格雷格·布拉迪，Connect4Patients 的创始人和 CEO – 采访系列

格雷格·布拉迪，Connect4Patients 的创始人和 CEO，是一位经验丰富的技术高管和连续创业者，以其在 Oracle 和 i2 Technologies 的领导角色以及在 One Network Enterprises 的近二十年 CEO 和后来的董事长职位而闻名；如今，他将数十年的数据集成、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 致力于解决行业范围内的低效问题，通过统一碎片化的数据，实现更加智能、以患者为中心的医疗保健。

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“医疗保健网络”（The Healthcare Network）作为数字基础设施，创建了一个单一的、准确的患者记录，可以在所有医疗服务提供者之间共享，而嵌入的 AI 工具可以增强临床决策、改善患者理解和降低医疗错误，最终旨在降低成本、改善结果，并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，建立了一个全球供应链平台，连接了超过 150,000 个交易伙伴，最终以大约 8.39 亿美元的价格被 Blue Yonder 收购。设计大规模、多方数据网络的经验如何影响您决定启动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，公司专注于内部操作和与供应商、物流合作伙伴的手动流程，但他们所使用的数据都是不同的。没有单一的真相版本。这增加了交货时间，并在支持客户时创建了服务级别问题。它还导致了销售损失。

提供实时的单一真相版本是必要的，以减少时间和成本，并提高服务水平。

如果您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分散。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流程。这会消耗患者护理的时间，因为每个提供者都试图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，这个手动流程会产生更高的医疗错误数量，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。

我在部署反映单一真相版本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，允许任何医疗保健提供者（包括医院、医生、实验室、成像设施等）无缝连接并访问单一完整的患者记录，包括家庭史和健康数据。然后，AI 将这些数据转换为患者可以理解的语言和描述。这使患者能够帮助清洁数据并管理自己的预防性和治疗性护理。

医疗保健已经大量投资于电子健康记录，但临床医生仍然在系统之间的碎片化数据中挣扎。相比其他行业成功统一了数据平台，医疗保健中的互操作性为什么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跨多个设施、专业和人口统计学的集成过程过于繁琐。

归根结底？HIE 不起作用。

美国有数十万个电子医疗记录（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。秘密武器是一个多对多的网络，每个节点只需连接一次，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，这实际上是什么样子，以及您如何确保流入此类系统的数据是值得信赖和验证的？

Connect4Patients 是一个居住在 The Healthcare Network 之上的患者中心、HIPAA 合规解决方案。它与患者一起，定义了他们的医疗保健提供者，并在提供者子网络中管理安全性。该网络在安全的 HIPAA 合规数据中心运行。

患者连接到网络，并快速定义了他们的医疗保健提供者，Orion（AI）融合数据、清洁数据、将其转换为患者可以理解的语言，并进一步吸引患者来完善它。这项活动创建了单一真相版本（SVOT）和一个具有 AI 支持的患者中心应用程序。The Healthcare Network 和患者中心应用程序增强了现有的电子医疗记录，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 强调基于权限的数据共享和患者参与。您如何设计一个平台，使患者能够控制自己的健康数据，同时仍允许临床医生和医疗系统做出快速、数据驱动的决策？

AI 系统将数据转换为患者可以理解的语言，并为护理人员创建一个单独的文档。文档类型是基于权限的，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，并指导他们采取预防性护理方法。这种预防性护理方法将是美国的飞跃式变化。

所有相关方都共享单一真相版本；医疗保健提供者可以使用 AI 进行诊断支持和药物相互作用分析。AI 学习模型和 AI 研究助手可以专注于完整的患者记录，以实现立即的数据驱动决策。

许多医疗保健中的 AI 系统在处理不完整或不一致的数据集时挣扎。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单一真相版本，AI 系统就可以在急性和慢性护理中提供支持，包括诊断支持、药物相互作用分析、规定饮食和锻炼计划。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，应该从市场中删除；以及哪些运动和锻炼计划适合不同的人口。

拥有完整和清洁的医疗记录，AI 系统将更加有用和准确。我们仅仅对当一个包含医疗和健康数据的完整生活记录可供 AI 系统使用时，AI 系统可以被利用的所有方式有一个初步的了解。

在供应链中，您展示了如何通过多方网络同步复杂的生态系统。您是否预见医疗保健将朝着类似的网络模型发展，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 集成了整个医疗行业，包括医院、诊所、医生、保险公司和患者，他们都可以轻松订阅。

从技术角度来看，整合临床数据、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？

医院大多采用了 FHIR 标准用于医疗语言，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医疗记录中，且系统不均匀地填充 FHIR 资源标准。例如，一些系统可能包括医疗史，而其他系统可能会将此资源留空，允许提供者在临床笔记中保留此信息。

患者报告的数据，例如健康和数字信息，更具挑战性，因为它通常在患者和供应商中是无结构的，很少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，或者在患者离开后将其丢弃。以完整、清洁和综合的方式整合此结构化和非结构化数据是解决方案和我们的秘密武器。

AI 驱动的医疗保健平台通常会引发对隐私和治理的担忧。您如何在高级分析和互操作性与患者数据严格的监管要求之间取得平衡？

所有患者数据都受到保护、安全和 HIPAA 合规。

AI 聚合和匿名化数据，从而消除了安全问题，因此 AI 系统可以学习因果关系。这一信息可以用于建议预防措施，例如饮食和锻炼计划或新的药物协议。但是，这些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，隐私和治理不是一个问题，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 AI 工具，您是否认为该行业需要一个新的基础数据架构，才能让这些工具发挥出其全部潜力？

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，当行业看到网络和数据的力量时，医疗保健方法和基础设施的重新构想将会发生。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，十年内的预防性护理、人口健康和个性化医学的结果将如何转变？

医疗保健每年花费数十亿美元，并伤害数十万名患者。我相信，将患者放在中心将大大降低这些荒谬的医疗成本，更重要的是，拯救生命。我们可以轻松地想象，即使只有一小部分的改进也会带来什么：防止成千上万的人受到伤害，每年节省数十亿美元，这些钱可以更好地投资于更好的生活方式和预防性护理。

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