Don Woodlock เป็นผู้นำของ Global Healthcare Solutions ที่ ระบบระหว่างทาง–
บอกฉันเกี่ยวกับตัวคุณและธุรกิจ
ฉันอยู่ในอุตสาหกรรมของเราตลอดอาชีพการงานของฉัน – 14 ปีที่ IDX, 15 ปีที่ GE Healthcare และแปดปีที่นี่ที่ Intersystems ซึ่งฉันใช้โซลูชั่นสุขภาพของเรา นี่คือแอปพลิเคชั่นที่เราขายให้กับอุตสาหกรรมสุขภาพซึ่งรวมถึง EMR ที่เราขายนอกสหรัฐอเมริกาและสายผลิตภัณฑ์ที่มีการทำงานร่วมกันเรียกว่า Healthshare ซึ่งเราขายทั่วโลก
มิฉะนั้น Intersystems ก็เป็น บริษัท แพลตฟอร์มข้อมูล มหากาพย์ที่โด่งดังที่สุดถูกสร้างขึ้นบนเทคโนโลยีของเรา แต่มีระบบอื่น ๆ ประมาณ 1,000 ระบบที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยีของเรา เราอยู่ในอุตสาหกรรมมานานแล้วที่เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและการทำงานร่วมกันด้วยทักษะพิเศษในการดูแลสุขภาพ
การดูแลสุขภาพเป็นศูนย์กลางสำหรับภารกิจโดยรวมของ บริษัท ซึ่งมีรายได้ 1 พันล้านเหรียญสหรัฐต่อปีและพนักงาน 2,000 คน?
เราอยู่ในการดูแลสุขภาพเป็นหลักซึ่งเรามีจุดสนใจและประสบการณ์ที่ลึกซึ้ง มันเป็นธุรกิจที่ยาวที่สุดของเรา เทคโนโลยีของเราใช้กับอุตสาหกรรมอื่น ๆ อีกสองสามอย่างดังนั้นเราจึงได้สร้างสายผลิตภัณฑ์และทีมงานสำหรับห่วงโซ่อุปทาน แต่หัวใจของเรายังคงอยู่ในระบบการดูแลสุขภาพ
เราเป็นพื้นฐานดังนั้นทุกคนไม่จำเป็นต้องรู้จักชื่อของเรา เราอยู่เบื้องหลังซัพพลายเออร์อื่น ๆ เช่นการทำงานร่วมกันหรือแพลตฟอร์มข้อมูลสำหรับลูกค้าจำนวนมาก เราไม่ได้อยู่ที่นั่นเสมอไปด้วยซอฟต์แวร์ด้านหน้าของสุขภาพ แต่เราอยู่ในนั้นในการยกประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของข้อมูลด้านสุขภาพ
การพัฒนาล่าสุดในเทคโนโลยีของ บริษัท คืออะไร?
เราไม่ได้ผิดปกติเนื่องจากเราให้ความสำคัญกับวิธีที่ Gen AI สามารถสร้างความแตกต่างอย่างมากกับผลิตภัณฑ์ของเราและสำหรับเวิร์กโฟลว์ของลูกค้าของเรา ผลิตภัณฑ์แต่ละรายการของเรามีนวัตกรรมที่น่าตื่นเต้นพร้อมคุณสมบัติใหม่และโมดูลที่เปิดใช้งานโดย Gen AI เราอยู่ในยุค AI แน่นอนยุค AI ที่ดีและเราไม่กี่ปี เรามีนวัตกรรมมากขึ้นและหวังว่าจะทำให้การดูแลสุขภาพดีขึ้นด้วยเทคโนโลยีนี้
คุณคาดหวังว่าจะได้รับผลกระทบอย่างลึกซึ้งจาก AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านคุณภาพต้นทุนและการเข้าถึง
อย่างน้อยสองสามปีแรกที่เรามุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ผู้ใช้และต้องการเทคโนโลยีเช่นเราเช่น EMR จะสนุกมากขึ้นน่ารักเป็นธรรมชาติและเป็นมนุษย์ที่ใช้ เราย้ายไปที่อินเทอร์เฟซผู้ใช้กราฟิกเมื่อ 20 หรือ 25 ปีก่อน เราคิดว่ามันเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ แต่ก็ยังยากที่จะใช้ มันยังคงชี้ไปที่และคลิกแบบเลื่อนลงและแท็บ มันไม่ใช่ประสบการณ์ที่เป็นธรรมชาติมาก
ด้วย Genai และแนวทางในฐานะผู้ใช้โดยรอบหรือผู้ใช้แชทตามธรรมชาติเราจะสามารถสร้างซอฟต์แวร์ที่ใช้ง่ายกว่ามากในการรับข้อมูลและทำให้ตระหนักถึงคำแนะนำของเราและทำสิ่งที่เป็นประโยชน์สำหรับเรา ในอดีตซอฟต์แวร์เป็นแบบใบ้ มันเป็นไปตามคำแนะนำของผู้ใช้เก็บข้อมูลที่ฉันเขียนไว้แล้วแสดงให้พวกเขากลับมาหาฉันสองสามวันต่อมาเมื่อฉันขอมันอีกครั้ง AI สามารถช่วยให้เราสามารถสร้างซอฟต์แวร์ที่ชาญฉลาดกว่าซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับเราในฐานะผู้ใช้และหวังว่าจะช่วยเปลี่ยนอุตสาหกรรม
ก่อนอื่นเรามุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ผู้ใช้ เราเริ่มย้ายไปยังพื้นที่อื่น ๆ เกี่ยวกับการตัดสินใจทางคลินิกการเพิ่มประสิทธิภาพของเวิร์กโฟลว์และประสบการณ์ผู้ป่วยที่ดีขึ้น มีหลายสถานที่ที่เราสามารถไปกับเทคโนโลยีนี้ได้
คุณเพิ่งโฆษณา IntelliCare รุ่นต่อไป EHR ที่เน้น AI-centrated ซึ่งมีให้เฉพาะนอกสหรัฐอเมริกาเท่านั้น ประสบการณ์ที่เรียนรู้จากการพัฒนามันคืออะไร?
เราใช้ความพยายามที่กำลังเตรียมซึ่งก็คือ AI ควรถูกสร้างขึ้นตามธรรมชาติใน EHR เมื่อเทียบกับการเป็นหุ้นส่วนกับอีกคนหนึ่ง มันใช้งานได้จริง มันช่วยให้เราสามารถรวมเข้ากับเทคโนโลยีเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของผู้ใช้ได้อย่างใกล้ชิดแทนที่จะมีความสัมพันธ์ที่ยาวนานของแขน มันดี
ต้องใช้เวลามากขึ้น เรามีเจ็ดทีมที่ทำงานในทีมพัฒนา EHR ของเรา ด้วยระบบแผนกที่ดีที่สุดของ Enterprise EHR Enterprise ได้รับรางวัลเป็นกลยุทธ์ที่เหมาะสม ฉันไม่คิดว่า AI นั้นแตกต่างกันมาก คุณต้องการรวมเข้ากับความรู้สึกทางธุรกิจนี้เมื่อเทียบกับการเป็นระบบประเภทการแข่งขันที่ดีที่สุด เราทำการตัดสินใจนี้ แต่เนิ่นๆว่าเราจะทำสิ่งนี้ตามธรรมชาติ มันทำให้เราเสียค่าใช้จ่ายมากขึ้น แต่ฉันคิดว่ามันจะจ่ายออกไปและมันก็จ่ายออกไปแล้วกับหน้าการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมของเราแล้ว
ประสบการณ์อื่น ๆ กับ AI คือการทำงานอย่างใกล้ชิดกับลูกค้าของเรา มีปัญหาความไว้วางใจมากมายกับ AI มีปัญหาด้านการศึกษามากมายในแง่ของการทำงานของระบบเหล่านี้วิธีที่เราทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องและวิธีที่เราพอใจกับวิธีการจัดการข้อมูลของเราโดยผู้ให้บริการคลาวด์ AI
มีพื้นที่ใหม่มากมายเกี่ยวกับระบบระหว่างประเทศ แต่ยังอยู่ด้านลูกค้าในแง่ของการกำกับดูแลกฎหมายความปลอดภัยและระดับความสะดวกสบายกับ AI โดยทั่วไป เราต้องใช้เวลามากกว่าที่ฉันจะเดาได้ในด้านลูกค้าให้ความรู้แก่พวกเขาและทำให้พวกเขาพอใจกับสิ่งที่เราทำ บางทีส่วนหนึ่งของการศึกษาของฉันผลักดัน AI ได้สังเกตว่าตลาดจำเป็นต้องเรียนรู้เกี่ยวกับ AI มากเพียงใด เราเพิ่งเจอกับสถานที่แรก ๆ ของเรามากมาย
การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมการบำรุงรักษาและการสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อคุณเพิ่มส่วนประกอบ AI ได้อย่างไร
ข่าวดีก็คือว่าซัพพลายเออร์โมเดลภาษาขนาดใหญ่ทั้งหมดเหล่านี้ใช้ APIs เดียวกันและในลักษณะเดียวกับที่เรียกพวกเขา มีการลงทุนทางเทคนิคไม่มากที่คุณทำในถนนที่ไม่เป็นประโยชน์สำหรับวิธีอื่นหากผู้คนยังคงกระโดดออกจากกันและสิ่งต่าง ๆ กำลังเปลี่ยนแปลง
สิ่งที่ยากจริงๆคือกระบวนการทดสอบและการตรวจสอบเพราะเมื่อคุณจัดการกับ AI Generative และคุณถามคำถามเดียวกันหลายครั้งคุณจะไม่ได้รับคำตอบเดียวกัน มีแง่มุมที่ไม่สามารถกำหนดได้ของวิธีการทำงานของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่แม้ในด้านที่เข้ามา หากมีคนถามคำถามเกี่ยวกับบัตรผู้ป่วยหรือว่าพวกเขาเคยเห็นเงื่อนไขนี้มาก่อนอาจมีหลายวิธีที่แพทย์สามารถถามคำถามเดียวกันเป็นหลัก มีแง่มุมที่ไม่สามารถกำหนดได้ในด้านผู้ใช้และจากนั้นอย่างแน่นอนในแง่มุมที่ไม่ได้กำหนดของหน้าคำตอบ
เราต้องคิดค้นกระบวนการทดสอบอัตโนมัติและกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของเราตั้งแต่เริ่มต้น มันแตกต่างจากกระบวนการดั้งเดิมของเรามากซึ่งเราต้องการให้พวกเขาเติมเต็มรูปแบบสี่แบบนี้และได้รับคำตอบ “32” ในที่สุด สำหรับกระบวนการที่ไม่ใช่ determinal นี้เราต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานการทดสอบอัตโนมัติที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงและโครงสร้างพื้นฐานการตรวจสอบความถูกต้อง เรามีการตรวจสอบความถูกต้องของมนุษย์มากขึ้นกับแพทย์และพยาบาลจริงในกระบวนการ การทดสอบการวัดความแม่นยำและการบำรุงรักษาความถูกต้องนี้เมื่อผู้ให้บริการรุ่นมาพร้อมกับเวอร์ชันใหม่คือการออกแบบและสถาปัตยกรรมที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงที่เราต้องสร้างขึ้น
คุณใช้เครื่องมือ AI ด้วยตนเองได้อย่างไร?
เราให้พนักงานของเรา OpenAI ใบอนุญาตข้อตกลงทางธุรกิจที่พวกเขาสามารถใช้สำหรับสิ่งที่เป็นความลับของ บริษัท เราเปิดใช้งานพนักงานของเรารวมถึงการใช้และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี
สำหรับฉันฉันใช้มันมากที่สุดสำหรับโครงการด้านการเข้ารหัส ฉันทำโครงการด้าน AI จำนวนมากเพื่อติดตามเทคโนโลยี แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้ยอดเยี่ยมสำหรับการเขียนโค้ดตอบคำถามทางเทคโนโลยีการแก้ไขปัญหาและสิ่งที่คล้ายกัน เป็นที่น่าสังเกตว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานได้ดีเพียงใดในฐานะโปรแกรมเมอร์รุ่นเยาว์หรือนักพัฒนาโค้ดกับคุณ
วิธีหนึ่งในการดูเทคโนโลยี AI เหล่านี้อย่างน้อยในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าคือการเสริมสร้างพนักงานของมนุษย์ที่นี่ด้วยการตลาดร่วมนักพัฒนาร่วมหรือผู้ร่วมงานที่สามารถช่วยให้พวกเขาทำงานได้ดีขึ้น
อุตสาหกรรมสามารถใช้การศึกษา AI ขั้นพื้นฐานเพื่อนำทางโอกาสและความเสี่ยงกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ฉันสนุกกับการสอนมาตลอดดังนั้นฉันจึงทำวิดีโอห้าหรือ 10 นาทีที่เรียกว่า “รหัสเพื่อดูแล” เพื่ออธิบายแนวคิด AI ฉันมักจะมีเนื้อหาเพียงพอเพราะ buzzwords ถูกโยนออกไปที่ผู้คนไม่เข้าใจหรือซัพพลายเออร์ที่ใช้มากเกินไป ฉันสนุกกับการศึกษา AI มันสำคัญ HIMSS, HLTH และ Vive มีช่วงเวลามากมายที่ครูไม่ได้เข้ามาในเชิงลึกมากพอหรือบางทีพวกเขาอาจไม่รู้ความลึกพอที่จะช่วยให้คุณเข้าใจหัวข้อและแนวทางใหม่ ๆ
ฉันไม่รู้ว่ามันเป็นประโยชน์ของ บริษัท หรือไม่ แต่ฉันสนุกกับการทำอย่างแน่นอน ฉันสนุกกับการได้ยินจากผู้คนทั่วทั้งอุตสาหกรรมที่รู้จักฉันตลอดหลายปีที่ชอบเนื้อหาวิดีโอของฉัน เป็นสิ่งสำคัญที่เราจะนำทางคลื่น AI นี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อะไรคือผลของการย้ายไปที่คลาวด์?
ฉันพบว่าลูกค้าของเรากำลังดิ้นรนกับบางสิ่งบางอย่างในเว็บไซต์ในทุกวันนี้ การบำรุงรักษาศูนย์ข้อมูลและการจัดเก็บฮาร์ดแวร์และการจัดเก็บในปัจจุบันได้รับการปรับปรุงและแก้ไขเพื่อความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเป็นความท้าทายที่เพิ่มขึ้น ลูกค้าปัจจุบันของเราจำนวนมากขึ้นขอให้เราโฮสต์แพลตฟอร์มของพวกเขาหรือเสนอฟังก์ชั่นเช่นเดียวกับบริการหรือที่คล้ายกัน
สำหรับธุรกิจใหม่สุทธิของเราเราทำเกือบทุกอย่างเพื่อเป็นที่โปรดปราน ผู้คนในระบบสุขภาพและผู้จ่ายเงินไม่ต้องการทำสิ่งนี้อีกต่อไป มันไม่สมเหตุสมผลทางการเงิน มันเป็นรูปแบบที่โดดเด่นที่เราพบว่ามีซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีให้กับลูกค้า เราทำการยกที่หนักเช่นการบำรุงรักษาพนักงานซื้อฮาร์ดแวร์ถ้าเราทำเองหรือรับจากหนึ่งในพันธมิตรคลาวด์ของเรา อุตสาหกรรมเพิ่งทำด้วยซอฟต์แวร์ในสถานที่และขึ้นอยู่กับผู้ขายซอฟต์แวร์ของพวกเขาในการจัดการมันเป็นแพลตฟอร์มโฮสต์หรือซอฟต์แวร์ตามบริการ
การทำงานร่วมกันเป็นปัญหาหลวมหรือไม่?
[Laughs]- ไม่ไม่ไม่ไม่ ฉันคิดว่าลูกบอลได้เคลื่อนไหวอย่างแน่นอนซึ่งยอดเยี่ยมมาก เมื่อฉันเริ่มต้นด้วยการทำงานร่วมกันกรณีการใช้งานเป็นผู้ให้บริการที่เห็นผู้ป่วยสมมติว่าคำสาบานและอยากรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นกับผู้ป่วยรายนี้นอกระบบสุขภาพของฉัน มันจะได้รับการแก้ไข เครือข่ายระดับชาติเช่นเครือข่ายคอมมอนเวลล์หรือซัพพลายเออร์เนื่องจากการดูแลของมหากาพย์ได้ทำงานทุกที่เป็นงานที่ยอดเยี่ยมกับกรณีนี้และลูกบอลได้ย้าย
แต่เรากำลังพยายามทำสิ่งใหม่ ๆ เราทำงานอย่างหนักในการโต้ตอบของผู้ให้บริการผู้ชำระเงินเช่นการอนุญาตทางอิเล็กทรอนิกส์ก่อนการแลกเปลี่ยนข้อมูลทางคลินิกการแลกเปลี่ยนข้อมูลผู้ชำระเงินและการเข้าถึงข้อมูลของผู้ป่วยและการเข้าถึงข้อมูลของพวกเขา นี่เป็นกรณีการใช้งานที่น่าตื่นเต้นใหม่ที่เรากำลังทำงานเป็นอุตสาหกรรม
อุตสาหกรรมยังคงต่อสู้ เราอยู่ในช่วงกลางของสิ่งนี้ด้วยเทคโนโลยีและบริการของเราด้วยข้อมูลการทำแผนที่ในรูปแบบเดียวและทำให้มีประโยชน์และมีประโยชน์ในรูปแบบอื่น ดังนั้นจึงไม่ใช่ปัญหาที่หลวม เราเพลิดเพลินไปกับการเติบโตอย่างมากของ FHIR เป็นแนวทางและชุดของมาตรฐานและช่วยในกรณีการใช้งานใหม่เหล่านี้ทั้งหมด
สิ่งต่างๆดีขึ้น เราย้ายไปสู่ปัญหาขั้นสูงเล็กน้อยจากมุมมองการทำงานร่วมกัน แต่แน่นอนว่ามันไม่ใช่ปัญหาที่หลวมเลย
แนวโน้มระยะสั้นใดที่จะส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและ บริษัท ?
Intersystems มีมานาน 47 ปีแล้ว เรามีสไลด์ที่เรากำลังพูดถึงซึ่งเป็นการเกิดขึ้นของการคำนวณไมโครพีซีอินเทอร์เน็ตการประมวลผลแบบคลาวด์และตอนนี้ Gen AI แต่ละสิ่งเหล่านี้อาจเป็นการเปลี่ยนแปลง 10 ปีที่ทำให้เราสามารถทำสิ่งใหม่ ๆ ได้ดี ทั้งหมดนี้ส่งเสริมอิทธิพลของคอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์ในการดูแลสุขภาพอย่างมีนัยสำคัญ Gen AI ไม่แตกต่างหรือดีกว่าการเปลี่ยนแปลงก่อนหน้านี้บางส่วน มันเป็นเทรนด์ที่ยอดเยี่ยม
ฉันยังคิดว่าความร่วมมือระหว่างผู้จ่ายเงินผู้ให้บริการสาธารณสุขแผนประกันสุขภาพและอื่น ๆ ในสังคมกำลังแข็งแกร่งขึ้น มันจะทำให้ง่ายขึ้นในฐานะผู้ป่วยและเป็นผู้ดูแลสำหรับครอบครัวของคุณในการนำทางการดูแลสุขภาพ ฉันหวังว่าเทคโนโลยีการทำงานร่วมกันและการทำงานร่วมกันในชุมชนจะปรับปรุงต่อไป ฉันเห็นว่ามันดีขึ้นอย่างแน่นอนกับลูกค้าที่เราทำงานด้วย