Connect4Patients创始人兼CEO格雷格·布拉迪 – 采访系列

格雷格·布拉迪，Connect4Patients的创始人兼CEO，是一位经验丰富的科技高管和连续创业者，以建立大规模企业平台而闻名，他的职业生涯跨越了Oracle和i2 Technologies的领导职位，在One Network Enterprises担任CEO近二十年，后来担任董事长；如今，他将几十年的数据集成、人工智能和基于网络的系统经验应用于医疗保健领域，通过Connect4Patients，旨在通过统一碎片化的数据和实现更智能、以患者为中心的医疗保健来解决行业范围的低效率。

Connect4Patients是一家医疗技术平台，专注于通过统一的、以患者为中心的数据生态系统来改变医疗行业，解决长期存在的问题，如碎片化的医疗记录、有限的预防性医疗和低效的诊断；其核心产品“医疗网络”作为数字基础设施，创建了一个单一的、准确的、可供所有医疗提供者访问的患者记录，同时嵌入式人工智能工具增强了临床决策、改善了患者理解、减少了医疗错误， 궁극目标是降低成本、改善结果、将医疗保健从反应性治疗转变为主动的、纵向的健康管理。

您之前创立了One Network Enterprises，建立了一个连接超过15万个交易伙伴的全球供应链平台，最后以大约839万美元的价格被Blue Yonder收购。设计大规模、多方数据网络的经验如何影响您推出医疗保健平台和追求统一患者记录的想法？

供应链在合同制造商、供应商和物流公司中高度分散。

在One Network部署之前，公司专注于内部运营和与供应商、物流合作伙伴的_manual过程，但他们所使用的数据是不同的。没有单一版本的真相。这增加了交货时间，并在支持客户方面创建了服务级别问题。它还导致了销售损失。

提供实时的单一版本的真相是必要的，以减少时间和成本，并改善服务水平。

如果我们将其与医疗行业进行比较，问题是相同的。数据在医院、初级医疗提供者、专家和最重要的患者之间是碎片化的。这种方法会产生巨大的成本，因为需要在参与者之间部署多个手动过程。这会占用患者护理的时间，因为每个提供者都必须手动创建完整的医疗记录，而不是花时间与患者相处。最重要的是，这个手动过程会产生更高的医疗错误率，这可能是致命的。

政府和行业多年来一直试图解决这个问题，但网络和以患者为中心的应用程序是唯一可行的解决方案。

我在部署反映单一版本真相的网络方面的经验使我独特地有资格解决这个问题，这就是The Healthcare Network的由来。The Healthcare Network作为数字高速公路，实现任何医疗提供者（包括医院、医生、实验室、影像设施等）可以无缝地接入并访问单一完整的患者记录，包括家族史和健康数据。然后，人工智能将这些数据翻译成患者可以理解的语言和描述。这使患者能够帮助清理网络中的数据并管理自己的预防性和治疗性护理。

医疗保健领域在电子健康记录方面投入了大量资金，但临床医生仍然在不同系统之间的碎片化数据中挣扎。为什么相比其他成功统一了数据平台的行业，医疗保健中的互操作性仍然是一个持续的挑战？

互操作性已经经历了许多阶段，从数据交换和标准化到州级医疗保健信息交换（HIE）。然而，它们都失败了——不是因为医生和系统不想共享数据，而是因为行业定制和在多个设施、专业和人口统计学之间集成的繁琐过程。

简而言之，HIE不起作用。

美国有数十万个电子健康记录（EMR）实施，数据共享的方法被定义为点对点解决方案。但是点对点解决方案中的连接数量令人难以置信，数据安全是一个重大的问题。秘密在于多对多网络，每个节点只需一次集成就可以立即连接到网络上的任何其他节点，而无需额外的集成。

您的愿景围绕着为患者创建“单一真相源”。从系统架构的角度来看，这在实践中是什么样子，您如何确保流入此类系统的数据是值得信赖和经过验证的？

位于The Healthcare Network之上的是一个以患者为中心、符合HIPAA标准的解决方案：Connect4Patients。与患者一起，Connect4Patients定义了他们的医疗提供者，并在提供者子网络中管理安全性。该网络运行在安全的HIPAA合规数据中心。

患者连接到网络，并快速定义他们的医疗提供者，人工智能Orion融合数据、清理数据，将其翻译成患者可以理解的语言，并进一步让患者参与以完善它。这项活动创建了单一版本的真相和一个由人工智能支持的患者中心应用程序，用于所有参与者。The Healthcare Network和患者中心应用程序增强了现有的电子健康记录，并不需要昂贵的IT项目来启用它。

我们的主要重点是造福患者；记录属于他们，他们应该能够访问和帮助管理它。

Connect4Patients强调基于许可的数据共享和患者参与。您如何设计一个平台，让患者对自己的健康数据有控制权，同时又允许临床医生和医疗系统做出快速的、数据驱动的决策？

人工智能系统将数据翻译成患者可以理解的语言，并为护理人员创建一个单独的文档。文档类型是基于许可的，允许患者仅共享他们批准的信息。这一以患者为中心的方法使患者能够在自己的治疗和预防性护理中发挥积极作用，并指导他们尽早采取预防性方法。这一预防性方法将是美国医疗保健的飞跃式进步。

所有参与者都共享这一单一版本的真相；医疗提供者可以使用人工智能进行诊断支持和药物相互作用分析。人工智能学习模型和人工智能研究助手可以专注于完整的患者记录，以便进行立即的、数据驱动的决策。

许多医疗保健领域的人工智能系统难以处理不完整或不一致的数据集。统一的患者叙述如何改变机器学习模型在临床决策中的应用方式？

一旦为美国治疗市场创建了完整的单一版本真相，人工智能系统就可以在急性和慢性护理中提供支持，包括诊断支持、药物相互作用、饮食和锻炼计划。学习模型可以识别支持预防性护理模型所需的更改。例如，它可能会建议从食品供应中删除哪些成分、哪些药物对患者产生负面影响并应从市场中删除、以及哪些运动和锻炼计划适合不同的人口群体。

拥有完整和清理的医疗记录，人工智能系统将更加有用和准确。我们仅仅对人工智能系统在拥有完整的生活方式记录（包括医疗和健康数据）时可以被利用的所有方式有初步的了解。

在供应链中，您展示了多方网络如何同步复杂的生态系统。您是否认为医疗保健将朝着类似的网络模式发展，在这种模式中，医院、保险公司、药店和患者在共享的数据基础设施上运行？

是的。The Healthcare Network整合了整个医疗行业，包括医院、诊所、医生、保险公司和患者等，都可以轻松订阅。

从技术角度来看，集成临床数据、运营数据和患者生成数据到单一智能平台的最大障碍是什么？

医院大多采用FHIR标准进行医疗语言，但这并不意味着工作流程和基础设施也会对齐。这些差异存在于所有电子健康记录中，甚至跨越它们。另外，系统并不均匀地填充FHIR资源标准。例如，一些可能包括医疗史，而其他可能将此资源留空，选择让提供者将此信息保留在临床笔记中。

患者报告的数据，例如健康和数字信息，更加具有挑战性，因为它通常在患者和供应商之间是无结构的，并且很少被包含在传统的医疗记录中。即使患者希望共享此信息，医生也可能没有标准化的、结构化的位置来输入它，或者可能不知道在哪里输入它。最好，他们可能会将其添加到临床笔记中，或者在患者离开后丢弃它。在完整、清理和综合的方式下集成此结构化和非结构化数据，是解决方案和我们的秘密武器。

人工智能驱动的医疗保健平台通常引发对隐私和治理的担忧。您如何在实现先进分析和互操作性的同时平衡对患者数据的严格监管要求？

所有患者数据都受到保护、安全和符合HIPAA标准。

人工智能系统汇总和匿名化数据，从而消除了安全问题，使人工智能系统能够学习因果关系。这一信息可用于建议预防措施，例如饮食和锻炼计划或新的药物协议。但是，这一信息在整个系统中都是可用的，而不仅仅是针对个别患者。

在患者层面，隐私和治理不是问题，因为用户控制着安全性和权限。

随着医疗系统越来越多地采用人工智能工具，您是否认为该行业需要一个新的基础数据架构，以便这些工具能够发挥出其全部潜力？

The Healthcare Network和C4P患者应用程序可以增强现有的基础设施，使其更加高效。我相信，重新构想医疗保健方法和其基础设施将在行业看到网络和数据的力量时发生。就目前而言，网络和患者应用程序只是改进了现有的系统。

展望未来，如果医疗保健成功实现统一的患者记录和智能数据网络，那么这将如何在未来十年内从预防性护理到人口健康和个性化医学转变结果？

医疗保健每年花费数十亿美元，并危害数十万名患者。我相信，将患者放在中心位置将显著降低这些过高的医疗成本，并更重要的是，挽救生命。我们可以轻松想象出哪怕只是小小的一部分改进将带来什么：防止数十万人受到伤害，每年节省数十亿美元，这样资金就可以更好地投资（而不是浪费）在每个人更好的生活方式和预防性护理上。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Connect4Patients。