Mohan Giridharadas, Gründer und CEO von LeanTaaS – Interview-Serie

Mohan Giridharadas ist Gründer und CEO von LeanTaaS, einem Marktführer im Bereich AI-gestützte und SaaS-basierte Kapazitätsmanagement-, Personal- und Patientenfluss-Software für Gesundheitssysteme. Die Software des Unternehmens wird von über 175 Gesundheitssystemen im ganzen Land verwendet. LeanTaaS wurde kürzlich zum ersten digitalen Gesundheitsunternehmen, das eine Bewertung von über 1 Milliarde US-Dollar erreicht hat, nachdem es Hospital IQ am 10. Januar 2023 erworben hat, was auch der Erwerb einer Mehrheitsbeteiligung durch Bain Capital am 6. Juni 2022 folgte.

Sie wussten von klein auf, dass Sie Ingenieur werden wollten, was hat dieses Interesse geweckt?

Als ich aufwuchs, war mein Vater Ingenieur, genauso wie meine drei älteren Brüder. Ich war immer auf einem höheren Bildungsweg und kam schließlich an das IIT (Indian Institute of Technology) in Bombay. Ich studierte Elektrotechnik im Bachelor-Studium, bevor ich in die Vereinigten Staaten kam und an der Georgia Tech University für meinen Master in Informatik und dann an der Stanford University für meinen MBA studierte.

Sie haben 18 Jahre bei McKinsey & Company gearbeitet, welche Projekte haben Sie bearbeitet und welche Lektionen haben Sie aus dieser Erfahrung gelernt?

Bei McKinsey leitete ich Lean Manufacturing und Lean Service Operations in Nordamerika sowie Lean Operations und Lean Service Operations in APAC. Ich verließ das Unternehmen Ende 2009 mit zwei Hauptideen für die Gründung von LeanTaaS. Erstens fiel mir auf, dass Operational-Improvement-Projekte überall auf dem Rücken von Excel-Tabellen stattfanden. Zweitens erfordern alle Arten von Prozessverbesserungsbemühungen ein Projektteam – sei es intern oder extern. Diese Teams haben Projektarbeiten, die ständig mit dem aktuellen Projekt im Vordergrund evolvieren. Meine Vision bei der Gründung von LeanTaaS war, Lean-Transformation-Fähigkeiten zu liefern, die Excel-Mathematik durch anspruchsvolle Mathematik ersetzen und die Notwendigkeit eines vor Ort befindlichen Projektteams durch eine Software-as-a-Service-Plattform ersetzen.

Können Sie die Geschichte erzählen, wie ein informelles Gespräch auf einer Silicon-Valley-Cocktail-Party zur Gründung von LeanTaaS führte?

In Silicon Valley finden unweigerlich auf jeder Cocktail- oder Dinner-Party Menschen statt, die Unternehmen gegründet, verkauft oder an die Börse gebracht haben. Ich war auf einer dieser Partys und jemand Neues fragte mich, was ich mache. Ich sagte ihm, dass ich bei McKinsey sei, aber ich hatte bereits entschieden, dass ich das Unternehmen verlassen würde, um ein eigenes Software-Unternehmen zu gründen. Ich wusste nicht genau, was es sein würde, aber ich wusste, dass ich es tun wollte. Er sah mich an und sagte: “Das ist ein ziemlich kühner Sprung.” Er erklärte, dass ich in meiner aktuellen Rolle bei McKinsey die Fähigkeit hatte, auf dem Kalender jedes Chief-Executive zu kommen. Wenn ich das Unternehmen verlassen würde, um mein eigenes Unternehmen zu gründen, ohne Produkt, Technologie, Finanzierung, Kunden – wer würde mich dann sehen? Ich war eine Weile in meinem eigenen Kopf darüber, aber letztendlich nutzte ich dieses Gespräch als grundlegenden Baustein. Mein neues Unternehmen musste etwas sein, das die Fähigkeiten, die ich 20 Jahre lang aufgebaut hatte, nutzen und gleichzeitig disruptiv und einzigartig in der Software-Branche sein konnte. Dieses entscheidende Gespräch half mir, Möglichkeiten einzugrenzen und mich auf den Bau eines thematischen Software-Unternehmens mit einer sehr klaren Mission und einem sehr klaren Zweck zu konzentrieren.

Die ursprüngliche Vision von LeanTaaS war breit gefächert, was hat Sie dazu gebracht, sich auf das Gesundheitswesen zu konzentrieren?

Die LeanTaaS-Reise begann 2010 mit einem branchenunabhängigen Ansatz. Wir arbeiteten mit etwa 20 Unternehmen zusammen, darunter Google (GOOGL ), Home Depot (HD ) und Flextronics, um die operativen Leistungen durch maßgeschneiderte SaaS-Anwendungen zu verbessern.

Dann, im Jahr 2013, haben wir mit Stanford Health Care zusammengearbeitet, um die Herausforderung der Infusionsplanung zu lösen. Wir haben einen Algorithmus entwickelt, der darauf ausgelegt war, verfügbare Kapazitäten mit laufenden Nachfragesignalen optimal zu kombinieren. Ich wusste aus meiner Vergangenheit, dass die Kombination von Angebot und Nachfrage auf analytisch strenge Weise der Schlüssel zur Optimierung der operativen Leistung ist. Unsere Lösung funktionierte, und wir verbrachten die nächsten 18 Monate damit, unsere Algorithmen zu verfeinern und unser erstes Produkt, iQueue für Infusionszentren, zu entwickeln. Im Jahr 2015 konzentrierten wir uns vollständig auf das Gesundheitswesen.

Welche maschinellen Lernalgorithmen werden verwendet, um die Operationen in Krankenhäusern und Gesundheitseinrichtungen zu optimieren?

Da immer mehr Gesundheitsdaten digitalisiert werden, besteht die Möglichkeit, diese Daten zu nutzen, um Anbietern zu helfen, Angebot und Nachfrage effizienter zu kombinieren. Maschinelle Lernalgorithmen haben mathematische Fähigkeiten, die weit über die menschliche Vorstellungskraft hinausgehen, und werden immer mehr zur Optimierung von Operationen in Krankenhäusern und Infusionszentren eingesetzt. Diese Technologien nutzen datengetriebene Erkenntnisse, um Effizienz, Patientenergebnisse und Ressourcenzuweisung zu verbessern. Einige der prominenten maschinellen Lernalgorithmen in der Gesundheitsoptimierung umfassen:

Predictive Analytics: Maschinelle Lernalgorithmen können historische Daten analysieren, um Patientenaufnahmeraten, Krankheitsausbrüche und Patientenergebnisse vorherzusagen. Dies hilft Krankenhäusern, Ressourcen effektiver zuweisen und auf mögliche Spitzen in der Patientennachfrage vorzubereiten.

Patientenfluss-Management: Maschinelle Lernalgorithmen können den Patientenfluss optimieren, indem sie Entlassungszeiten oder Hindernisse vorhersagen, die Verfügbarkeit von Betten und die Bewegung von Patienten innerhalb des Krankenhauses. Dies reduziert Wartezeiten, verbessert die Patientenzufriedenheit und erhöht die Ressourcenauslastung.

Ressourcenzuweisung und Planung: Maschinelle Lernalgorithmen können bei der Planung von Krankenhauspersonal, Operationssälen und Geräten auf der Grundlage historischer Daten und Echtzeitnachfrage helfen, um eine optimale Ressourcenzuweisung zu gewährleisten. Dies ist während der aktuellen Gesundheitskrise von entscheidender Bedeutung.

Wie hilft LeanTaaS bei der Bewältigung von Personalengpässen im Gesundheitswesen?

Unsere Technologie, die von künstlicher Intelligenz und Predictive Analytics angetrieben wird und von den historischen und Echtzeit-Daten des Gesundheitssystems gespeist wird, unterstützt Gesundheitssystemleiter bei der vollständigen Optimierung ihrer verfügbaren Arbeitskräfte in stationären Einheiten, Infusionszentren und Operationssälen. Wir tun dies auf verschiedene Weise:

Personal-Lösungen, um sicherzustellen, dass verfügbares Personal in stationären Bereichen konfiguriert ist, um die Bedürfnisse der aktuellen und zukünftigen Patienten am besten zu erfüllen. Beispielsweise bietet iQueue für stationäre Flüsse ein Personalmodul, das Einblick in das gesamte Gesundheitssystem gibt und es den Pflegedienstleitern und dem Personalbüro ermöglicht, proaktiv Personalengpässe zu identifizieren und verfügbare Ressourcen zuweisen, um Barrieren zu überwinden und individuelle Patientenbedürfnisse zu erfüllen. Mit iQueue für stationäre Flüsse erzielte Health First eine Reduzierung der Kernschwimmer um 44 % im gesamten Gesundheitssystem, eine Reduzierung der Kommunikationszeit für den täglichen Personalplan um 45 Minuten und eine Eliminierung von 500 Anrufen pro Monat, um Personal zu entsenden.

Optimierte Planungstools, die sicherstellen, dass das Personal vorhersehbare und konsistente Arbeitstage hat und notwendige Pausen einlegt. Beispielsweise ermöglicht iQueue für Infusionszentren es Infusionsleitern, optimierte Pläne zu erstellen, die die Terminmix, die Ressourcen für Schwestern und Stühle sowie die verknüpften Termine berücksichtigen. Diese Pläne “glätten” die mittäglichen Spitzen in den täglichen Plänen, indem sie Termine in optimalen Zeiten platzieren, und vorhersagen wahrscheinliche Nachtrag- und Ausfallpatienten in den kommenden Tagen, um den Schwestern konsistente Arbeitsbelastungen zu ermöglichen, die regelmäßige Pausen zulassen. Mit iQueue für Infusionszentren erzielte die Oregon Health & Science University eine Reduzierung des Prozentsatzes der Tage über der maximalen Kapazität um 39 %, eine Reduzierung der Spitzenauslastung der Stühle um 14 % und eine Reduzierung der Überstunden um 31 %.

Merkmale, die zeitaufwändige oder stressige Aufgaben für das Personal im täglichen Arbeitsablauf reduzieren oder eliminieren. Beispielsweise bietet iQueue für Operationssäle Module, die die Buchungsprozesse im Operationssaal vereinfachen und digitalisieren, eine einzige Wahrheitsquelle für OR-Planungsinformationen anzeigen und es den Planern ermöglichen, Zeit freizugeben oder eine Fallbuchung nicht mit mehreren Telefonanrufen, sondern mit einem Klick zu beantragen. Durch die Verwendung von iQueue für Operationssäle erzielte Baptist Health Jacksonville eine Reduzierung der abgebrochenen Anrufe um 46 %, 4 zusätzliche Fälle pro Tag und Krankenhaus, eine Reduzierung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit von Anrufen um 50 % und eine Reduzierung des Anrufvolumens um 40 % in ihrem größten Krankenhaus.

Können Sie einige der Kernfunktionen erläutern, die bei der Automatisierung des Patientenflusses helfen?

Die Verwaltung der stationären Kapazität ist eine der kritischsten Herausforderungen für Krankenhäuser. Sie erfordert ein komplexes Gleichgewicht zwischen der Koordination von Bettenverfügbarkeit, Patientenfluss und Personalbedarf, um sicherzustellen, dass die richtigen Ressourcen verfügbar sind, um die Patientennachfrage zu decken. Ohne die Fähigkeit, Kapazität und Personalbedarf proaktiv zu verwalten, treten Engpässe auf, die den Patientenfluss beeinträchtigen, was zu langen Wartezeiten, langen Aufenthaltsdauern, Umleitungen oder Patienten, die ohne Behandlung entlassen werden, führt. Diese Art von Betriebspraxis führt zu unzureichender Patientenversorgung, reduzierter Mitarbeiterzufriedenheit und verlorenem Umsatz für das Krankenhaus.

Die Lösung von LeanTaaS, iQueue für stationäre Flüsse, ermöglicht es Krankenhausleitern und Frontline-Teams, Bettenverfügbarkeit, Patientenfluss und Personalbedarf in Einklang zu bringen, um sicherzustellen, dass Kapazität verfügbar ist, Prioritäten über Care-Teams hinweg abgestimmt sind und Personal an die Bereiche entsandt wird, in denen es am meisten benötigt wird. iQueue sammelt und analysiert Daten aus bestehenden Systemen (z. B. EHR, Patientenfluss, Personalmanagement usw.), um ihre Kapazität dynamisch anzupassen. iQueue unterstützt jedes Teammitglied, indem es ständig den Betriebszustand des Krankenhauses überwacht, um Echtzeit-Erkenntnisse zu liefern und Barrieren zu identifizieren, damit sie sich auf das vorbereiten können, was kommt. Durch technologiegestützte Automatisierung und Transparenz können Krankenhäuser die Art und Weise, wie sie arbeiten, verbessern, indem sie Kapazität proaktiv verwalten, um die Patientenversorgung voranzutreiben, tägliche Entlassungen und Überweisungen zu orchestrieren und den täglichen Personalbedarf zu rationalisieren.

Für viele Krankenhäuser war LeanTaaS bei der Bewältigung der COVID-19-Pandemie instrumental, welche Ergebnisse wurden erzielt?

Die COVID-19-Pandemie hat Krankenhäuser offensichtlich an den Rand ihrer Kapazität gebracht. Auf der Nachfrageseite benötigten plötzlich mehr Patienten intensivmedizinische Versorgung, während auf der Angebotsseite ein Mangel an Schutzausrüstung, dann an Intensivstationen, dann an regulären Betten und schließlich an Pflegepersonal bestand. Bis heute sind die Margen der Krankenhäuser sehr dünn aufgrund der erhöhten Patientenzahlen und der reduzierten elektiven Eingriffe. Ohne die Möglichkeit, ihre Fläche zu erweitern oder mehr Vermögenswerte zu kaufen, mussten die Krankenhäuser ihren Fokus auf die Optimierung ihrer bestehenden Vermögenswerte verlagern.

Die Lösungen von LeanTaaS halfen Krankenhäusern, Operationen zu planen, administrative Aufgaben zu reduzieren und letztendlich kosteneffizienter zu werden – ein Gewinn für alle Beteiligten. Beispielsweise stand das Novant-Health-System während der Pandemie vor einem Mangel an verfügbaren Operationssälen, 8.000 verschobenen chirurgischen Fällen und einer niedrigen Blockauslastung. Das System implementierte iQueue für Operationssäle, um die OP-Kapazität zu verbessern und den Chirurgen und ihren Planern ein Werkzeug zu geben, das OP-Zeit einfach zu überblicken, zu nutzen und zu teilen ermöglicht. Das Tool erwies sich als entscheidend für die Navigation des Nachspiels der Rückkehr der chirurgischen Fälle. Novant Health erhöhte die Fallzahl um 4 % und eliminierte ihre gesamte Rückstand, der sich über 75-90 Tage angesammelt hatte, in nur weiteren 90 Tagen. Sie erzielten letztendlich eine Rendite von 6,15 und eine breitere Einbindung von Chirurgen und ihren Verwaltungsleitern.

Welche Herausforderungen bestehen bei der Modernisierung des Gesundheitswesens?

Traditionell wurde die Gesundheitsbranche durch ihre veraltete Legacy-Infrastruktur definiert, die Probleme eher bewundert als proaktiv löst; ihre besondere Verpflichtung zu Sicherheit und Genauigkeit, die das Vertrauen in neue Technologien behindert; und schließlich, da finanzielle Ressourcen kostbar sind, können ihre Führer nicht riskieren, eine Investition ohne garantierten Ertrag zu tätigen. Die Pandemie half tatsächlich, diese Melodie zu ändern. Gesundheitssysteme mussten digitale Lösungen wie Telemedizin und unsere Kapazitätsmanagementlösungen schnell annehmen, um den Zugang zur Versorgung aufrechtzuerhalten, und im Zuge dessen zeigten sie, dass es eine Nachfrage von Anbietern und Patienten nach innovativen Lösungen, ROI und dass sie schneller und agiler bei der Einführung von Technologie sein können, als sie selbst wussten.

Nach Jahrzehnten, in denen sie hinter anderen Branchen zurückgeblieben sind, positioniert diese jüngste digitale Transformation das Gesundheitswesen, um eine Technologie-Generation zu überspringen. Es kann nicht mit dem Konsum aufholen, aber es kann in die Führung bei künstlicher Intelligenz eintauchen. Gesundheitsleiter wissen nun, wie sie Sicherheit, Datenschutz, sofortige Ergebnisse und nachgewiesene Rendite in ihrer Technologie priorisieren müssen, die wirklich unterstützende und nützliche Arbeitsabläufe bieten muss, die menschliche Expertise erhalten und verbessern. Durch die schnelle Digitalisierung haben sie die Infrastruktur aufgebaut, die erforderlich ist, um neue AI-basierte Technologien mit Sicherheit zu unterstützen.

Ein entscheidender Aspekt bei der Einführung neuer Technologie im Gesundheitswesen ist jedoch das Change-Management. Technologie allein führt nicht zu einer nachhaltigen Transformation. Sie muss mit Change-Management-Experten kombiniert werden, die Organisationen durch die Störung hin zu Ergebnissen führen können. Deshalb kündigte LeanTaaS Anfang dieses Jahres die Einführung von Transformation as a Service (TaaS) an, ein Service, der Ergebnisse garantiert. Das TaaS-Angebot bietet jedem Kunden ein dediziertes Team, das die erforderlichen Dienstleistungen für die Implementierung unserer Technologie, die Normalisierung der Datenhygiene, die Automatisierung und Digitalisierung bestehender Arbeitsabläufe, die Steuerung des Change-Managements, die Einrichtung einer systemweiten Governance und die Garantie des Erfolgs erbringt.

Gibt es noch etwas, das Sie über LeanTaaS teilen möchten?

Wir hören kontinuierlich auf unsere Kunden und innovieren auf der Grundlage ihrer spezifischen Bedürfnisse und Fortschritte in der künstlichen Intelligenz. Als solches haben wir kürzlich iQueue Autopilot, eine erstmalige, generative AI-Lösung für Krankenhausoperationen, die Krankenhausleitern menschliche Konversationen und handhabbare Erkenntnisse bietet, um Entscheidungen für Patientenfluss, Planung, Kommandozentrale, Blockmanagement, Personal und andere Kapazitätsmanagement-Anwendungsfälle in stationären und ambulanten Einrichtungen zu unterstützen. Durch diese zugängliche, unmittelbare und leistungsstarke Unterstützung können Krankenhausleiter höhere finanzielle Ergebnisse erzielen und den Zugang zur Versorgung erhöhen; Krankenhausmitarbeiter können ihre Zeit und höchste Aufmerksamkeit den Patienten widmen; und das Personal kann produktiv arbeiten, während es Burnout vermeidet. Mit iQueue Autopilot bringt LeanTaaS seine Vision von “Flugverkehrskontrolle” für das Gesundheitswesen – die Verwaltung des Patientenflusses und der Kapazitätsoptimierung über den gesamten Versorgungsprozess auf einer einzigen Plattform – zum Leben.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten LeanTaaS besuchen.