Pfizer Dijital Omnichannel Hizmetleri ve Çözümleri (OSS) İmmersive Studio Lideri Tony Hogben – Röportaj Serisi

Tony Hogben Pfizer (PFE ) Dijital Omnichannel Hizmetleri ve Çözümleri (OSS) İmmersive Studio Lideridir. Pfizer Dijital Omnichannel Hizmetleri ve Çözümleri (OSS), Pfizer’in hastalar, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve profesyonellerle bağlantı kurma şeklini dönüştürme konusunda ön saflardadır. Yenilikçi dijital stratejiler, öncü teknoloji ve veri odaklı içgörüler yoluyla OSS, sorunsuz, kişiselleştirilmiş ve etkili deneyimler sağlar. Gelişmiş analitik, otomasyon ve AI destekli çözümleri entegre ederek, ekip etkileşimi artırır, iletişimi optimize eder ve tüm dijital temas noktalarında anlamlı bağlantılar kurar.

Siz, dijital inovasyon ve immersif teknolojiler alanında kapsamlı bir kariyere sahipsiniz. Bu alana ilk olarak nasıl ilgi duymaya başladınız ve yolculuğunuz sizi şu anki konumunuza nasıl getirdi?

Benim yolculuğum biraz gelenek dışı oldu. Yüzyılın başında “Yeni Medya” alanında derece aldım – o zamanlar dijital masih ayaklarını bulmaya çalışıyordu – ve kendi dijital ajansımı kurdum ve yönettim. Web 2.0’ın ortaya çıkışında çalışmak gerçekten heyecan vericiydi. SAAS çözümleri ve erken mobil uygulamalar geliştiriyorduk, bir ortamda inovasyon sadece bir buzzword değil, günlük gerçekliğimizdi. Her proje yeni zemin kazandı, girişimci enerji bulaşıcıydı.

Ajansımı salgın öncesi başarıyla sattıktan sonra, ilk olarak boş zamanın keyfini çıkardım, ancak kısa sürede yeni bir challenge’ye ihtiyacım olduğunu fark ettim. Pfizer Dijital’e katılmam, hem yaratıcı vizyonumu hem de teknik kabiliyetlerimi bir araya getirmemi sağladı, neredeyse iki thập kỷdır çeşitli ölçeklerde organizasyonların dijital dönüşümüne yardımcı olmama olanak tanıdı.

İmmersive Studio’yu sıfırdan inşa etmek özellikle ödüllendirici oldu – şirket genelinde ekiplere immersif ve etkileşimli teknolojileri kullanma imkanı sunan bir iç inovasyon merkezi oluşturduk. Şu anda, AI çözümlerini多lu departman ve kullanım durumlarına entegre etme girişimlerini yönlendiren bir ekibin parçasıyım, ekiplere iş akışlarını ve kabiliyetlerini yeniden hayal etmelerine yardımcı oluyorum.

En çok tatmin edici olan şey, teknoloji ve insan deneyimi arasındaki kesişme noktasına tutkumu sağlık alanında uygulamaktır. Burada, immersif teknolojiler yoluyla yarattığımız kesinlik, gerçekçilik ve etkileşim, doğrudan sağlık profesyoneli eğitimini ve nihayetinde hasta sonuçlarını etkiler. Teknoloji inovasyonu ile insan refahı arasındaki bu bağlantı beni her gün motive eder.

Tıbbi eğitim, AI destekli simülasyonlarla bir dönüşüm geçiriyor. Bu AI güçlendirilmiş immersif deneyimler, geleneksel eğitim yöntemleriyle karşılaştırıldığında nasıl bir etkiye sahiptir ve erişilebilirlik açısından nasıl bir fark yaratırlar?

Öncelikle immersif deneyimlere değinerek başlamalıyım, ardından AI’nin bu manzarayı nasıl değiştirdiğini keşfedeceğiz.

İmmersif eğitim deneyimleri, geleneksel yöntemlerin eşleştiremediği bir esneklik sunar. Öğrenciler, karmaşık senaryoları sanal olarak her yerden, kendi hızlarında ve gerektiği kadar tekrar ziyaret edebilirler. Kanıt, immersif öğrenmenin bilgi tutma oranlarının geleneksel eğitim yöntemlerine kıyasla %76 daha iyi olduğunu gösteriyor*

AI, bu immersif deneyimlere dört kritik şekilde devrim niteliğinde bir değişiklik getiriyor:

İçerik oluşturmadaki AI, yüksek sadakatli simülasyonların geliştirilmesini demokratikleştirmektedir. Bir zamanlar uzman geliştirici takımları ve aylarca süren çalışma gerektiren işler, şimdi daha hızlı ve çok daha az insan gücü ile tamamlanabilir – bu, içerik geliştirme potansiyelini kilitleyecek ve içeriğin ölçeklenmesini sağlayacaktır.

Öğrenen deneyimi için AI, dinamik adaptasyonu sağlar – senaryoları gerçek zamanlı olarak kararlar ve beceri seviyesine göre uyarlar, klinik belirsizliği daha iyi yansıtan gerçekçi zorluklar oluşturur.

Geribildirim konusunda AI, basit geçme/kalma ölçütlerinin ötesinde nüanslı bir değerlendirme sağlar. Öğrencilerin hareketlerini, karar dizilerini ve binlerce önceki oturumla karşılaştırmak için performansını analiz edebilir ve kişiselleştirilmiş koçluk sunabilir.

Son olarak AI, doğal dil işleme ve gerçekçi hasta ve ekip etkileşimlerini simüle eden zeki avatarlar aracılığıyla işbirlikçi öğrenmeyi sağlar.

Erişilebilirlik etkisi derin – AI destekli immersif deneyimler, geniş çapta ve maliyet etkin bir şekilde dağıtılabilir, özellikle hizmete erişimi kısıtlı bölgelerde eğitim boşluklarını ele almaya yardımcı olur. İmmersif teknoloji ve AI’nin bu güçlü birleşimi, yüksek kaliteli tıbbi eğitimi demokratikleştirmeye yönelik potansiyeli taşır.

*Bonde, Mads & Makransky, Guido & Wandall, Jakob & Larsen, Mette & Morsing Bagger, Mikkel & Jarmer, Hanne & Sommer, Morten. (2014). Biyoteknik eğitimi aracılığıyla oyunlaştırılmış laboratuvar simülasyonlarını iyileştirme

Pfizer’de AI destekli tıbbi simülasyonların geliştirilmesine ilişkin içgörüler paylaşabilir misiniz? Bu yüksek sadakatlı simülasyonların oluşturulmasında karşılaşılan en büyük zorluklar nelerdir?

AI’yi entegre etme konusunda masih erken aşamadayız. Nereye gittiğimiz konusunda net bir vizyonumuz var, ancak çalıştığımız ağır düzenlenmiş sağlık alanı, metodik bir uygulama ve katı bir doğrulama gerektirir. Bu, hızlı inovasyon arzumuzla dikkatli ilerleme zorunluluğumuz arasında bir gerilim yaratır – AI ile birlikte olan inovasyonun hızlı temposuna ayak uydurmak isterdik.

Şu anda AI çabalarımızı üç ana alana odaklıyoruz:

1. İçerik Oluşturma Hızlandırması: AI kullanarak içerik geliştirme pipeline’ımızı güçlendiriyoruz, tıbbi ve eğitim tasarımı takımlarımızın kanıta dayalı senaryolar, klinik varyasyonlar ve hasta modelleri üretme kapasitesini artırıyoruz. Bu, kaliteyi korurken simülasyon kütüphanemizi önemli ölçüde genişletmemize olanak tanır.
2. Teknik Geliştirme Hızlandırması: AI’yi teknik geliştirme süreçlerimizi hızlandırmak için kullanıyoruz, yeni simülasyon özellikleri ve kabiliyetlerinin prototip oluşturulması, test edilmesi ve dağıtılmasını hızlandırıyoruz. Bu, kaynak kısıtlamalarını aşmamıza ve inovasyon döngümüzü hızlandırmasına yardımcı oluyor.
3. Öğrenen-Adaptif Deneyimler: Paralel olarak, simülasyonlarımızda AI’yi doğrudan entegre ederek daha dinamik ve duyarlı öğrenme ortamları oluşturmak için yollar geliştiriyoruz. Bu, kişiselleştirilmiş geri bildirim sistemleri ve öğrenen performans kalıplarına dayalı uyarlanabilir zorluk seviyeleri içerir.

Bu alanda ilerleme için sabır gerektirse de, AI inovasyonlarının nihayetinde tıbbi eğitimi ve hasta sonuçlarını nasıl dönüştüreceğinden heyecan duyuyoruz.

360 derece deneyiminiz, sanal laboratuvar, sağlık profesyonellerini eğitmek için yenilikçi bir yaklaşımdır. Nasıl çalışır ve kullanıcılar bundan şimdiye kadar nasıl geri bildirimde bulundu?

360 derece sanal laboratuvar, sağlık profesyonellerine gerçek bir laboratuvar ortamında yürümek, tıbbi ekipmanla etkileşime girmek, prosedürleri uygulamak ve gerçek dünya zorluklarını çözmek için tam olarak immersif bir dijital alan sunar.

Sanal laboratuvar, en iyi uygulamaları gösteren çalışan laboratuvarların fiziksel turlarını tamamlayacak şekilde tasarlandı. Fiziksel laboratuvar ziyaretlerinin karmaşık lojistik ve zamanlama kısıtlamaları olduğunu fark ettik, bu nedenle 7/24 dünyanın her yerinden erişilebilen bir dijital alternatif oluşturduk.

Sanal laboratuvar, sağlık profesyonellerinin ayrıntılı, etkileşimli simülasyonlara navigasyon yapmalarını, bilgilerini test etmelerini ve laboratuvar prosedürleri hakkında anlayışlarını geliştirmelerini sağlar. Platform, öğrenmenin nerede ve nasıl gerçekleştiği konusunda esneklik sağlamak için çoklu cihazlara uygun şekilde tasarlanmıştır. Sağlık eğitimi ihtiyaçlarını desteklemek için birçok tıbbi durum için sanal laboratuvarlar geliştirdik ve bu deneyimleri birçok dile tercüme ettik.

Geri bildirimler tutarlı olarak olumlu oldu. Kullanıcılar tutarlı olarak üç yönü över:

1. Gerçekçilik: Yüksek sadakatlı ortam, çalışan bir laboratuvarın içinde bulunma hissini yaratır
2. Etkileşim: Etkileşimli unsurlar, öğrenme deneyimi boyunca ilgi ve odaklanmayı korur
3. Esneklik: Eğitimlerini kendi hızlarında ve zamanında alma yeteneği

En önemlisi, sağlık profesyonelleri, geleneksel eğitim yöntemlerine kıyasla becerilerinde daha fazla güven duyduklarını ve bilgiyi daha iyi tuttuklarını bildirdiler. Bu geliştirilmiş bilgi tutma, gerçek dünya ortamlarında daha iyi hasta bakımına doğrudan çevirir.

AI ve immersif teknoloji, eğitimi daha erişilebilir kılabilir, ancak düzenleyici endişeler, benimseme isteksizliği veya teknik sınırlamalar gibi engeller görüyor musunuz?

Yeni teknolojileri sağlık eğitimine uygularken, immersif deneyimlere ve AI uygulamalarına ilişkin engeller önemli ölçüde farklılık gösterir.

İmmersif teknolojiyle ilgili ana zorluklar şunlardır:

• Geliştirme Maliyetleri: Yüksek kaliteli immersif deneyimler oluşturmak geleneksel olarak pahalı olmuştur. Ancak AI, bu konuda bize yardımcı olmakta, içerik oluşturma süresini azaltmakta ve üretim zamanını hızlandırmaktadır.
• Erişilebilirlik: İmmersif eğitimimizin erişilebilir kalmasını sağlamak için çoklu platformlar için geliştiriyoruz, sanal laboratuvarımız gibi, çeşitli cihazlar üzerinde çalışmasını sağlıyoruz. Bu yaklaşım, öğrencilerin teknik kurulumuna bakılmaksızın öğrenmeye devam etmelerini sağlar.
• Benimseme İsteksizliği: Bu, özellikle deneyimli sağlık profesyonelleri arasında, en çok karşılaştığımız zorluktur. Stratejimiz, aşama aşama maruz kalma – öğrencilere alışık oldukları formatlar sunarak, uzaysal öğrenme kavramlarına alışmalarını sağlıyoruz. Bu, daha karmaşık teknolojilere geçmeden önce immersif kavramlara aşinalık oluşturur.

AI entegrasyonu için karşılaştığımız engeller farklı:

• Teknik Sınırlamalar: Bu konularda aktif olarak çalışıyoruz, gelecekteki gelişmelerin temeli olacak güçlü platformlar ve yaklaşımlar oluşturuyoruz.
• Düzenleyici Endişeler: Bu, en önemli zorluğumuzu temsil ediyor. Düzenleyici kurumlar, sağlık eğitimi中的 AI tarafından üretilen içeriğin doğruluğu ve geçerliliği hakkında geçerli soruları var. Yaklaşımımız, önce iç kullanım durumları geliştirmek, somut örnekler oluşturmak ve bunları düzenleyici ekiplerle yapıcı bir şekilde etkileşime girmek için kullanmak. Onların anlayışını desteklerken birlikte uygun sınırlar geliştirdiğimizi tanıyoruz.

Bu engelleri sistematik olarak ele alarak, onların farklı özelliklerini tanıyarak, sorumlu inovasyon için yollar oluşturuyoruz.

AI, withoutprecedans bir hızda ilerlerken, AI’nin gerçek zamanlı hasta bakımında sadece bir destek aracı değil, daha aktif bir rol üstlenmesini öngörüyor musunuz?

Bu, biraz uzmanlık alanımın dışına çıkıyor, ancak AI’nin already sağlık hizmetlerinde destek rollerinden öteye geçmeye başladığını görebiliyoruz, AI destekli teşhis ve gerçek zamanlı cerrahi rehberliği gibi örnekler var. Beş yıl içinde, AI’nin hasta bakımında daha aktif bir rol üstleneceğini öngörüyorum, ancak tamamen insanları değiştirmeyecek. Bunun yerine, AI, “insan-döngü” çerçevesinde sağlık profesyonelleriyle birlikte çalışacak, yardımcılık sunacak, ancak tam kontrolü ele almayacak. Bu, güven ve hesap verebilirlik konusunda etik endişeler doğuracak – AI teşhis veya tedavi planları önerebilir, ancak nihai kararlar hala insanlar tarafından verilecek. AI, karar verme sürecini geliştirecek, ancak insan yargısı esas olacak.

AI tarafından üretilen tıbbi içgörüler bir gün belirli görevlerde insan profesyonelleri tarafından üretilenlerden daha iyi performans gösterebilecek bir dünya için sağlık endüstrisi nasıl hazırlanmalıdır?

Her teknolojik dönüşümle birlikte, görev yer değiştirmesi değil, insan değişimi görürüz. Sağlık endüstrisi, AI’yi sağlık profesyonellerinin yerini alacak bir araç olarak değil, bir işbirlikçi olarak yeniden konumlandırmalıdır. Basit bir denklem, İnsan + AI, İnsan veya AI’den daha büyük.

Bu değişiklik, görevlere özgü ve kademeli olarak gerçekleşecek – muhtemelen görüntüleme tabanlı teşhis, patoloji taraması ve hasta bozulma öngörüsü gibi alanlarda başlayacak. Bunlar, AI’nin büyük ölçekli desen tanıma yeteneği nedeniyle doğal bir avantaj sağladığı alanlardır, daha karmaşık klinik akıl yürütme ise öngörülebilir gelecekte insan liderliğindeki olacaktır.

Başlamak için küçük, hedeflenmiş görevlere ihtiyacımız var, bunlar anında değer sağlar, değil de geleneksel tüm veya hiç yaklaşımını benimser. Bu iteratif yaklaşım, klinisyenlerin ve hastaların AI kabiliyetlerine güvenlerini zamanla geliştirmelerine olanak tanır.

Değişime direnmek yerine, sağlık endüstrisinin AI’yi sağlık ekosistemine nasıl entegre edeceğine proaktif bir şekilde şekil vermesi gerekir, böylece insan öğeleri korunur ve güçlendirilir. Nihayetinde, herhangi bir organizasyonun yapması gereken ilk adım, AI maruziyetini demokratikleştirmektir – personelinin AI araçlarını kullanarak bir resim oluşturmasını, bir e-posta yazmasını veya bir sunu oluşturmasını istemek, böylece AI’nin gücünü ilk elden deneyimlemelerini sağlamak. Bir kez bunu yaptıklarında, günlük işlerinde anlamlı uygulamaları tanımlamak için bu heyecanı geri getirecekler. Bottom-up inovasyon genellikle en pratik ve etkili çözümleri üretir.

Çok sayıda şirket, AI çözümlerini pilot projelerden öteye taşımakta zorluk yaşıyor. AI’yi başarılı bir şekilde ölçeklendirme için kullandığınız stratejiler nelerdir?

Benim için herhangi bir teknoloji projesini AI ile başarılı bir şekilde ölçeklendirme, iki kritik zorluğu ele almaktan oluşur: teknoloji altyapısı ve kullanıcı benimseme.

Ağır düzenlenmiş bir sağlık ortamında, herhangi bir AI girişimini ölçeklendirmeden önce sağlam teknik temeller oluşturmak esastır. İnovasyonu patient güvenliği gereksinimleriyle dengeleyen güvenli, uyumlu bir altyapıya ihtiyacımız var.

Yeni teknolojiyle birlikte, benimseme genellikle en büyük bariyer haline gelir. AI’yi möglich olduğunca görünmez hale getirmek, yaygın benimsemeye kritik öneme sahiptir. Örneğin, boş bir ekranla karşılaşmak ve etkili bir.prompt yazmak çoğu kullanıcı için önemli bir sürtüşme yaratır. Bunun yerine, kullanıcıların önceden yapılandırılmış düğmelere tıklayabileceği veya AI’nin arkasında çalıştığı familiar iş akışlarını kullanabileceği çözümler tasarlıyoruz.

Yaklaşımımız, küçük başlamaktan yana ama ölçeklenebilirlik düşünülerek inşa etmeyi içerir. Tek seferlik çözümler yaratmak yerine, genişletilebilecek ve yeniden kullanılabilen modüler bileşenler tasarlıyoruz. Bu, başarılı pilotların daha geniş bir uygulama şablonuna dönüşmesini sağlar.

AI, sağlık hizmetlerini bilim kurgudan çıkmış gibi görünen şekillerde dönüştürecek. Gelecek beş yıl içinde en derin etkiye sahip olacağına inandığınız özel ilerlemeler nelerdir?

80’lerin çocuğu olarak, Six Million Dollar Man ve Bionic Woman gibi 70’lerin TV şovlarını hatırlıyorum. Bu şovlar, teknoloji tarafından fiziksel olarak güçlendirilmiş karakterleri içeriyordu, AI ile gerçek devrim, bilişsel güçlendirme olacak.

Gelecek beş yıl içinde, birkaç özel ilerlemenin sağlık hizmetlerini temelde dönüştüreceğine inanıyorum:

1. İdari Otomasyon: Sağlık profesyonellerinin zamanının büyük bölümünü kapsayan bürokratik yük dramatic olarak azaltılacak. Bu, sadece verimlilik değil, insan dikkatini hasta etkileşimlerine yöneltmek için sağlık hizmetlerine “bakım”ı geri getirmektir.
2. İlaç Keşfi Hızlandırması: Terapötik hedeflerin belirlenmesinden etkili tedavilerin geliştirilmesine kadar olan zaman çizelgesi, on yıllardan aylara veya hatta haftalara sıkıştırılacak. Google’ın DeepMind tarafından oluşturulan ve açık kaynak olarak paylaşılan AlphaFold, protein yapılarını anlamamızı devrimleştirdi – önceden laboratuvar çalışmasıyla yıllarca süren işleri günlerde çözdü.
3. Kişiselleştirilmiş Teşhis: AI sistemleri, kanser, kalp-damar hastalıkları ve nörolojik bozukluklar gibi durumların erken teşhisini dramatic olarak iyileştirecek, büyük veri kümeleri boyunca desen tanıma yoluyla.
4. Kişiselleştirilmiş Tedavi: Tedavi planları, bireysel hasta verilerine dayanarak sürekli olarak uyarlanacak, hastaların kendi bakımına katılımını en üst düzeye çıkararak gerçek zamanlı olarak etkinliği en üst düzeye çıkaracak.

Bu değişikliklerin hızı şaşırtıcı olacak. AI gelişimi, köpek yılları gibi – ancak üssel bir hızlanma ile. 50 yıl geleneksel araştırma ve uygulama alanındaki ilerlemeleri görecek, ancak çok daha kısa bir sürede.

Bu, uzak bilim kurgu senaryoları değil – zaten erken formlarda ortaya çıkmaya başladı, bu geleceğin kendisi, şimdi.