Tony Lee, CTO bei SimplePractice – Interview-Serie

Tony Lee, Chief Technology Officer bei SimplePractice, ist ein erfahrener Technologie-Executive mit mehr als zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Entwicklung von Produkten, der Skalierung von Engineering-Organisationen und der Modernisierung komplexer Technologie-Infrastrukturen. Bevor er 2024 zu SimplePractice kam, war er als CTO von Hyperscience tätig, wo er die Produktlieferung und die Technologie-Strategie für eine Enterprise-Machine-Learning-Automatisierungsplattform überwachte. Seine vorherigen Führungspositionen umfassen Head of Engineering, Security und IT bei Snapdocs, VP of Engineering bei Dropbox (DBX ) und Zendesk sowie leitende Ingenieurspositionen bei Bitcasa, Box und Yahoo, wo er die Engineering-Organisation hinter Yahoo! Finance leitete. Lee begann seine Karriere mit der Arbeit an Enterprise-Software bei Vitria und der Forschung an Weitverkehrsnetzwerken innerhalb der Advanced Supercomputing Division der NASA.

SimplePractice bietet elektronische Gesundheitsakten und Praxismanagement-Software für Therapeuten und andere Gesundheits- und Wellness-Professionals, einschließlich Psychiater, Ergotherapeuten und Sprachtherapeuten. Die Plattform bringt Terminplanung, Abrechnung, klinische Dokumentation, Versicherungstools, sichere Kommunikation, elektronische Rezepte, Client-Management und integrierte Telemedizin zusammen, um unabhängige und Gruppenpraktiken bei der Verwaltung von Pflegeleistungen und administrativer Arbeit zu unterstützen. SimplePractice berichtet, dass seine Plattform von mehr als 250.000 Praktikern vertraut wird, die über 20 Millionen Klienten betreuen.

Sie haben Jahrzehnte damit verbracht, Engineering-Organisationen bei Unternehmen wie Yahoo!, Box, Zendesk, Dropbox, Hyperscience und jetzt SimplePractice zu leiten. Wie hat sich Ihre Perspektive auf die Entwicklung von mission-kritischer Technologie entwickelt, und welche Lektionen aus diesen Erfahrungen waren am wertvollsten bei der Entwicklung von AI-Tools für die psychische Gesundheitsversorgung?

Dieser Moment ist so interessant, da er von Fortschritten in der LLM-basierten Technologie getrieben wird. In unserer Branche besteht die Versuchung oft darin, die Technologie selbst als Produkt zu behandeln. Aber als kundenorientiertes SaaS-Unternehmen ist es nicht so. Unsere Rolle besteht darin, unseren Kunden Wert zu liefern, insbesondere unabhängigen psychischen Gesundheitspraktikern, um ihnen zu helfen, ihre Unabhängigkeit zu bewahren, indem sie die Geschäfte eines privaten Praktikers vereinfachen.

Dies bedeutet nicht, dass wir nicht in technologische Innovationen investieren sollten; aber es sollte immer mit einem Fokus geschehen, auch wenn es sich um einen undefinierten Zeitrahmen handelt, auf die Art und Weise, wie dies letztendlich unseren Kunden helfen wird, indem wir sie befähigen, sich auf die Pflege zu konzentrieren, indem wir ihre administrative Belastung reduzieren.

SimplePractice hat kürzlich einen AI-gestützten klinischen Assistenten entwickelt, der mit Input von über 1.000 Therapeuten entwickelt wurde. Was hat diese Zusammenarbeit über das enthüllt, was Kliniker wirklich von AI wollen, und gab es Annahmen, die Ihr Team überdenken musste, während der Entwicklung?

Care Aide ist SimplePractices neuer AI-gestützter klinischer Workflows-Assistent, der dazu dient, unabhängige Praktiker bei der Reduzierung ihrer administrativen Belastung und der Konzentration auf die Pflege zu unterstützen. Dies umfasst Note Taker, unser AI-gestütztes klinisches Transkriptions-Tool, sowie neue Tools, um Kliniker bei der Sitzungsvorbereitung, Dokumentation, Behandlungsplanung, Aufnahmeüberprüfung und Client-Zusammenfassungen zu unterstützen.

Bei der Entwicklung von Care Aide haben wir Feedback von über 1.000 psychischen Gesundheitspraktikern eingebaut, um sicherzustellen, dass unsere Technologie mit realen klinischen Workflows übereinstimmt. Aus dieser Zusammenarbeit haben wir deutlich gehört, dass Kliniker nicht wollen, dass Technologie Entscheidungen trifft, sondern dass sie ein Werkzeug ist, das administrative Arbeit unterstützt. Wir haben diese Suite von Tools mit dieser abgemessenen Implementierung entwickelt, um sicherzustellen, dass wir Kliniker in der Kontrolle halten, während wir ihnen bei praktischer Arbeit helfen, die zu administrativer Erschöpfung führt.

Die psychische Gesundheitsversorgung stellt einzigartige Herausforderungen dar im Vergleich zu vielen anderen Branchen, die AI übernehmen. Welche Design-Prinzipien haben Ihr Team geleitet, um sicherzustellen, dass die Technologie Kliniker unterstützt, ohne ihre professionelle Urteilsfähigkeit zu beeinflussen oder zu überlagern?

Es ist wichtig, daran zu denken, dass unsere Rolle darin besteht, Kliniker zu unterstützen, die immer im Mittelpunkt und in der Kontrolle bleiben müssen. Mit diesem Gedanken im Hinterkopf konzentrieren wir uns darauf, Menschen in die Schleife zu halten, indem wir transparent sind, wo AI angewendet wird, und unseren Kunden die Kontrolle über ihre Anwendung geben. Ich glaube, dass diese Prinzipien nicht nur in der psychischen Gesundheitsversorgung, sondern auch in anderen Branchen von entscheidender Bedeutung sind.

Sie haben zuvor über die Bedeutung von Human-in-the-Loop-Systemen in der Unternehmens-AI gesprochen. Wie übersetzt sich diese Philosophie in therapeutische Umgebungen, in denen Vertrauen, Nuancen und klinische Expertise für Patientenergebnisse von zentraler Bedeutung sind?

Während Human-in-the-Loop für alle Unternehmens-AI wichtig bleibt, ist es in therapeutischen Umgebungen, in denen Kliniker im Mittelpunkt der Patientenversorgung bleiben, besonders wichtig. AI sollte als Werkzeug zur Unterstützung administrativer Aufgaben gesehen werden, das es Praktikern ermöglicht, mehr Zeit mit Patienten und der direkten Pflege zu verbringen.

Unser AI-Roadmap ist auf einem Fundament von Sicherheit und Vertrauen aufgebaut; SimplePractice ist HIPAA-konform und HITRUST-zertifiziert, und unsere AI-Tools sind so konzipiert, dass sie HIPAA-Anforderungen übertreffen. Kliniker bleiben immer in der Kontrolle, indem sie die Ausgaben überprüfen, bearbeiten, genehmigen oder ablehnen, bevor sie Teil der Pflegedokumentation oder mit Klienten geteilt werden.

Wenn AI immer tiefer in die Gesundheits-Workflows integriert wird, welche technischen Rahmenbedingungen sind notwendig, um Patientenvertraulichkeit, Datensicherheit und regulatorische Konformität im großen Maßstab aufrechtzuerhalten?

Wir wissen, dass die Bedrohungslandschaft mit AI dramatisch verändert hat. Extern ist die Entdeckung und Ausnutzung von Schwachstellen viel schneller geworden, und intern wird Agentic AI interne Kontrollen testen, da der Druck zur Vernetzung interner Systeme wächst.

Dies erhöht die Bedeutung von Sicherheit durch Design sowie Reibung beim Zugriff auf kritische Daten, selbst auf Kosten von AI-Effizienz. Ich bin für AI-basierte Automatisierung und habe an diesem über mehrere Unternehmen gearbeitet, aber um AI mit Vertrauen zu verwenden, müssen wir wissen, dass wir es sicher verwenden können.

Wie gehen Sie vor, um Automatisierung mit Kliniker-Autonomie in Einklang zu bringen, insbesondere wenn es Druck gibt, mehr Aspekte der Dokumentation, Notiznahme oder Patienteninteraktionen zu automatisieren?

Bei SimplePractice ist unser Ansatz, Tools und Fähigkeiten bereitzustellen, während wir gleichzeitig die Entscheidungsfreiheit der Kliniker respektieren. Da unsere Kunden hauptsächlich unabhängige private Praktiken sind und diesen Weg gewählt haben, um auf die beste Weise für sich und ihre Klienten zu praktizieren, liegt die Balance bei der Implementierung dieser Tools in ihrem Tagesgeschäft vollständig bei ihnen. Wir möchten ihnen die “Kunst des Möglichen” zeigen, da die Technologie so schnell fortschreitet, aber sie bleiben in der Kontrolle.

Welche Rolle spielt Echtzeit-Kliniker-Feedback in der Entwicklungsphase, und wie stellen Sie sicher, dass Praktiker-Einblicke in Engineering- und Produktentscheidungen einbezogen werden?

Echtzeit-Kliniker-Feedback ist für den Produktentwicklungsprozess, insbesondere bei der Unterstützung von Klinikern bei der Patientenversorgung, von entscheidender Bedeutung. Bei SimplePractice haben wir mehrere Schichten in diesem Ansatz. Zunächst haben wir ein internes Clinical Strategy-Team, das lizenzierte Kliniker umfasst, die eng mit unserem Produktteam von der Ideenfindung bis zur Entwicklung zusammenarbeiten. Wir haben auch einen externen Clinical Advisory Board als zusätzliche frühe Quelle für Feedback, um Produktinnovationen zu leiten und klinische Genauigkeit sicherzustellen, sowie einen Customer Advisory Board, SimpleCircle, um direkte Einblicke in die Plattformerfahrung zu sammeln und unsere Tools mit den sich schnell ändernden Bedürfnissen unserer Kunden abzustimmen.

Wenn die Idee beginnt, Gestalt anzunehmen, verwenden wir typischerweise eine Reihe von Benutzer-Feedback-Sitzungen durch langfristige Early-Adopter-Programme, um zunehmend detaillierteres Feedback zu erhalten. Schließlich haben wir sehr aktive und offene Community-Foren sowie unsere eigenen Livestreams, um uns mit unseren Kunden zu verbinden und zu verstehen, welche Teile unserer Plattform gut funktionieren und wie wir weiter innovieren können, um unabhängige Praktiker am besten zu unterstützen.

Viele Gesundheitsfachleute bleiben vorsichtig bei der Übernahme von AI. Welche Bedenken hören Sie am häufigsten von Therapeuten, und wie geht SimplePractice darauf ein, indem es sowohl Produkt-Design als auch Transparenz priorisiert?

Bedenken hinsichtlich der AI-Adoption sind völlig verständlich. Wir glauben fest daran, dass Kliniker eine Wahl haben müssen, ob sie AI in der klinischen Versorgung verwenden.

Aber Wahlmöglichkeiten sind nur dann wichtig, wenn Kliniker den verfügbaren Tools vertrauen können. SimplePractice ist HIPAA-konform und HITRUST-zertifiziert, und wir haben kürzlich das SimplePractice Trust Center ins Leben gerufen, um vollständige Transparenz über unsere Sicherheitsstandards und Datenpraktiken zu bieten.

Wir glauben, dass Klienten wissen sollten, wenn AI Teil ihrer Versorgung ist, und bieten Einwilligung- und Offenlegungstools, damit Kliniker Klienten vor der Verwendung von AI informieren können, um sie bei der Erfüllung sich ändernder staatlicher Anforderungen zu unterstützen, während sie die therapeutische Beziehung auf Vertrauen aufbauen.

Unsere AI-Tools halten Kliniker in der Kontrolle. AI-generierter Inhalt ist immer ein Entwurf, und Kliniker überprüfen, bearbeiten, genehmigen oder verwerfen ihn. Sie entscheiden, was in die klinische Dokumentation gehört und bleiben verantwortlich.

Letztendlich ist es unsere Aufgabe, Vertrauen über die Zeit aufzubauen, indem wir Tools entwickeln, die sicher, transparent und in Partnerschaft mit Klinikern arbeiten.

Administrative Arbeit ist eine große Quelle von Burnout in der Gesundheitsversorgung. Welche Aufgaben sind am besten für AI geeignet, und wo sollte menschliche Beteiligung unverzichtbar bleiben?

Heute kann AI bei der Bearbeitung von wiederkehrenden, organisatorischen Aufgaben helfen, die zu administrativer Belastung führen. In unserem jährlichen Bericht über den Zustand der privaten Praxis (2025 im Rückblick) fanden wir heraus, dass die Verwendung von AI in klinischer Arbeit Behandlungsplanung, E-Mail-Schreiben und Marketing umfasste. Klinische Dokumentation ist ein weiteres hilfreiches Gebiet, das AI unterstützen kann. Zum Beispiel spart unser Note-Taker-Tool Klinikern im Durchschnitt bis zu 5 Stunden pro Woche. Menschenbeteiligung in der psychischen Gesundheitsversorgung bleibt jedoch unverzichtbar, insbesondere wenn es um klinisches Urteilsvermögen und die therapeutische Beziehung geht. AI sollte niemals die Expertise eines Klinikers ersetzen. Die Technologie ist da, um das logistische Gewicht zu tragen, damit die menschliche Beziehung im Mittelpunkt der Pflege bleiben kann.

Wenn Sie in die Zukunft blicken, wie sehen Sie AI die psychische Gesundheitsversorgung in den nächsten fünf Jahren prägen, und welche Sicherheitsvorkehrungen muss die Branche jetzt ergreifen, um sicherzustellen, dass diese Technologien die Versorgung verbessern und nicht beeinträchtigen?

Therapie ist um die menschliche Verbindung und die Macht der therapeutischen Allianz zwischen Klinikern und Klienten. AI hat die Chance, diese auf viele Weise zu stärken, aber der größte kurzfristige Erfolg ist die Gabe der Zeit. Indem AI bei der Unterstützung aller administrativen Aufgaben und Sorgen hilft, die ein Kliniker außerhalb der eigentlichen Sitzung hat – von der Abwicklung mit Versicherungen und Abrechnung bis zur Verwaltung eines sehr beschäftigten und dynamischen Kalenders und der Vorbereitung auf eine Sitzung durch die Überprüfung von Notizen und der neuesten Forschung – kann AI die Zeit reduzieren, die für all diese nicht-klinischen Aktivitäten aufgewendet wird, während es gleichzeitig so gut oder sogar besser als der Kliniker selbst arbeitet. Als Ergebnis haben Kliniker Zeit, um Klienten zu sehen und über Behandlungsplanung nachzudenken. Dies ist das unmittelbare Versprechen von AI in der psychischen Gesundheitsversorgung, das ich für den Kliniker sehe: Zeit, um sich auf die menschliche Verbindung zu konzentrieren, die so zentral für die Erbringung von Pflege ist.

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