Kamya Elawadhi, Đồng sáng lập và Chủ tịch Doceree – Chuỗi Phỏng vấn

Kamya Elawadhi, Đồng sáng lập và Chủ tịch Doceree, là một giám đốc điều hành về tiếp thị y tế và chiến lược kinh doanh, người đã đóng vai trò trung tâm trong sự tăng trưởng của công ty kể từ khi gia nhập năm 2019. Cô đã thăng tiến qua các vị trí lãnh đạo bao gồm chiến lược nền tảng, phát triển doanh nghiệp, dịch vụ khách hàng và quan hệ đối tác toàn cầu, giúp chuyển đổi công nghệ của Doceree thành giá trị có thể đo lường cho các thương hiệu dược phẩm, các agency, nhà xuất bản và hệ thống y tế. Trong vai trò hiện tại, Elawadhi dẫn dắt chương trình tăng trưởng toàn cầu của công ty và hỗ trợ mở rộng tại Hoa Kỳ, với trọng tâm là truyền thông chú trọng quyền riêng tư và có tính lâm sàng. Trước khi gia nhập Doceree, cô đã giữ các vị trí lãnh đạo khách hàng và tài khoản cấp cao tại HS Ad India và McCann Worldgroup, nơi cô làm việc với các thương hiệu y tế, thiết bị y tế và tiêu dùng đồng thời dẫn dắt các đội ngũ đa chức năng và đa văn hoá.

Doceree là một hệ điều hành tiếp thị y tế ưu tiên AI, được thiết kế để giúp các tổ chức khoa học đời sống tương tác với các chuyên gia y tế và bệnh nhân một cách có ngữ cảnh và chính xác hơn. Nền tảng của nó kết hợp dữ liệu danh tính chuyên nghiệp đã được xác thực, tín hiệu ý định lâm sàng thời gian thực, kích hoạt theo chương trình, tương tác tại điểm chăm sóc và một lớp suy luận AI điều phối thông điệp trên các kênh. Bằng cách kết nối nhận thức của bác sĩ và quyết định kê đơn với hành trình điều trị của bệnh nhân, bao gồm khả năng chi trả, lần cấp thuốc đầu tiên và tái cấp, Doceree hướng tới cung cấp cho các nhà tiếp thị y tế một cái nhìn thống nhất hơn về hiệu suất chiến dịch đồng thời hỗ trợ quyền riêng tư và tuân thủ quy định.

Bạn đã gia nhập Doceree trong năm đầu tiên và đóng vai trò trung tâm trong việc xây dựng hiện diện tại Mỹ trước khi trở thành Đồng sáng lập và Chủ tịch. Điều gì đã thu hút bạn ban đầu vào tầm nhìn sáng lập của công ty, và tầm nhìn đó đã phát triển như thế nào khi AI trở nên quan trọng hơn trong lĩnh vực y tế?

Điều đã thu hút tôi đến Doceree là sự rõ ràng của vấn đề đang được giải quyết. Tiếp thị y tế đã hoạt động trên hạ tầng mượn trong nhiều năm, các công cụ được xây dựng cho các ngành khác và áp dụng vào một trong những môi trường được quy định chặt chẽ nhất trên thế giới. Tầm nhìn sáng lập là xây dựng một giải pháp được thiết kế đặc thù cho y tế từ đầu.

Điều đã phát triển là quy mô những gì AI có thể thực hiện. Ban đầu, trọng tâm là độ chính xác: tiếp cận đúng bác sĩ vào đúng thời điểm. AI đã mở rộng cách mà thời điểm đó có thể diễn ra, từ việc truyền tải thông điệp đến việc đọc ý định, khởi xướng các cuộc trò chuyện và kết nối tương tác trên toàn bộ hành trình chăm sóc. Niềm tin cốt lõi không thay đổi. Khát vọng đã lớn lên vì các công cụ đã phát triển.

Doceree gần đây đã giới thiệu các Kết nối AI Sinh tạo cho ChatGPT và Claude. Những khả năng nào mà các tích hợp này cung cấp, và những nhóm y tế hoặc dược phẩm nào có khả năng hưởng lợi nhất từ chúng?

Sự tích hợp với các nền tảng như ChatGPT và Claude nhằm đưa trí tuệ lâm sàng và thương mại của Doceree vào các công cụ mà các đội ngũ dược phẩm đã sử dụng hàng ngày. Thay vì phải chuyển đổi giữa các hệ thống, các đội thương hiệu và agency giờ có thể truy vấn hiệu suất chiến dịch, truy cập thông tin tương tác HCP và đưa ra các khuyến nghị có thể hành động trực tiếp trong quy trình làm việc của trợ lý AI.

Những nhóm hưởng lợi nhiều nhất là những người đưa ra quyết định nhanh chóng, dựa trên dữ liệu: các nhà quản lý thương hiệu theo dõi hiệu suất chiến dịch trên các thị trường, các đội agency giám sát các mô hình tương tác HCP, các lãnh đạo thương mại cần tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn mà không phải chờ báo cáo. Nó loại bỏ một lớp ma sát luôn tồn tại giữa dữ liệu và quyết định. Đối với tôi, đó là nơi giá trị thực sự nằm.

Các Kết nối AI Sinh tạo phù hợp như thế nào trong chiến lược AI rộng hơn của Doceree, và bạn kỳ vọng sẽ bổ sung những khả năng nào khi việc áp dụng doanh nghiệp tăng lên?

Các kết nối hoạt động như một lớp Daily Command, nằm bên cạnh Semmelweis, mô hình suy luận chuyên biệt cho dược phẩm của chúng tôi, và Analytics Workbench. Ý tưởng đằng sau chúng rất đơn giản: các đội dược phẩm đã làm việc trong ChatGPT và Claude mỗi ngày, vì vậy chúng tôi đưa trí tuệ lâm sàng của Doceree vào các công cụ họ đã sử dụng, với các rào cản an toàn HIPAA được tích hợp ngay từ đầu.

Khi việc áp dụng tăng lên, hướng đi là hướng tới trí tuệ chủ động sâu hơn. Các hệ thống đưa ra tín hiệu đúng trước khi ai đó nghĩ tới việc yêu cầu. Đó là nơi chúng tôi đang xây dựng.

Doceree sử dụng thuật ngữ “trí tuệ lâm sàng” để mô tả một phần công nghệ của mình. Điều đó có nghĩa gì từ góc độ kiến trúc, và nó bổ sung như thế nào cho khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng?

Trí tuệ lâm sàng, ở cốt lõi, là lớp cho phép AI chung áp dụng vào y tế. Các mô hình ngôn ngữ lớn rất mạnh mẽ, nhưng chúng không tự nhiên hiểu mã chẩn đoán, mô hình kê đơn, hay ý nghĩa khi một bác sĩ chọn một liệu pháp cụ thể cho một hồ sơ bệnh nhân cụ thể. Trí tuệ lâm sàng là cầu nối cho khoảng cách đó.

Về mặt kiến trúc, nó nằm giữa các tín hiệu dữ liệu thô đến từ quy trình lâm sàng và các mô hình AI giải thích chúng. Nó cung cấp ngữ cảnh khiến kết quả trở nên có thể hành động thay vì chung chung. Không có nó, bạn chỉ có một mô hình mạnh mẽ nhưng làm việc với thông tin không đầy đủ. Có nó, bạn có một công cụ thực sự có thể ảnh hưởng đến một khoảnh khắc lâm sàng thực tế.

Hệ thống AI Semmelweis của Doceree giúp giải thích dữ liệu y tế và chuyển đổi chúng thành những hiểu biết hữu ích cho các đội dược phẩm như thế nào?

Semmelweis được xây dựng dựa trên một ý tưởng đơn giản: dữ liệu y tế chỉ có giá trị nếu có thể được giải thích trong bối cảnh lâm sàng, không chỉ được xử lý ở quy mô lớn. Các đội dược phẩm có lượng dữ liệu tương tác và kê đơn khổng lồ, nhưng luôn có khoảng cách giữa việc sở hữu dữ liệu và biết cách sử dụng nó.

Semmelweis lấp đầy khoảng cách đó bằng cách đọc các tín hiệu trên hành trình lâm sàng và xác định nơi ý định đang hình thành hoặc suy giảm. Những hiểu biết này truyền trực tiếp vào Daily Command, hệ thống AI làm việc cho các đội thương hiệu dược phẩm của chúng tôi, biến việc nhận dạng mẫu thành các khuyến nghị mà các đội thương mại có thể hành động ngay lập tức, mà không cần một đội khoa học dữ liệu trong phòng.

ChatGPT và Claude có các mô hình, giao diện và môi trường doanh nghiệp khác nhau. Những thách thức kỹ thuật nào mà đội ngũ của bạn gặp phải khi tạo ra trải nghiệm nhất quán trên cả hai nền tảng?

Thách thức cốt lõi là đảm bảo rằng mọi lời nhắc và phản hồi, bất kể người dùng đang ở nền tảng nào, đều tuân thủ cùng một rào cản tuân thủ. Dữ liệu y tế không thay đổi tùy thuộc vào trợ lý AI nào đang đặt câu hỏi. Công việc thực sự là xây dựng một lớp tích hợp được quản lý, nằm giữa trí tuệ lâm sàng của Doceree và cả hai nền tảng, đảm bảo câu trả lời luôn dựa trên suy luận Semmelweis và dữ liệu Doceree và luôn có thể kiểm toán từ đầu đến cuối. Độ nhất quán trong tuân thủ là vấn đề khó giải quyết hơn.

Các kết nối giúp người dùng hiểu nguồn gốc của một hiểu biết do AI tạo ra và dữ liệu hoặc lý luận nào đã đóng góp vào phản hồi như thế nào?

Mọi phản hồi thông qua các kết nối đều dựa trên dữ liệu Doceree và suy luận Semmelweis. Khi một đội thương hiệu đặt câu hỏi thương mại, phản hồi được hỗ trợ bởi các tín hiệu ý định lâm sàng, dữ liệu danh tính và các đầu vào chiến dịch cụ thể cho thương hiệu của họ. Toàn bộ quy trình làm việc được quản lý và có thể kiểm toán từ đầu đến cuối. Trong một ngành được quy định, khả năng truy xuất nguồn gốc này là điều khiến AI thực sự có thể sử dụng trong bối cảnh quyết định thương mại, và đó là nguyên tắc thiết kế từ ngày đầu.

Các tổ chức y tế thường làm việc với dữ liệu nhạy cảm và yêu cầu quy định phức tạp. Quyền riêng tư, bảo mật, kiểm soát truy cập và tuân thủ được tích hợp như thế nào vào thiết kế các tích hợp này?

Đây là điều chúng tôi đã suy nghĩ ngay từ đầu như một nguyên tắc thiết kế. Các kết nối được xây dựng sao cho không có dữ liệu bệnh nhân nào bao giờ đi vào quy trình làm việc. Mọi thứ chỉ hoạt động trên ngữ cảnh HCP đã được loại bỏ thông tin nhận dạng. Mỗi lời nhắc và phản hồi đều nằm trong rào cản an toàn HIPAA, và toàn bộ quy trình được quản lý và có thể kiểm toán từ đầu đến cuối.

Điều này có nghĩa là trong thực tế, một đội thương hiệu có thể đặt câu hỏi thương mại trong ChatGPT hoặc Claude và nhận được câu trả lời dựa trên trí tuệ lâm sàng, mà không gặp rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu thường đi kèm khi kết nối dữ liệu y tế nhạy cảm với một trợ lý AI chung. Các rào cản là nền tảng mà tích hợp được xây dựng trên.

Bạn đánh giá chất lượng của các đầu ra của hệ thống như thế nào, bao gồm độ chính xác, tính liên quan, độ nhất quán và tính hữu ích cho các chuyên gia y tế?

Chất lượng trong bối cảnh này có nghĩa rất cụ thể. Một đầu ra chỉ hữu ích nếu nó dẫn đến quyết định thương mại tốt hơn, và đó là cách chúng tôi cuối cùng đánh giá nó: liệu việc hành động dựa trên nó có nâng cao một chỉ số quan trọng, có cải thiện tiến trình giai đoạn HCP, tỷ lệ cấp thuốc đầu tiên, hay hiệu suất chiến dịch hay không.

Vòng lặp đóng là yếu tố cho phép điều này thực hiện. Daily Command được thiết kế để đưa kết quả trở lại mô hình suy luận, vì vậy mỗi khuyến nghị được tinh chỉnh dựa trên những gì thực sự hiệu quả. Điều này khác với trợ lý AI chung, nơi đầu ra được đánh giá một cách riêng lẻ. Ở đây, hệ thống học từ những gì xảy ra sau khi ai đó thực hiện một khuyến nghị, và theo thời gian đó là thước đo trung thực duy nhất về chất lượng.

Khi các công ty dược phẩm áp dụng AI sinh tạo, những nguyên tắc nào nên hướng dẫn việc sử dụng có trách nhiệm trong các truyền thông hướng tới bác sĩ và bệnh nhân?

Nguyên tắc tôi luôn nhắc lại nhất là AI trong y tế nên giảm thiểu sự không chắc chắn, không tạo ra nó. Khi một bác sĩ nhận được thông tin ảnh hưởng đến quyết định điều trị, nguồn gốc của thông tin và lý do đằng sau nó cần phải có thể truy xuất. Đó là tiêu chuẩn cơ bản của sự tin cậy.

Ngoài khả năng truy xuất, tôi cho rằng việc sử dụng có trách nhiệm nghĩa là giữ con người trong vòng lặp đối với bất kỳ điều gì mang trọng lượng lâm sàng hoặc thương mại. AI nên đề xuất và hiển thị. Con người nên quyết định và phê duyệt. Khi ranh giới này trở nên mờ nhạt, rủi ro bắt đầu vượt quá lợi ích.

Và tuân thủ phải là kiến trúc, không phải chính sách. Trong y tế, sự khác biệt giữa hai điều này là tất cả.

Cảm ơn bạn đã tham gia buổi phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Doceree.