تقديم العرض الوظيفي
شون شوفستال، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي والابتكار والبيانات في PaceMate - سلسلة المقابلات
شون شوفستال، رئيس الذكاء الاصطناعي والابتكار والبيانات في PaceMate، هو مسؤول تنفيذي في مجال التكنولوجيا والمنتجات يتمتع بخبرة تزيد عن 20 عامًا في بناء حلول SaaS المبتكرة ودمج تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تقدم نتائج أعمال قابلة للقياس وتتماشى مع الأهداف التجارية الاستراتيجية.
يتخصص شون في تطبيع الذكاء الاصطناعي، وتكنولوجيا الرعاية الصحية، والمنصات القائمة على البيانات للفرق والعملاء، مما يعزز الإنتاجية والكفاءة في سير العمل السريري. وقد حقق عمله السابق في مجال تكامل الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة الرعاية الصحية تحسينات ملحوظة في الكفاءة وعزز نتائج المرضى من خلال تصميم بديهي ورؤى قائمة على البيانات.
بصفته رائدًا فكريًا ومتحدثًا عامًا في مجال الذكاء الاصطناعي للمديرين التنفيذيين، يُسهم شون في سد الفجوة بين القدرات التقنية وتنفيذ الأعمال الاستراتيجية، مُركزًا على إدارة وتطوير المنتجات بما يُلبي الاحتياجات السريرية الفعلية. يُشكل شون فرقًا تُقدم حلولًا مبتكرة تُعالج تحديات الرعاية الصحية الحقيقية بدلًا من مُتابعة التوجهات التكنولوجية فحسب، مما يضمن التوافق مع التميز التشغيلي وتحسين نتائج المرضى.
بيس ميت شركة متخصصة في تكنولوجيا الرعاية الصحية تُقدم PaceMateLIVE، وهي منصة سحابية لمراقبة القلب عن بُعد وإدارة البيانات. يدمج النظام بيانات أجهزة القلب القابلة للزرع، وأجهزة المراقبة المتنقلة، وأجهزة تخطيط كهربية القلب للمستهلكين، باستخدام نظام تحديد الأولويات الآلي لمساعدة الأطباء على التركيز على التنبيهات الأكثر أهمية. يدعم النظام التوافق مع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية الرئيسية مثل Epic وCerner وAthenaHealth، مما يُبسط سير العمل السريري، ويُحسّن الكفاءة التشغيلية، ويُعزز استمرارية رعاية المرضى في عيادات القلب.
لقد طورتَ حلولاً للرعاية الصحية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لأكثر من 20 عامًا، بما في ذلك أول أداة تخطيط سمع بالذكاء الاصطناعي متوافقة مع قانون HIPAA في Auditdata، والآن منصة ذكاء القلب في PaceMate. ما الذي ألهمك للانتقال إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات السريرية إلى رؤى عملية؟
لطالما استلهمت من البيانات. في بداية مسيرتي المهنية في التسويق الرقمي، كان شعار وكالتي "الإبداع الكمي" - فكرة أنه يمكنك تحفيز المشاعر والإبداع من خلال ما تتعلمه من البيانات. عندما انتقلتُ إلى مجال الرعاية الصحية، رأيتُ طريقة جديدة كليًا لاستخدام البيانات. فبدلًا من مجرد الإبلاغ عما حدث للمريض، بدأتُ أتساءل: هل يمكننا استخدام البيانات لمعرفة الاتجاهات؟ هل يمكننا التنبؤ بما قد يحدث لاحقًا؟
ثم جاء الذكاء الاصطناعي ووسّع آفاق هذه الإمكانيات. أؤمن إيمانًا راسخًا بأنه إذا استطعنا استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة ذكية، تُمكّننا من إحداث نقلة نوعية في الرعاية الصحية. سيمنح هذا الأطباء مزيدًا من الوقت مع المرضى، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية المتعلقة بالبيانات. لم نصل إلى هذه المرحلة بعد، ولكن يجري العمل على وضع الأسس اللازمة لتحقيق ذلك.
تدير PaceMate واحدة من أكبر وأدق قواعد بيانات أمراض القلب والأوعية الدموية في العالم. كيف تُحوّل هذه البيانات إلى خوارزميات تنبؤية تُحسّن نتائج المرضى وكفاءة الرعاية السريرية؟
البيانات هي الأساس. لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يعتمد الأمر برمته على مجموعة التدريب المتاحة لديك. تُعدّ PaceMate رائدة في هذا المجال، ليس فقط بفضل بياناتنا، بل بفضل خبرة فريقنا السريرية الممتدة لعقود في تفسيرها والتحقق من صحتها. عند دمج بيانات التدريب مع هذه الخبرة، ستلاحظ كيف أن توفير دقيقة هنا ودقيقتين هناك يُسهم في تحقيق مكاسب هائلة في الكفاءة.
ومن ثم، عندما تقوم بإضافة القدرة على تحديد الاتجاهات في بيانات المرضى على مدار عمر الجهاز، فإنك تمكّن الأطباء من الحصول على الرؤى التي يحتاجون إليها لاتخاذ أفضل القرارات لمرضاهم - مدعومة بالبيانات الأكثر شمولاً الممكنة.
غالبًا ما تُبطئ الأطر التنظيمية، مثل موافقات قانون التأمين الصحي المحمول والمساءلة (HIPAA) وإدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA)، تبني الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. ما هي الخطوات العملية التي يمكن للمؤسسات اتخاذها للابتكار بمسؤولية في ظل هذه القيود؟
في PaceMate، نؤمن إيمانًا راسخًا بفلسفة "الإنسان في الوسط" المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. لا نُحمّل الذكاء الاصطناعي مسؤولية القرارات، وهذا تحديدًا ما يدفع إدارة الغذاء والدواء الأمريكية إلى فرض رقابة صارمة. بدلًا من ذلك، يمكن للمؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات وتنظيمها وعرضها، مع الاستمرار في الاعتماد على الخبرة السريرية لتحديد ما يناسب كل مريض على حدة.
بالنسبة لقانون HIPAA، تُعدّ خصوصية المرضى مصدر قلق بالغ في مجال الرعاية الصحية، ويجب أن نضعها دائمًا في المقام الأول. وهذا ما يُميّز نهجنا المُركّز على الإنسان، إذ لا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى معرفة أي شيء عن المعلومات الشخصية المُعرّفة (PII) لمرضانا. يُمكننا إزالة هوية البيانات وتحليلها. ولكن حتى مع أفضل فلسفة، يُعدّ استخدام الأدوات المُتوافقة مع قانون HIPAA - والتي طُرحت في السوق في السنوات القليلة الماضية - أمرًا أساسيًا أيضًا.
إن خصوصية البيانات هي دائمًا نهج متعدد الطبقات، ويجب أن تأتي خصوصية المرضى دائمًا في المقام الأول، حتى قبل الابتكار.
تُعدّ حساسية البيانات مصدر قلق كبير في مجال رعاية القلب. كيف تضمن PaceMate أن يحافظ تطوير الذكاء الاصطناعي على أعلى مستويات خصوصية المرضى وثقتهم؟
لطالما كانت خصوصية المرضى حجر الزاوية في PaceMate، ويعزز صعود الذكاء الاصطناعي أهمية هذا الالتزام. نتبع فلسفة "الخصوصية من خلال التصميم"، أي أن حماية البيانات ليست مجرد أمر ثانوي، بل هي جزء لا يتجزأ من كل مرحلة.
جميع بيانات المرضى المستخدمة في تدريب الذكاء الاصطناعي تخضع لإخفاء الهوية وتشفير دقيقين، وفقًا لبروتوكولات تتجاوز متطلبات قانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA). كما نتبع مبادئ صارمة لتقليل البيانات، حيث نجمع ونعالج فقط ما هو ضروري للغاية للقيمة السريرية.
في مجال رعاية القلب، نُؤتمن على بعضٍ من أكثر البيانات الصحية سريةً على الإطلاق. ولذلك، نُجري بانتظام تقييماتٍ لتأثير الخصوصية وعمليات تدقيقٍ أمنيةٍ من جهاتٍ خارجية، لأن كسب الثقة والحفاظ عليها ليس جهدًا لمرةٍ واحدة، بل مسؤوليةٌ يومية.
قد تكون الأتمتة في مجال الرعاية الصحية سلاحًا ذا حدين. كيف صُمم الذكاء الاصطناعي في PaceMate ليُكمّل خبرة الأطباء، لا ليحل محلها؟
فلسفتنا القائمة على التكامل البشري تعني استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة تكميلية، لا بديل لها عن الخبرة. التزامنا بالاستعانة بالخبرة السريرية الداخلية والتعاون مع الأطباء في المستشفيات لتوجيه تطوير منتجاتنا يُشكل ممارساتنا في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر.
نطرح أسئلة مثل "ما الذي سيجعلك أكثر كفاءة؟"، "ما البيانات التي ستساعدك على اتخاذ قرارات أفضل؟" و"ما الذي ينقص سير عملك الحالي؟" ثم نستخدم هذه الرؤى لتوجيه كيفية تنفيذ الأتمتة والذكاء الاصطناعي دون عرقلة.
تعاني العديد من الأنظمة الصحية من البيانات المجزأة عبر الأجهزة والسجلات الصحية الإلكترونية وأدوات المراقبة. كيف يتبع فريقكم نهجًا لتوحيد هذه المصادر لتقديم رؤى آنية ذات أهمية حقيقية في نقطة الرعاية؟
على مدار السنوات العشر الماضية، أصبحنا مركزًا رئيسيًا للبيانات في مجال المراقبة عن بُعد، ونفهم تدفق بيانات المرضى من الداخل والخارج. يُمكن تشبيهه بمخطط هوية، حيث تُجمع البيانات وتُقدم بالزيادات اللازمة في تلك اللحظة. لقد أنشأنا البنية التحتية اللازمة لاستخراج البيانات من العديد من مُصنّعي الأجهزة، ومنصات المراقبة عن بُعد الخاصة بهم، وأنظمة السجلات الصحية الإلكترونية، ثم نُطبّق هذه البيانات ونضعها في سياقها الصحيح لتكون مفيدةً في نقطة الرعاية.
يكمن السر ليس فقط في فهم كيفية جمع البيانات، بل أيضًا في فهم توقيت وكيفية عرضها. لقد أصبحنا أيضًا خبراء في تجميع بيانات شاملة ومجهولة المصدر للتحقق من الاتجاهات وضمان الجودة عند استخدام مصادر بيانات جديدة. هذه القدرة المزدوجة - تقديم رؤى شخصية آنية مع الحفاظ على رؤية شاملة - هي ما يسمح لنا بتحويل البيانات المجزأة إلى معلومات استخباراتية عملية.
بفضل خبرتك في العديد من الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا الصحية، ما هي بعض التحديات الأكثر إغفالًا عند دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل السريري على نطاق واسع؟
تُشكّل الخصوصية والأمان تحديًا كبيرًا للعديد من شركات تكنولوجيا الرعاية الصحية الصغيرة. ولكن تتوفر أفضل الممارسات والأدوات المُثلى، وجميع مُزوّدي الخدمات السحابية الرئيسيين - AWS وAzure وGoogle Cloud - لديهم مستشارون مُزوّدون بأدلة إرشادية وقوائم مرجعية لمساعدة الشركات الناشئة والمؤسسات على مواجهة هذه التحديات.
بمجرد معالجة ذلك، تصبح البيانات على نطاق واسع العقبة التالية. سيختلف وضعك الحالي مع مجموعة بياناتك تمامًا بعد ستة أشهر. إن فهم كيفية الاستفادة من البيانات المنظمة وغير المنظمة باستخدام مخطط هوية قوي يمكن أن يكون أساسًا جيدًا للبدء، كما أن توثيق نهجك على طول الطريق سيساعد في تجنب بعض المشاكل لاحقًا.
أصبح نشر الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والشفاف عاملاً حاسماً في ابتكار الرعاية الصحية. كيف يُمكن تعزيز المساءلة وسهولة التفسير في أنظمة الذكاء الاصطناعي المُستخدمة لدعم القرارات الطبية؟
يعود هذا إلى فلسفتنا القائمة على التفاعل البشري. نُصمّم نظام الذكاء الاصطناعي لدينا لعرض الرؤى والأنماط، لكن يبقى القرار النهائي بيد الطبيب المعالج. هذا يُرسي إطارًا طبيعيًا للمساءلة، حيث يُراجع ويُصادق على اقتراحات الذكاء الاصطناعي خبيرٌ مُرخّص.
نركز أيضًا على توضيح "السبب" وراء توصيات الذكاء الاصطناعي. تُبرز أنظمتنا نقاط البيانات التي ساهمت في فهمٍ مُحدد، ليتمكن الأطباء من تقييم مدى منطقيتها السريرية لمريضهم. لا نطلب من الأطباء الوثوق بصندوقٍ أسود، بل نمنحهم شفافيةً في فهم المنطق.
بما أن التعلم يسير في كلا الاتجاهين، فقد قمنا أيضًا ببناء حلقات تغذية راجعة مستمرة. عندما يقبل الطبيب أو يتجاوز اقتراحًا من الذكاء الاصطناعي، يُسهم ذلك في تحسين نموذجنا. وهذا يُرسي مبدأ المساءلة في كلا الاتجاهين، ومع مرور الوقت، يتعلم الذكاء الاصطناعي من الخبرة السريرية، بينما يتمكن الأطباء من رؤية كيف تُشكل مدخلاتهم النظام بشكل مباشر.
في نهاية المطاف، لا يتعلق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في مجال الرعاية الصحية بالشفافية التقنية فحسب، بل يتعلق أيضًا باحترام الحكم السريري وإنشاء أدوات تعمل على تعزيز عملية صنع القرار بدلاً من إخفائها.
باعتبارك شخصًا يقدم المشورة بانتظام للمديرين التنفيذيين بشأن استراتيجية الذكاء الاصطناعي، ما هي التحولات العقلية الأكثر أهمية لقادة الرعاية الصحية الذين يتطلعون إلى الانتقال من التجريب إلى التطبيق الهادف؟
عندما أتحدث مع قادة الأعمال عن الذكاء الاصطناعي، أحاول أن أشجعهم على التفكير بعقلية "ماذا لو؟" أو "أتمنى...". من أقوى أدوات الذكاء الاصطناعي القدرة على فهم رؤية العالم للمشكلة، بدلاً من مجرد فهم الأشخاص من حولك أو تحيزاتك الشخصية. لذا، كلما شعرت بصعوبة أو استحالة أمر ما، استخدم ذكاءك الاصطناعي المفضل لتقول "أتمنى لو أستطيع..." واصفًا الأمور بطريقتك. هذا أمرٌ بالغ التأثير. كما أشجعهم على أن يكون برنامج ماجستير الذكاء الاصطناعي فضوليًا. أخبره بمشكلتك، واطلب منه أيضًا أن يطرح عليك أسئلة مفصلة. أحيانًا، هذا وحده كفيلٌ بدفعك إلى حلول فريدة حقًا.
الذكاء الاصطناعي أداة فعّالة للتخطيط. يحتاج المدراء التنفيذيون إلى وضع استراتيجية، بالإضافة إلى وضع خطة عمل، وتحديد كيفية قياس النجاح، وتحديد المخاطر قبل وقوعها. الذكاء الاصطناعي فعّال في المساعدة على وضع الخطط اللازمة للبدء.
أخيرًا، نقرأ باستمرار عن كيف يستحوذ الذكاء الاصطناعي على الوظائف، وكيف تُسرّح الشركات موظفيها لصالحه. أعتقد أن هذه طريقة سيئة للتفكير في الذكاء الاصطناعي. فالشركة التي تُقدّم منتجات أو خدمات مُوجّهة للأفراد تحتاج إلى أن يفهم الناس ما تُقدّمه. بدلًا من استخدام الذكاء الاصطناعي لخفض التكاليف، فكّر في كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحلّ المهام الروتينية على موظفيك ويُصبح أداةً مُعزّزة. إذا كان بإمكانك خفض التكاليف بنسبة 15% أو زيادة الإنتاجية بنسبة 200%، فأيهما القرار التجاري الأفضل؟
بالنظر إلى السنوات الخمس المقبلة، كيف تتخيل أن الذكاء الاصطناعي سيعيد تشكيل مشهد مراقبة القلب والطب الوقائي - وما هي المعالم التي تأمل في تحقيقها في PaceMate خلال ذلك الوقت؟
سيزداد انخراط الذكاء الاصطناعي في عملنا وحياتنا اليومية خلال السنوات الخمس المقبلة. ومع ازدياد ثقة مستخدمينا بمنتجاتنا، سيفتح ذلك آفاقًا لا حصر لها من الإمكانيات والشراكات.
أودُّ أن أُقدِّم أولاً أدواتٍ تُساعد الأطباء على تحديد أولويات الرعاية للمرضى الأكثر احتياجًا، أي أولئك الأكثر عُرضةً لخطرٍ مُحتملٍ لتأثيرٍ سلبي. ومن ثمَّ، يُمكننا البدء باستخدام الذكاء الاصطناعي وبيانات الاتجاهات لعرض نتائج مُحتملة مُختلفة لكل مريض على حدة، مما يُعطي الأطباء صورةً أوضح عن المُستقبل.
وأخيرًا، عندما نتمكن من تقديم رؤى يثق بها الجميع، فإن بناء شراكات مثمرة مع مستشفيات الأبحاث لمساعدتها على الاستفادة من نماذجنا سيكون هدفًا نبيلًا. وهنا يمكننا حقًا دفع عجلة الابتكار في هذا القطاع بشكل أسرع وإحداث تأثير ملموس على رعاية القلب ككل.
شكراً لك fأو المقابلة الرائعة، على القراء الراغبين في معرفة المزيد زيارة بيس ميت.
