أكيليش بابو، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة DeepScribe – سلسلة المقابلات

أكيليش بابو هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة DeepScribe، التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق المتقدم لإنشاء ملاحظات دقيقة ومطابقة وآمنة للمحادثات بين الأطباء والمرضى.

ما هو الشيء الذي أدخل вас إلى عالم الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية؟

إذا تذكرت بشكل صحيح، فإن جارفيش من “آيرون مان” كان أول شيء جذبني إلى عالم معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي. لقد وجدت أنه مثير للاهتمام كيف كان الإنسان قادرًا على إنجاز المهام بسرعة أكبر وكذلك الوصول إلى مستوى عالٍ من التفاصيل في بعض المهام والكشف عن المعلومات التي لن يكونوا قد عرفوها لولا هذا الذكاء الاصطناعي.

كانت هذه الفكرة هي “الذكاء الاصطناعي لن يكون جيدًا مثل البشر في معظم المهام، ولكن وضع الإنسان والذكاء الاصطناعي معًا سوف يهزمن”. معالجة اللغة الطبيعية هي الطريقة الأكثر كفاءة لهذا الجمع بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.

منذ ذلك الحين، كنت مهووسًا بسيري وغوغل ناو وأليكسا وغيرهم. بينما لم يعملوا بنفس السلاسة مثل جارفيش، كنت أريد بشدة جعلها تعمل مثل جارفيش. لقد أصبح واضحًا أن أوامر مثل “أليكسا، افعل هذا” أو “أليكسا، افعل ذلك” كانت سهلة ومřesة للغاية مع حالة التكنولوجيا الحالية. ولكن عندما يتعلق الأمر بشيء مثل جارفيش، حيث يمكنه تعلم وفهم وتصفية واختيار المواضيع المهمة خلال تبادل محادثة آخر – لم يكن قد تم فعله من قبل. هذا يرتبط بشكل مباشر بواحد من دوافي我的 في تأسيس DeepScribe. بينما نحن نحل مشكلة الوثائقية للأطباء، نحاول موجة جديدة من الذكاء: الذكاء المحيط. الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التنقيب في يومياتك، العثور على المعلومات المفيدة، واستخدام تلك المعلومات لمساعدتك.

كنت قد قمت ببعض الأبحاث باستخدام التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية في كلية الهندسة بجامعة كاليفورنيا، بيركلي. ما كانت أبحاثك؟

في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي بجامعة بيركلي، كنت أعمل على مشروع مصنف للاونتولوجيا الجينية حيث كنا نلخص مقالات PubMed مع معلمات مخرجات محددة.

نظرة عامة عالية المستوى: خذ مهمة مثل تلخيص مقالات الأخبار على CNN. في هذه المهمة، كنت تأخذ مقالات الأخبار وتلخصها في بضع جمل. لصالحك لديك البيانات وقدرة على تدريب هذه النماذج على أكثر من مليون مقال. ومع ذلك، فإن مساحة المشكلة enorme منذ لديك هيكل محدود للتلخيصات. بالإضافة إلى ذلك، هناك هيكل قليل للمقالات الفعلية. بينما كان هناك تحسينات كثيرة منذ 2.5 سنة عندما كنت أعمل على هذا المشروع، هذه لا تزال مشكلة غير محلولة.

في مشروعنا البحثي، كنا نطور تلخيصات هيكلية للمقالات. تلخيص هيكلي في هذه الحالة مشابه لتلخيص عادي إلا أننا نعرف الهيكل الدقيق للتلخيص الناتج. هذا مفيد منذ أنه يقلل بشكل كبير من خيارات الإخراج لنماذج التعلم الآلي – التحدي كان أن هناك تدريب كافٍ لتشغيل نموذج تعلم آلي جائع بالبيانات والحصول على نتائج قابلة للاستخدام.

الجزء الرئيسي من العمل الذي قمت به في هذا المشروع كان للاستفادة من المعرفة التي لدينا حول البيانات الإدخال وتطوير مجموعة من نماذج التعلم الآلي الضحلة لدعمها – تقنية اخترعناها تسمى المصنف ذو الخطوتين. المصنف ذو الخطوتين حقق معيارًا بنسبة دقة تبلغ 20 مرة أكثر من الأفضل السابق (54 في المائة مقابل 3.6 في المائة).

بينما يبدو هذا المشروع ومشروع DeepScribe مختلفين تمامًا، كانا متشابهين للغاية في كيفية استخدامهم لطريقة التصنيف بخطوتين لتحسين النتائج على مجموعة بيانات محدودة.

ما هو الشيء الذي دفعك إلى إطلاق DeepScribe؟

كل شيء بدأ مع والدي، الذي كان طبيبًا أونكولوجيًا. قبل أن تصبح أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية شائعة في الرعاية الصحية، كان الأطباء يكتبون الأشياء على الورق ويقضون وقتًا قليلًا في الملاحظات. ومع ذلك، عندما بدأت أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية في أن تصبح شائعة كجزء من قانون HITECH لعام 2009، بدأت في ملاحظة أن والدي يقضي المزيد والمزيد من الوقت على الكمبيوتر. كان يبدأ في العودة إلى المنزل في وقت متأخر. في عطلات نهاية الأسبوع، كان يجلس على الأريكة ويكتب الملاحظات. الأشياء البسيطة مثل إحضاره لي من المدرسة أو ممارسة كرة السلة أصبحت شيئًا من الماضي لأنها كانت تقضي معظم ساعات المساء في مواكبة الوثائق.

كطفل مهووس، كنت أحاول إيجاد حلول له من خلال البحث على الإنترنت وجعله يحاولها. للأسف، لم يكن هناك شيء يعمل جيدًا بما يكفي لإنقاذه من ساعات طويلة من الوثائق.

تقدمت عدة سنوات إلى صيف 2017 – كنت باحثًا يعمل في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي بجامعة بيركلي، يعمل على مشاريع في تلخيص الوثائق. في أحد الصيف عندما كنت أعود إلى المنزل، لاحظت أن والدي كان لا يزال يقضي ساعات طويلة في الوثائق. سألته، “ما الجديد في عالم الوثائق؟ أليكسا في كل مكان، ومساعد جوجل جيد جدًا الآن. أخبرني، ما هو أحدث شيء في المجال الطبي؟” وجاء जवابه، “لا شيء تغير.” فکررت أنه مجرد شئ معه، ولكن عندما ذهبت و استطلعت العديد من زملائه، كان نفس المشكلة: ليس ما هو أحدث في علاج السرطان أو المشاكل الجديدة التي يواجهها مرضاه – بل الوثائق. “كيف يمكنني التخلص من الوثائق؟ كيف يمكنني توفير الوقت على الوثائق؟ إنها تأخذ الكثير من وقتي.”

كما لاحظت العديد من الشركات التي ظهرت لمحاولة حل مشكلة الوثائق. ومع ذلك، كانت إما باهظة الثمن (آلاف الدولارات شهريًا) أو كانت محدودة للغاية من حيث التكنولوجيا. كان للأطباء في ذلك الوقت خيارات قليلة جدًا. لذلك، عندما açıت الفرصة إذا كنا يمكننا إنشاء كاتب طبي اصطناعي، تكنولوجيا يمكنها متابعة زيارات المرضى وتلخيصها، واعرضها بسعر يمكن أن يجعلها متاحة للجميع، يمكننا حقًا إعادة إحضار متعة الرعاية إلى الطب.

كنت فقط 22 عامًا عندما أطلقت DeepScribe. يمكنك وصف رحلتك كريادي؟

كان تعريفي الأول للمشاريع كان في المدرسة الثانوية. بدأ عندما كان صديقي وأنا نعرف بعض أساسيات لغة جافا سكريبت، وتناولنا مع مدير مركز للأطفال ذوي إعاقات التعلم. أخبرونا كيف يمكن أن يكون الأدوات البسيطة لها تأثير كبير على الأطفال الذين يعانون من صعوبات التعلم. انتهينا بهاكينغ معًا إلى تطبيق قارئ لصعوبات التعلم كروم. كان بسيطًا جدًا – كان يغير فقط الخط ليتوافق مع المعايير العلمية لسهولة القراءة للأشخاص الذين يعانون من صعوبات التعلم. بينما كان المفهوم بسيطًا، حصلنا على أكثر من 5000 مستخدم نشط في بضعة أشهر. كنت مدحوكة من كيف يمكن للتكنولوجيا البسيطة أن يكون لها تأثير كبير على الناس.

في بيركلي، واصلت الغوص في عالم المشاريع càngما استطعت، وخاصة مع مجموعة واسعة من الفصول الدراسية. كان مفضلي:

1. سلسلة محاضرات نيوتن – أشخاص مثل جيسيكا ماه من InDinero أو دايان جرين من VMWare الذين كانوا خريجين من بيركلي قدموا محاضرات متعلقة بوقتهم في بيركلي وكيف أسسوا شركاتهم الخاصة
2. مختبر التحدي – في الواقع، قابلت شريكي ماثيو كو من خلال هذه الفئة. كنا قد وضعتنا في مجموعات ومررنا بمرور الكرم خلال رحلة مدتها فصل دراسي لإنشاء منتج وتم توجيهنا حول ما يحدث خلال المراحل الأولى لجعل فكرة تعمل
3. منصة الإطلاق الرقيقة – بدون شك، كان هذا مفضلي؛ كان هذا عملية شاقة ومتطلبة حيث كنا قد توجيهنا من قبل ستيف بلانك (ملياردير مشهور وراء حركة شركة رقيقة) لاتخاذ فكرة، واعتمادها من خلال 100 مقابلة مع العملاء، وبناء نموذج مالي، وأكثر. كان هذا النوع من الفصول حيث كنا قد قدمنا “مشروعنا” فقط لنوقف على الشريحة 1 أو 2 ونحصل على صعق. إذا لم يكن ذلك صعبًا بما يكفي، كنا قد توقعنا أيضًا مقابلة 10 عملاء في الأسبوع. كانت فكرَتنا في ذلك الوقت هي إنشاء بحث عن براءة اختراع سيعطي نتائج مشابهة لبراءة اختراع باهظة الثمن، مما يعني أننا كنا قد قدمنا إلى 10 عملاء من الشركات الكبيرة في الأسبوع. كان رائعًا لأنها علمتنا التفكير بسرعة على أقدامنا وكوننا أكثر موارد.

بدأت DeepScribe عندما كان هناك مجموعة مستثمرين تدعى The House Fund تكتب شيكات للطلاب الذين سيقبلون بترك وظائفهم الصيفية وقضاء صيفهم في بناء شركاتهم. كنا قد أغلقنا Delphi (محرك بحث البراءات) وماثيو وأنا كنا قد كنا نتحدث باستمرار عن الوثائق الطبية وكل شيء وقع في مكانه لأنها كانت الفرصة المثالية لإعطائها فرصة.

مع DeepScribe، كنا محظوظين لأننا قد خرجنا للتو من Lean Launchpad منذ أن كان أحد أهم العوامل في بناء منتج للأطباء هو تكرار وتحسين المنتج حول ملاحظات العملاء. كان هناك مشكلة تاريخية في صناعة الطب هي أن البرمجيات نادرًا ما كانت تضم أطباء في حلقة التصميم، ونتيجة لذلك، كانت البرمجيات غير محسنة للاستخدام النهائي.

منذ أن كانت DeepScribe تحدث في نفس الوقت مع سنتي الأخيرة في بيركلي، كان هناك توازن ثقيل. كنت أظهر في الفصل في بذلة حتى أكون في الوقت المناسب لموعد العرض للعملاء بعد ذلك. كنت أستخدم جميع مرافق الهندسة وأستاذي لل百 في المائة من DeepScribe. اجتماعاتي مع مستشار أبحاثي حتى تحولت إلى جلسات عصف ذهني لشركة DeepScribe.

نظرًا إلى الوراء، إذا كان عليّ تغيير شيء واحد في رحلتي، لكان قد وضع الكلية على HOLD حتى أستطيع قضاء 150 في المائة من وقتي على DeepScribe.

يمكنك وصف مزايا استخدام DeepScribe لمهني طبي مقارنة بالطريقة التقليدية لكتابة الملاحظات الصوتية أو حتى كتابة الملاحظات؟

استخدام DeepScribe يهدف إلى أن يكون مشابهًا لاستخدام كاتب طبي حقيقي. بينما تتحدث بطبيعية مع مريضك، سوف يستمع DeepScribe ويسحب على الكلام الطبي المهم الذي يذهب عادة إلى ملاحظاتك ويوضع هناك لك، باستخدام نفس اللغة الطبية التي تستخدمها أنت. نحب أن نعتبره كعضو جديد في فريقك الطبي الذي يمكنك تدريبه كما تريد لمساعدتك في الوثائق في نظام السجلات الصحية الإلكترونية كما تريد. إنه مختلف تمامًا عن استخدام خدمة كتابة صوتية لأنها تلغي تمامًا خطوة العودة والتوثيق. بينما تحول خدمات الكتابة الصوتية التقليدية 10 دقائق من التوثيق إلى 7-8 دقائق، يتحول DeepScribe إلى بضع ثوان. يقارن أطبائنا بأي مكان من 1.5 إلى 3 ساعات من الوقت المحفوظ في اليوم حسب عدد المرضى الذين يرونهم.

DeepScribe هو جهاز محايد، يعمل من iPhone أو Apple Watch أو متصفح (للتلقيح) أو جهاز عتاد.

ما هي بعض التحديات التي قد تواجهها DeepScribe بسبب المصطلحات الطبية المعقدة؟

على عكس الرأي الشائع، فإن المصطلحات الطبية المعقدة هي في الواقع الجزء الأسهل لشركة DeepScribe. الجزء الأكثر صعوبة لشركة DeepScribe هو التقاط العبارات السياقية الفريدة التي قد يقولها المريض للطبيب. كلما ابتعدوا عن محادثة تقليدية، كلما رأينا الذكاء الاصطناعي يتهاوى. ولكن مع جمعنا لمزيد من بيانات المحادثة، نرى تحسنًا كبيرًا كل يوم.

ما هي التكنولوجيا الأخرى للتعلم الآلي التي تستخدمها DeepScribe؟

مظلات كبيرة من التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية تغطي معظم التعلم الآلي الذي نقوم به في DeepScribe.

يمكنك تسمية بعض المستشفيات أو المنظمات غير الهادفة للربح أو المؤسسات الأكاديمية التي تستخدم DeepScribe؟

بدأت DeepScribe من خلال برنامج تجريبي مع مركز صحة جامعة كاليفورنيا، بيركلي. Hartford Healthcare و Texas Medical Center و Cedar Valley Medical Specialists هي بعض من الأنظمة الأكبر التي تعمل مع DeepScribe.

然而، النسبة الأكبر من مستخدمي DeepScribe هي 50 ممارسة خاصة من ألاسكا إلى فلوريدا. التخصصات الأكثر شعبية هي الرعاية الأولية، جراحة العظام، أمراض الجهاز الهضمي، أمراض القلب، الطب النفسي، والأورام، ولكننا ندعم أيضًا بعض التخصصات الأخرى.

أطلقت DeepScribe مؤخرًا برنامجًا لمساعدة المرضى الذين يعانون من كوفيد-19. يمكنك أن تخبرنا عن هذا البرنامج؟

كوفيد-19 ضرب الأطباء بجدية. لا ترى الممارسات إلا 30-40 في المائة من حمولتهم المرضية، ويتم قطع موظفي الكتابة، ويجبر المرضى على التبديل السريع إلى التلقيح. كل هذا يؤدي إلى المزيد من العمل الكتابي للموفرين – نحن في DeepScribe نؤمن بصدق أن على الأطباء أن يخصصوا 100 في المائة من انتباههم ووقتهم ل رعاية مرضاهم.

لمساعدة هذا السبب، نحن فخورون بإطلاق حل تلقيح مجاني للمهنيين الصحيين الذين يقاتلون هذه الجائحة. حل التلقيح الخاص بنا متكامل بالكامل مع حل كاتبنا الطبي القوي بالذكاء الاصطناعي، مما يلغي الحاجة إلى توثيق سريري للمواجهات التي تتم على منصتنا.

نحن أيضًا نقدم خدمة الكاتب لدينا مجانًا خلال الجائحة. هذا يعني أن أي طبيب يمكنه الحصول على كاتب مجانًا ليتولى توثيقه. آمالنا هي أن من خلال القيام بذلك، سوف يكون الأطباء قادرين على التركيز أكثر على مرضاهم وقضاء وقت أقل في التفكير في التوثيق، مما يؤدي إلى إيقاف أسرع لوباء كوفيد-19.

شكرًا على المقابلة الرائعة، لقد استمتعت حقًا بتعلم المزيد عن DeepScribe و رحلتك كريادي. يجب على أي شخص يرغب في التعلم المزيد زيارة DeepScribe.