Access Health: COTA首席执行官谈医疗数据困境
今天是我加入《新闻周刊》一周年纪念日，也是我深入研究医疗AI的一周年。为了庆祝这个时刻，我将透露一个秘密：没有哪个话题比AI更让我感兴趣，也没有哪个话题让我更感到厌烦。
我最近关于自主AI的文章就是一个很好的例子。在报道这个故事时，我采访了10家开发AI代理公司的医生和高管。他们经常以这样的方式开始介绍：“有了AI代理，您不必等待与人工客服代表通话，您可以直接与AI代理交谈！”
嗯。当我拨打沃尔格林、亚马逊或T-Mobile的客户服务热线时，最棒的部分就是我能与真人交流。其他时候，我被自动应答机打断，试图背诵我的出生日期。我在输入账户号码之前，机器人会告诉我，“对不起，我没有听清楚。” 我大声喊着“我想和代表通话！”并越来越对机械声音的冷漠感到沮丧。
这就是当我第一次听说呼叫中心变得更技术化时脑海中浮现的未来。所以我问Infinitus公司的CEO Ankit Jain解释其中的区别。
Jain说：“我们构建的对话式AI语音平台非常自然，非常具有对话性，就像你立刻接通了一个真人一样。”
与其说“按1键如果您是患者，按2键如果您是药剂师”，AI代理可能会说：“您好，请问是谁在打电话？” 你可以给出开放式的回答，系统通常知道如何回应。
Zocdoc的CEO Oliver Kharraz博士告诉我，达到这种流畅度并不容易。上周，该公司推出了自己的AI代理“Zo”，处理患者的预约电话（请参阅《新闻周刊》的独家报道）。
这个工具花了两年时间才完成——部分原因是语言挑战。例如，Zo可能会要求患者提供保险卡，而患者可能会自言自语地说：“我把保险卡放在哪儿了？”
早期版本的Zo会建议患者检查钱包或询问配偶。但一个人工客服员工通常会告诉患者慢慢来。
Zo最初是在纽约市训练的，所以当它首次在德克萨斯州部署时，代理说话太快，不断打断来电者。
Kharraz说：“我们意识到我们必须调整节奏，并且必须开发模块来确定来电者是否已经说完话，还是只是暂停了一下。”现在，Zocdoc确保其模型在广泛的地理区域进行训练。
所有AI开发者（以及使用其代理的医疗机构）都向我保证，对于更复杂的需求，仍然可以联系到真人。即使没有AI代理作为联络人，也可能会更容易联系到他们。
您对医疗领域中AI使用的最大问题或担忧是什么？ 也许我可以找到答案。请通过a.kayser@newsweek.com给我发邮件。
Pulse Check
Miruna Sasu是COTA Healthcare的总裁兼CEO。其平台从电子病历中提取数据，清理和审核临床笔记，然后将其返回给医疗组织用于研究和开发目的。
您可能在昨天关于临床试验业务中AI使用的文章中看到了她的名字——我们最近联系讨论了COTA如何使用名为CAILIN的AI代理来处理数据集并通过搜索栏回答问题。
我们还讨论了真实世界数据的重要性——这些数据来自电子病历、保险索赔和可穿戴设备等来源，可以提供更具代表性的样本。本周的Pulse Check中，我重新回顾了与Sasu的访谈，为您带来一些未在文章中出现的独家见解。敬请享受！
编辑注：回复已编辑以缩短篇幅。
问：临床试验并不总是具有代表性。真实世界数据的概念何时开始在肿瘤学中受到关注，这一转变如何影响了研究结果？
答：我们在实现这一目标的过程中还没有完全到位。但我认为这始于2016-2017年，当时Bristol Myers Squibb参与了一场革命，人们开始思考如何使临床试验更加多样化——如何使进入试验的患者群体与美国和世界各地的患者群体相匹配。
使用真实世界数据的部分原因是，我们想了解患者在哪里，他们的特征是什么，以及这些指标是否代表了整个群体。你不能只招募男性参加试验，然后期望一位60岁、70岁或80岁的女性会接受相同的剂量或产生相同的反应。 女性有不同的激素，不同的生物系统部分需要考虑，因此，具有代表性的群体实际上对患者有益。我们知道是否需要调整剂量，或者给药方式，以及是否对所有人都安全。
真实世界数据可以显示所有患者——不仅仅是某些被选中的患者——的旅程。我们有这些患者的生物标志物，数据展示了生物上的变化。我们能够了解他们是前往参加试验还是在当地居住。这些都是影响患者获得治疗、坚持治疗和遵循治疗方案的因素：因此，这些信息对于试图开发真正有效药物的生命科学公司来说是无价的。
问：我与之交谈的医疗系统领导者都非常担心他们的数据——如何收集、保护以及如何内部指导护理决策和策略。如果他们希望将这些数据贡献给更大的事业，比如肿瘤学研究，您会建议他们怎么做？
答：这首先需要技术。最有价值的信息在医生的笔记中。找到一种帮助记录医生笔记的方法，而不是手写，是一个巨大的进步，因为当我们对手写笔记应用技术时，准确性会大大降低。
我认为大多数医生会说，“我们已经在这样做了”——但实际上，有很多小的技术（不花费很多钱）可以将医生的笔记转化为数据点，帮助像COTA这样的公司更快更好地提供这些信息。
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