Sean Shoffstall, Jefe de IA, Innovación y Datos en PaceMate – Serie de Entrevistas

Sean Shoffstall, Jefe de IA, Innovación y Datos en PaceMate, es un ejecutivo de tecnología y productos con más de 20 años de experiencia en la creación de soluciones SaaS innovadoras y la integración de tecnologías de inteligencia artificial que entregan resultados comerciales medibles y se alinean con los objetivos comerciales estratégicos.

Sean se especializa en normalizar la inteligencia artificial, la tecnología sanitaria y las plataformas impulsadas por datos para equipos y clientes, mejorando la productividad y la eficiencia en los flujos de trabajo clínicos. Su trabajo anterior pionero en la integración de IA en los sistemas de gestión de la salud entregó mejoras significativas de eficiencia y resultados mejorados para los pacientes a través de un diseño intuitivo y conocimientos impulsados por datos.

Como líder de opinión y orador público sobre IA para ejecutivos, Sean bridga la brecha entre las capacidades técnicas y la implementación comercial estratégica, centrándose en la gestión de productos y el desarrollo que sirve a las necesidades clínicas reales. Construye equipos que entregan soluciones innovadoras que abordan desafíos de salud genuinos en lugar de perseguir solo tendencias tecnológicas, asegurando la alineación con la excelencia operativa y los mejores resultados para los pacientes.

PaceMate es una empresa de tecnología sanitaria que ofrece PaceMateLIVE, una plataforma basada en la nube para el monitoreo cardíaco remoto y la gestión de datos. El sistema integra datos de dispositivos cardíacos implantables, monitores ambulatorios y ECG de consumo, utilizando la priorización automatizada para ayudar a los clínicos a centrarse en las alertas más críticas. Es compatible con la interoperabilidad con los principales sistemas de registros electrónicos de salud, como Epic, Cerner y athenahealth, simplificando los flujos de trabajo clínicos, mejorando la eficiencia operativa y mejorando la continuidad de la atención al paciente en las prácticas cardíacas.

Ha construido soluciones de atención médica impulsadas por IA durante más de 20 años, incluida la primera herramienta de audiograma de IA compatible con HIPAA en Auditdata y ahora la plataforma de inteligencia cardíaca en PaceMate. ¿Qué inspiró su transición a utilizar IA para transformar los datos clínicos en conocimientos acciónables?

Siempre he estado impulsado por los datos. Al comienzo de mi carrera en marketing digital, el lema de mi agencia era “Creatividad cuantificable” – la idea de que puedes impulsar la emoción y la creatividad a través de lo que aprendes de los datos. Cuando hice la transición a la atención médica, vi una forma completamente nueva de utilizar los datos. En lugar de simplemente informar lo que ya había sucedido con un paciente, comencé a preguntarme: ¿podríamos usar los datos para ver tendencias? ¿Podríamos predecir qué podría suceder a continuación?

Luego llegó la IA y expandió esas posibilidades. Realmente creo que si podemos usar la IA de una manera inteligente, con el ser humano en el medio, podemos transformar la atención médica. Puede dar a los médicos más tiempo con los pacientes mientras las tareas mundanas alrededor de los datos son manejadas por la IA. Todavía no estamos allí, pero se está construyendo la base para llegar allí.

PaceMate gestiona uno de los conjuntos de datos cardiovasculares más grandes y robustos del mundo. ¿Cómo se transforman estos datos en algoritmos predictivos que mejoran tanto los resultados de los pacientes como la eficiencia clínica?

Los datos son la clave. Para obtener el mayor poder de la IA y el aprendizaje automático, todo se reduce al conjunto de entrenamiento que tienes. PaceMate es un líder de la industria no solo debido a nuestros datos, sino porque nuestro equipo tiene décadas de experiencia clínica para interpretar y validarlos. Cuando combinamos los datos de entrenamiento con esa experiencia, comienzas a ver cómo ahorrar un minuto aquí y dos minutos allá puede sumar ganancias significativas en eficiencia.

Luego, cuando capas la capacidad de identificar tendencias en los datos de los pacientes a lo largo de la vida útil de un dispositivo, estás empoderando a los médicos con las perspectivas que necesitan para tomar las mejores decisiones para sus pacientes – respaldadas por los datos más completos posibles.

Marco regulatorio como HIPAA y aprobaciones de la FDA a menudo ralentizan la adopción de IA en la atención médica. ¿Qué pasos prácticos pueden tomar las organizaciones para innovar de manera responsable dentro de estas limitaciones?

En PaceMate, creemos firmemente en la filosofía de “Ser humano en el medio” alrededor de la IA. No descargamos decisiones a la IA, lo cual es exactamente por lo que la FDA requiere una supervisión seria. En su lugar, las organizaciones pueden usar la IA para minar, organizar y presentar datos mientras aún confían en la experiencia clínica para determinar qué es lo correcto para cada paciente individual.

En cuanto a HIPAA, la privacidad del paciente es una preocupación grave en la atención médica, y siempre debemos ponerla primero. Eso es lo genial de nuestro enfoque centrado en el ser humano – la IA no necesita saber nada sobre la información de identificación personal (PII) de nuestros pacientes. Podemos desidentificar los datos y analizarlos a partir de ahí. Pero incluso con la mejor filosofía, usar las herramientas compatibles con HIPAA – que han salido al mercado en los últimos años – es esencial también.

La privacidad de los datos siempre es un enfoque multilayered, y la privacidad de los pacientes siempre debe ser lo primero, incluso por delante de la innovación.

La sensibilidad de los datos es una preocupación importante en el cuidado cardíaco. ¿Cómo PaceMate garantiza que el desarrollo de IA mantenga los niveles más altos de privacidad y confianza del paciente?

La privacidad del paciente siempre ha sido una piedra angular de PaceMate, y el surgimiento de la IA solo refuerza por qué ese compromiso es importante. Nos acercamos al desarrollo de IA con una filosofía de “privacidad por diseño”, lo que significa que la protección de datos no es un pensamiento posterior, está integrada en cada etapa.

Todos los datos de los pacientes utilizados en el entrenamiento de IA están rigurosamente desidentificados y cifrados, siguiendo protocolos que exceden los requisitos de HIPAA. También seguimos estrictos principios de minimización de datos, solo recopilando y procesando lo que es absolutamente necesario para el valor clínico.

En el cuidado cardíaco, se nos ha confiado algunos de los datos de salud más íntimos imaginables. Eso es por lo que realizamos evaluaciones de impacto de privacidad regulares y auditorías de seguridad de terceros, porque ganar y mantener la confianza no es un esfuerzo de una sola vez – es una responsabilidad diaria.

La automatización en la atención médica puede ser una espada de doble filo. ¿Cómo se diseña la IA en PaceMate para complementar – en lugar de reemplazar – la experiencia de los clínicos?

Nuestra filosofía de “Ser humano en el medio” significa que la IA se utiliza como una herramienta complementaria, nunca reemplazando la experiencia. Nuestro compromiso de utilizar la experiencia clínica interna y trabajar con clínicos en hospitales para guiar nuestro desarrollo de productos da forma directamente a nuestra práctica de IA.

Hacemos preguntas como, “¿Qué te haría más eficiente?”, “¿Qué datos te ayudarían a tomar mejores decisiones?” y “¿Qué falta en tu flujo de trabajo actual?” Luego usamos esas perspectivas para guiar cómo implementamos la automatización y la IA sin interferir.

Muchas organizaciones de salud luchan con datos fragmentados a través de dispositivos, registros electrónicos de salud y herramientas de monitoreo. ¿Cómo se acerca su equipo a unificar estas fuentes para entregar conocimientos en tiempo real que realmente importan en el punto de atención?

En los últimos 10 años, nos hemos convertido en el centro de datos para el monitoreo remoto, y entendemos el flujo de datos del paciente de principio a fin. Puedes pensar en ello como un gráfico de identidad donde los datos se recopilan y se sirven en los incrementos necesarios en ese momento. Hemos construido la infraestructura para extraer de múltiples fabricantes de dispositivos, sus plataformas de monitoreo remoto y sistemas de registros electrónicos de salud, luego normalizar y contextualizar esos datos para que sean realmente útiles en el punto de atención.

La clave es entender no solo cómo recopilar datos, sino cuándo y cómo presentarlos. También nos hemos convertido en expertos en la agregación de datos amplios y desidentificados para validar tendencias y asegurar la calidad cuando incorporamos nuevas fuentes de datos. Esta capacidad dual – entregar conocimientos personalizados y en tiempo real mientras se mantiene la visión general – es lo que nos permite convertir datos fragmentados en inteligencia acciónable.

Con su experiencia en múltiples startups de salud, ¿cuáles son algunos de los desafíos más pasados por alto al integrar IA en flujos de trabajo clínicos a gran escala?

La privacidad y la seguridad son intimidantes para muchas empresas de tecnología sanitaria más pequeñas. Pero hay grandes prácticas y herramientas disponibles, y todos los proveedores de nube principales – AWS, Azure y Google Cloud – tienen asesores con guías y listas de verificación para ayudar a las startups y empresas a abordar estos desafíos.

Una vez que se maneja eso, los datos a gran escala se convierten en el siguiente obstáculo. Donde estás hoy con tu conjunto de datos será completamente diferente en seis meses. Entender cómo aprovechar los datos estructurados y no estructurados con un gráfico de identidad sólido puede ser una buena base para comenzar, y documentar tu enfoque en el camino te ayudará a prevenir algunos cabellos grises en el futuro.

La implementación ética y transparente de IA se está convirtiendo en un factor definitorio en la innovación de la atención médica. ¿Cómo construye la rendición de cuentas y la explicabilidad en los sistemas de IA utilizados para el apoyo a la toma de decisiones médicas?

Esto se remonta a nuestra filosofía de “Ser humano en el medio”. Diseñamos nuestra IA para presentar perspectivas y patrones, pero el clínico siempre toma la decisión final. Eso crea una capa de rendición de cuentas natural donde siempre hay un profesional licenciado revisando y validando lo que sugiere la IA.

También nos centramos en mostrar el “por qué” detrás de las recomendaciones de IA. Nuestros sistemas resaltan qué puntos de datos impulsaron una perspectiva particular, para que los médicos puedan evaluar si tiene sentido clínico para su paciente específico. No les pedimos a los clínicos que confíen en una caja negra – les estamos dando transparencia en la lógica.

Dado que el aprendizaje va en ambos sentidos, también hemos construido bucles de retroalimentación continuos. Cuando un clínico acepta o anula una sugerencia de IA, eso informa nuestra mejora del modelo. Esto crea rendición de cuentas en ambos sentidos y, con el tiempo, la IA aprende de la experiencia clínica mientras los clínicos pueden ver cómo su entrada directamente da forma al sistema.

En última instancia, la IA explicativa en la atención médica no se trata solo de la transparencia técnica, sino también de respetar el juicio clínico y crear herramientas que aumenten en lugar de ocultar el proceso de toma de decisiones.

Como alguien que asesora regularmente a ejecutivos sobre la estrategia de IA, ¿cuáles son los cambios de mentalidad más críticos para los líderes de la atención médica que buscan moverse de la experimentación a la adopción significativa?

Cuando hablo con líderes empresariales sobre IA, trato de impulsarlos a una mentalidad de “¿Qué si…” o “Me gustaría…”. Una de las herramientas más poderosas en IA es la capacidad de aprovechar la visión del mundo de un problema en lugar de solo la de las personas que te rodean o tus propias preconcepciones. Así que siempre que pienses que algo es difícil o imposible, usa tu IA favorita para decir “Me gustaría poder…” y describe las cosas que te impiden. Eso es super poderoso. También los guío para que su LLM de IA sea inquisitivo. Dile tu problema, pero también dile que te haga preguntas detalladas. A veces, eso solo te llevará a soluciones realmente únicas.

IA también es una gran herramienta para la planificación. Los ejecutivos necesitan establecer una estrategia mientras crean un plan de acción, determinan cómo medir el éxito y identifican obstáculos antes de que sucedan. IA es excelente para ayudar a elaborar planes para empezar.

Por último, siempre leemos sobre cómo la IA está tomando empleos y las empresas están despidiendo a personas a favor de la IA. Creo que esa es una mala forma de pensar sobre la IA. Una empresa que se basa en productos o servicios para personas necesita personas para entender lo que ofrecen. En lugar de usar la IA para la reducción de costos, piensa en cómo la IA puede tomar las tareas mundanas de tus personas y convertirse en un amplificador. Si puedes reducir costos en un 15% o puedes aumentar la productividad en un 200%, ¿cuál es la mejor decisión empresarial?

Mirando hacia adelante cinco años, ¿cómo vislumbra la IA cambiando el panorama de la monitorización cardíaca y la medicina preventiva – y qué hitos espera lograr en PaceMate durante ese tiempo?

IA se convertirá en más y más parte de nuestro trabajo y vida diaria en los próximos cinco años. A medida que nuestros usuarios se vuelven más cómodos y confían en la salida, se abren posibilidades y asociaciones ilimitadas.

Me encantaría primero proporcionar herramientas que ayuden a los clínicos a priorizar la atención para los pacientes que más la necesitan – aquellos que pueden estar en mayor riesgo de un evento adverso. A partir de ahí, podemos comenzar a usar IA y datos de tendencias para mostrar resultados posibles para pacientes individuales, dando a los médicos una visión más clara de lo que está por venir.

Por último, cuando podamos entregar conocimientos en los que todos confíen, encontrar grandes asociaciones con hospitales de investigación para ayudarlos a aprovechar nuestros modelos sería un objetivo ambicioso. Ese es el lugar donde realmente podríamos impulsar la innovación en la industria más rápido y tener un impacto significativo en el cuidado cardíaco en su conjunto.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más deben visitar PaceMate.