Гейлсі Вайз, генеральний директор Lyric – Серія інтерв’ю

Гейлсі Вайз, генеральний директор Lyric, має майже три десятиліття досвіду керівництва, управління радами та створення цінності в галузі охорони здоров’я, технологій та фінансових послуг. Після того, як він приєднався до ради директорів Lyric у 2022 році, він зайняв посаду генерального директора з метою розширення платформи Lyric42, поглиблення відносин з клієнтами та партнерами, прискорення інновацій та інвестицій у сфері штучного інтелекту, а також забезпечення зростання завдяки як органічному розширенню, так і стратегічним злиттям та поглинанням. Вайз очолював шість компаній на посадах генерального директора або президента, включаючи керівні посади в публічних компаніях Intergraph і MedAssets, а також входив до складу рад великих технологічних та організацій охорони здоров’я, таких як Cotiviti, Cerner, Aspen Technology , Acxiom, Nextech Systems, Lyric і WellSky. Він також є головою та генеральним директором Lime Barrel Advisors, старшим радником TPG Capital, а також співкерує сімейним фондом, який підтримує стипендії, харчову безпеку, ветеранські служби та справи охорони здоров’я.

Lyric – це компанія з охорони здоров’я, яка займається прийняттям рішень щодо оплати медичної допомоги, застосовуючи політику, дані, штучний інтелект, клінічний огляд та пояснювану підтримку рішень до оплати претензій. Платформа Lyric42 розроблена для того, щоб допомогти планам охорони здоров’я координувати рішення щодо оплати претензій на основі правил, робочих процесів, продуктів забезпечення цілісності оплати та рекомендацій, заснованих на штучному інтелекті, з метою скорочення адміністративних витрат, покращення точності оплати при першому проході, зниження рівня конфліктів між постачальниками медичної допомоги та надання клієнтам більшої прозорості щодо того, чому приймаються рішення щодо оплати.

Ви очолювали та консультували великі компанії охорони здоров’я та підприємства технологій, включаючи MedAssets, Cerner, Cotiviti та зараз Lyric. Як ваш досвід у сфері інформаційних технологій охорони здоров’я, аналітики та технологій сформував вашу бачення для Lyric?

На кожній компанії, якою я керував або консультував, одне переконання лише посилилося: охорона здоров’я не може покращитися без довіри, правди та прозорості в її основі. Це не м’які цінності. Це умови, на яких залежить покращення системи охорони здоров’я. Кожен план, постачальник та учасник програми медичної допомоги залежить від того, чи можна довіряти основній інформації, чи інформація відображає правду, та чи підстави для прийняття рішення достатньо прозорі, щоб витримати перевірку.

Це переконання формує моє бачення Lyric. Я приєднався до ради директорів Lyric у 2022 році, перш ніж зайняти посаду генерального директора, і те, що я зрозумів тоді, я зараз вважаю ще сильніше. Ми в Lyric будемо однією з найбільш інноваційних, впливових та важливих компаній охорони здоров’я.

Lyric – це інтелект щодо прийняття рішень у сфері охорони здоров’я. Десятилітній клінічний та платіжний досвід, глибокі відносини з клієнтами та робота на національному рівні дають нам основу, якої мало компаній у сфері охорони здоров’я. Оплата – це вищий рівень реалізації цього сьогодні, але ширша можливість – надати людям у сфері охорони здоров’я технології та знання для прийняття кращих рішень, раніше, з впевненістю, на службі кращої охорони здоров’я для людей та пацієнтів, яким вона в кінцевому підсумку прислужує.

Я також глибоко вважаю, що прийняття рішень у сфері охорони здоров’я належить людям. Клінічна оцінка, інтерпретація політики та відповідальність не можуть бути передані моделі. Що штучний інтелект може зробити, і що він повинен робити, – це інформувати та підтримувати людей, які приймають ці рішення. Він може виявити сигнали, тенденції та аномалії, які раніше були поховані в масштабі та складності. Він може виділити випадки, коли щось виглядає невідповідним, коли виникає певний шаблон, або коли рішення потребує більш уважного розгляду. Це роль штучного інтелекту в охороні здоров’я: розширити людську видимість та посилити людську оцінку, а не замінити її.

Lyric провела останні кілька років, перебудовуючи свій технологічний стек у хмарну платформу штучного інтелекту, яка підтримує операції з оплатами на 190 мільйонів життів. Які були найбільші архітектурні чи організаційні виклики під час цього переходу?

Lyric виникла як відокремлення від великої організації. Ми успадкували спадщину інфраструктури разом з інкредибельними відносинами з клієнтами та десятилітнім оперативним досвідом.

За останні кілька років ми перебудували технологічну основу з нуля. Виклик не полягав лише у модернізації інфраструктури. Це було еволюціонуванням 30-річної платіжної точності бізнесу в сучасну платформу охорони здоров’я, що приймає рішення, зберігаючи пояснюваність, аудитованість та довіру.

Основним принципом було забезпечення нульового порушення бізнесу під час модернізації нашої технології. Ми використали передові можливості Lyric42, щоб забезпечити високу точність міграції, працюючи у тісній співпраці з нашими клієнтами з планами охорони здоров’я для створення безпечного та безпечного переходу.

Архітектурно ми перейшли від статичного попереднього порядку до реального інтелекту, який підтримує рішення щодо першої оплати у робочих процесах. У той же час кожен результат мав залишатися прозорим, заснованим на політиці та пояснюваним.

Під час міграції клієнтів на нову платформу ми підтримуємо операції з оплатами на 200 мільйонів життів через єдину архітектуру інтелекту, яка поверхнево знаходить знання, скорочує відходи та підтримує більш послідовне прийняття рішень у масштабі.

Ви стверджували, що платежі у сфері охорони здоров’я повинні перейти від післяоплатної рекуперації до передоплатної інтелектуальності. Які технологічні прориви нарешті роблять цей перехід життєздатним у масштабі?

Перехід від післяоплатної рекуперації до передоплатної інтелектуальності тепер можливий, оскільки у сфері охорони здоров’я нарешті є поєднання великомасштабних даних робочих процесів, хмарної інфраструктури та штучного інтелекту, здатного розрізняти сигнал від шуму у висококомплексних середовищах претензій.

Історично більшість систем були побудовані для аналізу того, що відбулося після оплати. Сьогодні ми можемо застосовувати інтелект значно раніше у робочих процесах, до помилок, суперечок та відходів, які рухаються через систему.

З точки зору можливостей Lyric ввела інтелектуальний відбір для передоплатного огляду, забезпечуючи, щоб претензії не були необов’язково затримані до оплати, коли час критичний для планів та постачальників. Через нашу інтелектуальну платформу аудиту ми також змогли обробити претензії, які потребують людського огляду, протягом годин або днів, а не тижнів або місяців, які традиційні процеси можуть вимагати.

Ці технологічні прориви, поєднані з передовим оркеструванням у Lyric42, розблокували інтелект у сфері охорони здоров’я для передоплатної точності, поєднуючи штучний інтелект, політику та експертний клінічний огляд для підтримки точних, пояснюваних рішень щодо оплати на першому проході. Що важливо, це працює лише у масштабі, коли інтелект залишається прозорим, аудитованим та заснованим на людській відповідальності.

Багато підприємств у сфері охорони здоров’я все ще залежать від фрагментованої спадкової інфраструктури. Чому ви вважаєте, що системи, засновані на штучному інтелекті, будуть фундаментально перевершувати традиційні “системи реєстрації” протягом наступного десятиліття?

Спадкові системи охорони здоров’я були в основному розроблені для реєстрації транзакцій та підтримки ретроспективних аудитів. Вони не були створені для підтримки інтелект-орієнтованого прийняття рішень у робочих процесах.

Сфера охорони здоров’я зараз потребує інтелектуальних систем, здатних працювати у масштабі, швидкості та складності сучасних операцій з оплатами. Перевага сучасних систем інтелекту охорони здоров’я полягає не лише у застосуванні штучного інтелекту. Це можливість поєднувати політику, дані, штучний інтелект та експертний огляд для підтримки більш послідовних, пояснюваних рішень у реальному часі.

Майбутня перевага буде належати системам, які можуть безперервно навчатися з операційних робочих процесів, залишаючись прозорими, пояснюваними та відповідальними. Охорона здоров’я не може функціонувати без людського досвіду, тому мета не полягає в автономному прийнятті рішень. Метою є посилення людського прийняття рішень інтелектом, якому люди можуть довіряти.

Lyric описує себе як компанію з інтелектуальної цілісності платежів, засновану на десятилітніх клінічних знаннях. Наскільки важливими є власні дані охорони здоров’я та історична інтелект претензій при створенні оборонних систем штучного інтелекту в цій сфері?

Власні дані претензій та робочих процесів мають фундаментальне значення в сфері охорони здоров’я, оскільки загальні моделі самі по собі недостатні для підтримки точних, пояснюваних рішень щодо оплати у масштабі.

Платформа Lyric підтримує приблизно 200 мільйонів життів і побудована на десятилітніх операційних знаннях претензій. Це власне знання та контекст мають значення, оскільки вони відображають, як застосовуються політики, де виникають суперечки, як відбуваються помилки та як платежеві робочі процеси поводяться в реальному світі.

Поєднання інтеграції робочих процесів, трьох десятиліть клінічного досвіду та довгострокової інтелектуальності претензій створює системи, які не тільки більш точні, але й більш пояснювані та операційно аудитовані.

В охороні здоров’я інтелект має значення лише тоді, коли люди можуть зрозуміти, перевірити та діяти з впевненістю.

Одним із найбільших проблем у сфері штучного інтелекту охорони здоров’я є управління та пояснюваність. Як виглядає ефективне людське керування у петлі на практиці, коли штучний інтелект приймає на себе більшу відповідальність за прийняття рішень щодо оплати?

Для нас людське керування у петлі не є модним словом; це архітектура. Штучний інтелект – це інструмент, який ми використовуємо для посилення людського прийняття рішень.

Ви можете побачити це в нашій роботі з авторством контенту. Ми побудували досвід авторства контенту Studio42 на основі нашої платформи Lyric42, слідуючи принципу, що кожне правило та редагування повинні бути детермінованими. Штучний інтелект допомагає нашим командам переглянути великі об’єми урядових, промислових та дослідницьких матеріалів, виявити відповідні закономірності та поверхневі рекомендації. Але штучний інтелект не стає джерелом правди. Джерелом правди є оригінальні матеріали та людський клінічний досвід.

Кожне правило та редагування розроблені для того, щоб бути відстежуваними та аудитованими. Клінічні експерти переглядають та підтверджують роботу перед тим, як вона потрапляє до виробництва, і кожна рекомендація, яку наш штучний інтелект робить для того, щоб допомогти нашій клінічній команді створити контент, ґрунтується на оригінальних джерелах та людських знаннях. Ми також зберігаємо повну історію змін, щоб було зрозуміло, чи було правило чи частина контенту створено з конкретного урядового, промислового чи дослідницького джерела.

Це виглядає ефективне керування у петлі на практиці: штучний інтелект допомагає з масштабом та виявленням сигналів, клінічні експерти підтверджують роботу, а система зберігає чіткий аудитний слід від джерельного матеріалу до переглянутого контенту. Що важливо, наші клієнти зберігають повний контроль над тим, чи та коли вони реалізують контент, правила чи рекомендації, поверхневі через платформу.

В охороні здоров’я ставки надто високі, щоб важливі рішення приймалися виключно машиною чи моделлю. У Lyric ми вважаємо, що людський досвід, судження та відповідальність повинні залишатися фундаментальними, а не вважатися післяthought, розробленими в архітектуру з самого початку.

Відходи у сфері охорони здоров’я залишаються однією з найбільших чинників витрат у системі США. Де ви вважаєте, що штучний інтелект може мати найшвидший вимірний вплив на скорочення непотрібних витрат без негативного впливу на догляд за пацієнтами?

Охорона здоров’я становить близько 20% ВВП США, і 25% з них – це відходи. Більшість цих відходів приписується складності системи, а не шахрайству чи свідомим відходам.

Це саме те, для чого ми побудували платформу Lyric42. Вона зсуває процес претензій з моделі “оплати та переслідування” до передоплатної інтелектуальності, що дозволяє планам охорони здоров’я правильно оплачувати претензії вперше.

Значна частина відходів у сфері охорони здоров’я виникає через адміністративну переробку через наявність невідповідної інформації серед декількох учасників. Це призводить до непотрібних відмов та ребілінгів, більшої інтенсивності ручних аудитів та збільшення апеляцій постачальників без суттєвого впливу на кінцеву оплату.

Відходи виникають через відсутність правильної інформації в правильний час. Lyric надає планам охорони здоров’я інтелектом та рекомендаціями, підтвердженими та підтриманими клінічними знаннями, щоб допомогти виявити очевидні помилки та невідповідності (кодування, одиниці, пакування, медична політика). Ми робимо це до оплати, що скорочує відходи та неправильне кодування, скорочуючи туди та назад переробки, апеляцій та коригувань.

Платформа Lyric все частіше інтегрує автоматизацію, передбачувальну аналітику та штучний інтелект у операції з претензіями. Наскільки ми близькі до майбутнього, у якому великі частини робочих процесів оплати охорони здоров’я працюватимуть автономно?

За наступне десятиліття ми побачимо світ, у якому більшість завдань у робочих процесах оплати будуть автоматизовані. Але нормативні та дотримання вимог будуть продовжувати вимагати чіткої відповідальності, що означає ідентифіковану людину та організаційну відповідальність. Штучний інтелект, автоматизація та передбачувальна аналітика оптимізуватимуть рутинні завдання у робочих процесах оплати охорони здоров’я, включаючи перевірку даних, виявлення закономірностей та рекомендації дій у реальному часі під час першого проходу претензії. Чутливі, високоефективні чи двозначні рішення будуть залишатися під людським оглядом.

Охорона здоров’я фундаментально відрізняється від багатьох галузей, оскільки відповідальність має значення. Рішення щодо оплати впливають на постачальників, плани, пацієнтів/учасників та фінансові результати у всій екосистемі охорони здоров’я.

Ми не будемо повністю автономну платформу оплати охорони здоров’я. Ми будемо інтелектом охорони здоров’я, розробленим для посилення людського прийняття рішень.

Майбутнє не автономне оплату охорони здоров’я. Майбутнє – це пояснювана інтелект, яка підтримує людей, які залишаються відповідальними за рішення та результати.

Багато підприємств все ще експериментують із штучним інтелектом у ізольованих пілотних проектах. Що відрізняє організації, які успішно оперціоналізують штучний інтелект, від тих, які залишаються в режимі доказу концепції?

Різниця полягає в тому, що успішні організації не розглядають штучний інтелект як серію ізольованих пілотних проектів. Вони розглядають його як операційну можливість та рух.

Це вимагає більше, ніж сильна модель. Це вимагає фундаментальних інвестицій у інструменти, моніторинг, управління та проектування робочих процесів. У нашому досвіді штучний інтелект масштабується лише тоді, коли технологія підтримує процеси управління навколо нього, а людські процеси переробляються навколо штучного інтелекту. Вам потрібне чітке володіння, спонсорство виконавчої влади, оперативне вирівнювання та постійний зворотний зв’язок щодо того, як штучний інтелект працює у виробництві.

Остання точка має критичне значення. Організації, які оперціоналізують штучний інтелект, не зупиняються на розгортанні. Вони контролюють продуктивність, аналізують результати, визначають, де система потребує покращення, та безперервно покращують. Штучний інтелект стає частиною операційного ритму, а не одноразовим впровадженням.

У Lyric ми бачили цей шаблон у таких областях, як авторство контенту. Ми зосередилися на тому, щоб зробити одну область правильною, з правильними інструментами, контролем, моніторингом та людським оглядом. Як тільки ця основа виявилася успішною, ми могли використовувати той же підхід для розширення до інших областей. Це дуже відрізняється від проведення пілотного проекту, який виглядає добре у демонстрації, але ніколи не мусить виживати у складності живих операцій.

Організації, які залишаються в режимі пілотного проекту, часто недооцінюють цю складність. Вони можуть тестувати моделі на вузьких наборах даних або контрольованих робочих процесах, але вони не впроваджують штучний інтелект у реальні операції з управлінням та моніторингом, необхідними для його підтримки. Організації, які успішно оперціоналізують штучний інтелект, будують основу спочатку, доводять цінність у фокусованій області, а потім масштабують дисципліною.

Оглядаючи вперед, ви вважаєте, що довгострокові переможці у сфері штучного інтелекту охорони здоров’я будуть компаніями з найкращими окремими моделями чи тими, які мають найглибшу операційну інтеграцію, найбагатшу робочу інформацію та найсильніші мережеві ефекти у всій екосистемі охорони здоров’я?

У сфері охорони здоров’я довгострокові переможці не будуть компаніями з найкращими окремими моделями в ізоляції. Вони будуть компаніями з найглибшою операційною інтеграцією, найбагатшою робочою інформацією та найсильнішими мережевими ефектами у всій екосистемі охорони здоров’я.

Моделі продовжуватимуть покращуватися, і багато можливостей стануть більш широко доступними з часом. Що значно складніше повторити, це поєднання вбудованої позиції робочого процесу, довгострокової інтелектуальності претензій та довірчих відносин у всьому спектрі планів охорони здоров’я, постачальників та партнерів.

Платформа Lyric охоплює приблизно 200 мільйонів життів і побудована на десятилітніх власних даних про точність платежів, з можливістю шарування нових можливостей та партнерів. Оскільки ми вбудовані на ранній стадії робочого процесу платежів та працюємо після догляду та до оплати, у нас є видимість реального потоку транзакцій, а не лише статичних наборів даних. Ця глибина робочого процесу та даних про результати є тим, що допомагає штучному інтелекту розрізняти сигнал від шуму та переходити від аналізу тенденцій до передбачення, рекомендацій та дії.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати Lyric.