拉詹·科利，CitiusTech 首席执行官 – 采访系列

拉詹·科利是CitiusTech的首席执行官，负责公司的战略方向和推进CitiusTech的使命，即加速医疗技术创新和为客户带来长期价值。拉詹是一位经验丰富的技术服务行业高管，具有数字化转型、应用和工程服务经验。

在加入CitiusTech之前，拉詹在Wipro工作了27年，最近担任Wipro的iDEAS（集成数字、工程和应用服务）业务总裁。他领导一个全球业务线，收入为60亿美元，致力于帮助客户在全球范围内加速转型和改变他们构建和交付数字产品、服务和体验的方式。

CitiusTech是医疗和生命科学公司的领先咨询和数字技术提供商。作为世界领先的支付者、提供者、医疗技术和生命科学公司的战略合作伙伴，CitiusTech推动创新、业务转型和行业范围内的融合。他们在加速数字创新、推动可持续价值和改善医疗生态系统中的结果方面发挥着深远和有意义的作用。

医疗和生命科学组织成功实施数字转型战略的关键要素是什么？

医疗行业在接受数字解决方案方面一直存在困难，成功的数字转型之旅在过去的几年中零星出现。但是，随着技术准备好推动患者护理的范式转变，现在是时候让行业克服这些挑战了。

数字转型有可能对医疗产生积极影响，涵盖所有专科。例如，专科药物制造商需要应对来自各种利益相关者和生态系统的多种需求，满足他们不断增长的需求。导航这种复杂的利益相关者和生态系统网络并不容易，许多制造商希望利用患者支持中心服务来卸载这些责任，管理这些责任，并优化客户-药物性能。然而，由于患者中心服务面临可扩展性和效率挑战，许多专科药物制造商必须采用数字转型战略来简化运营和提高整体效率。

实施医疗和生命科学的数字转型需要一个三方面的多面方法。

• 领导层的承诺对于推动和维持这些计划至关重要，确保有一个自上而下的认可和与战略目标的对齐。这意味着不仅要创建一个清晰的愿景和路线图，概述具体的目标和里程碑，还要投资于技术和创新解决方案。
• 强大的数据管理是另一个关键要素。建立强大的信息管理框架，确保数据质量、安全性和法规遵从性。这包括定义数据标准、政策和数据管理流程，以及利用高级分析和大数据技术从健康数据中提取可行的见解。
• 互操作性对于数字转型至关重要，需要采用行业标准，如HL7、FHIR和DICOM，以促进不同系统和平台之间的无缝数据交换。利用集成平台和中间件解决方案可以连接不同的系统，确保整个组织的数据流和通信顺畅。通过完全接受互操作性，组织将能够推动更高效、更有效和更以患者为中心的医疗服务。

但是，最终，数字转型始于并以患者为中心。医疗组织可以自动化尽可能多的流程，但如果他们不改变患者的体验或患者收到的价值，那么找到成功将尤其困难。以患者为中心的方法，实施增强患者参与、改善医疗服务获取和实现个性化治疗计划的数字健康解决方案至关重要。

生成式AI当前如何用于增强医疗治疗和改善患者结果？

生成式（Gen）AI在医疗领域提供了变革性的好处，特别是在人类与机器之间的交互方面。Gen AI有能力弥合这一差距，真正实现医疗的民主化。

这在个性化医学方面尤其如此。开发针对特定患者的个性化治疗计划可能很困难和耗时，如果手动完成。通过利用Gen AI，算法分析遗传数据和患者病史，以创建根据个体独特的遗传特征和医疗史量身定制的治疗计划。一旦治疗计划到位，患者可以24/7访问AI驱动的虚拟健康助手，获得医疗建议、症状检查和预约安排，这提高了患者参与度、更有效的治疗和更好的患者结果。

Gen AI在加速药物审批和发布过程中也发挥着重要作用。疫情展示了快速药物开发的潜力，驱动了AI的能力。Gen AI通过模拟分子相互作用和预测哪些化合物可能有效来加速新药物的开发。这大大减少了传统药物发现方法所需的时间和成本。这些AI驱动的平台还可以生成潜在的药物候选物并优化其化学结构，加快从概念到临床试验的过程。

Gen AI算法还提高了医疗成像的准确性，改善图像质量并帮助检测异常。这样可以实现早期诊断和治疗，例如癌症，显著改善患者结果。

最后，预测分析由Gen AI驱动具有开创性的潜力。预测Gen AI模型分析大量的健康数据，以预测疾病爆发、患者再入院和潜在并发症，使得能够进行主动干预和更好地管理慢性疾病。

生成式AI如何帮助减少医疗专业人员的平凡任务，从而使他们能够更专注于患者护理和创新？

Gen AI可以显著减少医疗专业人员的平凡任务，例如临床文档、预约安排、管理医疗记录和处理保险索赔。医疗专业人员可以专注于患者护理和创新。

例如，医疗专业人员严重依赖电子医疗记录（EMRs）来实现更安全和更一致的医疗服务交付，但这需要他们不断在对患者病史和症状的叙述性理解和EMRs的结构化数据表示之间切换。Gen AI弥合了这一差距，并通过总结患者病史和自动执行手动任务来显著减少医疗专业人员的认知负担，从而释放出宝贵的时间用于更个性化的患者护理。

临床决策支持系统利用AI为医疗专业人员提供基于证据的建议、警报和提醒。这些系统分析患者数据和医学文献，以提供有助于诊断和治疗规划的见解，提高临床结果并减少医疗服务提供者的认知负担。

远程监测技术由AI驱动，连续跟踪患者的生命体征和健康状况，允许进行实时的健康评估，无需频繁的面对面访问。这提高了患者的便利性，并实现了潜在的健康问题的早期检测，导致了及时的干预和慢性疾病的更好管理。

Gen AI增强了人类的潜力，提高了医疗专业人员的工作满意度，专注于创新护理和患者满意度。

为了最大化Gen AI解决方案在监测质量和确保医疗决策可信度方面的有效性，可以采取哪些措施？

质量和可信度已经成为医疗行业讨论的关键点，尤其是在Gen AI快速增长的背景下。确保这些问题得到解决对于实现好处至关重要。可以采取的措施包括：

隐私和数据安全：确保患者隐私至关重要，需要仔细匿名化数据和严格的网络安全措施，以防止未经授权的访问和数据泄露。实施强大的加密协议和防御机制可以保护患者数据，同时临床医生必须保留最终的决策权，以防止潜在的AI错误。

维护质量和公平性：Gen AI系统可能无意中延续训练数据中的偏见，导致医疗结果的差异。实施能够消除偏见的算法，并不断重新训练AI系统以检测和减轻偏见至关重要。

问责制和透明度：Gen AI驱动的决策中的问责制涉及多个利益相关者，包括开发人员、医疗保健提供者和最终用户。需要透明和可解释的AI模型来实现明智的决策。开发人员必须确保AI模型无偏见和安全，而医疗保健提供者需要了解他们对使用AI建议做出的决策负责。实施健全的监管框架对于解决责任问题和维持信任至关重要。

道德框架：为Gen AI开发道德框架是关于培养责任感而不扼杀创新。医疗保健参与者必须积极主动地与不断演变的道德标准保持一致，以确保Gen AI应用是公平的、负责任的和以患者为中心的。人机协同方法，结合负责任的AI实践，可以帮助实现公平的医疗保健结果，同时最大限度地发挥Gen AI的潜力。

平台级质量和可信度框架：构建质量和可信度框架，集成到现有的质量管理系统中，并与监管建议保持一致至关重要。这些框架应衡量、验证和监测Gen AI解决方案，以确保一致且可信的结果。

今年早些时候，我们推出了CitiusTech Gen AI质量和可信度解决方案，这是医疗领域首个此类端到端解决方案。该解决方案可以通过提供全面验证、持续监测和遵守监管标准来解决这些要求，确保Gen AI解决方案在医疗领域的有效性和可信度。

医疗组织如何努力识别和减轻算法和训练数据中的偏见，以确保公平的护理决策？

医疗组织必须非常积极主动地解决这个问题。在训练阶段使用多样化和代表性的数据集有助于减少偏见，确保AI模型在不同人群中表现良好。实施偏见检测工具可以帮助识别和解决AI模型中的偏见，通过分析模型的输出来检测治疗建议或预测中的任何差异。

定期审计和审查AI系统有助于识别和纠正偏见。这涉及评估系统在各个人口统计群体中的性能，并进行必要的调整。设计和开发AI解决方案时，包括多样化的利益相关者可以确保考虑到不同的观点，减少偏见的可能性。最后，教育和培训员工关于AI系统中的潜在偏见以及如何解决这些偏见在促进AI的负责任使用方面至关重要。

医疗组织如何有效地利用社会决定因素（SDOH）数据来改善患者护理，并且将这些数据集成到官方诊断代码中的挑战是什么？

将SDOH数据集成到患者护理中可以显著改善患者护理，但也存在挑战。全面数据收集至关重要，包括社会经济地位、教育和环境因素等信息。这些数据提供了对影响患者健康的社会因素的见解。

数据集成和互操作性对于有效利用SDOH数据至关重要。将这些数据集成到电子健康记录（EHRs）中，并确保不同系统之间的互操作性，可以让医疗保健提供者对患者健康有一个整体的了解，实现个性化的护理计划。例如，来自低收入背景或居住在医疗服务获取受限地区的患者可能需要额外的支持来管理慢性疾病。通过将SDOH数据纳入，医疗组织可以制定有针对性的宣传计划，提供前往医疗预约的交通资源，并为需要的人提供营养支持。

人口健康管理是SDOH数据发挥关键作用的另一个领域。通过分析社区层面的SDOH数据，医疗组织可以识别出能够告知公共卫生战略的趋势和模式。

然而，将SDOH数据集成到官方诊断代码中存在互操作性或标准化问题。目前没有被普遍接受的框架来编码SDOH数据。确保数据质量也很困难，因为SDOH数据通常来自准确性和完整性水平不同的各种来源。医疗组织、政策制定者和技术供应商之间的合作对于建立标准化的做法和确保全面数据集成至关重要。

医疗组织面临的主要网络安全挑战是什么，以及如何解决这些挑战？

正如我们过去一年所见，医疗组织极易受到网络安全威胁。数据泄露和勒索软件攻击是重大的问题，需要实施强大的加密、多因素身份验证和定期安全审计来减轻这些威胁。医疗组织中常见的遗留系统和软件漏洞，许多组织仍在使用过时的系统。定期更新和修补软件，以及迁移到现代、安全的平台至关重要。

内部威胁也构成了重大风险，员工可能会访问敏感数据。实施严格的访问控制、监控用户活动以及提供网络安全培训可以在防止这些问题方面发挥重要作用。创建一个专门的合规团队来进行定期的安全审计和风险评估，以识别漏洞并确保遵守监管要求（如HIPAA）至关重要。

最重要的措施可能是为IT人员和医疗专业人员提供持续的培训和教育，以保护他们免受不断演变的网络威胁。许多这些威胁利用人类的弱点，因此，员工越了解网络安全最佳实践，人为错误就越可能减少，患者数据就越安全。

医疗组织在部署AI解决方案时必须考虑的关键道德问题是什么，以及如何应对医院对AI实施的反对？

这是医疗组织必须解决的最重要问题之一，需要考虑几个道德方面，并应对潜在的反对。确保患者隐私和保密至关重要，AI解决方案必须遵守严格的数据保护法规，并采用强大的安全措施。患者应被告知AI在其护理中的使用，并提供关于AI的使用方式、潜在利益和风险的解释。

偏见和公平性也是至关重要的考虑因素。AI系统的设计应避免偏见，确保所有患者得到公平的对待。但是，如果组织不小心，问题可能会出现。因此，持续监测和调整这些AI模型以维持公平性至关重要。

透明度和对AI系统做出的决定负责也非常重要，特别是提供AI驱动决策的解释，并建立监督机制。

按照这些步骤可以大大缓解医疗专业人员和患者对AI实施的担忧和抵制。但是，提供AI实施和益处的教育，涉及利益相关者到AI实施过程中，并致力于采取全面方法来建立信任、提供清晰的沟通和确保AI的道德使用也至关重要。

CitiusTech的解决方案如何帮助医疗组织实现跨不同平台和应用程序的无缝数据集成和互操作性？

在CitiusTech，我们能够为全球医疗和生命科学公司提供医疗数字创新、业务转型和行业范围内的融合。我们的解决方案旨在实现跨不同平台和应用程序的无缝数据集成和互操作性。我们的高级集成平台确保不同系统之间的有效通信和数据共享，实现对患者信息的统一视图。

例如，一家拥有数百万会员的主要蓝筹公司希望超越会员的索赔数据和手动图表跟踪，利用临床数据来加速护理间隙的关闭。寻找一种可以有效利用临床数据的解决方案，他们利用CitiusTech将来自各种电子健康记录（EHRs）和数据聚合器的临床数据无缝集成，带来每年1,000万美元的节省。

CitiusTech的管理解决方案在整个集成过程中保持数据质量、安全性和合规性，以处理医疗数据的复杂性，包括不同数据源和平台的集成和互操作性。

最近推出的CitiusTech Gen AI质量和信任解决方案是一种端到端的解决方案，可以进一步增强数据集成，确保AI驱动的洞察力的可靠性、准确性和可信度。该解决方案提供了强大的验证、持续监测和遵守监管标准，实现准确、可靠和合规的AI驱动的数据集成和分析。这使医疗组织能够有效地利用AI进行改善决策和患者结果。

您在医疗和生命科学领域预见到的AI集成的未来趋势是什么，CitiusTech如何准备应对这些趋势？

随着AI在医疗和生命科学领域的集成迅速增长，AI在预测分析和个性化医学、通过自动化提高运营效率以及推进医疗成像和诊断方面的使用将对该行业产生重大影响。

在CitiusTech，我们通过持续投资于研发来保持领先地位，掌握AI的最新进展。如前所述，我们开发了Gen AI解决方案，例如我们的质量和信任工具，以及其他利用最新技术来改善患者结果和运营效率的AI解决方案。专注于确保AI的道德和公平使用、解决偏见并保持透明度和问责制在AI驱动的决策中是我们的首要任务。我们的团队致力于跟上最新的AI趋势，确保我们拥有最好的资源来帮助医疗组织应对AI集成的不断演变的格局。感谢您这次精彩的采访，希望读者可以通过访问CitiusTech了解更多信息。