Vasili Razhnou, CEO y Fundador de MEDvidi – Serie de Entrevistas

Vasili Razhnou es el CEO y Fundador de MEDvidi, una plataforma de salud mental impulsada por inteligencia artificial. Como fundador serial con más de 15 años en la industria de la salud y los negocios, ha creado cinco startups de tecnología. En MEDvidi, Vasili lidera el desarrollo de herramientas clínicas impulsadas por inteligencia artificial que reducen la carga administrativa y permiten a los proveedores brindar una atención más rápida y consistente. Bajo su liderazgo, la empresa alcanzó $30M en ARR.

Ha pasado más de una década construyendo infraestructura de atención médica, desde la digitalización temprana de clínicas hasta la escalada de múltiples empresas de telemedicina antes de fundar MEDvidi. ¿Qué problema específico o momento lo llevó a iniciar la empresa, y cómo esas experiencias anteriores dieron forma a su enfoque para construir sistemas clínicos impulsados por inteligencia artificial?

Comenzó mucho antes de MEDvidi. En 2008, cuando me uní a mi primera clínica, todo aún funcionaba con papel. Nuestras oficinas estaban llenas de registros médicos, lo que creaba desorden físico y mental. Solía tomar alrededor de cinco días ubicar y recuperar los registros de los pacientes.

Compré un escáner y un triturador para digitalizar todo. Ese simple cambio transformó la forma en que funcionaba la clínica. Ahorró dinero y tiempo, y hizo que los registros de los pacientes fueran fácilmente accesibles. Una acción sencilla mostró que a veces la infraestructura operativa es la base de una buena atención.

A partir de ahí, creamos una interfaz en línea con almacenamiento en la nube, luego un pequeño sistema de admisión y registros electrónicos de salud, agregando características año tras año.

MEDvidi surgió originalmente de clínicas tradicionales fuera de línea en San Francisco y Miami en 2019 y se trasladó a una plataforma de telemedicina personalizada en 2020 para hacer que la atención médica de salud mental fuera accesible en todo Estados Unidos. Mientras construíamos la empresa, nos dimos cuenta de que los proveedores están abrumados: pasan un promedio de 16 horas a la semana en tareas administrativas.

Para abordar este cuello de botella, desarrollamos una herramienta clínica impulsada por inteligencia artificial. Hoy en día, MEDvidi brinda atención para afecciones comunes como TDAH, ansiedad y depresión en todo Estados Unidos, mientras que automatiza los flujos de trabajo y la gestión de medicamentos con receta para los clínicos con inteligencia artificial. Al reducir la fricción en la documentación y el trabajo administrativo, expandimos tanto el acceso del paciente como la capacidad del proveedor.

Ha visto evolucionar la atención médica desde flujos de trabajo manuales hasta grandes plataformas de telemedicina. ¿Cuáles son las mayores ineficiencias operativas que aún persisten hoy en día, y por qué han sido tan difíciles de resolver sin inteligencia artificial?

El mayor problema en la atención médica sigue siendo la capacidad de los proveedores. Están pasando demasiado tiempo en tareas administrativas, lo que les deja poco tiempo para nuevos pacientes. En MEDvidi, lo vemos de primera mano: dentro de tres meses de unirse a nosotros, la mayoría de los proveedores están reservados al 80% con pacientes de seguimiento.

Durante esas visitas, la mayoría del tiempo se pasa en tareas administrativas rutinarias, como la verificación de la identidad del paciente, la documentación, la extracción de informes de PDMP, la evaluación del comportamiento de búsqueda de drogas, la revisión de la historia médica, etc. Estas son tareas importantes, pero no requieren el juicio de un clínico para un diagnóstico complejo.

La inteligencia artificial cambió eso: ahora podemos automatizar la mayoría de ellas. Por ejemplo, el Generador de gráficos de inteligencia artificial transcribe las visitas en tiempo real, actualizando la documentación cada 60 segundos, y reduce el tiempo de documentación en 10 veces. El Revisador de gráficos de inteligencia artificial monitorea el 100% de las interacciones clínicas para la adherencia a los procedimientos operativos estándar, reduciendo el tiempo de revisión de gráficos en un 80% mientras maneja la verificación de identidad, la detección de comportamiento de búsqueda de drogas y el cumplimiento de las pautas. Un Recepcionista de inteligencia artificial maneja la reprogramación a través de SMS y voz, recopila problemas relacionados con recetas de los pacientes, proporciona actualizaciones y los integra en los flujos de trabajo.

Su plataforma se centra mucho en la automatización de flujos de trabajo psiquiátricos rutinarios mientras mantiene a los médicos en el bucle. ¿Cómo define el límite correcto entre la automatización y la toma de decisiones clínicas?

Los proveedores de atención médica siguen siendo el centro de la atención. Esta es la única forma correcta de hacerlo. La inteligencia artificial de MEDvidi está diseñada para apoyar y empoderar a los clínicos, no para reemplazarlos. Cada decisión clínica, prescripción y plan de tratamiento es revisada y aprobada por un proveedor médico con licencia.

Creo que la atención médica necesita más pruebas de que la tecnología puede mejorar la eficiencia sin comprometer la seguridad. Nuestro objetivo es asegurarnos de que los proveedores no estén desperdiciando su juicio en tareas que no lo requieren. Cuando un paciente estable viene para una visita de seguimiento de rutina, y el caso es sencillo, la inteligencia artificial puede manejar la preparación, la documentación y la revisión, y el proveedor confirma la decisión. El ser humano siempre está en el bucle, pero estamos asegurándonos de que su tiempo se gaste donde realmente importa.

El Asistente de prescripción de inteligencia artificial está entrenado con datos clínicos reales y requiere la aprobación del médico para cada decisión. ¿Cómo piensa en la seguridad, la responsabilidad y la auditoría al implementar inteligencia artificial en entornos de alto riesgo como este?

Cuando opera en un espacio altamente regulado como la atención médica, no puede permitirse el lujo de equivocarse.

A diferencia de otras herramientas de inteligencia artificial de salud entrenadas con datos médicos no específicos, la inteligencia artificial de MEDvidi está entrenada con más de 130,000 visitas psiquiátricas reales, proporcionando precisión específica del dominio. Es una infraestructura única, construida y entrenada específicamente para flujos de trabajo psiquiátricos, regulaciones y requisitos de sustancias controladas.

Nuestro sistema de inteligencia artificial funciona como una capa de verificación clínica, basada en pautas basadas en evidencia y un conjunto de datos propietario de miles de visitas históricas reales. Asegura que cada prescripción se alinee con los estándares y proporciona a los reguladores una supervisión transparente. Crucialmente, la inteligencia artificial no toma decisiones independientes. Esa es la arquitectura que intencionalmente construimos.

Muchas plataformas de telemedicina han enfrentado escrutinio en torno a la sobremedicación y los incentivos mal alineados. ¿Cómo pueden los sistemas de inteligencia artificial realmente mejorar el cumplimiento y reconstruir la confianza en lugar de amplificar esos riesgos?

En la atención médica, siempre hay dos componentes: el lado empresarial y el lado clínico. Muchas empresas de telemedicina difuminaron esa línea durante los años de auge, priorizando el crecimiento y, en algunos casos, comprometiendo la rigidez clínica.

En MEDvidi, siempre hemos mantenido esas funciones estrictamente separadas. Las decisiones clínicas nunca están influenciadas por incentivos empresariales. Nuestros sistemas de inteligencia artificial refuerzan realmente esa separación en lugar de debilitarla.

Una de las formas clave en que lo hacemos es a través de la revisión de gráficos impulsada por inteligencia artificial. Cada encuentro de paciente se verifica contra las pautas de procedimiento operativo estándar para asegurarse de que el plan de tratamiento sea apropiado y cumpla con las normas. Estas pautas no son creadas por equipos empresariales: son desarrolladas y revisadas continuamente por un comité de profesionales médicos con licencia y alineadas con todas las leyes y regulaciones aplicables. Están diseñadas con un objetivo en mente: brindar la mejor atención posible para cada paciente individual. Es importante que estos protocolos sean completamente auditables y puedan ser revisados por los reguladores en cualquier momento.

La inteligencia artificial se convierte en una capa de consistencia y responsabilidad. Ayuda a asegurarse de que las decisiones de atención se basen en estándares clínicos, no en presión subjetiva, limitaciones de tiempo o demanda del paciente. Eso también significa que a veces decimos que no. Si un paciente viene esperando un medicamento específico porque lo leyó en línea, pero no es clínicamente apropiado, nuestros proveedores no lo recetarán: y la inteligencia artificial ayuda a hacer cumplir ese estándar consistentemente.

Hay un intercambio. Los pacientes que no reciben el tratamiento que esperan pueden dejar reseñas negativas. Pero ese es el costo de practicar medicina responsable. A largo plazo, este tipo de sistema transparente, basado en protocolos y auditables es lo que fortalece el cumplimiento y reconstruye la confianza entre los pacientes, los proveedores y los reguladores.

Ha destacado que hasta el 80% de las visitas psiquiátricas son seguimientos de rutina. ¿Cómo cambia fundamentalmente la automatización de estas interacciones el acceso a la atención y la economía de la entrega de salud mental?

Hoy en día, el acceso a la atención de salud mental está limitado no por la demanda, sino por cómo se asigna el tiempo del clínico. Hasta el 80% de las visitas psiquiátricas son seguimientos de rutina, a menudo impulsados por requisitos regulatorios en lugar de complejidad clínica. En muchos de estos casos, el proveedor está verificando que un paciente estable continúa el mismo tratamiento, sin cambios significativos.

Eso crea un cuello de botella estructural. Los clínicos pasan la mayor parte de su tiempo manteniendo a pacientes existentes, mientras que los nuevos pacientes esperan 6 a 9 semanas para ser vistos. Este es exactamente el lugar donde la automatización tiene el mayor impacto. Para pacientes estables, el flujo de trabajo es altamente estructurado: verificación de síntomas, monitoreo de efectos secundarios, verificación de adherencia y revisión de cumplimiento.

Estas son interacciones basadas en protocolos que la inteligencia artificial puede manejar consistentemente y a escala. Cuando algo cae fuera de los parámetros esperados: una reacción adversa, un cambio en los síntomas o cualquier bandera roja, el caso se escala inmediatamente a un proveedor.

Al transferir estas interacciones rutinarias a la inteligencia artificial, fundamentalmente reequilibramos la capacidad. Los clínicos pueden redirigir su tiempo hacia nuevos pacientes y casos más complejos donde el juicio humano es crítico.

Eso solo expande el acceso sin aumentar el número de proveedores.

La economía también cambia. El costo de atender a un paciente estable disminuye significativamente, mientras que la productividad del proveedor aumenta. En lugar de ser un factor limitante, el tiempo del clínico se convierte en un recurso aprovechado. A escala, esto significa tiempos de espera más cortos, costos más bajos y la capacidad de servir a poblaciones que anteriormente no tenían acceso, incluidos pacientes rurales y aquellos que no pueden tomarse tiempo libre del trabajo.

En resumen, la automatización no reemplaza la atención: la reasigna. Elimina la carga administrativa y regulatoria de los clínicos y la convierte en infraestructura escalable, lo que finalmente desbloquea el acceso.

En su artículo reciente, Por qué la inteligencia artificial en la atención médica se está desplegando en el lugar equivocado, argumenta que la industria se centra demasiado en reemplazar a los clínicos en lugar de solucionar los cuellos de botella administrativos. ¿Cuáles son los mayores malentendidos que impulsan esta mala alineación?

La gente todavía tiende a pensar que “inteligencia artificial en la atención médica” solo significa ChatGPT hablando con pacientes en lugar de médicos reales y recetando medicamentos sin control.

La infraestructura de inteligencia artificial en la atención médica es altamente compleja y siempre requiere supervisión humana. Cuando las empresas intentan tomar un atajo y pasar directamente a la toma de decisiones clínicas autónomas, se encuentran con problemas de confianza, regulación y seguridad.

El punto de entrada correcto es la capa administrativa. Arregle eso primero, demuestre y pruebe la seguridad, construya la confianza y luego expanda desde allí. Ese es el camino que sigue MEDvidi.

Si la automatización administrativa es el punto de entrada de mayor retorno para la inteligencia artificial en la atención médica, ¿qué flujos de trabajo específicos deben priorizar las organizaciones primero para ver un impacto inmediato?

El mayor error es intentar superponer la inteligencia artificial sobre flujos de trabajo rotos. El objetivo no debería ser la mejora incremental: debería ser replantear dónde se pueden construir flujos de trabajo completamente nuevos con inteligencia artificial.

Comience trazando el proceso clínico y operativo de principio a fin e identificando dónde se pasa el tiempo. En la mayoría de las organizaciones, los cuellos de botella más grandes son la programación, el flujo de pacientes y la documentación. Estas son tareas repetitivas de alto volumen donde la inteligencia artificial puede brindar un retorno de la inversión inmediato. La automatización de la programación reduce las no-shows y el tiempo de proveedor inactivo. La documentación impulsada por inteligencia artificial, como la transcripción en tiempo real y la generación de gráficos, elimina una de las cargas más pesadas para los clínicos.

Pero la verdadera oportunidad va más allá de la optimización. Algunos flujos de trabajo, especialmente los seguimientos de rutina o las verificaciones de cumplimiento, pueden ser completamente rediseñados alrededor de la inteligencia artificial en lugar de solo asistidos por ella. Ese es donde se producen las ganancias en pasos.

El monitoreo de cumplimiento es otro buen ejemplo. Hoy en día, las organizaciones auditán manualmente un pequeño porcentaje de encuentros. Con la inteligencia artificial, se puede revisar el 100% de las interacciones en tiempo real, señalizando las brechas de documentación, las desviaciones de las pautas de procedimiento operativo estándar y los posibles riesgos antes de que se escalen.

En algunos casos, estos nuevos flujos de trabajo nativos de inteligencia artificial pueden no encajar perfectamente en los marcos regulatorios existentes. Eso significa que las organizaciones deben estar preparadas para validar su enfoque, generar evidencia y trabajar en estrecha colaboración con los reguladores para demostrar la seguridad y el cumplimiento.

Las empresas que verán el mayor impacto no son las que agregan características de inteligencia artificial, sino las que están dispuestas a reconstruir los flujos de trabajo básicos alrededor de lo que la inteligencia artificial hace posible.

La atención médica es únicamente compleja con regulaciones en capas, datos fragmentados y altas consecuencias por errores. ¿Cómo se ve una arquitectura de inteligencia artificial lista para producción en este entorno en comparación con un sistema de demostración o piloto?

La inteligencia artificial debe estar entrenada con datos clínicos reales y específicos del dominio, y construida alrededor de flujos de trabajo reales. Cada salida debe ser auditables. Esto significa que todos los gráficos, las prescripciones señaladas, las verificaciones de las pautas de procedimiento operativo estándar son revisables y trazables.

Un sistema listo para producción también necesita tener en cuenta cómo se entrega la atención. Los proveedores son muy basados en protocolos. Cuando contrata a clínicos independientes, traen hábitos de configuraciones anteriores. La inteligencia artificial estandariza esto de una manera y apoya esos flujos de trabajo.

Nuevamente, la capa de supervisión humana es crucial. La inteligencia artificial debe manejar la carga de trabajo administrativa y analítica, mientras que los clínicos siguen siendo responsables de las decisiones finales.

Lo más importante es que el sistema debe estar construido desde cero con la seguridad, el cumplimiento y la confiabilidad en mente.

Mirando hacia adelante, ¿cómo ve la inteligencia artificial cambiando la telemedicina y la prescripción en los próximos tres años, especialmente a medida que los reguladores comienzan a responder a los primeros despliegues como flujos de trabajo de prescripción asistida por inteligencia artificial?

El entorno regulatorio está cambiando. La inteligencia artificial ya está aquí en la atención médica. Estados como Utah están creando sandbox para que las empresas de tecnología demuestren lo que la inteligencia artificial puede hacer, incluida la prescripción de sustancias controladas.

En los próximos años, veremos una atención de seguimiento completamente automatizada para pacientes estables. Visitas gestionadas por inteligencia artificial con médicos en un papel supervisor, confirmando decisiones. Ese modelo hace que la atención sea más rápida y económica para las personas que actualmente no pueden acceder a ella. Ese es el estándar que estamos tratando de establecer.

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