टिम वासिल, हॉस्पिटल आईक्यू के सह-संस्थापक और मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला

टिम वासिल हॉस्पिटल आईक्यू के सह-संस्थापक और मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी हैं, जो एक ऑपरेशनल मैनेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म है जो डेटा का उपयोग करके तेज़, स्थायी ऑपरेशनल सुधार के लिए मशीन लर्निंग-आधारित एआई समाधान प्रदान करता है।

आपको कंप्यूटर विज्ञान में शुरुआती रुचि क्या थी?

बेबी बुक्स। एक अंडरग्रेजुएट के रूप में, मैं अपने करियर के बारे में अनिश्चित था, और मैंने बेबीज़ोन.कॉम में एक पार्ट-टाइम वेब डेवलपर की स्थिति का अन्वेषण किया। यह अनुभव अविश्वसनीय था! मेरी पहली परियोजनाओं में से एक थी एक भौतिक माध्यम, बेबी बुक्स, को डिजिटल युग में लाना, जिसमें ध्वनियों, ट्रांज़िशन प्रभाव और एक इंटरैक्टिव गेस्ट बुक शामिल थी। मैंने कुछ कोड लिखा, इसे वेबसाइट पर अपलोड करने के लिए एक बटन पर क्लिक किया, और अचानक हज़ारों माता-पिता के पास दूर के दोस्तों और रिश्तेदारों के साथ जुड़ने का एक तरीका था।

यह ई-बेबी बुक ऐप ने मुझे कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में एक कलाकार, इंजीनियर और शायद यहां तक कि एक जादूगर के रूप में काम करने का अवसर दिया, और इन कौशलों का उपयोग कई लोगों के जीवन में सुधार के लिए किया। मैंने देखा कि मैं एक बार कोड लिख सकता हूं और हर जगह एक स्थायी प्रभाव डाल सकता हूं। वाह!

हॉस्पिटल आईक्यू की उत्पत्ति की कहानी क्या है?

सह-संस्थापक रिच क्रूगर और मैंने प्रौद्योगिकी द्वारा उपेक्षित क्षेत्रों का अन्वेषण करने के लिए मिलकर काम किया। आप सोच सकते हैं कि अस्पताल ऐसे क्षेत्र नहीं होंगे, दिए गए वर्ष में अरबों डॉलर चिकित्सा उपकरण, इलेक्ट्रॉनिक चिकित्सा रिकॉर्ड और इस तरह के अन्य क्षेत्रों पर खर्च किए जाते हैं। ये क्षेत्र निश्चित रूप से अच्छी तरह से कवर किए गए हैं। लेकिन हमने देखा कि अस्पतालों का एक और पहलू है, जो ऑपरेशनल पक्ष है। यह पक्ष सर्जरी के समय, रोगियों को स्थानांतरित करने के लिए, परीक्षणों को प्राथमिकता देने के लिए, कल के लिए योजना बनाने के लिए और इस तरह की चुनौतीपूर्ण समस्याओं को हल करने के बारे में है। पारंपरिक चिकित्सा सॉफ्टवेयर इन समस्याओं को छूता नहीं है।

इस अवसर का अन्वेषण करने के लिए, हमने अस्पताल के नेताओं और फ्रंटलाइन कर्मचारियों से मुलाकात की। हमने हर दिन नायकत्व देखा। हमने नर्स अनुसूचकों को लगातार कॉल और प्रश्नों का सामना करते हुए देखा, जो सबसे ज़रूरतमंद स्थानों पर कर्मचारियों को तैनात करने के लिए थे। हमने ऑपरेटिंग रूम प्रबंधकों को स्टिकी नोट्स और व्हाइटबोर्ड के साथ देखा, जो सर्जनों के बीच ऑपरेटिंग रूम समय को विभाजित करने की कोशिश कर रहे थे। हमने ऑपरेशनल उत्कृष्टता नेताओं को बड़े स्प्रेडशीट के साथ देखा, जो अस्पताल के बिस्तरों को पुनः आवंटित करने के लिए सिमुलेशन करने की कोशिश कर रहे थे। संक्षेप में, हमने देखा कि बहुत सारे मैनुअल प्रयास को समस्याओं पर लागू किया जा रहा था क्योंकि सॉफ्टवेयर टूल कम पड़ रहे थे, और हम मदद करना चाहते थे।

जैसे कि कई स्टार्टअप्स, हमारी उत्पाद विकास यात्रा एक सीधा मार्ग नहीं था। हमारी शुरुआती “मदद” रणनीतिक उपकरणों के रूप में आई, जो हमने सोचा था कि सबसे कठिन समस्याओं का समाधान करेंगे, लेकिन उन्हें बहुत सारे डेटा और बहुत सारे गणित की आवश्यकता थी। इसके तंत्र को लगता है कि प्रभावशाली है: हम अस्पताल के आंतरिक कामकाज को सिमुलेट करने के लिए मॉडल को स्वचालित रूप से इकट्ठा कर सकते हैं और यह सिफारिश कर सकते हैं कि सर्जिकल अनुसूची को बदला जाना चाहिए या नहीं, या कि नई विंग का निर्माण किया जाना चाहिए या नहीं। हालांकि, जबकि उन प्रश्नों के उत्तर बड़े थे, वे भी कम बार पूछे जाते थे।

हॉस्पिटल आईक्यू की उत्पत्ति की वास्तविक कहानी, जैसा कि यह आज मौजूद है, रिच या मेरे द्वारा प्रेरित नहीं है, बल्कि हमारी पूरी टीम द्वारा हमारे ग्राहकों के साथ हाथों-हाथ काम करने और यह महसूस करने से है कि हमारी सबसे महत्वपूर्ण भूमिका अस्पतालों को बड़े, असामान्य प्रश्नों के उत्तर देने में नहीं है, बल्कि उन छोटे, बार-बार पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर देने में है जो हर किसी के अनुभव को निर्धारित करते हैं, चाहे वह सर्जरी में जाने वाले रोगी हों या उनकी देखभाल करने वाली देखभाल टीम।

आप बता सकते हैं कि सॉफ्टवेयर स्वास्थ्य प्रणाली को शीर्ष ऑपरेशनल प्रदर्शन हासिल करने और बनाए रखने में कैसे सक्षम बनाता है?

हमारा सॉफ्टवेयर स्वास्थ्य कर्मचारियों को उनके दैनिक कार्यों में मिलने के बारे में है। हम उनसे यह उम्मीद नहीं करते हैं कि वे कुछ радिकल रूप से अलग करें, जैसे कि एक सिमुलेशन चलाना, एक पूर्वानुमान की व्याख्या करना, या कर्मचारियों की अनुसूची को शून्य से अनुकूलित करना। हम उनके द्वारा हर दिन उठाए जाने वाले परिचित चरणों को अपनाते हैं और उन पर भविष्यवाणियों और सिफारिशों की परतें जोड़ते हैं। इससे स्वास्थ्य कर्मचारियों को अधिक कुशलता से और अधिक प्रभावी ढंग से काम करने में मदद मिलती है। सबसे अच्छी बात यह है कि यह उन्हें रोगी देखभाल पर अधिक समय बिताने के लिए मुक्त करता है।

आइए एक उदाहरण लें: स्टाफ अनुसूची। प्रत्येक यूनिट में प्रत्येक शिफ्ट के लिए कितने नर्सों की आवश्यकता है, यह एक चुनौती है। कुछ कर्मचारी बीमार हो जाते हैं। एक अप्रत्याशित मांग में वृद्धि हो सकती है। यूनिटों में “फ्लोट” करने में सक्षम नर्सों को न्यायपूर्ण ढंग से आवंटित किया जाना चाहिए। हर किसी की कौशल, योग्यता और पसंद को भी ध्यान में रखना होगा। सभी को एक साथ रखें और आप देख सकते हैं कि एक典型 स्टाफिंग कार्यालय में फोन क्यों बजता रहता है। लेकिन हॉस्पिटल आईक्यू के साथ जाने के एक ही दिन में, फोन खामोश हो जाता है। बहुत सारा काम एक जैसा है, लेकिन हॉस्पिटल आईक्यू प्लेटफ़ॉर्म में सभी जानकारी केंद्रित होने के साथ, सभी विचार स्प्रेडशीट, व्हाइटबोर्ड और पोस्ट-इट नोट्स से स्लीक संचार उपकरण, स्वचालित विश्लेषण और स्टाफ संतुलन के लिए सिफारिशों में चले जाते हैं। नर्स अनुसूचक अपना काम पहले से अधिक कुशलता से और आनंद से कर सकते हैं। इस प्रदर्शन को बनाए रखना भी आसान है, क्योंकि उपकरण मौजूदा कार्य प्रवाह का समर्थन करने के लिए बनाए गए हैं। हम एक परामर्श कंपनी नहीं हैं जो काम को बदलने के लिए आती है, केवल यह देखने के लिए कि यह स्थिति में वापस आ जाए।

कुछ अलग मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों के बारे में बताएं जो उपयोग की जाती हैं?

हमारी डेटा साइंस टीम हमारे ग्राहकों के उपयोग के मामलों के लिए महान परिणाम प्राप्त करने के लिए जो कुछ भी आवश्यक है उसे नियोजित करती है। हमने ऑपरेटिंग रूम उपयोग को समझने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण, सर्जिकल वॉल्यूम की भविष्यवाणी के लिए एआरआईएमए मॉडल, जनसंख्या की भविष्यवाणी के लिए प्रोफेट, इनपेशेंट स्थिति को वर्गीकृत करने के लिए रैंडम फॉरेस्ट, पुनः अस्पताल में भर्ती होने के लिए न्यूरल नेटवर्क और बहुत कुछ का उपयोग किया है। हमारी डेटा साइंस टीम नवीनतम शोध, डेटा स्रोतों और उपकरणों पर अद्यतित रहती है, और नियमित रूप से अपने दम पर नवाचार करती है। इतने खुले क्षेत्र के साथ, बहुत सारे आकर्षक उपयोग के मामले और दिलचस्प डेटा सेट हैं जिन्हें अन्वेषण करने और हॉस्पिटल आईक्यू प्लेटफ़ॉर्म में बुनने के लिए।

हमारे लिए एक विशेष चुनौती यह है कि हम अपने प्रत्येक अस्पताल ग्राहक के साथ देखी जाने वाली विशिष्टता को संभालें। वे विभिन्न जनसांख्यिकी की सेवा करते हैं। उनके पास विभिन्न विशेषज्ञता है। प्रत्येक अस्पताल से क्लिनिकल और ऑपरेशनल डेटा विभिन्न तरीकों से विभिन्न सॉफ्टवेयर के साथ आता है और अपनी कमियों के साथ आता है। यदि हम अपने सभी ग्राहकों के लिए एक व्यापक मॉडल बनाने जा रहे हैं, या यहां तक कि एक ही स्वास्थ्य प्रणाली के भीतर सभी परिसरों के लिए, तो यह बहुत अच्छी तरह से फिट नहीं होगा। लेकिन मैनुअल रूप से अनुकूलित और एक-मात्र समाधान बनाना एक व्यावहारिक या मजबूत दृष्टिकोण नहीं है। इसके बजाय, हम प्रत्येक ग्राहक के डेटा की विशिष्ट विशेषताओं को समझने, सामान्य मॉडल विकसित करने और व्यक्तिगत परिसरों के लिए मॉडल निर्माण, निरंतर प्रशिक्षण और सटीकता की निगरानी के लिए टूलिंग बनाने पर भरोसा करते हैं।

कोविड-19 क्षेत्रीय पूर्वानुमान डैशबोर्ड, जो 76,000 से अधिक उपयोगकर्ताओं और सैकड़ों अस्पतालों से मुफ्त और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, वास्तव में क्या है?

जब हमने मार्च 2020 में कोविड-19 क्षेत्रीय पूर्वानुमान डैशबोर्ड बनाया, तो हम चिंतित थे कि संयुक्त राज्य अमेरिका में उपलब्ध अस्पताल के बिस्तरों की कमी हो सकती है, और हम अस्पतालों को एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली प्रदान करना चाहते थे, न केवल हमारे ग्राहकों के लिए, बल्कि सभी अस्पतालों के लिए। इसे संभव बनाने के लिए, हमने स्टाफ़ड बेड क्षमता जैसे डेटा सेटों की तलाश की, प्रति काउंटी कोविड-19 की संभावित प्रसारण और मृत्यु दर, और कई अन्य चीजें। हमने甚至 एक एसईआईआर मॉडल बनाया ताकि प्रति काउंटी वायरस की भविष्यवाणी की जा सके, और हमने जितना संभव हो सका उतना संदर्भ एकत्र करने की कोशिश की, जिसमें आईसीयू और मेड/सर्ज क्षमता का उल्लंघन होने का समय, कितने लोग ठीक हो जाएंगे, और यहां तक कि कितने लोग मर जाएंगे। हमारा उद्देश्य विभिन्न विश्वसनीय डेटा स्रोतों से एक पूर्ण काउंटी-वार दृष्टिकोण एकत्र करना था।

अस्पतालों ने हमारे डैशबोर्ड का उपयोग महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए एक उपकरण के रूप में किया है, जैसे कि सर्जिकल इकाइयों को खोलने या निर्धारित सर्जरी को कम करने के लिए जब संक्रमित रोगियों की आगामी लहरों के लिए जगह बनाने के लिए। दिलचस्प बात यह है कि घर पर रहने वाले व्यक्तियों ने भी इस उपकरण से कुछ उपयोग और यहां तक कि एक बहुत ही डरावने और नए वैश्विक महामारी में थोड़ी सी स्पष्टता पाई है।

हॉस्पिटल आईक्यू के डेटा वैज्ञानिक और इंजीनियर अक्सर हैकथॉन में भाग लेते हैं, तो कुछ दिलचस्प विचार या परियोजनाएं क्या हैं जो इनसे निकली हैं?

प्रत्येक माह, हम अपनी डेटा साइंस और इंजीनियरिंग टीमों के सदस्यों को अपने पेशेवर विकास को बढ़ावा देने और नवाचार के लिए एक दिन का अवकाश लेने के लिए प्रोत्साहित करते हैं, चाहे वह एक उद्योग सम्मेलन में भाग लेना हो, एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम में एक नई कौशल सीखना हो, या कोई अन्य गतिविधि जो उन्हें पेशेवर रूप से मजबूत बनाती है।

इसके हिस्से के रूप में, कई इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक अपने पेशेवर विकास दिवस को हॉस्पिटल आईक्यू के हैकथॉन में भाग लेने के लिए बिताने का विकल्प चुनते हैं। हैकथॉन में भाग लेने वालों को स्क्रैपी, नवाचारी और एक दिन में एक कठिन-से-परिवर्तित विचार को काम करने वाले सॉफ्टवेयर में धकेलने की आवश्यकता होती है। अक्टूबर 2020 में हमारे सबसे हाल के हैकथॉन से पहले के दिनों में, भाग लेने वालों ने तीन टीमें बनाईं और पूरी कंपनी से विचारों को भीड़-स्रोत किया। कोई विषय अस्वीकार्य नहीं था; विचार जो कंपनी के प्लेटफ़ॉर्म, या यहां तक कि स्वास्थ्य सेवा स्थान से संबंधित नहीं थे, पूरी तरह से स्वीकार्य थे। जैसा कि यह निकला, हालांकि, तीनों टीमों ने वास्तविक दुनिया में लागू किए जा रहे विचारों का चयन किया।

पहली टीम – टीम कारा – अस्पताल पुनः प्रवेश पर केंद्रित थी और उन रोगियों की भविष्यवाणी करने के लिए एक समाधान बनाने का लक्ष्य रखा जो अस्पताल से छुट्टी मिलने से पहले ही पुनः प्रवेश के जोखिम में हैं। अस्पताल पुनः प्रवेश स्वास्थ्य प्रणाली को अरबों डॉलर का खर्च करते हैं, इसलिए एक भविष्यवाणी और सक्रिय समाधान, जैसे कि यह एक, छुट्टी नर्सों और देखभाल प्रबंधकों को जोखिम को कम करने, लागत में कटौती करने और यह जानने के लिए अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा कि प्रत्येक रोगी को अस्पताल से बाहर रहने के लिए क्या चाहिए। टीम कारा ने हॉस्पिटल आईक्यू के ऑपरेशनल मैनेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म से डेटा लिया, और डेटा साइंस टीम द्वारा पहले विकसित एक रोगी-विशिष्ट मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग करके, एक भविष्यवाणी मॉडल बनाया। प्रत्येक रोगी के लिए, मॉडल पुनः प्रवेश की संभावना को दर्शाने वाला एक स्कोर सौंपता है। मॉडल से प्रारंभिक परिणामों ने एक उच्च डिग्री की सटीकता दिखाई।

दूसरी टीम – टीम बर्ट रेनोल्ड्स – एक क्षेत्रीय निगरानी समाधान बनाने का लक्ष्य रखा जो डेटा की परतों को एक मानचित्र पर दृश्यमान बनाता है। टीम ने हॉस्पिटल आईक्यू के मौजूदा प्लेटफ़ॉर्म पिवट टेबल बुनियादी ढांचे में मानचित्र एकीकृत करने का लक्ष्य रखा, जो दिलचस्पी के एक मीट्रिक को अक्षांश और देशांतर के अनुसार साजिश रचता है। लीफलेट.जेएस पुस्तकालय का उपयोग करके, उन्होंने अस्पताल ट्रांसफर केंद्र डेटा का उपयोग करके एक प्रमाण के रूप में किया, जो कि मानचित्र पर स्थानांतरित करने वाले सहयोगियों को दर्शाता है और किस मात्रा में है। परिणामों ने स्थानांतरण मामलों को एक नए दृष्टिकोण से प्रकट किया और स्पष्ट किया कि किन भौगोलिक क्षेत्रों से सबसे अधिक रोगी आकर्षित होते हैं, साथ ही वृद्धि के अवसर भी प्रदान करते हैं।

तीसरी टीम – टीम रैप्टर स्ट्राइकफोर्स – हॉस्पिटल आईक्यू के ऑपरेशनल मैनेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान किए जाने वाले रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (आरओआई) को प्रदर्शित करने वाले एक समाधान को विकसित करने का लक्ष्य रखा। टीम ने वित्तीय मॉडल में विभिन्न इनपुट को अनुकूलित करने के लिए एक इंटरफ़ेस बनाया, जैसे कि प्रति इलेक्टिव प्रक्रिया का औसत मार्जिन, और इनपुट का उपयोग अस्पताल के वित्तीय स्वास्थ्य में समय के साथ परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए किया। ये दृश्य एक महत्वपूर्ण कहानी बताते हैं कि कैसे ऑपरेशनल प्रभावशीलता पहल और हॉस्पिटल आईक्यू प्लेटफ़ॉर्म में निवेश जो उन्हें सक्षम बनाता है, महत्वपूर्ण रूप से भुगतान करता है।

हैकथॉन के लिए विकसित तीन समाधानों ने दिखाया कि वे हमारे ग्राहकों के लिए अधिक मूल्य प्रदान कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, हॉस्पिटल आईक्यू ने इन तीनों समाधानों को मौजूदा प्लेटफ़ॉर्म में शामिल किया है, और वे आज अस्पतालों द्वारा उपयोग किए जा रहे हैं।

क्या हॉस्पिटल आईक्यू के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?

हॉस्पिटल आईक्यू का बड़ा, साहसिक, और महत्वाकांक्षी लक्ष्य प्रत्येक स्वास्थ्य सेवा कर्मचारी की दक्षता और खुशी में सुधार करना है। हम स्वास्थ्य सेवा पर हमारे अब तक के प्रभाव पर गर्व महसूस करते हैं, लेकिन हमारी यात्रा अभी शुरू हुई है। किसी भी दयालु, मिशन-चालित डेटा वैज्ञानिक या इंजीनियर जो दुनिया की सबसे कठिन चुनौतियों में से एक – स्वास्थ्य सेवा की दक्षता में सुधार – का सामना करने में रुचि रखता है, हमें उन्हें हमारे साथ जुड़ने में खुशी होगी!

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें हॉस्पिटल आईक्यू की वेबसाइट पर जाना चाहिए।