Tim Vasil, Mitgründer und Chief Technology Officer bei Hospital IQ – Interview-Serie

Tim Vasil ist der Mitgründer und Chief Technology Officer bei Hospital IQ, einer Operationsmanagement-Plattform, die Daten verwendet, um turnkey-Machine-Learning-basierte KI-Lösungen für schnelle, nachhaltige betriebliche Verbesserungen bereitzustellen.

Was hat Sie ursprünglich zur Informatik hingezogen?

Baby-Bücher. Als Student, der sich nicht sicher war, welche Karriere er verfolgen wollte, habe ich eine Teilzeitstelle als Web-Entwickler bei BabyZone.com ausprobiert. Die Erfahrung war unglaublich! Eines meiner ersten Projekte war es, ein physisches Medium, Baby-Bücher, in die digitale Ära zu überführen, komplett mit Sounds, Übergangseffekten und einem interaktiven Gästebuch. Ich habe einige Code geschrieben, auf einen Button geklickt, um es auf die Website hochzuladen, und plötzlich hatten Tausende von Eltern eine Möglichkeit, mit entfernten Freunden und Verwandten in Kontakt zu treten.

Diese E-Baby-Book-App hat mir gezeigt, dass die Informatik ein Feld ist, in dem ich ein bisschen Künstler, Ingenieur und vielleicht sogar Magier sein kann und diese Fähigkeiten nutzen kann, um das Leben vieler Menschen zu verbessern. Ich sah, dass ich Code einmal schreiben und eine bleibende Wirkung überall haben konnte. Wow!

Können Sie uns die Entstehungsgeschichte hinter Hospital IQ erzählen?

Der Mitgründer Rich Krueger und ich haben uns zusammengetan, um Bereiche zu erkunden, die von der Technologie vernachlässigt wurden. Man würde denken, dass Krankenhäuser nicht zu diesen Bereichen gehören, angesichts der Milliarden von Dollar, die sie jedes Jahr für medizinische Geräte, elektronische Patientenakten und Ähnliches ausgeben. Diese Bereiche sind sicherlich gut abgedeckt. Was wir jedoch sahen, war eine ganz andere Seite von Krankenhäusern, die betriebliche Seite. Diese Seite geht darum, herauszufinden, wann Operationen geplant werden sollen, wohin Patienten überwiesen werden sollen, welche Tests priorisiert werden sollen, wie man am besten für morgen plant und so weiter. Diese sind besonders schwierige Probleme und traditionelle medizinische Software berührt sie nicht.

Um die Gelegenheit zu erkunden, trafen wir uns mit Krankenhausleitern und Mitarbeitern. Wir sahen Heldentaten jeden Tag. Wir sahen Pflegeschwestern, die ununterbrochen Anrufe tätigten und Fragen beantworteten, um Personal an die am meisten benötigten Orte zu entsenden. Wir sahen OP-Managern mit Klebezetteln und Whiteboards, die versuchten, die Operationssäle unter den Chirurgen aufzuteilen. Wir sahen Betriebsleiter mit großen Tabellen, die Simulationsversuche unternahmen, um herauszufinden, wie viele Krankenhausbetten umgesetzt werden sollten. Kurz gesagt, wir sahen so viel manuelle Anstrengung, die auf Probleme angewendet wurde, weil die Software-Tools nicht ausreichten, und wir wollten helfen.

Wie viele Start-ups, war unsere Produktentwicklungsreise nicht geradeaus. Unsere frühe “Hilfe” kam in Form von strategischen Tools, die wir dachten, würden die schwierigsten Probleme lösen, aber sie erforderten viele Daten und viel Mathematik. Die Mechanik davon scheint beeindruckend: Wir konnten Modelle automatisch zusammenbauen, um die inneren Abläufe eines Krankenhauses zu simulieren und Empfehlungen zu geben, ob der Operationsplan geändert werden sollte oder ob ein neuer Flügel gebaut werden sollte. Doch während die Fragen, die sie beantworteten, groß waren, wurden sie auch nur selten gestellt.

Die wahre Entstehung von Hospital IQ, wie es heute existiert, ist nicht durch einen inspirierten Weg von Rich oder mir, sondern durch unser gesamtes Team, das hands-on mit unseren Kunden gearbeitet hat und erkannt hat, dass unsere wichtigste Rolle nicht darin besteht, Krankenhäusern zu helfen, große, seltene Fragen zu beantworten, sondern vielmehr die scheinbar kleinen, häufigen Fragen. Diese sind die Fragen, die bestimmen, wie jeder Erfahrung ist, sowohl für den Patienten, der in den Operationssaal geht, als auch für das Pflegepersonal, das ihn auf dieser Reise begleitet.

Können Sie erläutern, wie die Software es Gesundheitssystemen ermöglicht, Spitzenleistungen im Betrieb zu erreichen und aufrechtzuerhalten?

Unsere Software geht darauf ab, Gesundheitspersonal dort zu treffen, wo sie heute sind, in ihren täglichen Arbeitsabläufen. Anstatt von ihnen zu erwarten, dass sie etwas Radikales tun, wie z.B. eine Simulation durchzuführen oder eine Prognose zu interpretieren oder Personalpläne von Grund auf zu optimieren, akzeptieren wir die vertrauten Schritte, die sie jeden Tag unternehmen, auf zwei Arten. Wir digitalisieren sie, damit sie effizienter miteinander kommunizieren können, und legen dann Vorhersagen und Empfehlungen auf. Dies ermöglicht es dem Gesundheitspersonal, effizienter und effektiver zu arbeiten. Am besten davon ist, dass es ihnen ermöglicht, mehr Zeit auf Patientenversorgung zu verbringen.

Lassen Sie uns ein Beispiel nehmen: Personalplanung. Die Feststellung, wie viele Krankenschwestern in jeder Abteilung für jede Schicht benötigt werden, ist eine Herausforderung. Einige Mitarbeiter rufen krank, ein unerwarteter Anstieg der Nachfrage kann auftreten. Krankenschwestern, die “schwimmen” können, müssen fair zugeteilt werden. Jeder Skillset, Qualifikation und Vorliebe muss berücksichtigt werden. Wenn man all dies zusammenfasst, kann man sehen, warum das Telefon in einem typischen Personalschulungsbüro ununterbrochen klingelt. Doch am selben Tag, an dem Hospital IQ in Betrieb genommen wird, fallen die Telefone still. Viel der Arbeit ist dieselbe, aber mit all den Informationen, die in der Hospital-IQ-Plattform zentralisiert sind, sind alle Überlegungen von Tabellen, Whiteboards und Klebezetteln auf elegante Kommunikationswerkzeuge, automatisierte Analyse der Varianz und Vorschläge für Personalbalance übergegangen. Krankenschwestern können ihre Arbeit effizienter und angenehmer als je zuvor erledigen. Die Aufrechterhaltung dieser Leistung ist auch einfach, da die Werkzeuge so konzipiert sind, dass sie den bestehenden Arbeitsablauf unterstützen. Wir sind kein Beratungsunternehmen, das hereinkommt, um den Arbeitsablauf zu ändern, nur um zu sehen, dass er wieder zum Status quo zurückkehrt.

Welche verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen werden verwendet?

Unser Data-Science-Team verwendet alle Methoden, die wir benötigen, um großartige Ergebnisse für die Anwendungsfälle unserer Kunden zu erzielen. Wir haben statistische Analysen verwendet, um die Nutzung von Operationssälen zu verstehen, ARIMA-Modelle, um den chirurgischen Volumen vorherzusagen, Prophet, um die Belegung vorherzusagen, Zufallsforests, um den Status von Patienten zu klassifizieren, neuronale Netze für die Bewertung von Wiederaufnahmen und vieles mehr. Unser Data-Science-Team hält sich auf dem neuesten Stand der Forschung, Datenquellen und Werkzeuge mit regelmäßigen “Journal-Club”-Sitzungen und innoviert auch selbst regelmäßig. Mit so einem offenen Feld gibt es so viele überzeugende Anwendungsfälle und interessante Datensätze, die erforscht und in die Hospital-IQ-Plattform integriert werden können.

Eine der besonderen Herausforderungen für uns ist es, die Einzigartigkeit zu bewältigen, die wir bei jedem unserer Krankenhauskunden sehen. Sie bedienen unterschiedliche Demografien. Sie haben unterschiedliche Spezialisierungen. Die klinischen und betrieblichen Daten jedes Krankenhauses stammen aus unterschiedlichen Software-Systemen, die auf unterschiedliche Weise konfiguriert sind und ihre eigenen Mängel haben. Wenn wir ein umfassendes Modell über alle unsere Kunden oder sogar über alle Campus innerhalb eines einzelnen Gesundheitssystems aufbauen würden, würde es nicht sehr gut passen. Doch das manuelle Aufbauen von maßgeschneiderten und einmaligen Lösungen ist nicht skalierbar oder robust. Stattdessen verlassen wir uns auf das Verständnis der besonderen Merkmale der Daten jedes Kunden, das Aufbauen allgemein gültiger Modelle und haben Werkzeuge entwickelt, um das Modellaufbauen, die kontinuierliche Schulung und die Messung und Überwachung der Genauigkeit für jeden Campus zu automatisieren.

Das kostenlose, öffentlich zugängliche Werkzeug COVID-19-Regionale-Prognose-Dashboard hat über 76.000 Benutzer aus Hunderten von Krankenhäusern. Was genau ist dieses Werkzeug?

Als wir das COVID-19-Regionale-Prognose-Dashboard im März 2020 zum ersten Mal aufbauten, machten wir uns Sorgen, dass die USA möglicherweise nicht genug verfügbare Krankenhausbetten haben würden, und wollten ein Frühwarnsystem nicht nur für unsere Kunden, sondern für alle Krankenhäuser bereitstellen. Um dies zu ermöglichen, suchten wir nach Datensätzen wie der Anzahl der betreuten Betten pro Landkreis, der wahrscheinlichen Übertragungs- und Todesrate von COVID-19 pro Altersgruppe und Dutzenden anderer Dinge. Wir bauten sogar ein SEIR-Modell, um die Entwicklung des Virus auf Landkreisebene vorherzusagen, und versuchten, so viel Kontext wie möglich bereitzustellen, einschließlich des Zeitpunkts, an dem die Kapazität der Intensivstationen und der medizinischen Stationen überschritten würde, wie viele Menschen sich erholen würden und wie viele sterben würden. Unser Ziel war es, eine umfassende landkreisweise Perspektive aus verschiedenen verlässlichen Datenquellen aufzubauen.

Krankenhäuser haben unser Dashboard als Werkzeug verwendet, um wichtige Entscheidungen zu treffen, wie z.B. wann sie Aufnahmeeinheiten öffnen oder wann sie elektive Operationen zurückfahren sollten, um Platz für anstehende Wellen von infizierten Patienten zu schaffen. Interessanterweise haben auch Einzelpersonen zu Hause einige Nutzen und sogar Trost aus dem Werkzeug gezogen, da es ein bisschen Klarheit in einer sehr beängstigenden und neuen globalen Pandemie bot.

Bei der Bereitstellung eines öffentlichen Werkzeugs wissen wir, dass wir eine wichtige Pflicht haben, Daten treu und häufig zu sammeln und zu analysieren und die besten verfügbaren Datenquellen auszuwählen. Manchmal bedeutet dies, bessere Modelle einzubauen, sobald sie verfügbar werden. Im Falle unseres eigenen SEIR-Modells haben wir mit Genehmigung das staatliche Modell des Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) eingebaut, da es von der Regierung und anderen Quellen als Standard anerkannt wird. Wir fanden einen Weg, diese Vorhersagen im Kontext von bestimmten Landkreisen sowie bestimmter Krankenhäuser innerhalb dieser Landkreise zu präsentieren, um den Krankenhäusern stündliche Anleitung zu den anhaltenden Auswirkungen von COVID-19 zu geben.

Hospital IQ-Data-Scientist und -Ingenieure nehmen oft an Hackathons teil. Was sind einige der interessanten Ideen oder Projekte, die daraus entstanden sind?

Jeden Monat ermutigen wir die Mitglieder unseres Data-Science- und Ingenieur-Teams, einen Tag lang ihre professionelle Entwicklung zu fördern und Ideen für Innovationen zu entfachen, sei es durch die Teilnahme an einer Branchenkonferenz, das Absolvieren eines Online-Kurses, um eine neue Fähigkeit zu erlernen, oder jede andere Aktivität, die sie professionell stärkt.

Als Teil davon entscheiden sich einige Ingenieure und Data-Scientist, ihren professionellen Entwicklungstag damit zu verbringen, an Hospital-IQ-Hackathons teilzunehmen. Hackathons erfordern von den Teilnehmern, dass sie clever, innovativ und in nur einem Tag ein hartes, umzuformendes Konzept in funktionierende Software umsetzen. In den Tagen vor unserem letzten Hackathon im Oktober 2020 bildeten die Teilnehmer drei Teams und sammelten Ideen aus dem gesamten Unternehmen. Kein Thema war tabu; Ideen, die nicht relevant für die Plattform des Unternehmens oder sogar den Gesundheitsbereich waren, waren völlig in Ordnung. Es stellte sich jedoch heraus, dass alle drei Teams Ideen wählten, die jetzt in der realen Welt umgesetzt werden.

Das erste Team – Team Cara – konzentrierte sich auf Krankenhauswiederaufnahmen und versuchte, eine Lösung zu entwickeln, die vorhersagen konnte, welche Patienten vor ihrer Entlassung aus dem Krankenhaus ein hohes Risiko für eine Wiederaufnahme hatten. Krankenhauswiederaufnahmen kosten das Gesundheitssystem Milliarden von Dollar pro Jahr, also würde eine prädiktive und proaktive Lösung wie diese den Entlassungsschwestern und Pflegemanagern die notwendigen Erkenntnisse liefern, um das Risiko zu verringern, Kosten zu senken und zu wissen, was jeder Patient benötigt, um aus dem Krankenhaus zu bleiben. Team Cara nutzte Daten aus der Operationsmanagement-Plattform von Hospital IQ und baute mit einem patientenspezifischen Machine-Learning-Framework, das zuvor vom Data-Science-Team entwickelt wurde, ein Vorhersagemodell. Für jeden Patienten im Krankenhaus weist das Modell einen Score zu, der die Wahrscheinlichkeit einer Wiederaufnahme anzeigt. Die ersten Ergebnisse des Modells zeigten einen hohen Grad an Genauigkeit.

Das zweite Team – Team Burt Reynolds – versuchte, eine regionale Überwachungslösung zu entwickeln, die Daten auf einer Karte visualisierte. Das Team wollte Karten in die bestehende Pivot-Table-Infrastruktur von Hospital IQ integrieren und eine Möglichkeit bieten, einen interessierenden Wert nach Breiten- und Längengrad-Koordinaten mit der leaflet.js-Bibliothek zu plotten. Für ihr Proof-of-Concept verwendeten sie Krankenhaus-Überweisungsdaten, um die Affiliate-Quellen und -Volumina hervorzuheben. Die Ergebnisse zeigten Überweisungsfälle in einem völlig neuen Licht und klärten, aus welchen geografischen Gebieten die meisten Patienten stammten sowie Chancen für Wachstum.

Das dritte Team – Team Raptor Strikeforce – suchte nach einer Lösung, die die Rendite (ROI) der Operationsmanagement-Plattform von Hospital IQ zeigte. Das Team baute eine Schnittstelle, um verschiedene Eingaben in Finanzmodelle wie den durchschnittlichen Deckungsbeitrag pro elektiver Prozedur zu customisieren und verwendete die Eingaben, um Veränderungen in der finanziellen Gesundheit eines Krankenhauses im Laufe der Zeit zu verfolgen. Diese Visualisierungen erzählen eine überzeugende Geschichte davon, wie sehr operative Effizienzinitiativen und die Investition in die Hospital-IQ-Plattform, die sie ermöglicht, sich auszahlen.

Die drei Lösungen, die für den Hackathon entwickelt wurden, zeigten, dass sie einen größeren Wert für unsere Kunden bieten könnten. Als Ergebnis hat Hospital IQ alle drei Lösungen in die bestehende Plattform integriert, und sie werden heute von Krankenhäusern genutzt.

Gibt es noch etwas, das Sie über Hospital IQ teilen möchten?

Hospital IQs großes, mutiges, ehrgeiziges Ziel ist es, die Effizienz und Zufriedenheit jedes Gesundheitsarbeiters jeden Tag zu verbessern. Wir sind stolz auf die Auswirkungen, die wir auf die Gesundheitsversorgung bisher hatten, aber unsere Reise ist gerade erst begonnen. Für jeden mitfühlenden, missionarischen Data-Scientist oder Ingenieur, der daran interessiert ist, eine der größten Herausforderungen der Welt – die Verbesserung der Effizienz der Gesundheitsversorgung – anzugehen, würden wir uns freuen, wenn Sie sich uns anschließen!

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