موهان جيريداراداس، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة LeanTaaS – سلسلة المقابلات

موهان جيريداراداس هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة LeanTaaS، الرائدة في توفير برمجيات إدارة الطاقة الاستيعابية وتوزيع العاملين وتدفق المرضى للنظم الصحية، بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي ونموذج البرمجيات كخدمة SaaS. يستخدم برمجياتها أكثر من 175 نظامًا صحيًا في الولايات المتحدة. وأصبحت مؤخرًا أول شركة صحة رقمية تتجاوز قيمتها مليار دولار مع استحواذها على Hospital IQ في 10 يناير 2023، بعد استحواذ Bain Capital على حصة أغلبية فيها في 6 يونيو 2022.

كنت تعلم منذ سن مبكرة أنك تريد أن تصبح مهندسًا، ما الذي أثار هذا الاهتمام؟

عندما كنت صغيرًا، كان والدي مهندسًا، وكذلك ثلاثة من إخوتي الأكبر. كنت دائمًا على طريق التعليم العالي ودخلت في النهاية المعهد الهندي للتكنولوجيا IIT في بومباي. درست الهندسة الكهربائية في مرحلة البكالوريوس قبل أن أأتي إلى الولايات المتحدة وألتحق بجامعة جورجيا للتكنولوجيا لدراسة الماجستير في علوم الحاسوب، ثم جامعة ستانفورد لدراسة الماجستير في إدارة الأعمال.

عملت في شركة McKinsey & Company لمدة 18 عامًا، ما هي بعض المشاريع التي عملت عليها وما هي بعض الدروس التي تعلمتها من هذه التجربة؟

في شركة McKinsey، قمت بتشغيل التصنيع الرشيق وعمليات الخدمات الرشيقة في أمريكا الشمالية، بالإضافة إلى العمليات الرشيقة وعمليات الخدمات الرشيقة في منطقة آسيا والمحيط الهادئ. غادرت الشركة في نهاية عام 2009 مع فكرتين رئيسيتين لبدء LeanTaaS. أولًا، لاحظت أن مشاريع التحسين التشغيلي في كل مكان كانت تحدث على خلفية جداول البيانات. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب أي جهود تحسين العملية فريق مشروع – سواء كان داخليًا أو خارجيًا. هذه الأنواع من الفرق لها مهام مشروع تتطور باستمرار وفق المشروع الذي يحتل الأولوية. كانت رؤيتي لبدء LeanTaaS هي تقديم قدرات التحول الرشيق التي تحل محل الرياضيات على مستوى Excel بالرياضيات المتطورة، وحل محل الحاجة إلى فريق مشروع على أرض الواقع بمنصة برامج كخدمة (“SaaS”).

ما هو قصة كيف أدت محادثة غير رسمية في حفلة كوكتيل في وادي السيليكون إلى تأسيس LeanTaaS؟

في وادي السيليكون، يستضيف أي حفلة كوكتيل أو عشاء أشخاصًا الذين أسسوا شركات، أو باعوها أو أدرجوها في البورصة. كنت في واحدة من هذه الحفلات و سألني شخص جديد ماذا أفعل. قلت له إنني في شركة McKinsey، ولكنني قد قررت أن أتركها لبدء شركة برمجيات. لم أكن متأكدًا تمامًا من ما سوف تكون في ذلك الوقت. نظر إليّ وقال “إنها قفزة جريئة”. شرح لي أنني في دوري الحالي في شركة McKinsey، لدي إمكانية حجز لقاء في جدول أي رئيس تنفيذي. إذا غادرت لبدء شركة خاصة بي، بدون منتج، أو تكنولوجيا، أو تمويل، أو عملاء – من سوف يراك ثم؟ شغل هذا التفكير ذهني لبعض الوقت، ولكن في النهاية استخدمت هذه المحادثة كحجر أساس. شركتي الجديدة يجب أن تكون شيئًا يمكن أن يستفيد من المهارات التي استغرق الأمر 20 عامًا لتنميتها، مع كونها مبدعة ومتميزة في مجال البرمجيات. ساعدتني هذه المحادثة الحاسمة على تضييق الإمكانيات وتحديد بناء شركة برمجيات متخصصة مع مهمة وغرض واضحين.

كانت الرؤية الأصلية لشركة LeanTaaS واسعة، ما الذي جعلكم تركزون على الرعاية الصحية؟

بدأت رحلة LeanTaaS في عام 2010 مع نهج غير محدد الصناعة. كنا نعمل مع حوالي 20 شركة، بما في ذلك Google (GOOGL ) و Home Depot (HD ) و Flextronics لتحسين الأداء التشغيلي من خلال تطبيقات SaaS المخصصة.
ثم، في عام 2013، تعاونا مع Stanford Health Care لحل تحدي جدولة العلاج بالتسريب. قمنا بإنشاء خوارزمية مصممة لتطابق العرض المتاح مع إشارات الطلب الجارية. كنت أعرف من تجربتي السابقة أن مطابقة العرض والطلب بطريقة تحليلية صارمة هي مفتاح تحسين الأداء التشغيلي. نجح حلنا، وقمنا بإنفاق 18 شهرًا في تحسين خوارزمياتنا وإنشاء منتجنا الأول، iQueue لمراكز العلاج بالتسريب. في عام 2015، غيرنا تركيزنا ليكون بالكامل على الرعاية الصحية.

ما هي بعض تقنيات التعلم الآلي التي تستخدم لتحسين العمليات في المستشفيات والمؤسسات الصحية؟

كلما زادت كمية البيانات الصحية الرقمية، زادت الفرصة لاستخدام هذه البيانات لمساعدة مقدمي الرعاية في مطابقة العرض والطلب بشكل أكثر كفاءة. تمتلك تقنيات التعلم الآلي قدرات رياضية تتجاوز العقل البشري، وتم استخدامها بشكل متزايد لتحسين العمليات في المستشفيات ومراكز العلاج بالتسريب. تستخدم هذه التقنيات رؤى مدعومة بالبيانات لتحسين الكفاءة ونتائج المرضى وتخصيص الموارد. بعض تقنيات التعلم الآلي البارزة في تحسين الرعاية الصحية تشمل:

التحليلات التنبؤية: يمكن للخوارزميات التعلمية تحليل البيانات التاريخية لالتنبؤ بمعدلات دخول المرضى، وأوبئة الأمراض، ونتائج المرضى. يساعد هذا المستشفيات في تخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية والاستعداد لزيادات محتملة في الطلب على الرعاية.

إدارة حركة المرضى: يمكن للتعلم الآلي تحسين حركة المرضى عن طريق التنبؤ بأوقات الخروج أو العوائق، وتوافر الأَسِرّة، وحركة المرضى داخل المستشفى. هذا يقلل من أوقات الانتظار، ويعزز رضا المرضى، ويعزز استخدام الموارد.

تخصيص الموارد وتحديد المواعيد: يمكن للتعلم الآلي مساعدة في جدولة طاقم المستشفى، وغرف العمليات، والمعدات بناءً على البيانات التاريخية والطلب في الوقت الحقيقي، مما يضمن تخصيص الموارد الأمثل. هذا أمر بالغ الأهمية خلال الأزمة الحالية في توظيف الموظفين الصحيين.

كيف تساعد LeanTaaS في التخفيف من نقص الموظفين الصحيين؟

تكنولوجيا LeanTaaS، مدعومة بالذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية ومغذية ببيانات النظام الصحي التاريخية والآنية، تدعم قادة النظم الصحية في تحسين القوى العاملة المتاحة عبر الوحدات الداخلية ومراكز العلاج بالتسريب وغرف العمليات. نفعل ذلك من خلال عدة طرق:

حلول الموظفين، لضمان تكوين الموظفين المتاحين عبر المناطق الداخلية لتلبية احتياجات المرضى الحاليين والمستقبليين. على سبيل المثال، يوفر iQueue لحركة المرضى الداخليين وحدة موظفين توفر رؤية عبر النظام الصحي بأكمله، مما يمنح قادة التمريض و مكتب الموظفين الوقت والرؤية لتحديد الفجوات في الموظفين وتخصيص الموارد المتاحة لتلبية الحواجز وتلبية احتياجات المرضى الفردية. وباستخدام iQueue for Inpatient Flow، خفضت Health First تنقل أفراد الطاقم الأساسي بين مستويات الرعاية المختلفة بنسبة 44%، وقللت وقت إبلاغ خطة توزيع العاملين اليومية بمقدار 45 دقيقة، وألغت 500 مكالمة شهريًا كانت تُستخدم لتوزيع الموظفين.

أدوات جدولة محسنة تضمن أن يعمل الموظفون أيامًا متوقعة وثابتة ويأخذون الاستراحات اللازمة. على سبيل المثال، يمنح iQueue لمراكز العلاج بالتسريب قادة العلاج بالتسريب إمكانية إنشاء جداول محسنة التي تراعي مزيج المواعيد وموارد التمريض وكراسي العلاج والمواعيد المرتبطة. هذه الجداول “تسهل” قمم النهار في الجداول اليومية عن طريق وضع المواعيد في أوقات مثالية، وتتنبأ بالمرضى المحتمل إضافتهم والمرضى الذين قد لا يحضرون في الأيام القادمة لتمنح الممرضات حمولة عمل منتظمة تسمح بالاستراحات المنتظمة. وحققت جامعة أوريغون للصحة والعلوم انخفاضًا بنسبة 39% في نسبة الأيام التي يتجاوز فيها العمل الطاقة القصوى، و14% في ذروة استخدام كراسي العلاج، و31% في استمرار التشغيل بعد موعد الإغلاق المحدد.

الميزات التي تقلل أو تلغي المهام المستهلكة للوقت أو المسببة للضغط للموظفين في عملهم اليومي. على سبيل المثال، يوفر iQueue لغرف العمليات وحدات تسهل ورقمنة عمليات الحجز في غرف العمليات، وتوفر مصدرًا وحيدًا للحقيقة حول معلومات جدولة غرف العمليات، وتمكن المجدولين من إصدار وقت أو طلب حجز حالة ليس بمكالمات هاتفية متعددة، ولكن بنقرة واحدة. باستخدام iQueue لغرف العمليات، حقق مستشفى Baptist Health Jacksonville انخفاضًا بنسبة 46% في المكالمات المهجورة، و4 حالات إضافية مجدولة يوميًا لكل مستشفى، وانخفاضًا بنسبة 50% في متوسط وقت التعامل مع المكالمات، وانخفاضًا بنسبة 40% في حجم المكالمات في مستشفاهم الأكبر.

هل يمكنك مناقشة الميزات الأساسية التي تساعد في أتمتة تدفق المرضى؟

إدارة السعة الداخلية هي واحدة من التحديات الأكثر حرجية للمستشفيات. تتطلب موازنة معقدة لتنسيق توافر الأسرة، وحركة المرضى، واحتياجات الموظفين لضمان توافر الموارد المناسبة لتلبية احتياجات المرضى. بدون القدرة على إدارة السعة والتوظيف بشكل استباقي، تحدث اختناقات تؤثر على حركة المرضى، مما يؤدي إلى أوقات انتظار طويلة، وأوقات إقامة طويلة، وتحويلات، أو مريض يغادر دون علاج. هذا النوع من الممارسات التشغيلية يؤدي إلى رعاية غير كافية، ورضا الموظفين المنخفض، وفقدان الإيرادات للمستشفى.

يتيح iQueue for Inpatient Flow لقادة المستشفيات وفرق الخطوط الأمامية تنسيق توافر الأسرة وتدفق المرضى واحتياجات العاملين معًا، لضمان وجود الطاقة الاستيعابية وتوحيد أولويات فرق الرعاية وتوزيع الموظفين حيث تكون الحاجة أكبر. يجمع iQueue بيانات الأنظمة القائمة ويحللها، مثل السجلات الصحية الإلكترونية وتدفق المرضى وإدارة القوى العاملة، لتعديل القدرة الاستيعابية بصورة ديناميكية. ويراقب باستمرار الحالة التشغيلية للمستشفى لتقديم رؤى آنية وتحديد العوائق، حتى يستعد كل عضو في الفريق لما هو قادم. وبالأتمتة والشفافية المدعومتين بالتكنولوجيا، تستطيع المستشفيات إدارة طاقتها استباقيًا لدعم تقدم الرعاية، وتنسيق الخروج والتحويلات اليومية، وتبسيط توزيع الموظفين اليومي.

لقد كانت LeanTaaS أداة في معالجة جائحة كوفيد-19، ما هي النتائج التي تمت ملاحظتها؟

جائحة كوفيد-19 دفعت المستشفيات إلى الحد الأقصى من قدراتها. من جانب الطلب، احتاج المزيد من المرضى إلى رعاية طبية مكثفة، بينما من جانب العرض، كانت هناك نقص في معدات الحماية الشخصية، ثم أسرة العناية المركزة، ثم الأسرة العادية، وأخيرًا الموظفين الصحيين. حتى اليوم، هامش المستشفيات رقيق بسبب زيادة التحميل المرضي وانخفاض الإجراءات الاختيارية. بدون القدرة على توسيع مساحتهم أو شراء المزيد من الأصول، كان على المستشفيات أن تنتقل إلى الحصول على المزيد من أصولها الحالية.

ساعدت حلول LeanTaaS المستشفيات على جدولة الجراحات وتقليل الأعمال الإدارية والعمل بكفاءة أعلى من حيث التكلفة، بما يفيد جميع الأطراف. خلال الجائحة، واجهت Novant Health نقصًا في الوقت المتاح بغرف العمليات، و8,000 عملية مؤجلة، وضعف استخدام الفترات الزمنية المحجوزة. فطبقت iQueue for Operating Rooms لتحسين الطاقة الاستيعابية وتزويد الجراحين ومنسقي مواعيدهم بأداة تسهّل الاطلاع على أوقات غرف العمليات والوصول إليها ومشاركتها. وكانت الأداة حيوية عند عودة الحالات الجراحية. زادت Novant Health عدد الحالات بنسبة 4%، وأنهت خلال 90 يومًا إضافية كامل التراكم الذي تكوّن على مدى 75–90 يومًا. وحققت في النهاية عائدًا على الاستثمار قدره 6.15 أضعاف، مع مشاركة أوسع من الجراحين ومديري عياداتهم.

ما هي بعض التحديات التي تواجه جلب الرعاية الصحية إلى العصر الحديث؟

تقليدًا، تم تعريف صناعة الرعاية الصحية ببنية تراثية قديمة التي تحترم المشاكل بدلاً من حلها استباقيًا؛ والتزامها الخاص بالسلامة والدقة الذي يثني عن الثقة في التكنولوجيا الجديدة؛ وأخيرًا، نظرًا لأن الموارد المالية ثمينة، لا يمكن لقادتها المخاطرة بالاستثمار دون عائد مضمون.

لكن الجائحة ساعدت على تغيير هذا الوضع. اضطرت النظم الصحية إلى تبني حلول رقمية بسرعة، مثل الرعاية عن بُعد وحلول إدارة الطاقة الاستيعابية، للحفاظ على إتاحة الرعاية. وأثبتت في أثناء ذلك طلب مقدمي الرعاية والمرضى على الحلول المتقدمة، وعائدها الاستثماري، وقدرتها على تبني التكنولوجيا بسرعة ومرونة تفوق توقعاتها.

بعد عقود من التأخر عن القطاعات الأخرى، تتيح موجة التحول الرقمي الأخيرة للرعاية الصحية تجاوز جيل تقني. قد لا تلحق باتجاهات السوق الاستهلاكية، لكنها تستطيع القفز إلى الأمام وقيادة التوجه نحو الذكاء الاصطناعي. يعرف قادة الرعاية الآن كيف يعطون الأولوية للسلامة والخصوصية والنتائج الفورية والعائد المثبت، مع مسارات عمل مفيدة وداعمة تحفظ الخبرة البشرية وتعززها. وقد بنوا خلال الرقمنة السريعة البنية اللازمة لاستدامة تقنيات AI الجديدة بأمان.

مع ذلك، تُعد إدارة التغيير عنصرًا حاسمًا؛ فالتكنولوجيا وحدها لا تحقق تحولًا مستدامًا، بل يجب أن تقترن بخبراء يوجهون المؤسسات من الاضطراب إلى النتائج. لذلك أطلقت LeanTaaS في وقت سابق من هذا العام التحول كخدمة (TaaS)، وهي خدمة الأولى من نوعها تضمن النتائج. يحصل كل عميل على فريق مخصص لتنفيذ التكنولوجيا، وضمان ممارسات متسقة لنظافة البيانات، وأتمتة مسارات العمل القائمة ورقمنتها، وقيادة إدارة التغيير، وإرساء الحوكمة على مستوى النظام، وضمان النجاح.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول LeanTaaS؟

نحن نستمر في الاستماع إلى عملائنا وابتكار حلول بناءً على احتياجاتهم والتقدم في الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد أطلقنا مؤخرًا iQueue Autopilot، وهو حل ذكاء اصطناعي توليدي هو الأول من نوعه لعمليات المستشفى الذي يوفر لقادة المستشفى محادثات شبيهة بالبشر وآراء قابلة للتنفيذ لدعم اتخاذ القرارات لحركة المرضى، وجدولة، ومركز التحكم، وإدارة الفترات الزمنية المخصصة للجراحين وتوزيع العاملين، وإدارة السعة في جميع الإعدادات الداخلية والخارجية.

وبفضل هذا الدعم الميسّر والفوري والقوي، يستطيع قادة المستشفيات تحسين النتائج المالية وتوسيع إتاحة الرعاية، ويمكن للممرضين ومقدمي الرعاية تخصيص وقتهم واهتمامهم الكامل للمرضى، بينما يعمل الموظفون بإنتاجية يومية دون احتراق وظيفي. ومن خلال iQueue Autopilot نحقق رؤيتنا لـ«مراقبة الحركة الجوية» في الرعاية الصحية: إدارة تدفق المرضى وتحسين الطاقة الاستيعابية عبر سلسلة الرعاية بأكملها على منصة واحدة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا LeanTaaS.