مقابلات
دانيال كين، الرئيس التنفيذي المشارك ومؤسس ModMed – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
دانيال كين هو الرئيس التنفيذي المشارك ومؤسس شركة ModMed® في جنوب فلوريدا، وهي شركة تكنولوجيا صحية تعمل على تحويل الرعاية الصحية من خلال منصات ذكية محددة بالتخصص لزيادة كفاءة الممارسة وتحسين النتائج الصحية للمرضى.
تأسست ModMed في فبراير 2010، وقد نمت إلى أكثر من 1200 موظف وجمعت أكثر من 332 مليون دولار في الاستثمارات الإجمالية. وتُعرف الشركة بنموها التقدمي كشركة تكنولوجيا طبية، وتُكرّم ModMed بشكل متكرر على الصعيد الوطني والإقليمي لتحقيقها تحت قيادة دانيال. في عام 2020، تمت إضافة الشركة إلى قائمة أفضل أماكن العمل في البلاد من قبل مجلة إنك. بين عامي 2016 و2018، تمت إضافة الشركة إلى قائمة أسرع الشركات نمواً في أمريكا الشمالية في قائمة ديلويت تكنولوجي فاست 500™. منذ عام 2015، تمت إضافة الشركة سنوياً إلى قائمة إنك 5000 الحصرية، وهي مجموعة من أسرع الشركات نمواً في البلاد.
يمكنك مشاركة بعض الأفكار حول خلفيتك وكيف أثرت على عملك في ModMed؟
بدأت رحلتي في التكنولوجيا خلال سنواتي الجامعية في كورنيل عندما شاركت في تأسيس بلاكبورد. قمنا بتحويل التعليم عن طريق تحويل الملاحظات الدراسية إلى formato رقمي وخلق منصة قدمت للطلاب وأعضاء هيئة التدريس مرونة وتفاعلاً غير مسبوق. بالنسبة لي، انتهت نجاحات بلاكبورد بطرحها للاكتتاب العام في عام 2004، وعندما كان لدينا حلول ثورية في مجال التكنولوجيا التعليمية، لم أستطع إلا أن أبحث عن تحديات جديدة.
واحد من هذه التحديات ظهر عندما ذهبت لزيارة طبيبي الجلدي. كنا قد قمنا بحوار رائع حول صعوبات استخدام الأنظمة القائمة على الورق القديمة وطرق إصلاحها. وقد أدركت الجسر بين خبرته الطبية وخبرتي التقنية، وقررنا الانضمام معاً لإنشاء ModMed مع منصة سجل الصحة الإلكتروني (EHR) الأولى.
في ذلك الوقت، كانت بعض أنظمة EHR موجودة بالفعل، ولكن دراسات كثيرة أشارت إليها كأحد الأسباب الرئيسية لاحتراق الأطباء. اتخذنا نهجًا مختلفًا وتصميم نظام EHR الخاص بنا ليتكيف مع تجربة المستخدم مع تدفقات عمل محددة بالتخصص الطبي. نظام EHR السحابي الرئيسي لدينا، EMA، مصمم من قبل الأطباء من أجل الأطباء، وهو ما يميزنا ويحدد “الوصفة السرية” لدينا في السوق. على مر السنين، قمنا بتوسيع عروض منتجاتنا لتشمل مجموعة شاملة من الحلول التي تساعد مقدمي الرعاية الصحية على تبسيط وتسريع عمليات ممارساتهم وتسريع تقديم الرعاية.
كيف ترى معركة التكنولوجيا الاصطناعية الفعالة في الرعاية الصحية وكيف يمكن الفوز أو الخسارة مع البيانات؟
نحن نبدأ في رؤية زيادة في اعتماد تقنيات التكنولوجيا الاصطناعية داخل الممارسات لتبسيط تدفقات العمل وزيادة الكفاءة. عندما ندخل عصر استخدام التكنولوجيا الاصطناعية لأداء مهام أكثر تعقيداً، مثل اقتراح العلاج أو التوصيات السريرية الأخرى، فمن الحتمي أن يكون لدينا استراتيجية بيانات وتدريب مناسبة. التكنولوجيا الاصطناعية لديها الفرصة لتحسين تجربة المرضى والمقدمين بشكل كبير وخلق تغييرات نظامية ستحسن الرعاية الصحية حقًا، ولكن جعل هذا الواقع سوف يعتمد على كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة المستخدمة لتدريب النماذج.
لماذا البيانات مهمة جدًا لتطوير التكنولوجيا الاصطناعية في صناعة الرعاية الصحية؟
البيانات هي الحياة الدموية للتكنولوجيا الاصطناعية، وسيئة جودة البيانات ستضر بأداء التكنولوجيا الاصطناعية، مما يؤدي إلى نتائج دون المثالية. هذا يمكن أن يكون له عواقب وخيمة في بيئة الرعاية الصحية حيث قد تكون حياة المرضى في خطر. ولكن سيناريو أكثر احتمالا هو أن هذه التجارب السلبية قد تؤدي إلى تقويض ثقة المرضى والمقدمين في التكنولوجيا الاصطناعية، مما يبطئ التقدم والimpact الإيجابي الذي يمكن أن يكون لهذه التكنولوجيا الثورية على الرعاية الصحية.
على سبيل المثال، في غرفة الفحص، أدوات الاستماع المحيطة بالتكنولوجيا الاصطناعية مصممة لاقتراح محتوى لملاحظات سريرية للمقدم لمراجعتها والموافقة عليها. في المثالي، يجب أن يقلل هذا من الوقت الذي يقضيه المقدم في توثيق نظام EHR وسماح بمزيد من الوقت النوعي مع المريض. ومع ذلك، قد تؤدي بيانات ذات جودة رديئة وأدوات التكنولوجيا الاصطناعية غير مدربة إلى العكس، مما يضطر المقدمين إلى قضاء وقت طويل في تصحيح الأخطاء وكتابة الملاحظات مرة أخرى.
بالإضافة إلى ذلك، فإن الانحياز هو خطر كبير مرتبط بخوارزميات التكنولوجيا الاصطناعية، ويمكن أن تلعب البيانات عالية الجودة دورًا مهمًا في التخفيف من عدم المساواة في الرعاية الصحية. يمكن لنماذج التكنولوجيا الاصطناعية أن تتعلم الأنماط التي تعامل المرضى من السكان بشكل تفضيلي مقارنة بالسكان الآخرين، بما في ذلك المجموعات المحمية قانونًا. من خلال مراقبة مدخلات البيانات وتدريبها على بيانات شاملة وممثلة، يمكن أن تكون مخرجات التكنولوجيا الاصطناعية أكثر شمولاً ودقة.
يمكنك أن تشرح أنواع البيانات التي تستخدمها ModMed لتدريب نماذج التكنولوجيا الاصطناعية وكيف يتم الحصول على هذه البيانات وإدارتها؟
في ModMed، نستخدم بيانات شاملة محددة بالتخصص لتدريب نماذج التكنولوجيا الاصطناعية بدقة. على مدار 14 عامًا، قمنا بإنشاء مجموعات بيانات محددة بالتخصص، غير معرفة الهوية، وموافقة للقوانين، ونحن الآن نستخدم هذه البيانات الداخلية لتدريب نماذج التكنولوجيا الاصطناعية. على سبيل المثال، أداة الاستماع المحيطة ModMed Scribe تم تدريبها على تخصص الجلدية، وهو إطلاقنا الأول، على ملايين المعلمات الهيكلية من سجلات المرضى غير المعرفية التي تم اختبارها من مجموعة 500 مليون لقاء مريض.
كيف يُعرّف ModMed “التكنولوجيا الاصطناعية الأخلاقية” في سياق الرعاية الصحية؟
الاحتمال أن التكنولوجيا الاصطناعية قد تكون متحيزة أو تقدم معلومات غير دقيقة في شكل “هلوسة” أو حذف يمكن أن يؤثر على حياة المرضى. لهذا السبب، التكنولوجيا الاصطناعية الأخلاقية في الرعاية الصحية هي وضع معايير عالية للدقة والضبط. إنها تطوير الخوارزميات بعناية ومسؤولية، واستخدام بيانات عالية الجودة ومتنوعة لتمكين توقعات أكثر دقة للمستخدمين.
التكنولوجيا الاصطناعية الأخلاقية هي أيضًا ضمان أن البشر يبقون في المعادلة. التكنولوجيا الاصطناعية يجب ألا “تتفوق على الطبيب” ولكن يجب أن تقلل من العبء الإداري الذي يعانيه الأطباء وموظفوهم حتى يتمكنوا من التركيز أكثر على مساعدة المرضى.
ما هي التدابير المتبعة في ModMed لتمكين تكنولوجيا التكنولوجيا الاصطناعية من التطوير والتنفيذ بطريقة أخلاقية؟
نهجنا المحدد لبيانات بنية—تحضير مجموعات بيانات تدريب عالية الجودة—يساعدنا على جعل التكنولوجيا الاصطناعية المسؤولة حقيقة. البيانات ذات الصلة والغير معرفة الهوية التي تم جمعها من أنظمة سجلات الصحة الإلكترونية الخاصة بنا من مجموعة متنوعة من الممارسات توفر لنا مجموعة بيانات تدريب متنوعة تعكس مجموعات مرضى مختلفة.
بالإضافة إلى ذلك، يتبنى فريقنا التطوير تنظيف البيانات لتسهيل جمع واستخدام بيانات عالية الجودة. يسمح هذا العملية لفريقنا بتحديد وتصحيح وازالة عدم الاتساق والأخطاء والقيم الناقصة من مجموعة البيانات. من خلال هذا الصيانة المنتظمة، يمكننا تحديث التكنولوجيا الاصطناعية باستمرار بناءً على بيانات الأداء، خاصة البيانات السريرية، حيث يمكن أن تؤثر نتائج المرضى.
يمكنك مناقشة أهمية الشفافية والمساءلة في تطوير التكنولوجيا الاصطناعية، خاصة في الرعاية الصحية؟
الشفافية تجعل المساءلة ممكنة، وهو السبب في أنها أساس حاسم لأي حل تكنولوجيا اصطناعية في الرعاية الصحية. أولويات الأطباء هي الرعاية الصحية والسلامة، لذلك ليس من المفاجئ أن 80% من الأطباء يريدون معرفة خصائص وسمات تصميم وتنفيذ أدوات التكنولوجيا الاصطناعية.
بالإضافة إلى ذلك، ليس جميع البيانات متساوية. من المهم معرفة مكان وطريقة تخزين البيانات ومصدرها وكيف يتم تحديثها بانتظام. نحن محظوظون لأننا منذ تأسيس ModMed، كنا ملتزمين bằng استراتيجية بيانات تضع أولوية للشفافية والدقة. لدينا فهم واضح لمصادر بياناتنا وجودتها ونحن واثقون من أن تكاملات التكنولوجيا الاصطناعية سوف تقدم قيمة كبيرة لعملائنا.
كيف يتم دمج التكنولوجيا الاصطناعية في أنظمة سجلات الصحة الإلكترونية المحددة بالتخصص مثل EMA و gGastro؟
على مدار محفظتنا، لقد استخدمنا التعلم الآلي لبعض الوقت وتعزيز استثماراتنا في التكنولوجيا الاصطناعية المتقدمة والتنميطية لتبسيط أعمال الطب وتسريع الرعاية الجيدة. نحن نبني تجربة ممارسة كاملة مدعومة بالتكنولوجيا الاصطناعية تبدأ قبل وصول المريض إلى العيادة، تمتد خلال غرفة الفحص، وصولا إلى قسم الفواتير.
في الإعداد السريري، نحن في المراحل النهائية من برنامج اختبار أداة الاستماع المحيطة بالتكنولوجيا الاصطناعية لEMA، والتي نعتقد أنها ستكون مبدعة لدواعيها الوظيفية ومحتوى المقترح. حلنا لتوثيق التكنولوجيا الاصطناعية مصمم لتبسيط عملية الرعاية بخلاف مجرد النسخ أو صياغة ملاحظة SOAP. باستخدام كميات هائلة من البيانات الهيكلية، نقوم بتدريب نماذج التكنولوجيا الاصطناعية لالتقاط المعلومات الأساسية من محادثات الطبيب والمريض، وبالعمل جنبًا إلى جنب مع نظام EHR، لاقتراح محتوى ذي صلة لملاحظات الزيارة، بما في ذلك رموز ICD-10 ورموز الجراحة والوصفات الطبية. هذا يوفر للمقدمين وقتًا ثمينًا ويمكنهم قضاء وقت أكثر مع مرضاهم.
ما هي الفوائد المحددة التي تقدمها حلول التكنولوجيا الاصطناعية المحددة بالتخصص للمقدمين والمرضى؟
لا تتشابه أي تخصصات طبية. تختلف بشكل كبير مع المرضى الذين يرعونهم، والظروف التي يعاملونها، والرموز الطبية المستخدمة للتعويض. يجب أن تكون حلول التكنولوجيا الاصطناعية مخصصة لتناسب هذه الاختلافات لتكون فعالة ب任何 معنى حقيقي.
على سبيل المثال، أنظمة EHR وأدوات الاستماع المحيطة بالتكنولوجيا الاصطناعية في ModMed مصممة بشكل صريح لكل تخصص طبي، وتوفر دعمًا ذا صلة ودقيقًا للممارسين السريريين. يتطلب كل تخصص عملية توثيق مختلفة ضمن ملاحظة البيانات الهيكلية، بما في ذلك رموز طبية فريدة ومصطلحات. يسمح هذا التخصص للأدوات بالفهم والاستجابة بشكل أفضل لاحتياجات وعمليات العمل الفريدة لممارسات التخصصات المختلفة، وهو ما نعتقد أنه سينتج عنه تنفيذًا أكثر كفاءة واعتمادًا أسرع وفعالية أكبر في تحسين الكفاءة التشغيلية.
أين ترى أكبر فرص للتكنولوجيا الاصطناعية في الرعاية الصحية خلال العشر سنوات القادمة؟
في المستقبل، ستشغل التكنولوجيا الاصطناعية تقريبًا كل جانب من جوانب الرعاية الصحية بطرق لا نستطيع تخيلها. بالفعل، يتم استخدام التكنولوجيا الاصطناعية لتحسين المهام الإدارية، ومن المرجح أن يزداد هذا الاتجاه مع زيادة وضوح قيمة التكنولوجيا الاصطناعية.
أنا أرى أيضًا مستقبلًا حيث يتم دمج التكنولوجيا الاصطناعية بشكل متكامل في جميع تفاعلات الطبيب والمريض، حيث تكون واجهة المستخدم “الواجهة” شبه غير مرئية. بدلاً من التفاعلات القائمة على الشاشة اليوم، يمكن أن تقدم التكنولوجيا الاصطناعية مزيجًا من الواقع والواقع المعزز. يمكن أن تحلل هذه التكنولوجيا الاصطناعية في المستقبل سجلات الصحة لتحديد رؤى حاسمة، وتوقعات لمخاطر المرضى لمرض معين. يمكن أن تساعد التكنولوجيا الاصطناعية في إدارة خطط العلاج الوقائي وتحديد احتياجات الرعاية في المستقبل.
يمكن أن تمتد هذه التجربة إلى ما وراء إعداد الممارسة وتصبح جزءًا لا يتجزأ من حياة المريض اليومية. يمكن أن تقدم التكنولوجيا الاصطناعية المرتدة دعمًا شخصيًا، وتجيب على الأسئلة، وتحجز المواعيد بين أمور أخرى. يمكن أن تراقب التكنولوجيا الاصطناعية العلامات الحيوية عن بُعد، وتكتشف وتحذر المقدمين من مشاكل صحية محتملة. يمكن أن تصبح خطط العلاج المخصصة، المعدة وفقًا لبيانات و تفضيلات المريض، هي القاعدة.
هذا هو الوقت المثير حقًا للرعاية الصحية. السنوات العشر القادمة واعدة بفرص لتحويل الصناعة وتحسين تجربة المريض.
شكرًا على المقابلة الرائعة، يُرجى من القراء زيارة ModMed لمعرفة المزيد.
