Rajan Kohli, CitiusTech CEO'su – Röportaj Serisi

Rajan Kohli, CitiusTech'in İcra Kurulu Başkanıdır ve şirketin stratejik yönetiminden ve CitiusTech'in sağlık teknolojisi inovasyonunu hızlandırma ve müşteriler için uzun vadeli değer sağlama misyonundan sorumludur. Rajan, dijital dönüşüm, uygulama ve mühendislik hizmetlerinde deneyime sahip, son derece başarılı bir teknoloji hizmetleri sektörü yöneticisidir.

Rajan, CitiusTech'ten önce Wipro'da 27 yılı aşkın süre görev yaptı ve son olarak Wipro'nun iDEAS (Entegre Dijital, Mühendislik ve Uygulama Hizmetleri) işinin başkanlığını yaptı. 6 milyar ABD doları tutarında gelire sahip küresel bir iş koluna liderlik etti ve dünya çapındaki müşterilerin dönüşümlerini hızlandırmalarına ve dijital ürünler, hizmetler ve deneyimler oluşturma ve sunma biçimlerini değiştirmelerine yardımcı olmaya kendini adamıştır.

CitiusTech sağlık ve yaşam bilimleri şirketlerine danışmanlık ve dijital teknoloji sağlayan lider bir sağlayıcıdır. Dünyanın lider ödeme sağlayıcısı, sağlayıcısı, MedTech ve yaşam bilimleri şirketlerinin stratejik ortakları olan CitiusTech, inovasyonu, iş dönüşümünü ve sektör çapında yakınsamayı teşvik ediyor. Dijital inovasyonu hızlandırmada, sürdürülebilir değeri artırmada ve sağlık ekosistemi genelinde sonuçların iyileştirilmesine yardımcı olmada derin ve anlamlı bir rol oynuyorlar.

Sağlık ve yaşam bilimleri kuruluşlarında dijital dönüşüm stratejilerini başarıyla uygulamak için gereken temel unsurlar nelerdir?

Sağlık sektörü, yıllar içinde ara sıra gerçekleşen başarılı dijital dönüşüm yolculuklarıyla dijital çözümleri benimseme konusunda zorluk çekiyor. Ancak teknoloji, hasta bakımında paradigmaları değiştiren bir sıçramayı körüklemeye hazır olduğundan, endüstrinin bu zorlukları aşmasının zamanı geldi.

Dijital Dönüşüm, tüm uzmanlık alanlarında sağlık hizmetlerini olumlu yönde etkileme potansiyeline sahiptir. Örneğin, özel ilaç üreticileri, sürekli artan taleplerini karşılamak için çeşitli paydaşlardan ve ekosistemden gelen çok sayıda talebi dengeliyor. Bu karmaşık paydaş ağında ve ekosistemde gezinmek kolay olmuyor ve birçoğu, bu sorumlulukları yönetmek ve hasta-ilaç performansını optimize etmek için ilaç üreticilerinin bu sorumluluklarını üstlenen hasta destek merkezi hizmetlerinden yararlanmaya çalışıyor. Ancak hasta merkezi hizmetleri artan hacimler nedeniyle ölçeklenebilirlik ve verimlilik konusunda zorluklarla karşı karşıya olduğundan, birçok özel ilaç üreticisinin operasyonları kolaylaştırmak ve genel verimliliği artırmak için dijital dönüşüm stratejilerini benimsemesi gerekiyor.

Sağlık ve yaşam bilimlerinde dijital dönüşümün uygulanması üç yönlü çok yönlü bir yaklaşım gerektirir.

• Liderlik taahhüdü, yukarıdan aşağıya bir onayın ve stratejik hedeflerle uyumun sağlanmasını sağlayarak bu girişimleri yönlendirmek ve sürdürmek için esastır. Bu, yalnızca belirli hedefleri ve kilometre taşlarını özetleyen net bir vizyon ve yol haritası oluşturmak değil, aynı zamanda teknolojiye ve yenilikçi çözümlere yatırım yapmak anlamına da gelir.
• Güçlü veri yönetimi bir diğer kritik unsurdur. Güçlü bilgi yönetimi çerçeveleri oluşturmak, veri kalitesini, güvenliğini ve mevzuat uyumluluğunu sağlar. Bu, veri yönetimi için veri standartlarını, politikalarını ve süreçlerini tanımlamanın yanı sıra, sağlık verilerinden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için gelişmiş analitik ve büyük veri teknolojilerinden yararlanmayı da içerir.
• Birlikte çalışabilirlik, dijital dönüşüm için çok önemlidir ve farklı sistemler ve platformlar arasında kesintisiz veri alışverişini kolaylaştırmak için HL7, FHIR ve DICOM gibi endüstri standartlarının benimsenmesini gerektirir. Entegrasyon platformlarının ve ara yazılım çözümlerinin kullanılması, farklı sistemler arasında köprü oluşturarak kuruluş genelinde sorunsuz veri akışı ve iletişim sağlayabilir. Birlikte çalışabilirliği tam olarak benimseyen kuruluşlar, daha verimli, etkili ve hasta odaklı sağlık hizmeti sunumunu gerçekleştirebilecek.

Ancak günün sonunda dijital dönüşüm hastayla başlar ve hastayla biter. Sağlık kuruluşları istedikleri kadar süreci otomatikleştirebilirler ancak deneyimi veya hastanın aldığı değeri değiştirmezlerse başarıya ulaşmak özellikle zor olacaktır. Hasta katılımını artıran, bakıma erişimi iyileştiren ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarına olanak tanıyan dijital sağlık çözümlerinin uygulanmasıyla hasta odaklı bir yaklaşım esastır.

Üretken yapay zeka, sağlık bakım tedavilerini geliştirmek ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için şu anda nasıl kullanılıyor?

Üretken (Gen) yapay zeka, sağlık ekosistemi genelinde dönüştürücü faydalar sunuyor. Yaygın zorlukların birçoğunun etkisiz insan-makine etkileşimlerine atfedilebileceği bir sektör olan sağlık hizmetleri için, Nesil Yapay Zeka bu açığı kapatma ve sağlık hizmetlerini gerçek anlamda demokratikleştirme gücüne sahiptir.

Bu özellikle kişiselleştirilmiş tıp için geçerlidir. Belirli hastalara göre kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirmek, manuel olarak yapılırsa zor ve zaman alıcı olabilir. Algoritmalar, Gen AI'dan yararlanarak genetik verileri ve hasta geçmişlerini analiz ederek bireyin benzersiz genetik yapısına ve tıbbi geçmişine göre kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturuyor. Tedavi planları uygulamaya konduktan sonra, hastaların tıbbi tavsiyeye, semptom kontrolüne ve randevu planlamasına 24/7 erişimi olduğundan, hastaların yapay zeka destekli sanal sağlık asistanlarına erişimi çok önemlidir; bu da hasta katılımını, daha etkili tedavileri ve daha iyi hasta sonuçlarını geliştirir. .

Gen AI aynı zamanda ilaç onay ve lansman sürecinin hızlandırılmasında da önemli bir rol oynuyor. Pandemi, yapay zekanın yeteneklerinin yönlendirdiği hızlı ilaç geliştirme potansiyelini gözler önüne serdi. Gen AI, moleküler etkileşimleri simüle ederek ve hangi bileşiklerin etkili olabileceğini tahmin ederek yeni ilaçların geliştirilmesini hızlandırıyor. Bu, geleneksel ilaç keşif yöntemleriyle ilişkili zaman ve maliyeti önemli ölçüde azaltır. Yapay zeka destekli bu platformlar aynı zamanda potansiyel ilaç adayları üretebilir ve kimyasal yapılarını optimize ederek süreci konsept aşamasından klinik denemelere kadar hızlandırabilir.

Gen AI algoritmaları aynı zamanda tıbbi görüntülemenin doğruluğunu da artırıyor, görüntü kalitesini iyileştiriyor ve anormalliklerin tespit edilmesine yardımcı oluyor. Bunu yaparken kanser gibi durumların erken teşhisini ve tedavisini kolaylaştırarak hasta sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirir.

Son olarak, Nesil Yapay Zeka tarafından desteklenen tahmine dayalı analizler çığır açıcı bir potansiyele sahiptir. Tahmine Dayalı Nesil Yapay Zeka modelleri, hastalık salgınlarını, yeniden hasta kabullerini ve olası komplikasyonları tahmin etmek için büyük miktarda sağlık verisini analiz ederek proaktif müdahaleye ve kronik hastalıkların daha iyi yönetilmesine olanak tanır.

Üretken yapay zeka, sağlık profesyonelleri için sıradan görevlerin azaltılmasına ve böylece hasta bakımına ve inovasyona daha fazla odaklanmalarına nasıl yardımcı olabilir?

Nesil yapay zeka, sağlık profesyonellerinin klinik dokümantasyon, randevu planlama, tıbbi kayıtları yönetme ve sigorta taleplerini işleme koyma gibi sıradan görevlerin yükünü önemli ölçüde azaltabilir. Sağlık profesyonelleri hasta bakımı ve inovasyona odaklanmakta özgürdür.

Örneğin, sağlık profesyonelleri daha güvenli ve tutarlı sağlık hizmeti sunumu için Elektronik Tıbbi Kayıtlara (EMR'ler) büyük ölçüde güvenmektedir; ancak bunu yapmak, bu kişilerin hasta geçmişi ve semptomlarına ilişkin anlatıya dayalı anlayışları ile EMR'lerin yapılandırılmış veri sunumu arasında sürekli olarak gezinmelerini gerektirir. Gen AI, hasta geçmişini özetleyerek ve manuel görevleri otomatikleştirerek bu boşluğu doldurur ve sağlık profesyonellerinin bilişsel aşırı yüklenmesini önemli ölçüde azaltır; böylece daha kişiselleştirilmiş hasta bakımı için değerli zaman kazandırır.

Klinik karar destek sistemleri, sağlık profesyonellerine kanıta dayalı öneriler, uyarılar ve hatırlatmalar sağlamak için yapay zekadan yararlanır. Bu sistemler, tanı ve tedavi planlamasına yardımcı olacak bilgiler sunmak, klinik sonuçları iyileştirmek ve sağlık hizmeti sağlayıcıları üzerindeki bilişsel yükü azaltmak için hasta verilerini ve tıbbi literatürü analiz eder.

Yapay zeka destekli uzaktan izleme teknolojileri, hastaların hayati belirtilerini ve sağlık durumlarını sürekli olarak izleyerek, sık sık yüz yüze muayeneye gerek kalmadan gerçek zamanlı sağlık değerlendirmelerine olanak tanır. Bu, hasta konforunu artırır ve olası sağlık sorunlarının erken tespit edilmesini sağlayarak, hızlı müdahalelere ve kronik rahatsızlıkların daha iyi yönetilmesine olanak tanır.

Gen AI, insan potansiyelini artırıyor, sağlık çalışanlarının iş memnuniyetini artırıyor, yenilikçi bakım sunumu ve hasta memnuniyeti konusunda da daha fazla fayda sağlıyor.

Kalitenin izlenmesinde ve sağlık hizmetleri kararlarında güvenin sağlanmasında Gen AI çözümlerinin etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için ne gibi önlemler alınabilir?

Kalite ve güven, yapay zeka kuşağının hızlı büyümesiyle birlikte sağlık sektöründe kritik tartışma noktaları haline geldi. Faydaların sorumlu bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlamak için bu konulara güçlü bir şekilde odaklanmayı gerektirir. Alınabilecek önlemler arasında:

Gizlilik ve Veri Güvenliği: Yetkisiz erişimi ve veri ihlallerini önlemek için verilerin titizlikle anonimleştirilmesini ve sıkı siber güvenlik önlemlerini gerektiren hasta mahremiyetinin sağlanması çok önemlidir. Rakip saldırılara karşı güçlü şifreleme protokolleri ve savunma mekanizmaları uygulamak hasta verilerini koruyabilirken, klinisyenlerin olası yapay zeka hatalarına karşı koruma sağlamak için nihai karar verme yetkisini elinde tutması gerekir.

Kaliteyi ve Adaleti Korumak: Nesil yapay zeka sistemleri, eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları istemeden de olsa sürdürebilir ve bu da sağlık sonuçlarında eşitsizliklere yol açabilir. Önyargıyı ortadan kaldırabilecek algoritmaların uygulanması ve önyargıları tespit edip azaltmak için yapay zeka sistemlerini sürekli olarak yeniden eğitmek çok önemlidir.

Hesap Verebilirlik ve Şeffaflık: Nesil yapay zeka odaklı kararlarda hesap verebilirlik, geliştiriciler, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve son kullanıcılar da dahil olmak üzere birden fazla paydaşı kapsar. Bilinçli karar verme için şeffaf, açıklanabilir yapay zeka modelleri gereklidir. Geliştiricilerin yapay zeka modellerinin tarafsız ve güvenli olmasını sağlamaları gerekirken, sağlık hizmeti sağlayıcılarının da yapay zeka önerileri kullanılarak alınan kararlardan sorumlu olduklarını anlamaları gerekiyor. Sorumluluk sorunlarını çözmek ve güveni sürdürmek için sağlam düzenleyici çerçevelerin uygulanması şarttır.

Etik Çerçeveler: Yapay Zeka Nesli için etik çerçeveler geliştirmek, inovasyonu engellemeden sorumluluğu teşvik etmekle ilgilidir. Sağlık sektörü oyuncuları, Yapay Zeka Nesli uygulamalarının adil, sorumlu ve hasta odaklı olmasını sağlamak için gelişen etik standartlara proaktif olarak uyum sağlamalıdır. Sorumlu Yapay Zeka uygulamalarıyla birleştirilen, insan odaklı bir yaklaşım, Yapay Zeka Nesli'nin potansiyelini en üst düzeye çıkarırken eşitlikçi sağlık hizmetleri sonuçlarına ulaşılmasına yardımcı olabilir.

Platform Tabanlı Kalite ve Güven Çerçeveleri: Mevcut kalite yönetim sistemlerine entegre olan ve düzenleyici önerilerle uyumlu kalite ve güven çerçeveleri oluşturmak çok önemlidir. Bu çerçeveler, tutarlı ve güvenilir sonuçlar sağlamak için GenAI çözümlerini ölçmeli, doğrulamalı ve izlemelidir.

Bu yılın başlarında, sağlık hizmetlerinde türünün ilk uçtan uca çözümü olan CitiusTech Gen Yapay Zeka Kalite ve Güven Çözümünü piyasaya sürdük. Çözüm, kapsamlı doğrulama, sürekli izleme ve düzenleyici standartlara uygunluk sağlayarak bu gereksinimleri karşılayabilir ve sağlık hizmetlerinde Gen AI çözümlerinin etkinliğini ve güvenilirliğini garanti edebilir.

Sağlık kuruluşları, eşitlikçi bakım kararları sağlamak amacıyla algoritmik ve eğitim verilerinin önyargılarını belirlemek ve azaltmak için nasıl çalışabilir?

Sağlık kuruluşları yaklaşımlarında son derece proaktif olmalıdır. Eğitim aşamasında çeşitli ve temsili veri kümelerinin kullanılması önyargıların azaltılmasına yardımcı olarak yapay zeka modellerinin farklı popülasyon gruplarında iyi performans göstermesini sağlar. Önyargı tespit araçlarının uygulanması, tedavi önerileri veya tahminlerindeki herhangi bir eşitsizliği tespit etmek için modelin çıktılarını analiz ederek yapay zeka modellerindeki önyargıların belirlenmesine ve ele alınmasına yardımcı olabilir.

Yapay zeka sistemlerinin düzenli denetimleri ve incelemeleri önyargıların belirlenmesine ve düzeltilmesine yardımcı olur. Bu, sistemin performansının çeşitli demografik gruplara göre değerlendirilmesini ve gerekli düzenlemelerin yapılmasını içerir. Yapay zeka çözümlerinin tasarımı ve geliştirilmesinde çeşitli paydaş gruplarından oluşan kapsayıcı tasarım ve geliştirme, farklı bakış açılarının dikkate alınmasını sağlayarak önyargı olasılığını azaltır. Son olarak, çalışanların yapay zeka sistemlerindeki potansiyel önyargılar ve bunların nasıl ele alınacağı konusunda eğitim ve öğretimi, farkındalık yaratma ve yapay zekanın sorumlu kullanımını teşvik etme açısından çok önemlidir.

Sağlık kuruluşları hasta bakımını iyileştirmek için Sağlığın Sosyal Belirleyicileri (SDOH) verilerini etkili bir şekilde nasıl kullanabilir ve bu verileri resmi teşhis kodlarına entegre etmedeki zorluklar nelerdir?

Verilerin SDOH'a entegre edilmesi hasta bakımını önemli ölçüde iyileştirir, ancak ele alınması gereken zorluklar da vardır. Sosyoekonomik durum, eğitim ve çevresel faktörler gibi bilgileri içeren kapsamlı veri toplanması önemlidir. Bu veriler hasta sağlığını etkileyen sosyal faktörlere ilişkin bilgiler sağlar.

Veri entegrasyonu ve birlikte çalışabilirlik, SDOH verilerinin etkili bir şekilde kullanılması için çok önemlidir. Bu verilerin elektronik sağlık kayıtlarına (EHR'ler) entegre edilmesi ve farklı sistemler arasında birlikte çalışabilirliğin sağlanması, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta sağlığına ilişkin bütünsel bir bakış açısına sahip olmasını sağlayarak kişiselleştirilmiş bakım planlarına olanak tanır. Örneğin, düşük gelirli kökenden gelen veya sağlık hizmetlerine erişimin sınırlı olduğu bölgelerde yaşayan hastalar, kronik durumların yönetilmesi için ek desteğe ihtiyaç duyabilir. Sağlık kuruluşları, SDOH verilerini birleştirerek hedefe yönelik sosyal yardım programları geliştirebilir, tıbbi randevulara ulaşım için kaynak sağlayabilir ve ihtiyacı olanlara beslenme yardımı sunabilir.

Nüfus sağlığı yönetimi, SDOH verilerinin kritik rol oynadığı başka bir alandır. Sağlık kuruluşları, SDOH verilerini topluluk düzeyinde analiz ederek halk sağlığı stratejilerini bilgilendiren eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir.

Ancak SDOH verilerinin resmi teşhis kodlarına entegre edilmesi, birlikte çalışabilirlik veya standardizasyon sorununu ortaya çıkarır. şu anda SDOH verilerini kodlamak için evrensel olarak kabul edilen bir çerçeve değildir. SDOH verileri genellikle farklı doğruluk ve eksiksizlik düzeylerine sahip çeşitli kaynaklardan geldiğinden veri kalitesini sağlamak da zordur. Standartlaştırılmış uygulamalar oluşturmak ve kapsamlı veri entegrasyonunu sağlamak için sağlık kuruluşları, politika yapıcılar ve teknoloji tedarikçileri arasındaki işbirliği, bu engellerin aşılmasında önemli bir adım olacaktır.

Sağlık kuruluşlarının karşılaştığı temel siber güvenlik sorunları nelerdir ve bunlar nasıl çözülebilir?

Geçtiğimiz yıl boyunca gördüğümüz gibi sağlık kuruluşları siber güvenlik tehditlerine karşı son derece savunmasız durumda. Veri ihlalleri ve fidye yazılımı saldırıları, bu tehditleri azaltmak için güçlü şifreleme, çok faktörlü kimlik doğrulama ve düzenli güvenlik denetimlerinin uygulanmasını gerektiren önemli sorunlardır. Sağlık kuruluşlarında eski sistemler ve yazılımlardaki güvenlik açıkları yaygındır; çoğu kişi hâlâ güncelliğini kaybetmiş sistemler kullanmaktadır. Yazılımın düzenli olarak güncellenmesi ve yamalanmasının yanı sıra modern, güvenli platformlara geçiş de çok önemlidir.

Hassas verilere erişimi olan çalışanların da dahil olduğu içeriden gelen tehditler de önemli riskler oluşturmaktadır. Sıkı erişim kontrolleri uygulamak, kullanıcı faaliyetlerini izlemek ve siber güvenlik eğitimi vermek bu sorunların önlenmesinde önemli bir rol oynayabilir. Güvenlik açıklarını belirlemek ve HIPAA gibi düzenleyici gereksinimlere uygunluğu sağlamak için düzenli güvenlik denetimleri ve risk değerlendirmeleri yapmaktan sorumlu özel bir uyumluluk ekibi oluşturmak kritik öneme sahiptir.

Potansiyel olarak en önemli önlem, gelişen siber tehditlere karşı koruma sağlamak amacıyla BT personeli ve sağlık profesyonelleri için sürekli eğitim ve öğretimdir. Bu tehditlerin birçoğu insanların zayıf noktalarından yararlanıyor; bu nedenle personel siber güvenliğin en iyi uygulamaları konusunda ne kadar eğitimli olursa, insan hatası olasılığı da o kadar azalacak ve bu da hasta verilerinin daha güvenli olmasını sağlayacaktır.

Sağlık kuruluşlarının yapay zeka çözümlerini dağıtırken akılda tutması gereken temel etik hususlar nelerdir ve hastanelerde yapay zeka uygulamalarına karşı mücadeleyi nasıl yönetebilirler?

Bu, sağlık kuruluşlarının ele alması gereken en önemli konulardan biridir; çeşitli etik hususları dikkate alma ve olası geri itmeleri yönlendirme ihtiyacı da vardır. Yapay zeka çözümlerinin katı veri koruma düzenlemelerine uyması ve sağlam güvenlik önlemleri almasıyla hasta mahremiyetinin ve gizliliğinin sağlanması son derece önemlidir. Hastalar, kendi bakımlarında yapay zeka kullanımı konusunda bilgilendirilmeli ve yapay zekanın nasıl kullanılacağına ve potansiyel fayda ve risklere ilişkin bir açıklama içeren onam sağlamalıdır.

Önyargı ve adalet de önemli hususlardır. Yapay zeka sistemleri önyargıları önlemek ve tüm hastalar için eşit tedaviyi sağlamak üzere tasarlanmıştır, ancak bildiğimiz gibi kuruluşlar dikkatli olmazsa burada sorunlar ortaya çıkabilir. Bu, adaleti korumak için bu yapay zeka modellerinin sürekli izlenmesini ve ayarlanmasını son derece gerekli kılmaktadır.

Yapay zeka kullanımı konusunda şeffaf olmak ve yapay zeka sistemleri tarafından alınan kararlardan sorumlu olmak, özellikle de yapay zeka odaklı kararlara ilişkin açıklamalar sağlamak ve gözetim mekanizmaları oluşturmak son derece önemlidir.

Tüm bunları takip etmek, hem sağlık çalışanlarının hem de hastaların uygulamaya yönelik endişelerini ve dirençlerini gidermeye yönelik önemli bir adımdır. Ancak yapay zekanın uygulanması ve faydaları konusunda eğitim sağlamak, paydaşları yapay zeka uygulama sürecine dahil etmek, güven inşa etmeye odaklı kapsamlı bir yaklaşım benimsemeye yönelik bir taahhüt oluşturmak, açık iletişim sağlamak ve yapay zekanın etik kullanımını sağlamak da önemlidir.

CitiusTech'in çözümleri sağlık kuruluşlarının çeşitli platformlar ve uygulamalar arasında kesintisiz veri entegrasyonu ve birlikte çalışabilirlik elde etmesine nasıl yardımcı olabilir?

CitiusTech olarak, dünya çapındaki sağlık ve yaşam bilimleri şirketleri için sağlık hizmetlerinde dijital inovasyonu, iş dönüşümünü ve sektör çapında yakınsamayı güçlendirebiliyoruz. Çözümlerimiz, çeşitli platformlar ve uygulamalar arasında kesintisiz veri entegrasyonu ve birlikte çalışabilirlik elde etmek için tasarlanmıştır. Gelişmiş entegrasyon platformlarımız, farklı sistemlerin etkili bir şekilde iletişim kurmasını ve veri paylaşmasını sağlayarak hasta bilgilerinin birleşik bir görünümü için kesintisiz veri alışverişini kolaylaştırır.

Örneğin, milyondan fazla üyesi olan büyük bir mavi plan, üyelerin talep verilerinin ve manuel grafik takiplerinin ötesine geçmeyi ve bakım açığının kapatılmasını hızlandırmak için klinik verilerden yararlanmayı hedefliyordu. Klinik verileri etkili bir şekilde kullanabilecek bir çözüm arayanlar, bir dizi EHR ve veri toplayıcıdan gelen klinik verileri sorunsuz bir şekilde entegre etmek için CitiusTech'ten yararlanarak yıllık 10 milyon dolar tasarruf sağladılar.

CitiusTech'in yönetim çözümleri, çeşitli veri kaynaklarının ve platformlarının entegrasyonu ve birlikte çalışabilirliği de dahil olmak üzere sağlık hizmeti verilerinin karmaşıklığının üstesinden gelmek için entegrasyon süreci boyunca veri kalitesini, güvenliğini ve uyumluluğunu korur.

Veri entegrasyonunu daha da geliştiren uçtan uca bir çözüm olan ve yakın zamanda piyasaya sürülen CitiusTech Gen Yapay Zeka Kalite ve Güven Çözümü, yapay zeka odaklı içgörülerin güvenilirliğini, doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlar. Çözüm, sağlam doğrulama, sürekli izleme ve düzenleyici standartlara bağlılık sağlayarak doğru, güvenilir ve uyumlu yapay zeka odaklı veri entegrasyonu ve analizi sağlar. Bu, sağlık kuruluşlarının daha iyi karar alma ve hasta sonuçları için yapay zekadan etkili bir şekilde yararlanmasını sağlar.

Yapay zekanın sağlık ve yaşam bilimlerine entegrasyonu konusunda gelecekte hangi trendleri öngörüyorsunuz ve CitiusTech bu trendlere nasıl yanıt vermeye hazırlanıyor?

Yapay zekanın sağlık hizmetleri ve yaşam bilimlerine entegrasyonu hızla büyürken, yapay zekanın tahmine dayalı analitik ve kişiselleştirilmiş tıp için artan kullanımı, otomasyon yoluyla operasyonel verimliliğin artırılması ve tıbbi görüntüleme ve tanılamanın ilerlemesi sektör üzerinde önemli bir etkiye sahip olacaktır.

CitiusTech olarak, yapay zeka alanındaki gelişmelerin ön saflarında yer almak için sürekli Ar-Ge'ye yatırım yaparak bu trendlerin bir adım önündeyiz. Daha önce de belirttiğimiz gibi, kalite ve güven aracımız gibi yapay zeka çözümleri ve hasta sonuçlarını ve operasyonel verimliliği iyileştirmek için en yeni teknolojilerden yararlanan diğer yapay zeka çözümleri geliştirdik. Yapay zekanın etik ve adil kullanımını sağlamaya, önyargıları ele almaya ve yapay zeka odaklı kararlarda şeffaflık ve hesap verebilirliği korumaya odaklanmak temel bir önceliktir. Ekibimizin, sağlık kuruluşlarının yapay zeka entegrasyonunun gelişen ortamında yol almalarına yardımcı olmak için en iyi kaynaklara sahip olmamızı sağlayarak en son yapay zeka trendlerinden haberdar olması bir önceliktir.

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