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，在数字转型、应用和工程服务方面拥有丰富的经验。

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。作为世界上领先的支付者、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的融合。他们在加速数字创新、驱动可持续价值和改善整个医疗保健生态系统的结果方面发挥着深远的作用。

在医疗和生命科学组织中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，现在是行业克服这些挑战的时候了。

数字转型有可能对医疗保健的所有专业领域产生积极影响。例如，专科药物制造商需要同时满足来自各种利益相关者和生态系统的多种需求，并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，并优化客户和药物的性能。然而，患者中心服务由于日益增长的需求而面临可扩展性和效率的挑战，因此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。

在医疗和生命科学领域实施数字转型需要采取三方面的多方面方法。

• 领导层的承诺对于推动和维持这些举措至关重要，确保有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。建立健全的信息管理框架可以确保数据质量、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，以便在不同系统和平台之间实现无缝的数据交换。利用集成平台和中间件解决方案可以连接不同的系统，确保整个组织内的数据流和通信顺畅。通过完全采用互操作性，组织将能够推动更高效、更有效、更以患者为中心的医疗保健服务。

但是，归根结底，数字转型始于并以患者为中心。医疗组织可以自动执行尽可能多的流程，但如果他们没有改变患者的体验或患者收到的价值，那么要找到成功将会尤其困难。以患者为中心的方法和实施能够增强患者参与、改善医疗服务获取和使个性化治疗计划成为可能的数字健康解决方案至关重要。

生成式AI目前如何被用来增强医疗治疗和改善患者结果？

生成式（Gen）AI为整个医疗保健生态系统带来了变革性的好处。对于一个行业来说，许多普遍的挑战可以归因于人机交互的无效，Gen AI有能力弥合这一差距，真正实现医疗保健的民主化。

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如果手动完成可能很困难且耗时。通过利用Gen AI，算法分析基因数据和患者病史，以创建针对个体独特基因构成和医疗史的个性化治疗计划。一旦治疗计划到位，患者对AI驱动的虚拟健康助手的访问至关重要，患者可以全天候访问医疗建议、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在加速药物审批和上市过程中也发挥着重要作用。疫情展示了AI驱动的快速药物开发的潜力。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，从而加快从概念到临床试验的过程。

Gen AI算法还通过提高图像质量和帮助检测异常来增强医疗图像的准确性，从而促进了癌症等疾病的早期诊断和治疗，显著改善了患者的结果。

最后，Gen AI驱动的预测分析具有开创性的潜力。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，使得可以采取主动的干预措施并更好地管理慢性疾病。

生成式AI如何帮助减少医疗保健专业人员的琐碎任务，从而使他们能够更专注于患者护理和创新？

Gen AI可以显著减少医疗保健专业人员的琐碎任务，例如临床文档、安排预约、管理医疗记录和处理保险索赔。医疗保健专业人员可以专注于患者护理和创新。

例如，医疗保健专业人员严重依赖电子医疗记录（EMRs）以实现更安全、更一致的医疗保健交付，但这需要他们不断在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显著减少了医疗保健专业人员的认知负担，从而释放了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为医疗保健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，以提供洞察力以辅助诊断和治疗规划，提高临床结果并减少医疗保健提供者的认知负担。

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，并使潜在的健康问题能够被及早发现，从而实现及时的干预和更好的慢性病管理。

Gen AI增强了人类的潜力，提高了医疗保健专业人员的工作满意度，更加注重创新医疗服务和患者满意度。

为了最大限度地提高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？

质量和信任已经成为医疗保健行业讨论的关键点，尤其是在Gen AI迅速增长的背景下。为了确保负责任地实现好处，必须专注于这些问题。可以采取以下措施：

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来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系统可能会无意中延续训练数据中存在的偏见，从而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。需要透明的、可解释的AI模型，以便进行明智的决策。开发人员必须确保AI模型无偏见且安全，而医疗保健提供者需要了解他们仍然对使用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遵守不断演变的道德标准，以确保Gen AI应用是公平的、负责的和以患者为中心的。人机协同方法与负责任的AI实践相结合，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。

基于平台的质量和信任框架：构建集成到现有质量管理系统并符合监管建议的质量和信任框架至关重要。这些框架应衡量、验证和监测Gen AI解决方案，以确保一致且可靠的结果。

今年早些时候，我们推出了CitiusTech Gen AI质量和信任解决方案，这是医疗保健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解决方案在医疗保健领域的有效性和可信度。

医疗保健组织如何努力识别和减轻算法和训练数据中的偏见，以确保公平的医疗决策？

医疗保健组织必须在其方法中非常积极。使用多样化和代表性的数据集进行训练有助于减少偏见，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。这涉及评估系统在不同人口群体中的性能并进行必要的调整。在AI解决方案的设计和开发中，包括多样化的利益相关者有助于确保考虑到不同的观点，减少偏见的可能性。最后，教育和培训员工了解AI系统中的潜在偏见以及如何解决它们至关重要，以提高人们对AI负责任使用的认识。

医疗保健组织如何有效地使用社会健康决定因素（SDOH）数据来改善患者护理，以及将这些数据整合到官方诊断代码中的挑战是什么？

将SDOH数据整合到医疗保健中可以显著改善患者护理，但存在需要解决的挑战。全面数据收集至关重要，包括信息，如社会经济地位、教育和环境因素。这些数据提供了对影响患者健康的社会因素的洞察。

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，允许医疗保健提供者对患者健康有一个整体的了解，从而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。通过整合SDOH数据，医疗保健组织可以开发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援助。

人口健康管理是另一个SDOH数据发挥关键作用的领域。通过分析社区层面的SDOH数据，医疗保健组织可以识别趋势和模式，以此来指导公共卫生战略。

然而，将SDOH数据整合到官方诊断代码中存在互操作性或标准化问题。目前尚无通用的框架用于编码SDOH数据。确保数据质量也很困难，因为SDOH数据通常来自不同准确性和完整性水平的各种来源。医疗保健组织、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将是一个重要的步骤，以解决这些障碍。

医疗保健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，医疗保健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。医疗保健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，即拥有敏感数据访问权限的员工，也构成了重大风险。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负责定期进行安全审计和风险评估，以识别漏洞并确保遵守HIPAA等监管要求至关重要。

最重要的措施可能是为IT人员和医疗保健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漏洞，因此，员工越了解网络安全的最佳实践，人为错误就越小，患者数据就越安全。

医疗保健组织在部署AI解决方案时必须牢记的主要道德考虑是什么，以及如何应对医院中对AI实施的反对？

这是医疗保健组织必须解决的最重要问题之一，需要考虑几个道德方面，并应对对AI实施的潜在反对。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。患者应被告知他们的护理中使用AI的情况，并提供同意，包括解释AI将如何使用以及潜在的益处和风险。

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对待，但如果组织不小心，问题可能会出现。因此，持续监测和调整这些AI模型以保持公平至关重要。

透明度和问责制在AI系统的使用中也至关重要，尤其是通过提供AI驱动的决策的解释和建立监督机制。遵循所有这些步骤是解决问题和抵制医疗保健专业人员和患者对AI实施的担忧的重要一步。但是，教育AI实施和益处的相关人员也很重要，包括利益相关者在AI实施过程中，建立对全面方法的承诺，侧重于建立信任，提供清晰的沟通，并确保AI的道德使用。

CitiusTech的解决方案如何帮助医疗保健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，从而实现对患者信息的统一视图。

例如，一家拥有超过一百万名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差距的关闭。他们寻找一个可以有效利用临床数据的解决方案，于是利用CitiusTech将来自各种EHR和数据聚合器的临床数据无缝集成，带来了每年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，包括处理医疗数据的复杂性，例如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解决方案，它进一步增强了数据集成，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，创建准确、可靠和合规的AI驱动的数据集成和分析。这使医疗保健组织能够有效地利用AI进行改善决策和患者结果。

您预见在医疗和生命科学领域将AI整合的未来趋势是什么，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整合迅速增长，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图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AI进步的前沿。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、解决偏见和保持AI驱动决策的透明度和问责制至关重要。我们的团队的优先事项是跟上最新的AI趋势，确保我们拥有最好的资源来帮助医疗保健组织应对AI整合的不断演变的格局。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问CitiusTech。