Daniel Cane, Co-CEO y Co-Fundador de ModMed – Serie de Entrevistas

Daniel Cane es co-CEO y cofundador de ModMed^®, una empresa de tecnología de la información para la salud con sede en el sur de Florida, que está transformando la atención médica a través de plataformas inteligentes específicas para cada especialidad, con el fin de aumentar la eficiencia de las prácticas y mejorar los resultados de los pacientes.

Fundada en febrero de 2010, ModMed ha crecido hasta tener más de 1.200 empleados y ha recaudado más de 332 millones de dólares en inversión total. Conocida por su crecimiento progresivo como empresa de tecnología médica, ModMed es frecuentemente reconocida a nivel nacional y regional por sus logros bajo el liderazgo de Daniel. En 2020, la empresa fue nombrada una de las Mejores Lugares de Trabajo en el País por la revista Inc. Entre 2016 y 2018, la empresa fue nombrada una de las empresas de más rápido crecimiento en América del Norte en la lista Deloitte Technology Fast 500^™. A partir de 2015, la empresa ha sido nombrada anualmente en la lista exclusiva Inc. 5000, una prestigiosa recopilación de las empresas privadas de más rápido crecimiento en el país.

¿Puede compartir algunos conocimientos sobre su trasfondo y cómo ha influido en su trabajo en ModMed?

Mi viaje en la tecnología comenzó durante mis años de pregrado en Cornell cuando co-fundé Blackboard. Transformamos la educación al digitalizar las notas de clase y crear una plataforma que dio a los estudiantes y profesores una flexibilidad y interacción sin precedentes. Para mí, el éxito de Blackboard culminó en 2004 con su oferta pública inicial, y aunque nuestras soluciones fueron innovadoras en la tecnología educativa, no pude evitar buscar nuevos desafíos.

Uno de esos desafíos se presentó cuando fui a una revisión de rutina con mi dermatólogo. Tuve una conversación increíble sobre las luchas de utilizar sistemas basados en papel obsoletos y formas de solucionarlos. Al darme cuenta del puente entre su experiencia médica y mi conocimiento técnico, decidimos unirnos y crear ModMed junto con nuestra primera plataforma de registro de salud electrónica (EHR).

En ese momento, ya existían algunas EHR, pero desafortunadamente, los estudios las citaban como una de las principales causas de agotamiento de los médicos. Tomamos un enfoque diferente y diseñamos nuestra EHR para adaptar la experiencia del usuario a los flujos de trabajo específicos de una especialidad médica. Nuestra plataforma de EHR en la nube, EMA, está diseñada por médicos para médicos, lo que nos ha distinguido y define nuestra fórmula secreta en el mercado. Con el tiempo, hemos expandido nuestras ofertas de productos para incluir una suite completa de soluciones que ayudan a los proveedores médicos a simplificar y agilizar sus operaciones de práctica y acelerar la prestación de atención.

¿Cómo ve la batalla por una inteligencia artificial efectiva en la atención médica siendo ganada o perdida con los datos?

Estamos empezando a ver un aumento en la adopción de tecnología de inteligencia artificial dentro de las prácticas para agilizar los flujos de trabajo y maximizar la eficiencia. A medida que nos movemos hacia una era de utilizar la inteligencia artificial para realizar tareas más sofisticadas, como sugerir tratamientos u otras recomendaciones de apoyo clínico, es fundamental tener la estrategia de datos y capacitación adecuada en su lugar. La inteligencia artificial tiene la oportunidad de mejorar significativamente la experiencia para los pacientes y los proveedores y crear un cambio sistémico que verdaderamente mejorará la atención médica, pero hacer que esto sea una realidad dependerá de grandes cantidades de datos de alta calidad utilizados para entrenar los modelos.

¿Por qué los datos son tan críticos para el desarrollo de la inteligencia artificial en la industria de la salud?

Los datos son la savia vital de la inteligencia artificial, y la mala calidad de los datos perjudicará el rendimiento de la inteligencia artificial, lo que llevará a resultados subóptimos. Esto puede tener consecuencias graves en un entorno de atención médica, ya que las vidas de los pacientes pueden estar en juego. Pero un escenario más probable es que estas experiencias negativas podrían socavar la confianza de los pacientes y los proveedores en la inteligencia artificial, ralentizando el progreso y el impacto positivo que esta tecnología revolucionaria puede tener en la atención médica.

Por ejemplo, en la sala de examen, las herramientas de escucha ambiental habilitadas por la inteligencia artificial están diseñadas para sugerir contenido para notas clínicas para que el proveedor las revise y apruebe. Idealmente, esto debería reducir la cantidad de tiempo que un proveedor pasa documentando dentro de la EHR y permitir más tiempo de calidad con el paciente. Sin embargo, la mala calidad de los datos y las herramientas de inteligencia artificial mal entrenadas podrían tener el efecto contrario, lo que haría que los proveedores pasaran una cantidad desproporcionada de tiempo corrigiendo errores y reescribiendo notas.

Además, el sesgo es un riesgo significativo asociado con los algoritmos de inteligencia artificial, y los datos de alta calidad pueden desempeñar un papel clave en la mitigación de las disparidades en la atención médica. Los modelos de inteligencia artificial pueden aprender patrones que tratan preferentemente a una población de pacientes en comparación con otras poblaciones, incluidos grupos legalmente protegidos. Al monitorear las entradas de datos y entrenar en datos representativos y robustos, las salidas de la inteligencia artificial pueden ser más inclusivas y precisas.

¿Puede elaborar sobre los tipos de datos que ModMed utiliza para entrenar sus modelos de inteligencia artificial y cómo se obtienen y gestionan estos datos?

En ModMed, utilizamos datos especializados y completos para ayudar a entrenar nuestros modelos de inteligencia artificial con precisión. Durante los últimos 14 años, hemos creado conjuntos de datos estructurados especializados, consistentes con las leyes de privacidad, y ahora estamos aprovechando estos datos internos para entrenar nuestros modelos de inteligencia artificial. Por ejemplo, nuestra herramienta de escucha ambiental ModMed Scribe ha sido entrenada para dermatología, nuestro primer lanzamiento de especialidad, en millones de parámetros estructurados de registros de pacientes desidentificados muestreados de una colección de 500 millones de encuentros de pacientes.

¿Cómo define ModMed la “inteligencia artificial ética” en el contexto de la atención médica?

El potencial de que la inteligencia artificial tenga sesgos o proporcione información inexacta en forma de “alucinaciones” u omisiones puede afectar las vidas de los pacientes. Por esta razón, la inteligencia artificial ética en la atención médica se trata de establecer un alto estándar de precisión y precisión. Significa desarrollar algoritmos cuidadosa y responsablemente y utilizar datos de alta calidad y diversos para ayudar a permitir predicciones más precisas para cada usuario.

La inteligencia artificial ética también se trata de garantizar que los humanos permanezcan en la ecuación. Una inteligencia artificial no debe “superar al médico” sino reducir la carga administrativa que los médicos y su personal experimentan para que puedan centrarse más en ayudar a los pacientes.

¿Qué medidas están en lugar en ModMed para permitir que las tecnologías de inteligencia artificial se desarrollen y desplieguen de manera ética?

Nuestro enfoque de datos estructurados, curando conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad y representativos, nos ayuda a hacer que la inteligencia artificial responsable sea una realidad. Los datos relevantes y desidentificados recopilados de nuestros sistemas de registros de salud electrónica de una amplia variedad de prácticas nos proporcionan un conjunto diverso de datos de entrenamiento que reflejan diferentes poblaciones de pacientes.

Además, nuestro equipo de desarrollo abraza la limpieza de datos para facilitar la recopilación y utilización de datos de alta calidad. Este proceso nos permite a nuestros equipos identificar, rectificar y eliminar inconsistencias, errores y valores perdidos del conjunto de datos. A través de este mantenimiento regular, podemos actualizar la inteligencia artificial continuamente en función de los datos de rendimiento, especialmente los datos clínicos, donde los resultados de los pacientes pueden verse afectados.

¿Puede discutir la importancia de la transparencia y la rendición de cuentas en el desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente en la atención médica?

La transparencia hace posible la rendición de cuentas, por lo que es un aspecto crucial de cualquier solución de inteligencia artificial en la atención médica. Las prioridades principales de los médicos son la atención al paciente y la seguridad, por lo que no es de extrañar que 80% de los médicos quieren conocer las características y las funciones del diseño, desarrollo y despliegue de las herramientas de inteligencia artificial.

Además, no todos los datos son creados igual. Es importante saber dónde y cómo se almacenan y se obtienen los datos y cómo se actualizan regularmente. Tenemos la suerte de que, desde la creación de ModMed, hemos estado comprometidos con una estrategia de datos que prioriza la transparencia y la precisión. Tenemos una comprensión exhaustiva de las fuentes y la calidad de nuestros datos y estamos seguros de que nuestras integraciones de inteligencia artificial brindarán un valor considerable a nuestros clientes.

¿Cómo se está integrando la inteligencia artificial en los sistemas de registros de salud electrónica especializados de ModMed, como EMA y gGastro?

En todo nuestro portafolio, hemos estado utilizando el aprendizaje automático durante algún tiempo y estamos fortaleciendo nuestra inversión en inteligencia artificial avanzada y generativa para simplificar el negocio de la medicina y agilizar la atención de calidad. Estamos construyendo una experiencia completa de práctica impulsada por la inteligencia artificial que comienza antes de que el paciente llegue a la puerta, se extiende a través de la sala de examen y hasta el departamento de facturación.

En el entorno clínico, estamos en las etapas finales de nuestro programa piloto de escucha ambiental de inteligencia artificial para EMA, que creemos será un juego cambiator en su funcionalidad descendente y contenido sugerido. Nuestra solución de documentación impulsada por la inteligencia artificial está diseñada para agilizar el proceso de atención más allá de la transcripción o la redacción de una nota SOAP. Utilizando vastas cantidades de datos estructurados, estamos entrenando nuestros modelos de inteligencia artificial para capturar información esencial de las conversaciones entre médicos y pacientes y, trabajando junto con nuestra EHR, para sugerir contenido relevante para las notas de visita, incluyendo códigos ICD-10, códigos quirúrgicos y recetas. Esto ahorra a los médicos un tiempo precioso y les permite pasar más tiempo de calidad con sus pacientes.

¿Cuáles son los beneficios específicos que las soluciones de inteligencia artificial especializadas proporcionan a los proveedores de atención médica y a los pacientes?

Ninguna especialidad médica es igual. Varían ampliamente con los pacientes a los que atienden, las afecciones que tratan y los códigos médicos que utilizan para reembolsos. Las soluciones de inteligencia artificial deben adaptarse a estas variaciones para ser efectivas de una manera verdaderamente significativa.

Por ejemplo, las EHR y las herramientas de escucha ambiental de ModMed están diseñadas explícitamente para cada especialidad médica, brindando apoyo relevante y preciso a los médicos. Cada proceso de documentación de especialidad requiere componentes diferentes dentro de la nota de datos estructurados, incluyendo códigos médicos y terminología únicos. Esta especialización permite que la inteligencia artificial comprenda y anticipe mejor las necesidades y flujos de trabajo únicos de las prácticas de especialidad, lo que creemos resultará en una implementación más eficiente, una adopción más rápida y una mayor efectividad general en la mejora de la eficiencia operativa.

¿Dónde ve las oportunidades más significativas para la inteligencia artificial en la atención médica en los próximos cinco a diez años?

En el futuro, la inteligencia artificial sin duda permeará casi todos los aspectos de la atención médica de maneras que no podemos imaginar. Ya se está utilizando la inteligencia artificial para tareas administrativas, y en el corto plazo, esta tendencia probablemente aumentará a medida que se vuelva más aparente el valor de la inteligencia artificial.

También veo un futuro en el que la inteligencia artificial se integre de manera imperceptible en las interacciones entre médicos y pacientes, donde la “interfaz de usuario” o UI es virtualmente invisible. En lugar de las interacciones basadas en pantalla de hoy en día, la inteligencia artificial podría ofrecer una mezcla de realidad y realidad aumentada. Este estado futuro de la inteligencia artificial podría analizar los registros de salud para identificar información crítica, prediciendo el riesgo de un paciente para varias enfermedades. La gran cantidad de datos en los registros médicos presenta una oportunidad para que la inteligencia artificial anticipe las necesidades de atención futuras y cree y ayude a gestionar planes de tratamiento de atención preventiva.

Esta experiencia podría extenderse más allá del entorno de la práctica y convertirse en una parte integral de la vida diaria del paciente. Los dispositivos portátiles impulsados por la inteligencia artificial podrían brindar apoyo personalizado, responder preguntas y programar citas, entre otras cosas. La inteligencia artificial también podría monitorear los signos vitales de manera remota, detectar y alertar a los proveedores sobre posibles problemas de salud. Los planes de tratamiento personalizados, adaptados a los pacientes individuales en función de los datos y las preferencias, podrían convertirse en la norma.

Esta es verdaderamente una época emocionante para la atención médica. Los próximos cinco a diez años están llenos de oportunidades para transformar aún más la industria y mejorar la experiencia del paciente.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar ModMed.