มีแนวโน้มที่จะ有效 สิ่งนี้ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการค้นพบยาแบบดั้งเดิมได้มาก พล랫ฟอร์มที่ขับเคลื่อนโดย AI เหล่านี้ยังสามารถสร้างผู้สมัครยาที่เป็นไปได้และปรับโครงสร้างเคมีของพวกเขาได้อย่างรวดเร็ว ทำให้กระบวนการจากแนวคิดไปสู่การลองทางคลินิกเร็วขึ้น

อัลกอริทึม Gen AI ยังช่วยเพิ่มความแม่นยำของการถ่ายภาพทางการแพทย์ โดยการปรับปรุงคุณภาพของภาพและช่วยในการตรวจจับความผิดปกติ ซึ่งจะอำนวยความสะดวกในการวินิจฉัยและรักษาโรค เช่น มะเร็ง ในระยะแรก และปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยอย่างมาก

สุดท้าย แอนะไลติกส์เชิงทำนายที่ขับเคลื่อนโดย Gen AI มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงโลกได้ โมเดล Gen AI ที่ใช้การทำนายวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพจำนวนมากเพื่อคาดการณ์การระบาดของโรค การรับเข้ารักษาใหม่ของผู้ป่วย และภาวะแทรกซ้อน_potential ทำให้สามารถดำเนินการเชิงรุกและจัดการโรคเรื้อรังได้ดีขึ้น

Generative AI สามารถช่วยลดภาระงานที่น่าเบื่อสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพได้อย่างไร เพื่อให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วยและนวัตกรรมได้มากขึ้น?

Gen AI สามารถลดภาระงานที่น่าเบื่อสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ เช่น การจัดทำเอกสารทางการแพทย์ การนัดหมาย การจัดการบันทึกทางการแพทย์ และการประมวลผลคำขอประกันภัย ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพสามารถมุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วยและนวัตกรรม

ตัวอย่างเช่น ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพพึ่งพา Electronic Medical Records (EMRs) สำหรับการจัดส่งการดูแลสุขภาพที่ปลอดภัยและสม่ำเสมอ แต่สิ่งนี้ต้องการให้บุคคลเหล่านี้ต้องเดินระหว่างความเข้าใจเชิงเรื่องราวของประวัติผู้ป่วยและอาการ และการนำเสนอข้อมูลที่มีโครงสร้างของ EMRs Gen AI ข้ามช่องว่างนี้และลดภาระทางปัญญาให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพโดยการสรุปประวัติผู้ป่วยและทำให้การทำงานด้วยมือเป็นอัตโนมัติ ทำให้เวลามีค่าสำหรับการดูแลผู้ป่วยที่เป็นรายบุคคลมากขึ้น

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกใช้ AI เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพได้รับการแนะนำที่เป็นข้อมูลอ้างอิง การเตือน และการเตือนเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและวรรณกรรมทางการแพทย์เพื่อเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยในการวินิจฉัยและวางแผนการรักษา ซึ่งจะปรับปรุงผลลัพธ์ทางคลินิกและลดภาระทางปัญญาให้กับผู้ให้บริการด้านสุขภาพ

เทคโนโลยีการติดตามระยะไกลที่ขับเคลื่อนโดย AI ติดตามสัญญาณชีวิตและสถานะสุขภาพของผู้ป่วยอย่างต่อเนื่อง ทำให้สามารถประเมินสุขภาพได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องมีการเยี่ยมชมบ่อยๆ สิ่งนี้จะปรับปรุงความสะดวกของผู้ป่วยและช่วยให้สามารถตรวจจับปัญหาสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นได้เร็วขึ้น นำไปสู่การแทรกแซงและจัดการโรคเรื้อรังได้ดีขึ้น

Gen AI เพิ่มศักยภาพของมนุษย์ โดยปรับปรุงความพึงพอใจในงานสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ มุ่งเน้นไปที่การดูแลที่มีนวัตกรรมและความพึงพอใจของผู้ป่วย

อะไรคือมาตรการที่สามารถทำได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโซลูชัน Gen AI ในการตรวจสอบคุณภาพและรับรองความไว้วางใจในการตัดสินใจด้านสุขภาพ?

คุณภาพและความไว้วางใจได้กลายเป็นจุดสนใจที่สำคัญทั่วทั้งอุตสาหกรรมสุขภาพในระหว่างการเติบโตอย่างรวดเร็วของ Gen AI ซึ่งต้องมีการมุ่งเน้นที่ด้านความปลอดภัยเพื่อให้แน่ใจว่าประโยชน์จะได้รับการใช้อย่างรับผิดชอบ มาตรการที่สามารถดำเนินการได้

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: การรับประกันความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยเป็นสิ่งจำเป็น โดยต้องมีการทำให้ข้อมูลไม่ระบุชื่ออย่างรอบคอบและมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดเพื่อป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตและการละเมิดข้อมูล การใช้โพรโทคอลการเข้ารหัสที่แข็งแกร่งและกลไกป้องกันการโจมตีแบบก้าวร้าวสามารถปกป้องข้อมูลของผู้ป่วย ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจะต้องรักษาอำนาจในการตัดสินใจสูงสุดเพื่อป้องกันข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจาก AI

การรักษาคุณภาพและความยุติธรรม: ระบบ Gen AI อาจทำให้เกิดความลำเอียงที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งนำไปสู่ความไม่เท่าเทียมกันในการดูแลสุขภาพ การใช้อัลกอริทึมที่สามารถกำจัดความลำเอียงและฝึกอบรมระบบ AI ใหม่เพื่อตรวจจับและบรรเทาผลกระทบของความลำเอียงเป็นสิ่งสำคัญ

ความรับผิดชอบและความโปร่งใส: ความรับผิดชอบในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดย Gen AI เกี่ยวข้องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายราย รวมถึงผู้พัฒนา ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ และผู้ใช้ปลายทาง โมเดล AI ที่สามารถอธิบายได้จำเป็นต่อการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ผู้พัฒนาต้องแน่ใจว่าโมเดล AI ไม่ลำเอียงและปลอดภัย ในขณะที่ผู้ให้บริการด้านสุขภาพต้องเข้าใจว่าพวกเขายังคงรับผิดชอบต่อการตัดสินใจที่ทำโดยใช้คำแนะนำของ AI การนำกรอบการกำกับดูแลที่เข้มงวดมาใช้จะช่วยแก้ไขปัญหาความรับผิดชอบและรักษาความไว้วางใจ

กรอบจริยธรรม: การพัฒนากรอบจริยธรรมสำหรับ Gen AI คือการสร้างความรับผิดชอบโดยไม่ขัดขวางนวัตกรรม ผู้เล่นในอุตสาหกรรมสุขภาพต้องดำเนินการตามมาตรฐานจริยธรรมที่กำลังพัฒนาเพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน Gen AI เป็นไปอย่างยุติธรรม มีความรับผิดชอบ และมุ่งเน้นไปที่ผู้ป่วย การใช้แนวทาง “มนุษย์ในวงจร” ร่วมกับแนวปฏิบัติ AI ที่มีความรับผิดชอบสามารถช่วยให้ได้ผลลัพธ์ในการดูแลสุขภาพที่เท่าเทียมกันในขณะที่เพิ่มศักยภาพของ Gen AI ให้สูงสุด

กรอบคุณภาพและความไว้วางใจแบบแพลตฟอร์ม: การสร้างกรอบคุณภาพและความไว้วางใจที่รวมเข้ากับระบบการจัดการคุณภาพที่มีอยู่และจัดตำแหน่งตามคำแนะนำด้านกฎระเบียบเป็นสิ่งสำคัญ กรอบเหล่านี้ควรจะวัด ตรวจสอบ และติดตามโซลูชัน Gen AI เพื่อให้แน่ใจว่ามีผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและเชื่อถือได้

เมื่อต้นปีนี้ เราได้เปิดตัว CitiusTech Gen AI Quality and Trust Solution ซึ่งเป็นโซลูชันที่ครอบคลุมที่ไม่มีใครเทียบได้ในอุตสาหกรรมสุขภาพ โซลูชันนี้สามารถตอบสนองความต้องการเหล่านี้ได้โดยการให้การตรวจสอบที่ครอบคลุม การติดตามอย่างต่อเนื่อง และการปฏิบัติตามมาตรฐานด้านกฎระเบียบ เพื่อให้แน่ใจถึงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของโซลูชัน Gen AI ในอุตสาหกรรมสุขภาพ

องค์กรสุขภาพสามารถทำงานร่วมกันเพื่อระบุและบรรเทาผลกระทบของความลำเอียงในข้อมูลการฝึกอบรมและข้อมูลการประมวลผลได้อย่างไร?

องค์กรสุขภาพต้องดำเนินการเชิงรุกในการแก้ไขปัญหานี้ การใช้ข้อมูลที่หลากหลายและเป็นตัวแทนในการฝึกอบรมช่วยลดความลำเอียงและทำให้แน่ใจว่าโมเดล AI ทำงานได้ดีในกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน การใช้เครื่องมือในการตรวจจับความลำเอียงสามารถช่วยระบุและบรรเทาผลกระทบของความลำเอียงในโมเดล AI

การตรวจสอบและทบทวนระบบ AI อย่างสม่ำเสมอช่วยในการระบุและแก้ไขความลำเอียง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการประเมินประสิทธิภาพของระบบในกลุ่มประชากรที่แตกต่างกันและดำเนินการตามที่จำเป็น การออกแบบและพัฒนาที่ครอบคลุม ซึ่งรวมถึงผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่หลากหลายในการออกแบบและพัฒนาโซลูชัน AI ช่วยลดความน่าจะเป็นของความลำเอียง การศึกษาและการฝึกอบรมพนักงานเกี่ยวกับความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้นในระบบ AI และวิธีการแก้ไขเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างความตระหนักและส่งเสริมการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ

องค์กรสุขภาพสามารถใช้ข้อมูลเกี่ยวกับปัจจัยกำหนดสุขภาพทางสังคม (Social Determinants of Health – SDOH) ได้อย่างไรเพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย และมีอะไรที่ท้าทายในการรวมข้อมูลนี้เข้ากับรหัสการวินิจฉัยอย่างเป็นทางการ?

การรวมข้อมูล SDOH ช่วยปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยอย่างมาก แต่ก็มีความท้าทายที่ต้องแก้ไข การรวบรวมข้อมูลอย่างครอบคลุม รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับสถานะทางเศรษฐกิจ สังคม การศึกษา และปัจจัยสิ่งแวดล้อม เป็นสิ่งจำเป็น ข้อมูลนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัจจัยสังคมที่มีอิทธิพลต่อสุขภาพของผู้ป่วย

การบูรณาการข้อมูลและการทำงานร่วมกันระหว่างระบบต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้ข้อมูล SDOH อย่างมีประสิทธิภาพ การบูรณาการข้อมูลนี้เข้ากับบันทึกทางการแพทย์อิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) และการรับประกันการทำงานร่วมกันระหว่างระบบต่างๆ ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านสุขภาพมีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วย ทำให้สามารถวางแผนการดูแลที่ปรับให้เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละรายได้ ตัวอย่างเช่น ผู้ป่วยที่มาจากพื้นหลังที่มีรายได้น้อยหรือที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ที่มีการเข้าถึงบริการสุขภาพที่จำกัด อาจต้องการการสนับสนุนเพิ่มเติมในการจัดการโรคเรื้อรัง ด้วยการรวมข้อมูล SDOH องค์กรสุขภาพสามารถพัฒนาโปรแกรมการเข้าถึงที่มุ่งเป้า การให้ทรัพยากรสำหรับการเดินทางไปพบแพทย์ และการช่วยเหลือด้านโภชนาการสำหรับผู้ที่ต้องการ

การจัดการสุขภาพของประชากรเป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่ข้อมูล SDOH มีบทบาทสำคัญ โดยการวิเคราะห์ข้อมูล SDOH ในระดับชุมชน องค์กรสุขภาพสามารถระบุแนวโน้มและรูปแบบที่แจ้งนโยบายสาธารณสุข

อย่างไรก็ตาม การรวมข้อมูล SDOH เข้ากับรหัสการวินิจฉัยอย่างเป็นทางการเป็นปัญหาเรื่องการทำงานร่วมกันหรือมาตรฐานปัจจุบัน ยังไม่มีกรอบการเข้ารหัส SDOH ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง การรับประกันคุณภาพข้อมูลก็เป็นเรื่องที่ท้าทายเช่นกัน เนื่องจากข้อมูล SDOH มักมาจากแหล่งต่างๆ ที่มีความถูกต้องและสมบูรณ์ที่แตกต่างกัน การทำงานร่วมกันระหว่างองค์กรสุขภาพ ผู้กำหนดนโยบาย และผู้ให้บริการเทคโนโลยีเพื่อกำหนดแนวปฏิบัติที่เป็นมาตรฐานและรับประกันการบูรณาการข้อมูลที่ครอบคลุมจะเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการแก้ไขอุปสรรคเหล่านี้

อะไรคือความท้าทายด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่สำคัญที่สุดซึ่งองค์กรสุขภาพต้องเผชิญ และสามารถแก้ไขได้อย่างไร?

เมื่อเรามองย้อนกลับไปในรอบปีที่ผ่านมา องค์กรสุขภาพมีความเสี่ยงต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์อย่างมาก การละเมิดข้อมูลและโจมตีแรนซัมแวร์เป็นปัญหาที่สำคัญ ซึ่งต้องใช้การเข้ารหัสที่แข็งแกร่ง การยืนยันตัวตนแบบหลายปัจจัย และการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ ระบบและซอฟต์แวร์ที่ล้าสมัยเป็นปัญหาทั่วไปในองค์กรสุขภาพ เนื่องจากหลายแห่งยังคงใช้ระบบเก่า การอัปเดตและแก้ไขซอฟต์แวร์อย่างสม่ำเสมอ เช่นเดียวกับการย้ายไปยังแพลตฟอร์มที่ทันสมัยและปลอดภัย เป็นสิ่งจำเป็น

ความเสี่ยงจากภายใน ซึ่งพนักงานที่มีการเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนก็เป็นความเสี่ยงที่สำคัญเช่นกัน การใช้การควบคุมการเข้าถึงอย่างเข้มงวด การติดตามกิจกรรมของผู้ใช้ และการฝึกอบรมด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สามารถช่วยป้องกันปัญหานี้ได้ สิ่งสำคัญคือต้องสร้างทีมปฏิบัติการด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่มุ่งเน้นในการดำเนินการตรวจสอบความปลอดภัยและประเมินความเสี่ยงอย่างสม่ำเสมอเพื่อระบุความเสี่ยงและรับประกันการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ เช่น HIPAA

การฝึกอบรมและการศึกษาที่ต่อเนื่องสำหรับพนักงานด้านไอทีและผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพเพื่อป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่กำลังพัฒนานั้นเป็นสิ่งสำคัญที่สุด เนื่องจากภัยคุกคามเหล่านี้มักใช้ประโยชน์จากจุดอ่อนของมนุษย์ ดังนั้น พนักงานที่ได้รับการศึกษาเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์มากเท่าใด ก็จะช่วยลดความผิดพลาดของมนุษย์และนำไปสู่การรักษาข้อมูลผู้ป่วยให้ปลอดภัยมากขึ้น

อะไรคือการพิจารณาด้านจริยธรรมที่สำคัญที่สุดซึ่งองค์กรสุขภาพต้องคำนึงถึงเมื่อนำโซลูชัน AI มาใช้ และพวกเขาจะสามารถจัดการกับการต่อต้านการนำ AI ไปใช้ในโรงพยาบาลได้อย่างไร?

สิ่งนี้เป็นหนึ่งในประเด็นที่สำคัญที่สุดซึ่งองค์กรสุขภาพต้องจัดการ โดยต้องคำนึงถึงหลายประเด็นด้านจริยธรรมและจัดการกับการต่อต้านการนำ AI มาใช้ในโรงพยาบาล การรับรองความเป็นส่วนตัวและความลับของผู้ป่วยเป็นสิ่งสำคัญ โดยโซลูชัน AI ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดการคุ้มครองข้อมูลอย่างเข้มงวดและใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง ผู้ป่วยควรได้รับแจ้งเกี่ยวกับการใช้ AI ในการดูแลของพวกเขาและให้ความยินยอม ซึ่งรวมถึงการอธิบายว่า AI จะถูกนำมาใช้อย่างไร และประโยชน์และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

ความลำเอียงและความยุติธรรมเป็นประเด็นที่สำคัญอีกประการหนึ่ง ระบบ AI ต้องถูกออกแบบให้หลีกเลี่ยงความลำเอียงและรับประกันการรักษาที่เท่าเทียมกันสำหรับผู้ป่วยทุกคน แต่ปัญหาเหล่านี้อาจเกิดขึ้นได้หากองค์กรไม่ระมัดระวัง การติดตามและปรับโมเดล AI อย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความยุติธรรมจึงจำเป็นต่อการรักษาความยุติธรรม

การเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ AI และความรับผิดชอบต่อการตัดสินใจที่ทำโดยระบบ AI เป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการให้คำอธิบายสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดย AI และการสร้างกลไกสำหรับการกำกับดูแล

การดำเนินการตามขั้นตอนเหล่านี้เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการจัดการกับความกังวลและความต่อต้านที่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพและผู้ป่วยมีต่อการนำ AI มาใช้ แต่ยังสำคัญที่จะให้การศึกษาเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้และประโยชน์ของ AI โดยการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการนำ AI มาใช้ การสร้างความมุ่งมั่นที่จะใช้ AI อย่างครอบคลุม โดยมุ่งเน้นไปที่การสร้างความไว้วางใจ การสื่อสารที่ชัดเจน และการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม

โซลูชันของ CitiusTech สามารถช่วยให้องค์กรสุขภาพบรรลุการบูรณาการข้อมูลและความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างแพลตฟอร์มและแอปพลิเคชันต่างๆ ได้อย่างไร?

ที่ CitiusTech เราสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมดิจิทัล การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ และการรวมตัวของอุตสาหกรรมสำหรับบริษัทด้านสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิตทั่วโลก โซลูชันของเราถูกออกแบบมาเพื่อให้บรรลุการบูรณาการข้อมูลและความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างแพลตฟอร์มและแอปพลิเคชันต่างๆ แพลตฟอร์มการบูรณาการที่ทันสมัยของเรารับประกันว่าระบบต่างๆ จะสื่อสารและแบ่งปันข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้เกิดมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวเกี่ยวกับข้อมูลของผู้ป่วย

ตัวอย่างเช่น แผนการด้านสีฟ้าที่มีสมาชิกมากกว่าล้านคนต้องการที่จะพัฒนาต่อยอดจากข้อมูลการเรียกร้องและช่วยให้การปิดช่องว่างการดูแลโดยใช้ข้อมูลทางคลินิก พวกเขาหาโซลูชันที่สามารถใช้ข้อมูลทางคลินิกได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเลือก CitiusTech เพื่อทำให้การบูรณาการข้อมูลทางคลินิกจาก EHRs และผู้รวบรวมข้อมูลต่างๆ เป็นไปอย่างราบรื่น ซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุนกว่า 10 ล้านดอลลาร์ต่อปี

โซลูชันการจัดการของ CitiusTech รักษาคุณภาพ ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามกฎระเบียบของข้อมูลตลอดกระบวนการบูรณาการ เพื่อจัดการความซับซ้อนของข้อมูลสุขภาพ รวมถึงการบูรณาการและความสามารถในการทำงานร่วมกันของแหล่งข้อมูลและแพลตฟอร์มที่หลากหลาย

โซลูชัน CitiusTech Gen AI Quality and Trust ที่เราเปิดตัวเมื่อต้นปีนี้ ซึ่งเป็นโซลูชันที่ครอบคลุมที่ไม่มีใครเทียบได้ในอุตสาหกรรมสุขภาพ ช่วยเพิ่มการบูรณาการข้อมูลโดยการให้การตรวจสอบที่ครอบคลุม การติดตามอย่างต่อเนื่อง และการปฏิบัติตามมาตรฐานด้านกฎระเบียบ เพื่อให้แน่ใจในความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือของโซลูชัน Gen AI ในอุตสาหกรรมสุขภาพ สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสุขภาพสามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการตัดสินใจและผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

คุณคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตสำหรับการบูรณาการ AI ในอุตสาหกรรมสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิตอย่างไร และ CitiusTech เตรียมพร้อมที่จะจัดการกับแนวโน้มเหล่านี้ได้อย่างไร?

ด้วยการบูรณาการ AI ในอุตสาหกรรมสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิตที่เติบโตอย่างรวดเร็ว การใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์เชิงทำนายและแพทย์เฉพาะบุคคล การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานผ่านการทำให้เป็นอัตโนมัติ และการปรับปรุงการถ่ายภาพทางการแพทย์และการวินิจฉัยจะมีผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรม

ที่ CitiusTech เรากำลังเตรียมพร้อมสำหรับแนวโน้มเหล่านี้โดยการลงทุนอย่างต่อเนื่องในการวิจัยและพัฒนาเพื่ออยู่ในระดับแนวหน้าของความก้าวหน้าด้าน AI เราได้พัฒนาโซลูชัน Gen AI เช่นเครื่องมือคุณภาพและความไว้วางใจของเรา และโซลูชัน AI อื่นๆ ที่ใช้เทคโนโลยีล่าสุดเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและประสิทธิภาพการดำเนินงาน สิ่งสำคัญคือต้องมุ่งเน้นในการรับรองการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและยุติธรรม การจัดการความลำเอียง และการรักษาความโปร่งใสและความรับผิดชอบในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดย AI

เป็นสิ่งสำคัญที่ทีมของเราจะต้องติดตามความก้าวหน้าด้าน AI ล่าสุดเพื่อให้มีทรัพยากรที่ดีที่สุดในการช่วยให้องค์กรสุขภาพนำทางภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของการบูรณาการ AI ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม CitiusTech เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม