Kamya Elawadhi, Doceree Ortak Kurucu ve Başkanı – Röportaj Serisi

Kamya Elawadhi, Doceree Ortak Kurucu ve Başkanı, 2019’da katılımından bu yana şirketin büyümesinde merkezi bir rol oynayan bir sağlık pazarlama ve iş stratejisi yöneticisidir. Platform stratejisi, kurumsal gelişim, müşteri hizmetleri ve küresel ortaklıkları kapsayan liderlik pozisyonlarında ilerleyerek Doceree’nin teknolojisini ilaç markaları, ajanslar, yayıncılar ve sağlık sistemleri için ölçülebilir değere dönüştürmeye yardımcı olmuştur. Şu anki görevinde Elawadhi, şirketin küresel büyüme gündemini yönlendiriyor ve ABD’deki genişlemesini, gizlilik odaklı ve klinik açıdan ilgili iletişime vurgu yaparak destekliyor. Doceree’den önce, HS Ad India ve McCann Worldgroup’ta üst düzey müşteri ve hesap liderliği görevlerinde bulunmuş, sağlık, tıbbi cihaz ve tüketici markaları üzerinde çalışırken çok fonksiyonlu ve çok kültürlü ekipleri yönetmiştir.

Doceree, yaşam bilimleri organizasyonlarının sağlık profesyonelleri ve hastalarla daha fazla bağlam ve kesinlikle etkileşime girmesini sağlamak için tasarlanmış AI öncelikli bir sağlık pazarlama işletim sistemidir. Platformu, doğrulanmış profesyonel kimlik verileri, gerçek zamanlı klinik niyet sinyalleri, programatik aktivasyon, bakım noktasında etkileşim ve kanallar arasında mesajlaşmayı koordine eden bir AI akıl yürütme katmanını birleştirir. Doktor farkındalığını ve reçete kararlarını, hastanın tedavi yoluyla, uygun fiyatlandırma, ilk reçete doldurma ve yenileme gibi unsurlarla birleştirerek, Doceree sağlık pazarlamacılarına kampanya performansının daha bütünleşik bir görünümünü sunmayı, aynı zamanda gizlilik ve düzenleyici uyumu desteklemeyi hedefler.

Doceree’ye ilk yılında katıldınız ve Ortak Kurucu ve Başkan olmadan önce ABD varlığının inşasında merkezi bir rol oynadınız. Şirketin kuruluş vizyonuna sizi ilk olarak ne çekti ve AI sağlık alanında daha önemli hale geldikçe bu vizyon nasıl evrildi?

Beni Doceree’ye çeken, çözülen sorunun netliğiydi. Sağlık pazarlaması yıllardır ödünç alınan altyapı üzerinde çalışıyordu; diğer sektörler için inşa edilen araçlar, dünyanın en düzenlenmiş ortamlarından birine uygulanıyordu. Kuruluş vizyonu, sıfırdan sağlık sektörü için özel olarak tasarlanmış bir şey inşa etmekti.

Evrilen şey, AI’nın mümkün kıldıklarının ölçeği oldu. Başlangıçta odak hassasiyetti: doğru doktoru doğru anda yakalamak. AI, bu anın nasıl görünebileceğini bir mesaj iletmekten niyeti okumaya, sohbet başlatmaya ve tüm bakım yolculuğu boyunca etkileşimi bağlamaya kadar genişletti. Temel inanç değişmedi. Hedef, araçlar geliştiği için büyüdü.

Doceree yakın zamanda ChatGPT ve Claude için Üretken AI Bağlayıcıları (Connectors) tanıttı. Bu entegrasyonlar hangi yetenekleri sunuyor ve hangi sağlık ya da ilaç ekipleri bundan en çok fayda sağlayacak?

ChatGPT ve Claude gibi platformlarla entegrasyon, Doceree’nin klinik ve ticari zekâsını ilaç ekiplerinin zaten günlük olarak kullandığı araçlara getirmeyi amaçlıyor. Sistemler arasında geçiş yapmak yerine, marka ve ajans ekipleri artık kampanya performansını sorgulayabilir, HCP etkileşim içgörülerine erişebilir ve eyleme geçirilebilir önerileri doğrudan AI asistanı iş akışları içinde ortaya çıkarabilir.

En çok fayda sağlayan ekipler, hızlı ve veri‑bağımlı kararlar alanlardır: pazarlar arasında kampanya performansını izleyen marka yöneticileri, HCP etkileşim kalıplarını izleyen ajans ekipleri, raporları beklemeden birden çok veri akışını sentezlemesi gereken ticari liderler. Bu, veri ile karar arasında her zaman var olan bir sürtünme katmanını ortadan kaldırır. Benim için gerçek değer burada yatıyor.

Üretken AI Bağlayıcıları (Connectors), Doceree’nin daha geniş AI stratejisine nasıl uyuyor ve kurumsal benimseme arttıkça hangi yetenekleri eklemeyi bekliyorsunuz?

Bağlayıcılar, Daily Command (Günlük Komut) katmanı olarak işlev görür ve Semmelweis, ilaç‑özel akıl yürütme modelimiz ve Analytics Workbench ile yan yana bulunur. Bunun arkasındaki düşünce basittir: ilaç ekipleri zaten her gün ChatGPT ve Claude içinde çalışıyor, bu yüzden Doceree’nin klinik zekâsını zaten kullandıkları araçlara getiriyoruz; başlangıçtan itibaren HIPAA‑güvenli koruma sınırlarıyla.

Benimseme arttıkça yön, daha derin proaktif zekâya doğru kayıyor. Birinin sormayı düşünmeden önce doğru sinyali ortaya çıkaran sistemler. Biz de tam olarak bunu inşa ediyoruz.

Doceree, teknolojisinin bir bölümünü tanımlamak için “klinik zekâ” terimini kullanıyor. Bu, mimari açıdan ne anlama geliyor ve temel büyük dil modellerinin yeteneklerini nasıl tamamlıyor?

Klinik zekâ, temelde, genel AI’ı sağlık sektörüne uygulanabilir kılan katmandır. Büyük dil modelleri son derece yeteneklidir, ancak bir tanı kodunu, reçete kalıbını ya da bir doktorun belirli bir hasta profili için belirli bir tedaviyi seçmesinin ne anlama geldiğini yerel olarak anlamazlar. Klinik zekâ, bu boşluğu dolduran şeydir.

Mimari olarak, klinik iş akışlarından gelen ham veri sinyalleri ile onları yorumlayan AI modelleri arasında konumlanır. Çıktıları genel değil, eyleme geçirilebilir kılan bağlamı sağlar. Onsuz, eksik bilgilerle çalışan güçlü bir modeliniz olur. Onsuz, gerçek bir klinik anı etkileyebilen bir şey elde edersiniz.

Doceree’nin Semmelweis AI sistemi, sağlık verilerini yorumlamaya ve ilaç ekipleri için faydalı içgörülere dönüştürmeye nasıl yardımcı olur?

Semmelweis, basit bir fikir etrafında inşa edilmiştir: sağlık verileri yalnızca ölçekli işlenmekle kalmayıp klinik bağlamda yorumlanabildiğinde faydalıdır. İlaç ekiplerinin devasa miktarda etkileşim ve reçete verisi vardır, ancak bu veriye sahip olmak ile ne yapılacağını bilmek arasındaki boşluk her zaman var olmuştur.

Semmelweis, klinik yolculuk boyunca sinyalleri okuyarak niyetin oluştuğu ya da zayıfladığı noktaları belirleyerek bu boşluğu kapatır. Bu içgörüler, pharma marka ekipleri için çalışma AI sistemimiz Daily Command’e doğrudan beslenir; desen tanıma, ticari ekiplerin hemen harekete geçebileceği önerilere dönüşür, odada bir veri bilimi ekibine ihtiyaç duyulmaz.

ChatGPT ve Claude farklı modeller, arayüzler ve kurumsal ortamlar sunar. Her iki platformda tutarlı bir deneyim oluştururken ekibiniz hangi teknik zorluklarla karşılaştı?

Temel zorluk, kullanıcının hangi platformda olduğuna bakılmaksızın her istem ve yanıtın aynı uyum koruma sınırları içinde kalmasını sağlamaktı. Sağlık verileri, soruyu hangi AI asistanının sorduğuna göre esnemez. Gerçek iş, Doceree’nin klinik zekâsı ile her iki platform arasında yer alan yönetilen bir entegrasyon katmanı inşa etmekti; yanıtların her zaman Semmelweis akıl yürütmesi ve Doceree verilerine dayanması ve uçtan uca denetlenebilir olması sağlandı. Uyumlulukta tutarlılık, çözülmesi daha zor problemdi.

Bağlayıcılar, kullanıcıların AI‑tarafından üretilen bir içgörünün nereden geldiğini ve hangi veri ya da akıl yürütmenin yanıtı oluşturduğunu anlamalarına nasıl yardımcı olur?

Bağlayıcılar aracılığıyla verilen her yanıt, Doceree verileri ve Semmelweis akıl yürütmesi üzerine temellendirilir. Bir marka ekibi ticari bir soru sorduğunda, yanıt klinik niyet sinyalleri, kimlik verileri ve markalarına özgü kampanya girdileriyle desteklenir. Tüm iş akışı uçtan uca yönetilir ve denetlenebilir. Düzenlenmiş bir sektörde, bu izlenebilirlik, AI’nın ticari karar‑alma bağlamında gerçekten kullanılabilir olmasını sağlar ve bu, ilk günden tasarım ilkesiydi.

Sağlık kuruluşları genellikle hassas veriler ve karmaşık düzenleyici gereksinimlerle çalışır. Bu entegrasyonların tasarımına gizlilik, güvenlik, erişim kontrolleri ve uyumluluk nasıl dahil edilmiştir?

Bu, tasarım ilkesinin başından beri düşündüğümüz bir konuydu. Bağlayıcılar, hiçbir hasta verisinin iş akışına girmeyecek şekilde inşa edilmiştir. Her şey yalnızca anonimleştirilmiş HCP bağlamı üzerinde çalışır. Her istem ve yanıt HIPAA‑güvenli koruma sınırları içinde kalır ve tüm iş akışı uçtan uca yönetilir ve denetlenebilir.

Pratikte bu, bir marka ekibinin ChatGPT ya da Claude içinde ticari sorular sorup, klinik zekâya dayalı yanıtlar alabileceği, hassas sağlık verilerini genel bir AI asistanına bağlamanın getireceği veri gizliliği riskinin olmaması anlamına gelir. Koruma sınırları, entegrasyonun inşa edildiği temeldir.

Sistemin çıktılarının kalitesini, doğruluk, alaka, tutarlılık ve sağlık profesyonelleri için faydalılık açısından nasıl değerlendiriyorsunuz?

Bu bağlamda kalite, çok özel bir anlam taşır. Bir çıktı, ancak daha iyi bir ticari karar alınmasına yol açıyorsa faydalıdır ve biz de bunu şu şekilde değerlendiririz: ona göre hareket etmek önemli bir metriği hareket ettiriyor mu, HCP aşama ilerlemesini, ilk doldurma oranlarını, kampanya performansını artırıyor mu.

Kapalı döngü, bunu mümkün kılan unsurdur. Daily Command, sonuçları akıl yürütme modeline geri besleyecek şekilde tasarlanmıştır; böylece her öneri, gerçekte işe yarayan şeyle keskinleşir. Bu, çıktının tek başına değerlendirildiği genel bir AI asistanından farklıdır. Burada sistem, birisi bir öneriye göre hareket ettikten sonra neler olduğunu öğrenir; zamanla bu, kalitenin tek dürüst ölçütüdür.

İlaç şirketleri üretken AI’ı benimsedikçe, klinisyenlere ve hastalara yönelik iletişimde sorumlu kullanımını yönlendirecek ilkeler nelerdir?

En çok vurguladığım ilke, sağlıkta AI’nın belirsizliği azaltması, yaratmaması gerektiğidir. Bir klinisyen, tedavi kararını etkileyen bir bilgi aldığında, o bilginin kaynağı ve arkasındaki akıl yürütme izlenebilir olmalıdır. Bu, temel bir güven standardıdır.

İzlenebilirliğin ötesinde, sorumlu kullanım, klinik ya da ticari ağırlığı olan her şeyde insanı sürecin içinde tutmak demektir. AI öneride bulunmalı ve ortaya çıkarmalı; insanlar karar vermeli ve onaylamalı. Bu sınır bulanıklaştığında riskler faydaları aşmaya başlar.

Ve uyumluluk, politika değil, mimari olmalıdır. Sağlıkta bu iki şey arasındaki fark her şeydir.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Doceree sitesini ziyaret etmelidir.