Tony Hogben, Trưởng phòng Studio Immersive tại Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) – Phỏng vấn

Tony Hogben là Trưởng phòng Studio Immersive tại Pfizer (PFE ) Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS). Pfizer Digital Omnichannel Services & Solutions (OSS) đang ở vị trí tiên phong trong việc biến đổi cách thức Pfizer kết nối với bệnh nhân, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và chuyên gia trên toàn thế giới. Thông qua các chiến lược kỹ thuật số sáng tạo, công nghệ tiên tiến và thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, OSS cung cấp các trải nghiệm liền mạch, cá nhân hóa và có tác động. Bằng cách tích hợp phân tích nâng cao, tự động hóa và giải pháp AI, đội ngũ tăng cường sự tham gia, tối ưu hóa giao tiếp và thúc đẩy các kết nối có ý nghĩa trên tất cả các điểm chạm kỹ thuật số.

Bạn đã có một sự nghiệp rộng lớn trong lĩnh vực đổi mới kỹ thuật số và công nghệ沉浸. Điều gì đầu tiên đã khơi dậy sự quan tâm của bạn trong lĩnh vực này, và hành trình của bạn đã dẫn bạn đến vị trí hiện tại như thế nào?

Con đường của tôi đã khá không theo quy ước. Sau khi hoàn thành bằng cấp về ‘Truyền thông mới’ vào đầu thế kỷ này – khi kỹ thuật số vẫn đang tìm kiếm vị trí của mình – tôi đã thành lập và điều hành một cơ quan kỹ thuật số của riêng mình. Làm việc trong thời kỳ xuất hiện của Web 2.0 thực sự rất phấn khích. Chúng tôi đã tiên phong trong việc cung cấp các giải pháp SAAS và ứng dụng di động sớm trong một môi trường mà đổi mới không chỉ là một từ khóa – nó là thực tại hàng ngày của chúng tôi. Mỗi dự án đều phá vỡ những ranh giới mới, và năng lượng doanh nghiệp là điều không thể thiếu.

Sau khi bán thành công doanh nghiệp của mình ngay trước đại dịch, tôi ban đầu đã tận hưởng thời gian nghỉ ngơi, nhưng nhanh chóng nhận ra rằng tôi cần một thách thức mới để tận dụng chuyên môn của mình. Việc gia nhập Pfizer Digital đã cho phép tôi kết hợp cả tầm nhìn sáng tạo và khả năng kỹ thuật, dựa trên gần hai thập kỷ kinh nghiệm giúp các tổ chức thuộc mọi quy mô chuyển đổi số.

Xây dựng Studio Immersive từ đầu đã đặc biệt bổ ích – tạo ra một trung tâm đổi mới nội bộ cho phép các đội trên toàn công ty tận dụng công nghệ沉浸 và tương tác. Hiện tại, tôi là một phần của đội ngũ dẫn đầu các sáng kiến tích hợp giải pháp AI trên nhiều bộ phận và trường hợp sử dụng, giúp các đội tái tưởng tượng quy trình làm việc và khả năng của họ.

Điều gì đã mang lại sự thỏa mãn nhất cho bạn khi chuyển sang lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là áp dụng đam mê của bạn cho sự giao thoa giữa công nghệ và trải nghiệm con người trong một môi trường mà công việc của chúng tôi có tác động cụ thể. Tại đây, sự chính xác, tính thực tế và sự tham gia mà chúng tôi tạo ra thông qua công nghệ沉浸 trực tiếp ảnh hưởng đến việc giáo dục chuyên gia chăm sóc sức khỏe và cuối cùng là kết quả của bệnh nhân. Sự kết nối này giữa đổi mới công nghệ và sức khỏe con người thúc đẩy tôi mỗi ngày.

Đào tạo y tế đang trải qua một sự thay đổi với các mô phỏng được hỗ trợ bởi AI. Làm thế nào những trải nghiệm沉浸 được hỗ trợ bởi AI này so sánh với các phương pháp đào tạo truyền thống về hiệu quả và tính khả dụng?

Tôi nên bắt đầu bằng cách giải quyết các trải nghiệm沉浸 trước khi khám phá cách AI đang biến đổi cảnh quan.

Trải nghiệm đào tạo沉浸 cơ bản thay đổi giáo dục y tế bằng cách cung cấp sự linh hoạt mà các phương pháp truyền thống không thể sánh được. Người học có thể xem lại các tình huống phức tạp từ bất kỳ nơi nào, theo tốc độ của riêng họ và nhiều lần như cần thiết. Bằng chứng là thuyết phục, tỷ lệ lưu giữ kiến thức cho việc học沉浸 cao hơn tới 76% so với các phương pháp đào tạo truyền thống*

AI hiện đang cách mạng hóa những trải nghiệm沉浸 này theo bốn cách quan trọng:

Trong việc tạo nội dung, AI đang dân chủ hóa việc phát triển các mô phỏng có độ trung thực cao. Những gì từng yêu cầu các đội phát triển chuyên dụng và nhiều tháng làm việc có thể được hoàn thành nhanh hơn và bởi ít người hơn – điều này sẽ mở khóa tiềm năng phát triển và cho phép nội dung được tạo ra với quy mô.

Đối với trải nghiệm của người học, AI cho phép thích nghi động – điều chỉnh các tình huống theo thời gian thực dựa trên quyết định và trình độ kỹ năng, tạo ra những thách thức chân thực hơn phản ánh sự không thể đoán trước của lâm sàng.

Về mặt phản hồi, AI cung cấp đánh giá tinh vi hơn các chỉ số vượt qua / thất bại đơn giản. Nó có thể phân tích các chuyển động của người học, trình tự quyết định và so sánh hiệu suất với hàng nghìn phiên trước để cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa.

Cuối cùng, AI cho phép học tập hợp tác thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các avatar thông minh mô phỏng các tương tác thực tế của bệnh nhân và đội ngũ.

Tác động về tính khả dụng là sâu sắc – các trải nghiệm沉浸 được hỗ trợ bởi AI có thể được triển khai rộng rãi và tiết kiệm chi phí, giúp giải quyết các khoảng trống đào tạo trên toàn cầu. Sự kết hợp mạnh mẽ này giữa công nghệ沉浸 và AI có tiềm năng dân chủ hóa việc tiếp cận đào tạo y tế chất lượng cao, đặc biệt là ở các khu vực thiếu thốn.

*Bonde, Mads & Makransky, Guido & Wandall, Jakob & Larsen, Mette & Morsing Bagger, Mikkel & Jarmer, Hanne & Sommer, Morten. (2014). Cải thiện giáo dục sinh học thông qua mô phỏng phòng thí nghiệm được chơi game

Bạn có thể chia sẻ những hiểu biết về cách các mô phỏng y tế được hỗ trợ bởi AI đang được phát triển tại công ty của bạn? Những thách thức lớn nhất trong việc xây dựng các mô phỏng có độ trung thực cao này là gì?

Chúng tôi đang ở giai đoạn đầu của việc tích hợp AI vào các phương pháp tiếp cận của mình. Chúng tôi có một tầm nhìn rõ ràng về nơi chúng tôi đang đi, nhưng không gian chăm sóc sức khỏe được quản lý chặt chẽ mà chúng tôi làm việc đòi hỏi phải triển khai có phương pháp và xác thực nghiêm ngặt. Điều này tạo ra một sự căng thẳng giữa mong muốn đổi mới nhanh chóng và nghĩa vụ phải tiến hành cẩn thận – chúng tôi muốn theo kịp sự đổi mới điên rồ đang xảy ra với AI.

Hiện tại, chúng tôi đang tập trung nỗ lực AI của mình vào ba lĩnh vực chính:

1. Tăng tốc tạo nội dung: Chúng tôi đang sử dụng AI để tăng cường đường ống phát triển nội dung của mình, giúp các đội y tế và thiết kế hướng dẫn của chúng tôi mở rộng quy mô sản xuất các kịch bản, biến thể lâm sàng và mô hình bệnh nhân dựa trên bằng chứng. Điều này cho phép chúng tôi duy trì chất lượng trong khi mở rộng đáng kể thư viện mô phỏng của mình.
2. Tăng tốc phát triển kỹ thuật: Chúng tôi đang tận dụng AI để简化 các quy trình phát triển kỹ thuật của mình, cho phép tạo mẫu nhanh hơn, thử nghiệm và triển khai các tính năng và khả năng mô phỏng mới. Điều này đang giúp chúng tôi vượt qua các hạn chế về nguồn lực và tăng tốc chu kỳ đổi mới của mình.
3. Trải nghiệm thích nghi với người học: Đồng thời, chúng tôi đang phát triển cách thức tích hợp AI trực tiếp vào các mô phỏng của mình để tạo ra các môi trường học tập động và đáp ứng hơn. Điều này bao gồm các hệ thống phản hồi được cá nhân hóa và độ khó thích nghi dựa trên mẫu hiệu suất của người học.

Mặc dù tiến bộ đòi hỏi sự kiên nhẫn trong lĩnh vực này, chúng tôi rất hào hứng về cách những đổi mới AI này cuối cùng sẽ biến đổi đào tạo y tế và kết quả của bệnh nhân.

Trải nghiệm phòng thí nghiệm 360 độ của bạn, phòng thí nghiệm ảo, là một cách tiếp cận đổi mới để đào tạo chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Nó hoạt động như thế nào và bạn đã nhận được phản hồi gì từ người dùng cho đến nay?

Phòng thí nghiệm ảo 360 độ mang lại cho chuyên gia chăm sóc sức khỏe trải nghiệm của việc đi qua một môi trường phòng thí nghiệm thực, tương tác với thiết bị y tế, thực hành các thủ tục và giải quyết các thách thức của thế giới thực trong một không gian kỹ thuật số沉浸 hoàn toàn.

Phòng thí nghiệm ảo được thiết kế để bổ sung cho các chuyến tham quan trực tiếp của các phòng thí nghiệm hoạt động thể hiện các phương pháp hay nhất. Chúng tôi nhận ra rằng các chuyến thăm phòng thí nghiệm vật lý liên quan đến hậu cần phức tạp và hạn chế về lịch trình, vì vậy chúng tôi đã tạo ra một giải pháp thay thế kỹ thuật số có thể truy cập 24/7 từ bất kỳ nơi nào trên thế giới.

Chuyên gia chăm sóc sức khỏe điều hướng qua các mô phỏng tương tác chi tiết kiểm tra kiến thức và nâng cao sự hiểu biết của họ về các thủ tục phòng thí nghiệm. Nền tảng được thiết kế cho nhiều thiết bị, đảm bảo sự linh hoạt trong cách và nơi việc học diễn ra. Chúng tôi đã mở rộng dịch vụ của mình để bao gồm các phòng thí nghiệm ảo cho nhiều tình trạng y tế và đã dịch những trải nghiệm này sang nhiều ngôn ngữ để hỗ trợ nhu cầu giáo dục toàn cầu.

Phản hồi đã hoàn toàn tích cực. Người dùng nhất quán ca ngợi ba khía cạnh:

1. Tính thực tế: Môi trường có độ trung thực cao tạo ra một cảm giác hiện diện thực sự trong một phòng thí nghiệm hoạt động
2. Sự tham gia: Các yếu tố tương tác duy trì sự quan tâm và tập trung trong suốt quá trình học
3. Khả năng tiếp cận: Khả năng truy cập đào tạo tại sự tiện lợi và tốc độ của họ

Điều quan trọng nhất là chuyên gia chăm sóc sức khỏe báo cáo cảm thấy tự tin hơn về kỹ năng của họ và lưu giữ thông tin tốt hơn so với các phương pháp đào tạo truyền thống. Sự lưu giữ kiến thức cải thiện này dịch trực tiếp sang chăm sóc bệnh nhân tốt hơn trong các môi trường thực tế.

AI và công nghệ沉浸 có thể làm cho đào tạo trở nên dễ tiếp cận hơn, nhưng bạn có thấy bất kỳ rào cản nào – chẳng hạn như lo ngại về quy định, do dự khi áp dụng hoặc hạn chế kỹ thuật – cần phải vượt qua?

Khi nói đến việc triển khai các công nghệ mới trong đào tạo y tế, các rào cản khác nhau đáng kể giữa các trải nghiệm沉浸 và các ứng dụng AI.

Các thách thức chính với công nghệ沉浸 bao gồm:

• Chi phí phát triển: Truyền thống, việc tạo ra các trải nghiệm沉浸 chất lượng cao đã rất tốn kém. Tuy nhiên, AI thực sự đang giúp chúng tôi giải quyết vấn đề này bằng cách tăng tốc tạo nội dung và giảm thời gian sản xuất.
• Khả năng tiếp cận: Chúng tôi đảm bảo đào tạo沉浸 của mình vẫn có thể tiếp cận được bằng cách phát triển trên nhiều nền tảng, như được chứng minh với Phòng thí nghiệm ảo của chúng tôi, hoạt động trên nhiều thiết bị. Cách tiếp cận này cho phép người học tham gia bất kể thiết lập kỹ thuật của họ.
• Do dự khi áp dụng: Đây có lẽ là thách thức dai dẳng nhất của chúng tôi, đặc biệt là giữa các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có kinh nghiệm. Chiến lược của chúng tôi là tiếp xúc dần dần – bắt đầu với các định dạng quen thuộc như Phòng thí nghiệm ảo của chúng tôi, giới thiệu các khái niệm học tập không gian mà không yêu cầu một đường cong học tập dốc.

Đối với việc tích hợp AI, chúng tôi phải đối mặt với các chướng ngại vật khác:

• Hạn chế kỹ thuật: Chúng tôi đang tích cực giải quyết những hạn chế này bằng cách xây dựng các nền tảng và phương pháp vững chắc sẽ phục vụ sebagai nền tảng cho các phát triển trong tương lai.
• Lo ngại về quy định: Điều này đại diện cho thách thức quan trọng nhất của chúng tôi. Các cơ quan quản lý có những câu hỏi hợp lý về độ chính xác và tính hợp lệ của nội dung được tạo bởi AI trong giáo dục y tế. Cách tiếp cận của chúng tôi là phát triển các trường hợp sử dụng nội bộ trước, tạo ra các ví dụ cụ thể mà chúng tôi có thể sử dụng để tham gia các nhóm quản lý một cách xây dựng. Chúng tôi nhận ra rằng chúng tôi cần hỗ trợ sự hiểu biết của họ trong khi cùng nhau phát triển các rào cản phù hợp.

Bằng cách giải quyết những rào cản này một cách có hệ thống và nhận ra đặc điểm riêng biệt của chúng, chúng tôi đang tạo ra các con đường cho sự đổi mới có trách nhiệm duy trì các tiêu chuẩn cao cần thiết trong giáo dục y tế.

Với AI đang tăng tốc với tốc độ chưa từng có, bạn có dự đoán một thời điểm nào đó AI có thể đảm nhận vai trò chủ động hơn trong chăm sóc bệnh nhân thực tế, thay vì chỉ là một công cụ hỗ trợ?

Điều này hơi nằm ngoài lĩnh vực chuyên môn của tôi, nhưng tôi nghĩ chúng ta có thể thấy AI đã đang chuyển sang vai trò hỗ trợ trong chăm sóc sức khỏe, với ví dụ như chẩn đoán được hỗ trợ bởi AI và hướng dẫn phẫu thuật theo thời gian thực. Trong năm năm tới, tôi dự đoán AI sẽ đảm nhận vai trò chủ động hơn trong chăm sóc bệnh nhân, nhưng nó sẽ không thay thế hoàn toàn con người. Thay vào đó, AI sẽ làm việc cùng với chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong một khuôn khổ “con người trong vòng lặp”, cung cấp hỗ trợ mà không kiểm soát hoàn toàn. Sự thay đổi này đặt ra những lo ngại về đạo đức xung quanh niềm tin và trách nhiệm – trong khi AI có thể đề xuất chẩn đoán hoặc kế hoạch điều trị, quyết định cuối cùng vẫn sẽ được thực hiện bởi con người để đảm bảo an toàn cho bệnh nhân. AI sẽ nâng cao việc ra quyết định, nhưng phán quyết của con người sẽ vẫn là điều cần thiết.

Trong một thế giới nơi các thông tin y tế được tạo bởi AI có thể một ngày nào đó vượt qua chuyên gia y tế trong một số nhiệm vụ, ngành chăm sóc sức khỏe nên chuẩn bị cho sự thay đổi này như thế nào?

Với mỗi cuộc chuyển đổi công nghệ, chúng ta thấy sự thay thế nhiệm vụ chứ không phải thay thế con người. Ngành chăm sóc sức khỏe cần phải định hình lại AI không phải là sự thay thế cho chuyên gia mà là một người cộng tác. Đó là một phương trình đơn giản, Người + AI lớn hơn Người hoặc AI một mình.

Sự thay đổi này sẽ diễn ra逐渐 và cụ thể cho từng nhiệm vụ – có thể bắt đầu trong các lĩnh vực như chẩn đoán dựa trên hình ảnh, sàng lọc bệnh lý và phân tích dự đoán về sự suy giảm của bệnh nhân. Đây là những lĩnh vực mà việc nhận dạng mẫu trên quy mô lớn mang lại cho AI một lợi thế tự nhiên, trong khi lý luận lâm sàng phức tạp hơn sẽ vẫn do con người dẫn đầu trong tương lai gần.

Chúng tôi cần bắt đầu với các nhiệm vụ nhỏ, mục tiêu mà mang lại giá trị ngay lập tức thay vì cách tiếp cận thông thường của các giải pháp toàn diện. Cách tiếp cận lặp lại này cho phép các bác sĩ và bệnh nhân xây dựng niềm tin vào khả năng của AI theo thời gian.

Thay vì chống lại sự thay đổi, ngành chăm sóc sức khỏe nên chủ động định hình cách AI được tích hợp vào hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe, đảm bảo nó nâng cao chứ không làm giảm các yếu tố con người vẫn còn quan trọng trong việc chữa lành.

Cuối cùng, bước đầu tiên mà bất kỳ tổ chức nào nên thực hiện là dân chủ hóa việc tiếp xúc với AI. Hãy cho nhân viên của bạn những thách thức cá nhân để mở mắt họ với những khả năng – hãy để họ tạo một hình ảnh, viết một email hoặc xây dựng một bài thuyết trình bằng cách sử dụng các công cụ AI. Khi họ trải nghiệm sức mạnh của nó trực tiếp, họ sẽ mang lại sự hào hứng đó trở lại để xác định các ứng dụng có ý nghĩa trong công việc hàng ngày của họ. Sự đổi mới từ dưới lên thường tạo ra những giải pháp thực tế và có tác động nhất.

Nhiều công ty gặp khó khăn khi mở rộng các giải pháp AI vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm. Những chiến lược nào bạn đã sử dụng để triển khai AI thành công trên quy mô lớn?

Đối với tôi, việc triển khai thành công bất kỳ dự án công nghệ nào đều liên quan đến việc giải quyết hai thách thức quan trọng: cơ sở hạ tầng công nghệ và việc áp dụng của người dùng.

Trong môi trường chăm sóc sức khỏe được quản lý chặt chẽ, việc thiết lập các nền tảng kỹ thuật vững chắc là điều cần thiết trước khi mở rộng bất kỳ sáng kiến AI nào. Chúng tôi cần cơ sở hạ tầng an toàn, tuân thủ các yêu cầu an toàn cho bệnh nhân.

Với công nghệ mới, việc áp dụng thường trở thành rào cản lớn nhất đối với việc mở rộng quy mô. Chúng tôi đã tìm thấy rằng việc làm cho AI trở nên vô hình nhất có thể là rất quan trọng để áp dụng rộng rãi. Ví dụ, khi đối mặt với một màn hình trống và cần viết một lời nhắc hiệu quả tạo ra ma sát đáng kể cho hầu hết người dùng. Thay vào đó, chúng tôi đang thiết kế các giải pháp mà người dùng có thể chỉ cần nhấp vào các nút được cấu hình trước hoặc sử dụng các quy trình làm việc quen thuộc tận dụng AI ẩn phía sau.

Cách tiếp cận của chúng tôi ưu tiên bắt đầu nhỏ nhưng xây dựng với khả năng mở rộng quy mô ngay từ đầu. Thay vì tạo ra các giải pháp một lần, chúng tôi thiết kế các thành phần mô-đun có thể được mở rộng và tái sử dụng trên nhiều trường hợp sử dụng. Điều này cho phép các dự án thử nghiệm thành công trở thành mẫu cho việc triển khai rộng rãi hơn.

Bạn tin rằng AI sẽ biến đổi chăm sóc sức khỏe theo những cách từng được coi là khoa học viễn tưởng. Những tiến bộ cụ thể nào bạn nghĩ sẽ có tác động sâu sắc nhất trong năm năm tới?

Là một đứa trẻ của những năm 80, tôi nhớ lại các chương trình truyền hình “Người đàn ông 6 triệu đô” và “Phụ nữ Bionic” từ những năm 70. Những chương trình này có các nhân vật được tăng cường về thể chất bởi công nghệ, cuộc cách mạng thực sự với AI tuy nhiên sẽ là sự tăng cường nhận thức. Điều này khiến tôi hào hứng nhất.

Trong năm năm tới, tôi tin rằng một số tiến bộ cụ thể khác sẽ biến đổi căn bản chăm sóc sức khỏe:

1. Tự động hóa hành chính: Gánh nặng quan liêu hiện đang tiêu tốn rất nhiều thời gian của chuyên gia chăm sóc sức khỏe sẽ được giảm đáng kể. Điều này không chỉ là về hiệu quả – nó là về việc đưa sự chăm sóc trở lại vào chăm sóc sức khỏe bằng cách chuyển hướng sự chú ý của con người sang tương tác với bệnh nhân.
2. Tăng tốc phát hiện thuốc: Thời gian từ việc xác định mục tiêu điều trị đến việc phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả sẽ được nén từ nhiều thập kỷ xuống còn vài năm hoặc thậm chí vài tháng. AlphaFold, được tạo và mã nguồn mở bởi DeepMind của Google , đã cách mạng hóa sự hiểu biết của chúng ta về cấu trúc protein – giải quyết trong vài ngày những gì trước đây mất nhiều năm công việc trong phòng thí nghiệm.
3. Chẩn đoán chính xác tại quy mô lớn: Các hệ thống AI sẽ cải thiện đáng kể việc phát hiện sớm các tình trạng như ung thư, bệnh tim mạch và rối loạn thần kinh thông qua việc nhận dạng mẫu trên các tập dữ liệu lớn.
4. Điều trị cá nhân hóa: Các kế hoạch điều trị sẽ được tinh chỉnh liên tục dựa trên dữ liệu bệnh nhân cá nhân, điều chỉnh theo thời gian thực để tối đa hóa hiệu quả và sự tham gia của bệnh nhân vào chăm sóc của chính họ.

Tốc độ của những thay đổi này sẽ rất đáng kinh ngạc. Phát triển AI giống như những năm của chó – nhưng với gia tốc theo cấp số nhân. Chúng ta sẽ thấy những gì có thể mất 50 năm nghiên cứu và triển khai thông thường.

Đây không phải là những kịch bản khoa học viễn tưởng xa vời – chúng đang xuất hiện trong các hình thức đầu tiên, nó không phải là tương lai, nó là bây giờ.