Navaneeth Mourya Talluri首次进入技术领域时，医疗保健并不在他的视野之内。像许多年轻的专业人士一样，他被那些快速发展的、以创新为核心的行业所吸引，因为这些行业提供了早期的机会和可见的进步。但在他的职业生涯中，他认识到技术可以在支持人类健康方面发挥有意义的作用。
“与其他行业相比，医疗保健采用数字创新的速度较慢，”Navaneeth反思道，“它也不总是技术专业人士的首选，但我看到了做出有意义改变的机会。”这一认识标志着他职业生涯的开始，至今已超过六年，他曾在初创公司和大型制药公司工作，每个角色都为技术和人文关怀之间的关系提供了新的见解。
找到目标
Navaneeth从小就对技术创新着迷。他的学术旅程将他带到了哥伦比亚大学，在那里他攻读了硕士学位，为后来在数据和人工智能领域的深厚专业知识奠定了基础。但真正让他意识到潜在影响力的是他第一次接触医疗数据的经历。
“不像许多关注参与度指标的技术人员，我选择了医疗保健，因为它的目标从根本上不同：改善患者护理并最终挽救生命，”他说。这种动机影响了他之后的每一个项目选择，使他超越了仅仅追求用户获取数量的挑战。
通过经验学习
Navaneeth的道路并非一帆风顺。他在医疗保健领域的各个层面工作过——从临床试验到制药生产、精准医学再到患者分析，他很快就了解到医疗行业遵循不同的规则。行业对创新的谨慎态度曾经令他感到沮丧，但后来他深刻理解并尊重这一点。
“在医学中，黑箱是不够的，”他解释说，“临床医生需要了解为什么算法会推荐某件事，而不仅仅是它推荐了什么。”这一见解从根本上改变了他解决问题的方式，从纯技术解决方案转向考虑人类判断、信任和透明度的方案。
他的经验告诉他，在医疗保健中，高达60%的项目时间通常用于准备和验证数据，然后才进行建模。他不再将其视为低效，而是将其视为开发一致且可验证解决方案的重要部分。“强大的模型始于强大的数据产品，”成为他的指导原则。
与前线共创
Navaneeth致力于弥合技术团队和医疗专业人员之间的差距。他很早就认识到，医疗创新不仅需要技术专长，还需要与医生、护士、药剂师和运营团队的合作。
“技术常常是在孤立的情况下开发的，远离使用它的人，”他观察到，“但在医疗保健中，背景就是一切。”这一理念使他嵌入临床团队，不仅了解他们的需求，还了解他们在压力下如何思考、工作和决策。
在一个旨在改善预防性筛查外展的项目中，他最初的解决方案忽视了诸如文化犹豫和社会风险指标等人为因素。在涉及一线工作人员后，解决方案的有效性得到了提高。“一旦我们将领域专家纳入开发循环，一切都改变了，”他回忆道，“这个工具变得更加直观、相关，并最终赢得了信任。”
负责任创新的理念
Navaneeth在医疗创新中的方法以合规和安全为标志。这一理念促使他提倡增量采用，从低风险应用开始，建立信任后再转向更重要的领域。
他强调保持人类在循环中的重要性，视AI和其他技术进步为人类专业知识的补充而非替代。“每个输出都应由合格的专业人员进行审查、解释和验证，然后再采取任何行动，”他坚持道。
为了在医疗保健中负责任地采用AI，必须让技术团队以外的所有使用者都能理解。这从设定明确的期望开始：政策和指南应将AI呈现为辅助工具，而不是决策者。Navaneeth的团队提供定期的、针对特定角色的培训，涵盖常见错误、审查实践和局限性。
展望未来
如今，Navaneeth继续在技术和医疗保健的交叉点工作，受到最初将他引入该领域的相同兴趣的驱动。他从一名技术爱好者转变为医疗技术工作者的职业路径反映了技术在社会中角色的变化。
“随着技术的成熟，其在医疗保健中的角色将从实验性转变为不可或缺，”他相信，“但要实现这一目标，我们需要坚持数据质量、患者安全和负责任的使用。未来属于那些能够将先进模型与领域智慧结合并逐步赢得信任的团队。”
他的经验为其他考虑从事医疗保健职业的技术专业人士提供了洞见。他专注于应用技术创新来满足患者的需求。
(全文结束)
