Entrevistas
Tim Vasil, Co-Fundador y Director de Tecnología en Hospital IQ – Serie de Entrevistas
Tim Vasil es el Co-Fundador y Director de Tecnología en Hospital IQ, una plataforma de gestión de operaciones que utiliza datos para ofrecer soluciones de inteligencia artificial basadas en aprendizaje automático para mejoras operativas sostenibles y rápidas.
¿Qué te atrajo inicialmente a la informática?
Libros para bebés. Como estudiante de pregrado sin saber qué carrera seguir, exploré un puesto de desarrollador web a tiempo parcial en BabyZone.com. La experiencia fue increíble. Uno de mis primeros proyectos fue tomar un medio físico, libros para bebés, y llevarlo a la era digital, completo con sonidos, efectos de transición y un libro de invitados interactivo. Escribí algo de código, hice clic en un botón para subirlo al sitio web y, de repente, miles de padres tenían una forma de conectarse con amigos y parientes lejanos.
Esa aplicación de libro de bebés digital reveló la informática como un campo donde podía ser un poco artista, ingeniero y, quizás, incluso mago, y utilizar esas habilidades para mejorar la vida de muchas personas. Vi que podía escribir código una vez y tener un impacto duradero en todas partes. ¡Wow!
¿Puedes contarnos la historia de la creación de Hospital IQ?
El co-fundador Rich Krueger y yo nos unimos para explorar áreas descuidadas por la tecnología. Podrías pensar que los hospitales no serían una de esas áreas, considerando los miles de millones de dólares que gastan cada año en equipo médico, registros médicos electrónicos y similares. Esas áreas están ciertamente bien cubiertas. Lo que vimos, sin embargo, fue un lado completamente diferente de los hospitales, el lado operativo. Este lado se trata de averiguar cuándo programar cirugías, dónde transferir a los pacientes, qué pruebas priorizar, cómo planificar mejor para el día siguiente, y así sucesivamente. Estos son problemas especialmente desafiantes y el software médico tradicional no los aborda.
Para explorar la oportunidad, nos reunimos con líderes hospitalarios y personal de primera línea. Vimos héroes todos los días. Vimos a programadores de enfermeras haciendo llamadas constantes y atendiendo preguntas para enviar personal a los lugares más necesarios. Vimos a gerentes de quirófanos con notas adhesivas y pizarras blancas tratando de dividir el tiempo de quirófano entre los cirujanos. Vimos a líderes de excelencia operativa con hojas de cálculo masivas intentando simulaciones para averiguar cuántas camas de hospital debían reasignar. En resumen, vimos mucho esfuerzo manual aplicado a problemas porque las herramientas de software no daban la talla, y queríamos ayudar.
Al igual que muchas startups, nuestro viaje de desarrollo de productos no fue un camino recto. Nuestra ayuda temprana vino en forma de herramientas estratégicas que pensamos que resolverían los problemas más difíciles, pero requerían mucha datos y mucha matemática. La mecánica de ello parece impresionante: podríamos ensamblar modelos automáticamente para simular el funcionamiento interno de un hospital y hacer recomendaciones sobre si debía cambiarse el horario quirúrgico o si debía construirse una nueva ala. Sin embargo, aunque las preguntas que respondían eran grandes, también eran infrecuentes.
El verdadero origen de Hospital IQ tal como existe hoy no es un camino inspirado por Rich o por mí, sino por nuestro equipo completo trabajando de la mano con nuestros clientes y dándose cuenta de que nuestro papel más importante no es ayudar a los hospitales a responder a preguntas grandes e infrecuentes, sino a las pequeñas y frecuentes. Esas son las preguntas que determinan qué experiencia tiene todo el mundo, tanto el paciente que se somete a una cirugía como el equipo de cuidado que lo guía a través de ese viaje.
¿Puedes discutir cómo el software permite que los sistemas de atención médica logren y mantengan un rendimiento operativo óptimo?
Nuestro software se trata de reunir a los trabajadores de la salud donde están hoy, en sus flujos de trabajo diarios. En lugar de esperar que hagan algo radicalmente diferente, como ejecutar una simulación o interpretar un pronóstico, o optimizar los horarios del personal desde cero, abrazamos los pasos familiares que dan todos los días de dos maneras. Los digitalizamos, para que puedan comunicarse de manera más eficiente entre sí, y luego agregamos predicciones y recomendaciones. Esto permite que el personal de atención médica trabaje de manera más eficiente y eficaz. Lo mejor de todo es que les permite pasar más tiempo en la atención al paciente.
Tomemos un ejemplo: la programación del personal. Averiguar cuántas enfermeras necesitan estar en cada unidad para cada turno es un desafío. Algunos miembros del personal se ponen enfermos. Puede surgir un aumento repentino en la demanda. Las enfermeras que pueden “flotar” entre unidades necesitan ser asignadas de manera justa. Todos los conjuntos de habilidades, calificaciones y preferencias también deben tenerse en cuenta. Póngalos todos juntos y puede ver por qué el teléfono en una oficina de personalización típica suena sin parar. Sin embargo, en el mismo día de la implementación de Hospital IQ, los teléfonos se callan. Gran parte del trabajo es el mismo, pero con toda la información centralizada en la plataforma Hospital IQ, todas las consideraciones han pasado de hojas de cálculo, pizarras blancas y notas adhesivas a herramientas de comunicación elegantes, análisis automatizado de varianza y sugerencias para equilibrar el personal. Los programadores de enfermeras pueden realizar sus trabajos de manera más eficiente y agradable que nunca antes. Mantener este rendimiento es fácil, también, porque las herramientas están diseñadas para respaldar el flujo de trabajo existente. No somos una empresa de consultoría que venga a cambiar la forma en que se realiza el trabajo, solo para ver que vuelve a la normalidad.
¿Cuáles son algunas de las diferentes tecnologías de aprendizaje automático que se utilizan?
Nuestro equipo de científicos de datos emplea cualquier método que necesitemos para obtener resultados excelentes para los casos de uso de nuestros clientes. Hemos utilizado análisis estadísticos para comprender el uso de quirófanos, modelos ARIMA para predecir el volumen quirúrgico, Prophet para predecir el censo, bosques aleatorios para clasificar el estado de los pacientes internados, redes neuronales para puntuar readmisiones, y mucho más. Nuestro equipo de científicos de datos se mantiene al día con las últimas investigaciones, fuentes de datos y herramientas con reuniones mensuales de “club de revistas” y también innova regularmente. Con un campo tan abierto, hay muchos casos de uso convincentes y conjuntos de datos interesantes para explorar y tejer en la plataforma Hospital IQ.
Uno de los desafíos especiales para nosotros es manejar la singularidad que vemos en cada uno de nuestros clientes hospitalarios. Sirven a diferentes demografías. Tienen diferentes especializaciones. Los datos clínicos y operativos de cada hospital provienen de software diferente configurado de diferentes maneras con sus propias limitaciones. Si construyéramos un modelo integral en todos nuestros clientes, o incluso en todos los campus dentro de un solo sistema de salud, no encajaría muy bien. Sin embargo, construir soluciones personalizadas y únicas no es un enfoque escalable ni sólido. En lugar de eso, confiamos en comprender las características distintivas de los datos de cada cliente, desarrollar modelos generalizables y hemos construido herramientas para automatizar la creación de modelos, el entrenamiento continuo y la medición y seguimiento de la precisión para cada campus.
La herramienta de acceso público y gratuita, Panel de pronóstico regional COVID-19, tiene más de 76,000 usuarios de cientos de hospitales. ¿Qué es exactamente esta herramienta?
Cuando construimos el Panel de pronóstico regional COVID-19 en marzo de 2020, estábamos preocupados de que Estados Unidos podría quedarse sin camas de hospital disponibles, y queríamos proporcionar un sistema de alerta temprana, no solo a nuestros clientes, sino a todos los hospitales. Para hacer que suceda, buscamos conjuntos de datos como la capacidad de camas con personal por condado, las tasas de transmisión y letalidad probables de COVID-19 por grupo de edad, y docenas de otras cosas. Incluso construimos un modelo SEIR para predecir la trayectoria del virus en cada condado, y tratamos de proporcionar tanto contexto como fuera posible, incluyendo el momento en que se superaría la capacidad de cuidados intensivos y de medicina y cirugía, cuántas personas se recuperarían y incluso cuántas morirían. Nuestro objetivo era ensamblar una perspectiva completa de condado a condado desde diversas fuentes de datos confiables.
Los hospitales han utilizado nuestro panel como una herramienta para tomar decisiones clave, como cuándo abrir unidades de aumento o cuándo reducir las cirugías electivas para hacer espacio para las olas de pacientes infectados que se avecinan. Curiosamente, incluso las personas en casa han encontrado algún uso y hasta consuelo en la herramienta, ya que agregó un poco de claridad a una pandemia global muy aterradora y novedosa.
Al proporcionar una herramienta pública, sabemos que tenemos un deber importante de recopilar y analizar datos de manera fiel y frecuente, y de seleccionar las mejores fuentes de datos disponibles. A veces eso significa cambiar a mejores modelos a medida que están disponibles. En el caso de nuestro propio modelo SEIR, eventualmente trajimos, con permiso, el modelo a nivel estatal del Instituto de Métricas y Evaluación de la Salud (IHME) ya que se convirtió en un estándar reconocido por la Casa Blanca y otras fuentes. Encontramos una forma de poner esas predicciones en el contexto de condados específicos, así como de hospitales específicos dentro de estos condados, para dar a los hospitales orientación hora a hora sobre los impactos continuos de COVID-19.
Los científicos de datos e ingenieros de Hospital IQ a menudo participan en hackatones, ¿cuáles son algunas de las ideas o proyectos interesantes que han surgido de estos?
Cada mes, alentamos a los miembros de nuestros equipos de ciencia de datos e ingeniería a tomar un día libre para fomentar su desarrollo profesional y encender ideas de innovación, ya sea asistiendo a una conferencia de la industria, tomando un curso en línea para aprender una nueva habilidad o cualquier otra actividad que los fortalezca profesionalmente.
Como parte de esto, varios ingenieros y científicos de datos eligen pasar su día de desarrollo profesional participando en los hackatones de Hospital IQ. Los hackatones requieren que los participantes sean astutos, innovadores y, en un solo día, impulsen una idea difícil de transformar en software funcional. En los días previos a nuestro hackatón más reciente en octubre de 2020, los participantes formaron tres equipos y crowdsorcionaron ideas de toda la empresa. No se consideró ningún tema fuera de los límites; las ideas que no eran relevantes para la plataforma de la empresa, o incluso para el espacio de atención médica, eran perfectamente aceptables. Resulta que los tres equipos terminaron eligiendo ideas que ahora se están implementando en el mundo real.
El primer equipo – Equipo Cara – se centró en las readmisiones hospitalarias y se propuso construir una solución que pudiera predecir qué pacientes corren el riesgo de readmisión antes de que sean dados de alta del hospital. Las readmisiones hospitalarias cuestan al sistema de salud miles de millones de dólares cada año, por lo que una solución predictiva y proactiva, como esta, armaría a las enfermeras de alta y a los gerentes de cuidado con la perspicacia adicional necesaria para reducir el riesgo, recortar costos y saber qué necesita cada paciente para quedarse fuera del hospital. El Equipo Cara tomó datos de la plataforma de gestión de operaciones de Hospital IQ y, utilizando un marco de aprendizaje automático específico del paciente desarrollado previamente por el equipo de ciencia de datos, construyó un modelo predictivo. Para cada paciente en el hospital, el modelo asigna una puntuación que indica la probabilidad de readmisión. Los resultados iniciales del modelo mostraron un alto grado de precisión.
El segundo equipo – Equipo Burt Reynolds – se propuso construir una solución de vigilancia regional que visualizara capas de datos en un mapa. El equipo quería integrar mapas en la infraestructura de tabla pivotante existente de Hospital IQ, ofreciendo una forma de trazar una métrica de interés organizada por coordenadas de latitud y longitud utilizando la biblioteca leaflet.js. Para su concepto de prueba, utilizaron datos del centro de transferencia de hospital para resaltar qué afiliados eran fuentes de admisión y a qué volúmenes. Los resultados mostraron los casos de transferencia en una nueva luz y aclararon de dónde provenían la mayoría de los pacientes, así como las oportunidades de crecimiento.
El tercer equipo – Equipo Raptor Strikeforce – buscó desarrollar una solución que mostrara el retorno de la inversión (ROI) que proporciona la plataforma de gestión de operaciones de Hospital IQ. El equipo construyó una interfaz para personalizar varias entradas en modelos financieros, como la margen promedio por procedimiento electivo, y utilizó las entradas para rastrear los cambios en la salud financiera de un hospital con el tiempo. Estas visualizaciones cuentan una historia convincente de cómo las iniciativas de eficacia operativa, y la inversión en la plataforma Hospital IQ que las habilita, pagan dividendos.
Las tres soluciones desarrolladas para el hackatón mostraron que podrían brindar un mayor valor a nuestros clientes. Como resultado, Hospital IQ ha incorporado las tres soluciones dentro de la plataforma existente, y están siendo utilizadas por hospitales hoy en día.
¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre Hospital IQ?
El objetivo grande, audaz y ambicioso de Hospital IQ es mejorar la eficiencia y la felicidad de todos los trabajadores de la salud todos los días. Estamos orgullosos del impacto que hemos tenido en la atención médica hasta ahora, pero nuestro viaje apenas comienza. Para cualquier científico de datos o ingeniero apasionado y con una misión que esté interesado en abordar uno de los desafíos más difíciles del mundo – mejorar la eficiencia de la atención médica – nos encantaría que se uniera a nosotros.
Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más deben visitar Hospital IQ.
