Inovalon’un Insights İş Birimi Başkanı Ed Chidsey – Röportaj Serisi

Ed Chidsey, Inovalon’un Insights İş Birimi Başkanı, finansal veri, analitik ve stratejik danışmanlık alanlarında geniş bir arka plana sahiptir — en son olarak S&P Global Market Intelligence’ta Senior Vice President olarak, 2.000 çalışanı olan 1 milyar dolarlık bir veri ve analitik işini yönetti ve daha önce de özel sermaye danışmanı, PeerNova Inc.’in yönetim kurulu üyesi ve Mendoza Ventures’ta sınırlı ortak olarak görev yaptı.

Inovalon, sağlık sektörüne bulut tabanlı yazılım ve veri analitiği çözümleri sunan ABD merkezli bir teknoloji şirketidir. Bayrak gemisi teklifi olan Inovalon ONE^® Platformu aracılığıyla, şirket yüz milyonlarca hayat kapsayan gerçek dünya klinik ve talepleri verilerini toplar ve analiz eder — sağlık planları, sağlayıcılar, eczaneler ve yaşam bilimi organizasyonlarının klinik sonuçları, bakım kalitesi, risk puanlaması, ödeme bütünlüğü ve operasyonel verimliliği iyileştirmelerine destek olmak için.

S&P Global, IHS Markit ve şimdi Inovalon’da uzun bir kariyere sahipsiniz. Sağlık sektöründe gerçek dünya verisi (RWD) ve analitiğe odaklanmanızı sağlayan tek bir formasyonel rol veya deneyim nedir ve bu, Inovalon’da Insights İş Birimi’ni yönetme vizyonunuzu nasıl şekillendirdi?

Kariyerimin çoğunu veri ve analitik işlerini inşa ederek, yöneterek ve ölçeklendirerek geçirdim, çoğunlukla finansal hizmetlerde, genellikle küçük ölçekli bir işletmeden başlayıp organik ve inorganik stratejilerin bir kombinasyonu yoluyla önemli büyüme sağlayarak. Finansal endüstride üç десятиyılın üzerinde zaman geçirdikten sonra, durup sıfırlamak için bir noktaya ulaştım. Bu dünyada uzun süredir bulunuyordum ve sevdiğim işe rağmen, çevre menos fulfillsan hissetmeye başladım. Bu nedenle, 2024 yılı başlarında uzaklaşmaya karar verdim.

O yıl çok fazla topraklama sağladı. Ailemle daha fazla zaman geçirdim, bir şirket ve bir非 kar amacı gütmeyen kuruluşun yönetim kuruluna katıldım ve biraz beklenmedik bir şekilde kilisemle daha fazla ilgilenmeye başladım. Bu dönüş, dengesizlik, topluluk ve amaç üzerine odaklanmama olanak tanıdı, uzun süredir yapmadığım bir şekilde. Yıl sonunda, hala takımları yönetme ve işleri kurma konusunda çok enerji ve tutkum olduğunu fark ettim, ancak bu işin daha kişisel ve anlamlı hissetmesini istiyordum.

Inovalon CEO’su Adam Kansler, şirket hakkında bana daha fazla bilgi vermek için ulaştığında, zamanlama çok uygundu. Adam’la birçok yıl yakın çalıştım ve onu bir lider olarak büyük bir saygı duyuyorum. Inovalon’u, payörler, sağlayıcılar, eczane organizasyonları ve yaşam bilimi şirketleriyle çalışan, veri ve çözümler sunan bir lider olarak tanımladı ve şirketin Insights iş birimi için yeni bir kişi aradığını belirtti.

Adam’la olan konuşmamdan önce, veri ve analitik geçmişimi sağlık sektörüne uygulayabileceğimi hiç düşünmemiştim. Ancak, öğrendikçe, daha da fazla uyumlu hale geldi. Sağlık verisi çok somuttur, çünkü bizim için gerçek anlamda etkili olabilir. Finansal hizmetlerde geliştirdiğim aynı analitik disiplini ve ölçeği, sağlık kalitesi ve sonuçlarını iyileştirmek için uygulamak fikri çok çekiciydi. Bu amaç hissi, buraya getiren şey ve Insights iş birimi liderliği şekillendirmeye devam eden şey.

Inovalon’un gelişmiş analitik ve birincil kaynak RWD’sini Snowflake’ın AI Veri Bulutu’nda sunma kararının, sağlık ve yaşam bilimi sektörlerindeki rekabet dinamikleri üzerinde nasıl bir etkisi olacaktır?

Bu, rekabet dinamikleri üzerinde bir değişiklik yaratmaktan ziyade, müşterilerle nerede olurlarsa orada buluşma stratejisi olarak düşünüyorum. Müşterilerimize, modern, esnek ve erişilebilir bir şekilde tüketmek istedikleri platformlarda veri ve kaynaklara erişim sağlamamız kritikti. Müşterilerimizin giderek daha fazlası Snowflake gibi platformlara geçiş yaptığından, oraya gitmeleri ve bizim de onlara orada buluşmamız önemliydi.

Inovalon’un RWD tekliflerini, örneğin MORE² Kaydı, diğer gerçek dünya veri platformlarından ayıran nedir — kalite, derinlik, zamanlılık veya ölçek açısından?

Bizim RWD tekliflerimizi, MORE² Kaydı da dahil olmak üzere ayıran şey, birincil kaynak verilerimizdir. Sağlık ekosisteminin çeşitli varlıklarından doğrudan veri topluyoruz ve bu, hastaların sağlık yolculukları hakkında bütüncül bir görüş sağlıyor ve sağlık sürekliliğinde karar alma süreçlerini destekleyen içgörüler elde etmemize olanak tanıyor.

Verilerimizin genişliği alone önemli bir farklılaştırıcıdır, ancak verilerin arkasındaki tarih ve tutarlılık gerçekten dikkat çekicidir. Snowflake ile ortaklığımız sayesinde, müşterilerimiz şimdi büyük ölçekli, yüksek kaliteli RWD’lerimize güvenli ve hızlı bir şekilde erişebilirler — bu, geleneksel olarak parçalı sistemler ve karmaşık manuel veri alımı süreçleri tarafından engellenen bir yetenektir. Özellikle yaşam bilimi ve biyofarma şirketleri için, karar alma süreçlerinde güvenebilecekleri bir ortaklarının olmasının kritik önemi vardır.

Çeşitli kaynaklardan gelen verileri bağlantılı veya entegre ederek kapsamlı gerçek dünya kanıtları oluştururken karşılaşılan teknik veya yönetim zorlukları nelerdir?

Bu, hasta ve sağlık hizmeti sağlayıcıları, eczaneler ve payörler arasındaki etkileşimlere dayanan veri temelini tanımakla başlar. Bu etkileşimler genellikle kişisel ve kendi bakımındaki önemli temas noktalarından kaynaklanır. Verilerimizin güvenilir bir emanetçisi olmamız kritik öneme sahiptir ve bu, özellikle RWD’nin gerçek dünya kanıtları süreçlerine nasıl beslendiği konusunda önemlidir. Bu sorumluluğu ciddiye alıyoruz ve veri kullanımını ve mahremiyeti dengelememiz gerekiyor.

Bunun en büyük zorluklarından biri, veri kullanımını ve mahremiyeti dengelemektir. Mahremiyet üzerinde odaklanırsanız, veriden tam olarak yararlanamazsınız. Ancak, sadece analize odaklanırsanız, hasta ve ailelerinin mahremiyetine ilişkin etik veya düzenleyici yükümlülüklerinizi yerine getiremeyebilirsiniz. Bu zor denge, yalnızca teknik bir zorluk değil, aynı zamanda bir yönetim zorluğudur. Ne yapabileceğimizi, ne yapmamız gerektiğini ve veri korurken aynı zamanda değerini ve etkisini en üst düzeye çıkarmak için ne yapamayacağımızı sürekli olarak düşünmeliyiz.

Teknik açıdan, bir diğer büyük zorluk, bağlantıdır. Tek bir veriseti ne kadar derin veya geniş olursa olsun, tek başına yeterli değildir. Çeşitli kaynaklardan gelen verilerin bağlantılı olabilmesi kritiktir ve bu, günlük olarak çeşitli ortaklarla çalışarak öncelikliyoruz.

Sonuç olarak, yönetim, veri korurken aynı zamanda değerini ve etkisini en üst düzeye çıkarmak için doğru dengeyi bulmakla ilgilidir. Bu her zaman kolay değildir, özellikle bazı düzenlemeler, iyi niyetli olsalar da, inovasyonu engelleyebilir veya sağlanan faydaları sınırlayabilir. Rolümüz, verilerin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak, tedarikçi anlaşmaları ve düzenlemelerine uymak ve aynı zamanda inovatif çözümler sunmaktır.

Son olarak, sağlık ekosisteminin yüksek oranda parçalı olması yapısal bir zorluktur. Bir müşteri tüm gerekli verilere erişmek istiyorsa, genellikle birçok aracıdan geçen farklı bakım noktalarından veri çekmesi gerekir. Finansal hizmetlere kıyasla, sağlık sektörü veri entegrasyonu ve interoperabilite açısından yıllar, hatta on yıllar geridedir. Ancak bu, Inovalon için aynı zamanda büyük bir fırsattır. Verilerin bağlantılı, erişilebilir ve yaratıcı bir şekilde kullanılmasını ilerlettiğimiz sürece, daha da inovatif analitik ve çözümler sunabilir ve sonunda hastalara fayda sağlayabiliriz.

AI modellerini hassas sağlık verilerine uygularken, mahremiyet, düzenleyici uyum ve inovasyonu nasıl dengelemelisiniz?

AI’yi, temelde bugün yapılabilecek şeyleri daha hızlı, daha akıllı ve daha gelişmiş bir şekilde yerine getirmek olarak düşünüyorum. Bir müşteri, bizim verilerimize dayalı bir AI modeli uygulamak isterse, bunu benimsememiz gerekir. AI’nin gelişimi, sağlık ekosisteminde büyük faydalar sağlayabilir ve biz de bunu sorumlu bir şekilde desteklemeliyiz.

AI, model oluşturmak için histórik veri ve modeli korumak için sürekli veri gerektirir. Bizim gibi bir veri sağlayıcısı olarak, bu güçlü bir konum sağlar, çünkü bir model bizim verilerimize dayandığında, daha da fazla gömülü hale gelir. Her bir modeli, lisanslama ve yönetim koşullarına uygun olarak ele almalıyız. AI’nin özellikle sağlık sektöründe daha hassas tarafı, sağlık hizmeti sunulurken her zaman bir insan faktörünün olması gerektiğidir — bu, birçok kişinin tartıştığı daha geniş bir konudur.

RWD açısından masih erken aşamadayız ve AI, sağlık sektöründe henüz çok fazla yenilikçi sonuç üretmedi. Ancak, potansiyel çok büyük. Inovalon’da, en yüksek kaliteli verilere sahip olmamız ve bunları AI ile responsable bir şekilde kullanabilmemiz konusunda odaklanıyoruz. AI ve sağlık sektöründeki gelişmeleri izlemeye devam edeceğiz.

Müşterilerinizle yaptığınız konuşmalarda, AI ve RWD ile çalışan analitiklerin sağlık sektörüne benimsemesi konusunda en yaygın endişeler nelerdir ve bu endişelere nasıl cevap veriyorsunuz?

En sık duyduğum endişeler, veri kalitesi ve AI modellerini eğitmek için bizim verilerimizi kullanma izni ile ilgilidir. Veri kalitesi için, AI’de “çöp içinde, çöp dışarı” atasözü geçerlidir. Veri kalitesi düşükse, yani veri temiz değilse veya yeterli değilse, çıktı da değerli olmayacaktır. Müşterilerimiz, tutarlı, doğru ve güvenilir veri bekliyorlar. Bu nedenle, öncelikle veri kalitesini garantilemek için çalışıyoruz.

İkinci husus, bizim verilerimizin AI modeli geliştirmesine nasıl izin verileceğidir. Veri odaklı bir organizasyon olarak, bu yeni kullanım örneklerini dikkatli bir şekilde desteklememiz önemlidir. AI ve veri manzarasının hızlı evrimi nedeniyle, müşterilerimizin bu kullanım örneklerini sorumlu bir şekilde gerçekleştirmesini sağlayan bir yaklaşım geliştirdik — bu, güçlü yönetim, net kullanım koşulları ve tanımlı güvenceler tarafından desteklenmektedir.

Müşterileriniz platformunuzu ve analitiklerinizi benimseyerek başarı veya ROI nasıl ölçersiniz ve onlar için en önemli metriklar nelerdir?

Başarıyı, platformumuzun ve analitiklerin müşterilerimizin operasyonel ve klinik sonuçları üzerindeki gerçek etkileri ile ölçüyoruz. Bu, müşteri başına değişen başarı ölçütleri olabilir — örneğin, Medicare Advantage’da CMS Star Ratings’ı iyileştirme, risk ayarlamasını optimize etme veya yaşam bilimi için gerçek dünya kanıtları oluşturma. Ortak payda, içgörülerin zamanında, güvenilir ve eyleme geçirilebilir olmasıdır.

Müşteriler, sağlık sürekliliği boyunca farklı noktalarda bulunmalarına bağlı olarak, kaliteli iyileştirmelere, bakım boşluklarının azaltılmasına, tedavi protokollerine uyuma veya ölçülebilir maliyet ve kullanım kazançlarına odaklanabilirler. Müşteriler, bizim analitiklerin yardımıyla bilgilendirilmiş kararlar aldıklarında ve hasta sonuçlarını, operasyonel verimliliği ve/veya stratejik performansı iyileştirdiklerinde ROI elde ederler.

5 yıl впередa baktığınızda, sağlık ve yaşam bilimi sektörlerinde AI ve RWD’nin nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz ve bir sonraki sınır nelerdir?

Beş yıl içinde, sağlık sektörü belki de hiç tanımadığımız bir şey haline gelebilir, ancak endüstrinin ne kadar hızlı evrileceğini öngörmek imkansızdır. Tek kesinlik, dönüşümsel olacağıdır. İnovasyonun hızı olağanüstü, ancak ilerleme, sağlık ekosisteminin parçalı yapısı tarafından sınırlı kalıyor — laboratuvarlar, eczaneler ve elektronik sağlık kayıtları gibi. Az sayıda organizasyon, bu veri kaynaklarını anlamlı bir şekilde bağlayabiliyor.

Veriler bağlantılı ve uzun süreli bir şekilde oluşturulabilirse, her şey mümkündür. AI, klinik karar destek sistemlerinden yaşam bilimi organizasyonlarının klinik deneme tasarımına ve yürütülmesine kadar her şeyi destekleyecektir. Beş yıl içinde, daha fazla otomasyon, gelişmiş öngörülü analitik ve organizasyonların ihtiyaç duyduğu içgörülere gerçek zamanlı erişim görecek ve tüm bunlar, hasta bakım yolculuklarını ve sağlık operasyonlarını dönüştürebilecek.

RWD ile çalışan AI’yi entegre etmeye yeni başlayan organizasyonlar için üç tavsiye verir misiniz?

İlk ve en önemli şey, verilere odaklanmak ve sürekli olarak veri kalitesini değerlendirmektir. İkincisi, çalışanlarınızın beyin gücünü kullanın. En iyi fikirlerin her düzeyden gelebileceğini unutmayın, özellikle de teknoloji ve veri ile yetişen genç nesiller. Liderler, organizasyon içindeki fikirleri ve inovasyonları ortaya çıkarmak için bir platform oluşturmalıdır. Üçüncüsü, doğru insanları işe alın. Doğru insanları ve teknik yetenekleri olmadan, hızlı bir şekilde inovasyon yapma, değer yaratma ve rekabetçi kalma neredeyse imkansız olacaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular, Inovalon sitesini ziyaret edebilir.