Daniel Cane, spoluzakladatel a spoluceo ModMedu – rozhovorová série

Daniel Cane je spoluzakladatel a spoluceo společnosti ModMed^®, která je založena na Floridě a transformuje zdravotnictví prostřednictvím specializovaných, inteligentních platforem, které zvyšují efektivitu praxe a zlepšují výsledky pacientů.

ModMed byla založena v únoru 2010 a od té doby se rozrostla na více než 1 200 zaměstnanců a získala více než 332 milionů dolarů investic. Společnost je známá svým progresivním růstem jako technologická společnost a je často uznávána na národní i regionální úrovni za své úspěchy pod vedením Daniela. V roce 2020 byla společnost označena jako jedno z nejlepších pracovních míst v zemi časopisem Inc. Mezi lety 2016 a 2018 byla společnost zařazena mezi nejrychleji rostoucí společnosti v Severní Americe na seznamu Deloitte Technology Fast 500^™. Od roku 2015 je společnost každoročně zařazena na exkluzivní seznam Inc. 5000, který je prestižní kompilací nejrychleji rostoucích soukromých společností v zemi.

Můžete sdílet nějaké informace o svém pozadí a o tom, jak ovlivnilo vaši práci v ModMedu?

Má cesta do technologií začala během mého vysokoškolského studia na Cornellovi, kdy jsem spoluzaložil Blackboard. Transformovali jsme vzdělávání digitalizací poznámek z hodin a vytvořením platformy, která poskytla studentům a pedagogům bezprecedentní flexibilitu a interakci. Pro mě byl úspěch Blackboardu korunován v roce 2004, kdy společnost provedla primární veřejnou nabídku akcií, a ačkoli naše řešení byla revoluční v oblasti vzdělávání, nemohu pomoci, ale stále hledám nové výzvy.

Jedna taková výzva se objevila, když jsem šel na rutinní prohlídku k dermatologovi. Měli jsme úžasný rozhovor o problémech s používáním zastaralých papírových systémů a o tom, jak je možné je vyřešit. Když jsem si uvědomil most mezi jeho lékařskou odborností a mou technickou znalostí, rozhodli jsme se spojit a vytvořit ModMed spolu s našim prvním elektronickým zdravotním záznamem (EHR).

V té době již existovaly některé EHR, ale bohužel studie je často označovaly jako jednu z hlavních příčin vyhoření lékařů. My jsme zvolili jiný přístup a navrhli náš EHR tak, aby se přizpůsobil uživatelské zkušenosti specifických pracovních postupů lékařské specializace. Naše vlajková loď, cloudový EHR EMA, je a bude navržena lékaři pro lékaře, což nás odlišuje a definuje náš tajný recept na trhu. Za těch několik let jsme rozšířili naše produktové nabídky, aby zahrnovaly kompletní sadu řešení, která pomáhají poskytovatelům zdravotní péče zjednodušit a zefektivnit provoz své praxe a urychlit poskytování péče.

Jak vidíte bitvu o efektivní umělou inteligenci ve zdravotnictví, která je vyhraná nebo prohraná s daty?

Začněme vidět růst adopce technologií umělé inteligence v ordinacích, aby se zefektivnily pracovní postupy a maximalizovala efektivita. Když vstupujeme do éry, ve které umělá inteligence bude provádět sofistikovanější úkoly, jako je navržení léčby nebo jiných klinických doporučení, je zásadní mít správná data a strategii školení umělé inteligence. Umělá inteligence má příležitost významně zlepšit zkušenosti pacientů a poskytovatelů a vytvořit systémové změny, které skutečně verbessí zdravotnictví, ale aby se tato realita stala skutečností, bude záviset na velkém množství kvalitních dat, která budou použita pro školení modelů.

Proč jsou data tak kritická pro vývoj umělé inteligence ve zdravotnickém průmyslu?

Data jsou životním krevním oběhem umělé inteligence a špatná kvalita dat bude oslabovat výkon umělé inteligence, což povede k suboptimálním výsledkům. To může mít fatální důsledky ve zdravotnickém prostředí, protože životy pacientů mohou být ohroženy. Ale pravděpodobnější scénář je, že tyto negativní zkušenosti mohou podkopat důvěru pacientů a poskytovatelů v umělou inteligenci, zpomalit pokrok a pozitivní dopad, který tato revoluční technologie může mít na zdravotnictví.

Můžete vysvětlit typy dat, které ModMed používá pro školení svých modelů umělé inteligence, a jak jsou tato data získávána a spravována?

Ve společnosti ModMed používáme komplexní specializovaná data, aby naše modely umělé inteligence byly školeny s přesností. Za posledních 14 let jsme vytvořili specializovaná, deidentifikovaná strukturovaná data sada v souladu se zákony na ochranu soukromí a nyní využíváme tato interní data pro školení našich modelů umělé inteligence. Například náš nástroj ModMed Scribe byl školen pro dermatologii, naší první specializaci, na milionech strukturovaných parametrů z deidentifikovaných zdravotních záznamů pacientů vzorkovaných z kolekce 500 milionů zdravotních záznamů.

Jak definuje ModMed “etickou umělou inteligenci” v kontextu zdravotnictví?

Potenciál umělé inteligence mít předpojatosti nebo poskytovat nepřesné informace ve formě “halucinací” nebo opomenutí může ovlivnit životy pacientů. Z tohoto důvodu je etická umělá inteligence ve zdravotnictví o nastavení vysokého standardu pro přesnost a preciznost. To znamená, že algoritmy jsou vyvíjeny pečlivě a zodpovědně a využívají kvalitních a rozmanitých dat, aby umožnily přesnější předpovědi pro každého uživatele.

Jaké opatření jsou v ModMedu zavedena pro rozvoj a nasazení technologií umělé inteligence eticky?

Náš strukturovaný přístup – kurátorská kvalitní, reprezentativní školicí data sada – nám pomáhá udělat zodpovědnou umělou inteligenci realitou. Relevantní a deidentifikovaná data shromážděná z našich systémů EHR z široké škály ordinací poskytují nám rozmanitou sadu školicích dat, která odráží různé populaci pacientů.

Můžete diskutovat o důležitosti transparentnosti a zodpovědnosti při vývoji umělé inteligence, zejména ve zdravotnictví?

Transparentnost umožňuje zodpovědnost, a proto je tak zásadní pro jakoukoli řešení umělé inteligence ve zdravotnictví. Hlavní prioritou lékařů je péče o pacienty a bezpečnost, a proto není překvapivé, že 80 % lékařů chce vědět charakteristiky a rysy návrhu, vývoje a nasazení nástrojů umělé inteligence.

Jak je umělá inteligence integrována do specializovaných systémů EHR ModMedu, jako je EMA a gGastro?

Přímo napříč našimi portfolii jsme využívali strojové učení po nějakou dobu a posilujeme naše investice do pokročilé a generativní umělé inteligence, aby zjednodušily podnikání medicíny a urychlené kvalitní péči. Budujeme celý umělou inteligencí poháněný zkušební zážitek, který začíná předtím, než pacient vejde do dveří, prochází ordinací, až po fakturační oddělení.

Jaké konkrétní výhody poskytují specializované řešení umělé inteligence poskytovatelům zdravotní péče a pacientům?

Žádné dvě lékařské specializace nejsou stejné. Liší se široce pacienty, které vidí, podmínkami, které léčí, a lékařskými kódy, které se používají pro úhrady. Řešení umělé inteligence musí být přizpůsobena, aby byla efektivní v jakémkoli skutečně smysluplném způsobem.

Kde vidíte největší příležitosti pro umělou inteligenci ve zdravotnictví v příštích pěti až deseti letech?

V budoucnu bude umělá inteligence bezpochyby proniknout téměř do všech aspektů zdravotnictví způsoby, které si nemůžeme představit. Už teď je umělá inteligence využívána pro administrativní úkoly a v blízké budoucnosti se tento trend pravděpodobně zrychlí, jakmile se ukáže hodnota umělé inteligence.

Vidím budoucnost, kdy bude umělá inteligence integrována bezproblémově do interakcí mezi lékaři a pacienty, kde “uživatelské rozhraní” nebo UI bude prakticky neviditelné. Místo dnešních zobrazení na obrazovce by umělá inteligence mohla nabídnout směs reality a rozšířené reality. Tento budoucí stav umělá inteligence by mohl analyzovat zdravotní záznamy, aby identifikoval kritické poznatky, předpovídal riziko pacienta pro různé nemoci. Velké množství dat v zdravotních záznamech představuje příležitost pro umělou inteligenci, aby předpovídala budoucí potřeby péče a vytvářela a pomáhala spravovat preventivní léčebné plány.

Tato zkušenost by se mohla rozšířit za rámec ordinace a stát se nedílnou součástí denního života pacienta. Umělá inteligence poháněná nositelnými zařízeními by mohla poskytnout personalizovanou podporu, odpovídat na otázky a plánovat schůzky mezi ostatními věcmi. Umělá inteligence by mohla také monitorovat životní funkce na dálku, detekovat a upozorňovat poskytovatele na potenciální zdravotní problémy. Personalizované léčebné plány, přizpůsobené individualním pacientům na základě dat a preferencí, by mohly se stát normou.

Toto je opravdu vzrušující doba pro zdravotnictví. Příštích pět až deset let je plných příležitostí, aby se průmysl dále transformoval a zlepšila se zkušenost pacientů.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit ModMed.