राम मछली ने स्वास्थ्य देखभाल का भविष्य देखा है, और यह एक बॉक्स में है।
लगभग डेढ़ साल पहले, फिश ने 19Labs की स्थापना की, एक सिलिकॉन वैली स्टार्टअप जिसे वह डिजिटल स्वास्थ्य देखभाल की अगली पीढ़ी के लिए एक मंच के रूप में देखता है। आप 21 वीं सदी की पहली सहायता किट के रूप में गेल नाम के इसके मूल उत्पाद का वर्णन कर सकते हैं। लेकिन यह वास्तव में यह न्याय नहीं करता है। यह एक मिनी-क्लिनिक की तरह है।
गेल में एक दराज है जिसमें सेंसर-आधारित, नैदानिक उपकरण हैं, जिसमें इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम पैच, एक ईकेजी और स्ट्रोक डिटेक्टर, पल्स को मापने के लिए एक उंगलियों के ऑक्सीमीटर, आंतरिक कान और डिजिटल थर्मामीटर की जांच के लिए एक उपकरण शामिल है। उन सेंसर से डेटा स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को प्रेषित किया जा सकता है। एक और दराज दवाओं और आपूर्ति से भरा है।
शीर्ष पर एक पॉप-अप टच स्क्रीन है जो स्टिंग और काटने से लेकर दिल की समस्याओं से लेकर बाल संवेदी तक हर चीज पर इंटरेक्टिव ट्रीटमेंट गाइड प्रस्तुत करती है। इसका उपयोग चिकित्सकों या देखभाल करने वालों को वीडियो कॉल करने के लिए भी किया जा सकता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि एक व्यक्ति कॉल के दौरान चिकित्सा सहायता से जुड़ा रह सकता है, गेल के पास एक अंतर्निहित 4 जी सेलुलर बैटरी भी है।
गेल का प्रारंभिक बाजार दूरदराज के स्थानों में स्वास्थ्य क्लीनिक है - दक्षिण डकोटा और कनाडा में पायलट कार्यक्रम चल रहे हैं - लेकिन मछली इसे स्कूलों, कार्यालयों, दुकानों और अंततः घरों में एक स्थिरता बनने की क्षमता के रूप में देखती है।
यह एक महत्वाकांक्षी लक्ष्य है, लेकिन मछली के पास अपनी आकांक्षाओं को पूरा करने का श्रेय है। पहले, वह सैमसंग में डिजिटल हेल्थ के उपाध्यक्ष थे और एक बार ऐप्पल में आईपॉड टीम का नेतृत्व किया था।
स्मिथसोनियन डॉट कॉम ने फिश के साथ बात करते हुए कहा कि उन्हें लगता है कि डिजिटल स्वास्थ्य का नेतृत्व कैसे किया जाता है और 19Labs एक प्रमुख खिलाड़ी कैसे बन सकता है।
गेल के लिए विचार कहां से आया?
मेरे तीन छोटे बच्चे हैं इसलिए स्वास्थ्य की स्थिति से निपटना कुछ ऐसा है जो आपको अक्सर करना पड़ता है। यह तब शुरू हुआ जब हम मैक्सिको में छुट्टी पर थे, कुछ दिनों बाद मैंने डिजिटल स्वास्थ्य और ऑटो-सेंसिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रौद्योगिकी के भविष्य पर एक प्रस्तुति दी थी। हम इस रिसॉर्ट में हैं और मेरे बच्चों में से एक को स्वास्थ्य समस्या थी, और उनमें से कोई भी उपकरण या एआई तकनीक पता नहीं थी कि कैसे उपलब्ध थे।
जितना मैंने इसके बारे में सोचा था, मुझे उतना ही एहसास हुआ कि वहां एक अवसर था। जब हमने निवेशकों से बात की, तो हमने वास्तव में इसे "स्वास्थ्य देखभाल के लिए एंड्रॉइड" कहा। यह एक ऐसा उपकरण होगा जो होटलों में होगा, यह कार्यालयों में होगा। यह विचार था कि स्मार्ट हेल्थ केयर एक्सेस प्रदान करने के लिए अंतिम उपयोगकर्ता अनुभव की मदद करना जो कि स्मार्ट है, यह प्रयोग करने योग्य है और उन स्थानों और उन लोगों के लिए डिजिटल स्वास्थ्य देखभाल लाने में सक्षम है जिनके पास पहले उपलब्ध नहीं था।
लक्ष्य सभी विभिन्न अनुप्रयोगों और अनुभवों और सेवाओं और प्रौद्योगिकी को एक साथ लाना था। व्यवसाय के दृष्टिकोण से, यदि आप सही समापन बिंदु ले जाते हैं, तो आप उपयोग को चलाते हैं और आप उन सेवाओं को प्रदान करने वाले को नियंत्रित करते हैं।
गेल नाम कहां से आया?
यह एक आसान है। डिवाइस पर 'आंधी' के तहत आप 19 नंबर देखते हैं। कहानी यह है कि जब आप इसका उच्चारण करते हैं, तो आप उन्नीस कथा का उच्चारण करते हैं। असल में, हमने इसका नाम फ्लोरेंस नाइटिंगेल के नाम पर रखा है। हमने वास्तव में फ्लोरेंस नाइटिंगेल की भावना पर विश्वास किया था, लेकिन नाम बहुत लंबा था।
आंधी क्या कर सकती है?
मैं इसे एक यात्रा के रूप में देखता हूं। हमारे पास संस्करण एक पर प्रौद्योगिकी सबसे बुनियादी है- स्टेथोस्कोप, कान की परीक्षा के लिए एक ओटोस्कोप, ग्लूकोज परीक्षण, नाड़ी ऑक्सीमीटर, एक रक्तचाप उपकरण। लेकिन जो चीजें ज्यादा रोमांचक हैं वो आने वाली हैं। हम एक स्टार्टअप के साथ काम कर रहे हैं जो एक अल्ट्रासाउंड डिवाइस विकसित कर रहा है। एक और स्टार्टअप एक ऐसे उपकरण पर काम कर रहा है जो बुनियादी रक्त लिपिड परीक्षण करने में सक्षम होगा, इसलिए एक मिनट के भीतर आप अपने रक्त पर संपूर्ण लिपिड विश्लेषण कर पाएंगे। वॉयस एनालिटिक्स पर एक और स्टार्टअप काम कर रहा है। सिर्फ अपने मूड का मूल्यांकन करने के लिए नहीं। लेकिन वे आपके दिल का मूल्यांकन करने के लिए उन विश्लेषिकी का उपयोग करने पर शोध कर रहे हैं। विभिन्न नैदानिक उपकरणों के लिए अधिक से अधिक एनालिटिक्स आ रहे हैं।
हम इसे उन विक्रेताओं को वास्तव में एकीकृत तरीके से बाजार में जाने में मदद करने के अवसर के रूप में देख रहे हैं जो एक पूर्ण समाधान प्रदान करता है। यदि आप कुछ प्रकार के वॉइस एनालिटिक्स या किसी प्रकार के रक्त परीक्षण का विकास कर रहे हैं, तो आपको इसके लिए एक पूरे क्लिनिक का निर्माण नहीं करना चाहिए। वास्तव में एक क्लिनिक बनाने के लिए, आपको कई सहयोगियों से प्रौद्योगिकी को एक साथ खींचने की आवश्यकता है। हम खुद को स्वास्थ्य देखभाल में एकमात्र वास्तविक मंच के रूप में देखते हैं क्योंकि हम सम्मोहक अनुभव बनाने के लिए सब कुछ एक साथ लाते हैं।
यह कुछ ऐसा नहीं है जो एक स्टार्टअप कर सकता है। XPrize ने यह सोचकर यह सब गलत कर दिया कि कोई व्यक्ति ट्राईकॉर्डर का निर्माण कर सकता है। अल्टीमेट ट्रिकॉर्डर एक ऐसा उपकरण है जो कई कंपनियों से एक साथ नवाचार करता है, न कि केवल एक से। हम सभी उद्योग के नवोन्मेष को एक साथ लाने के लिए सही मंच का निर्माण कर रहे हैं।
राम मछली, 19Labs (19 लैब्स) के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी आपने अतीत में ऊर्ध्वाधर एकीकरण पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करते हुए स्टार्टअप के बारे में कुछ संदेह व्यक्त किया है। उस पर आपकी क्या सोच है?
स्वास्थ्य देखभाल के साथ समस्या यह है कि हम बहुत अधिक संकीर्ण ऊर्ध्वाधर समाधान देख रहे हैं। लेकिन कोई भी उन लोगों को साथ नहीं ला रहा है। यदि आप एक डिजिटल ईकेजी या स्टेथोस्कोप विकसित करते हैं तो एक संकीर्ण ऊर्ध्वाधर दृष्टिकोण बिल्कुल सही है। लेकिन इसे एक समाधान में बदलने के लिए जिसे स्वास्थ्य देखभाल उद्योग उपयोग कर सकता है, किसी को इन सभी उपकरणों को एक साथ लाने के लिए एक मंच बनाने की आवश्यकता है। और यही हम कर रहे हैं।
क्या आप गेल को लोगों के घरों में उपभोक्ता उत्पाद बनते हुए देख सकते हैं?
पूर्ण रूप से। जैसा मैंने कहा, यह एक यात्रा है। आज की तरह, यह कुछ ऐसा है जिसका उपयोग स्कूलों में, या उन लोगों द्वारा किया जा सकता है जो दूरदराज के क्षेत्रों में रहते हैं या विशेष स्वास्थ्य स्थितियों वाले लोग हैं। लेकिन अगर आप भविष्य में देखें, तो आज से पाँच-सात साल बाद, हर घर, हर स्कूल, हर व्यवसाय में एक हेल्थ केयर कॉर्नर होगा। अस्पतालों और क्लीनिकों की दीवारें टूट गई हैं। स्वास्थ्य देखभाल किनारे तक बढ़ रही है - नैदानिक प्रौद्योगिकियां, इमेजिंग प्रौद्योगिकियां, एआई, ट्राइएज- हम अधिक से अधिक स्वास्थ्य देखभाल सेवाओं को किनारे पर ले जाते हुए देखेंगे, जहां लोग हैं।
उत्पाद में AI का उपयोग कैसे किया जाएगा?
यदि आप इसके बारे में सोचते हैं, जब आप एक नर्स हॉटलाइन को बुला रहे हैं, तो वे वास्तव में आपको एक बहुत ही मूल, एआई-चालित संवाद के माध्यम से चल रहे हैं। जैसे-जैसे हम भविष्य में आगे बढ़ते हैं, हम और अधिक देखने वाले हैं कि मैं स्थानीय एआई एनालिटिक्स के साथ-साथ बड़े डेटा एनालिटिक्स भी कहूंगा। यहीं से मशीन लर्निंग को लागू किया जा सकता है।
इसका उपयोग स्टेथोस्कोप ऑडियो का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। या एक ईकेजी ऑडियो। या अल्ट्रासाउंड इमेजिंग। हम अधिक से अधिक बड़े डेटा विश्लेषिकी लागू होते हुए देखेंगे।
मैं आपको एक उदाहरण देता हूं, जिस कंपनी के साथ हम काम कर रहे हैं, वह हृदय अतालता समस्याओं को पहचानने के तरीके विकसित कर रही है। स्टेथोस्कोप के साथ कंपनी के पास एक महान डेटाबेस है जिसका उपयोग आपके फेफड़े और दिल की शोर का विश्लेषण करने में किया जा सकता है, और पारंपरिक स्टेथोस्कोप का उपयोग करके अधिकांश नर्सों या डॉक्टरों की तुलना में अधिक सटीक हो सकता है। उनके पास उन सैकड़ों लोगों का यह डेटाबेस है, जिनकी उन्होंने सुनी है, और इससे बेहतर उन्हें इसका विश्लेषण करने में मदद मिलती है।
आपके सामने सबसे बड़ी चुनौती क्या है ?
यह उबाऊ लगता है, लेकिन यह एक व्यवसाय के निर्माण की मूल बातें पर वापस जाता है। यह निष्पादन है। यह विवरणों पर ध्यान दे रहा है, धन प्राप्त करना - बहुत अधिक नहीं, बहुत कम नहीं। यह सेक्सी नहीं है, लेकिन इसका बहुत कुछ निष्पादन के लिए नीचे आता है।
क्या आपके द्वारा Apple और सैमसंग में अपने समय में सीखी गई चीजें हैं जो आपने इस कंपनी पर लागू की हैं?
मैंने हर कंपनी में चीजें सीखी हैं, जिनके साथ मैं रहा हूं। नोकिया पर कुछ आश्चर्यजनक बातें सीखीं। और सैमसंग पर अधिक आश्चर्यजनक चीजें। एक चीज़ जो मैंने Apple में सीखी थी - कुछ ऐसा जो मैंने अपने पूरे जीवन को माना है, लेकिन Apple में काम करने के बाद इस बारे में ज्यादा सोचता था - 'बहुत अच्छा नहीं था।' लेकिन रचनात्मक आलोचना की संस्कृति में इसे करने में सक्षम होने के नाते। और यह एक दोस्ताना, सकारात्मक तरीके से कर रहा है। आप लोगों का अपमान और अपमान नहीं करते।
इसका मतलब है कि वह एक बैठक में जा सकता है और कह सकता है, 'आप बेहतर कर सकते हैं और यह काफी अच्छा नहीं है।' मुझे लगता है कि यह अद्भुत उत्पादों के निर्माण का मूल है। बहुत सी कंपनियां लोगों को धक्का न देने के लिए समझौता कर रही हैं क्योंकि उन्हें नहीं पता कि वे कैसे प्रतिक्रिया देने जा रहे हैं। और वे स्वीकार करते हैं कि मध्यस्थता काफी अच्छी है। नहीं, मध्यस्थता पर्याप्त अच्छी नहीं है।
