Greg Brady是Connect4Patients的创始人兼CEO，他是一位经验丰富的技术高管和连续创业者，以构建大型企业平台而闻名。在创立One Network Enterprises之前，他曾在Oracle和i2 Technologies担任领导职务，并在One Network Enterprises担任了近二十年的CEO，之后担任董事长。如今，他正将自己在数据集成、人工智能（AI）和基于网络的系统方面的数十年经验应用于医疗保健领域，通过Connect4Patients，旨在通过统一碎片化数据并实现更智能、以患者为中心的护理，从而解决行业范围内的低效率问题。
Connect4Patients是一个医疗保健技术平台，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，该平台旨在解决长期存在的问题，如记录碎片化、预防性护理有限和诊断效率低下。其核心产品“医疗保健网络（The Healthcare Network）”作为一个数字基础设施，创建了一个可在不同医疗服务提供者之间访问的单一、准确的患者记录，同时嵌入式AI工具增强了临床决策，提高了患者理解能力，并减少了医疗错误，最终旨在降低成本、改善结果，并将医疗保健从被动治疗转变为主动的、纵向的健康管理。
您之前创立了One Network Enterprises，构建了一个连接超过15万个贸易伙伴的全球供应链平台，并最终以约8.39亿美元的价格被Blue Yonder收购。设计大型、多方数据网络的经验，对您决定启动医疗保健平台并追求统一患者记录的想法产生了哪些影响？
供应链高度分布于合同制造商、供应商和物流公司之间。在One Network部署之前，公司专注于内部运营以及与供应商和物流合作伙伴的手动流程，但他们所使用的数据却各不相同。没有单一的事实版本（single version of the truth）。这增加了交付周期，并在支持客户方面造成了服务水平问题，同时也导致了销售损失。提供实时的单一事实版本对于减少时间和成本以及提高服务水平至关重要。
如果将此与医疗行业进行比较，问题是相同的。数据分散在医院、初级保健提供者、专科医生，最重要的是，患者之间。这种方法产生了巨大的成本，因为必须在参与者之间部署多个手动流程。这占用了患者护理的时间，因为每个提供者都试图手动创建一个完整的医疗记录，而不是花时间与患者进行高质量的交流。最重要的是，这种手动流程会导致更多的医疗错误，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。我在部署反映单一事实版本的网络方面的经验，使我能够独特地解决这个问题，这就是医疗保健网络的用武之地。医疗保健网络充当数字高速公路，使任何护理提供者，包括医院、医生、实验室、影像机构等，都能够无缝加入并访问包含家族病史和健康数据的单一完整患者记录。然后，这些数据由AI翻译成患者可以理解的语言和描述。这允许患者帮助清理网络中的数据并管理自己的预防和治疗性护理。
医疗保健在电子健康记录（Electronic Health Records, EHR）方面投入了大量资金，但临床医生仍然在与跨系统的碎片化数据作斗争。与其他成功统一数据平台的行业相比，为什么互操作性在医疗保健领域仍然是一个持续存在的挑战？
互操作性经历了许多阶段，从数据交换和标准化到全州范围内的医疗保健信息交换（Healthcare Information Exchanges, HIE）。但所有这些都失败了——不是因为医生和系统不想共享数据，而是因为行业定制以及跨多个设施、专业和人口统计数据的繁琐集成流程。底线是，HIE根本行不通。在美国有成千上万个EMR（Electronic Medical Record，电子病历）实施案例，而共享数据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非常庞大，并且数据安全性是一个重要的担忧。秘诀在于多对多网络，其中每个节点只需加入一次，即可立即与网络上的任何其他人连接，而无需额外的集成。
您的愿景是为患者创建一个“单一事实来源”。从系统架构的角度来看，这在实践中到底是什么样的？您如何确保流入此类系统的数据是可信和经过验证的？
Connect4Patients是一个以患者为中心、符合HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act，健康保险流通与责任法案）的解决方案，它位于医疗保健网络之上。与患者合作，Connect4Patients定义了他们的每个护理提供者，并管理跨提供者子网络的安全。该网络在安全的、符合HIPAA的数据中心中运行。患者连接到网络，并且他/她快速定义他们的护理提供者，然后AI系统Orion融合并清理数据，将其翻译成患者可以理解的语言，并进一步引导患者完善它。此活动创建了SVOT（Single Version of Truth，单一事实版本）和一个以患者为中心的应用程序，其中AI支持所有参与者。医疗保健网络和以患者为中心的应用程序增强了现有的EMR，并且不需要昂贵的IT项目来启用它。我们的主要重点是使患者受益；记录是他们的，他们应该能够访问并帮助管理它。
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，同时仍然使临床医生和卫生系统能够做出快速的、数据驱动的决策？
AI系统将数据翻译成患者可以理解的语言，并为护理人员创建单独的版本。文档类型是基于权限的，允许患者仅共享他/她批准的信息。这种以患者为中心的方法使患者能够在自己的治疗性护理中发挥积极作用，并引导他们尽早采取预防性护理方法。这种预防性护理方法将是美国的一大步。这个单一的事实版本由所有各方共享；护理提供者可以使用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，以进行即时的数据驱动决策。
医疗保健中的许多AI系统都在与不完整或不一致的数据集作斗争。拥有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？
一旦为美国治疗性市场创建了一个完整且单一的事实版本，AI系统就可以协助急性和慢性护理，包括诊断支持、药物相互作用、规定的饮食和锻炼计划。学习模型可以识别支持预防性护理模型所需的更改。例如，它可能会建议从食物供应中去除哪些成分；哪些药物对患者产生负面影响，应从市场上移除；以及哪些运动和锻炼计划适合不同的患者群体。通过完整且经过清理的医疗记录，AI系统将更加有用和准确。一旦AI系统可以访问包含医疗和健康数据的完整生活方式记录，我们对其所有使用方式的理解还很粗浅。
在供应链中，您展示了多方网络如何同步复杂的生态系统。您是否认为医疗保健正在朝着类似的网络模式发展，其中医院、保险公司、药房和患者在共享的数据基础设施上运营？
是的。医疗保健网络集成了整个医疗行业。这包括医院、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，将临床数据、运营数据和患者生成的数据集成到单一智能平台中的最大障碍是什么？
医院大多采用了FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources，快速医疗互操作性资源）标准作为医疗语言，但这并不意味着工作流程和基础设施也一致。这些差异存在于所有电子病历中以及跨所有电子病历。此外，系统并非以相同的方式填充FHIR资源标准。例如，有些可能包括病史，而另一些可能将此资源留空，选择允许提供者将此信息保存在临床记录中。患者报告的数据（如健康和数字信息）更具挑战性，因为它在患者和供应商之间通常是非结构化的，并且很少包含在传统医疗记录中。即使患者想要共享此信息，医生通常也无法访问标准、结构化的位置，或者可能不知道在哪里输入它。在最好的情况下，他们可能会将其添加到临床记录中，或者在患者离开后将其丢弃。以完整、干净和全面的方式集成这些结构化和非结构化数据是解决方案，也是我们的秘诀。
AI驱动的医疗保健平台通常会引起对隐私和治理的担忧。您如何在高级分析和互操作性与围绕患者数据的严格监管要求之间取得平衡？
所有患者数据都受到保护、安全且符合HIPAA。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。此信息可用于建议预防措施，如饮食和锻炼计划或新药方案。但此信息可在整个系统中使用，而不仅仅是针对单个患者。在患者层面，隐私和治理不是问题，因为用户可以控制安全和权限。
随着医疗保健系统越来越多地采用AI工具，您是否认为该行业在这些工具充分发挥其潜力之前需要新的基础数据架构？
医疗保健网络和C4P患者应用程序可以增强现有基础设施，使其效率更高。我相信，当行业看到网络及其可以提供的数据的力量时，重新构想医疗保健方法及其基础设施将会发生。目前，网络和患者应用程序只是改进了现有系统。
展望未来，如果医疗保健成功实现了统一的患者记录和智能数据网络，那么在未来十年内，从预防性护理到人口健康和个性化医疗，这将如何改变结果？
医疗保健每年花费数十亿美元，并损害了成千上万的患者。我相信将患者置于中心位置将大大削减这些过高的医疗成本，更重要的是，挽救生命。我们可以很容易地想象，即使是一小部分的改进也会带来什么：防止对数十万人造成伤害，每年节省数十亿美元，从而可以将资金更适当地投资（而不是浪费）在为每个人提供更好的生活方式和以预防为重点的护理上。
感谢您接受这次精彩的采访，希望了解更多信息的读者可以访问Connect4Patients。
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