Derek Streat, CEO dan Pendiri DexCare – Seri Wawancara

Derek Streat, CEO dan Pendiri DexCare, adalah seorang wirausaha berpengalaman dengan catatan pendiri dan memimpin enam perusahaan yang didukung venture, empat di antaranya telah mencapai akuisisi yang sukses. Perusahaan-perusahaannya termasuk membesarkan bisnis hingga lebih dari $100 juta dalam pendapatan dan mendirikan organisasi nirlaba yang memberikan manfaat bagi lebih dari setengah dari semua anak-anak dengan transplantasi ginjal. Streat fokus pada memecahkan masalah besar dan berdampak dengan memanfaatkan solusi data inovatif untuk membawa transparansi dan efisiensi ke pasar, mengurangi biaya dan memberikan manfaat sosial.

DexCare adalah platform orkestrasi perawatan yang mengoptimalkan pengiriman perawatan kesehatan dan kapasitas tenaga kerja sambil meningkatkan kenyamanan pasien. Ini mengintegrasikan dengan sistem yang ada untuk mempersatukan data, memprediksi permintaan, mengalokasikan sumber daya, dan membimbing pasien ke perawatan yang paling tepat, memberikan wawasan yang dapat diambil dan operasi yang dioptimalkan.

DexCare lahir dari perjalanan pribadi Anda dengan perawatan kesehatan, terutama dalam membantu anak Anda mengakses perawatan kritis. Bagaimana pengalaman ini membentuk visi Anda untuk DexCare, dan bagaimana itu terus mempengaruhi misi perusahaan hari ini?

Lima belas tahun yang lalu, anak saya yang berusia tiga tahun membutuhkan transplantasi ginjal yang menyelamatkan nyawa. Ini adalah perjalanan yang sulit dipenuhi dengan malam-malam tanpa tidur ketika istri saya dan saya berjuang untuk mengarahkan sistem perawatan kesehatan yang terfragmentasi. Kami menyaksikan ketika anak kecil kami berpindah antara spesialis, operasi, dan perawatan intensif, akhirnya menerima transplantasi. Melalui semua itu, saya menyadari betapa beruntungnya saya memiliki akses tak terhalang ke perawatan. Untuk banyak orang Amerika, itu tidak terjadi.

Lebih dari 37% orang Amerika tinggal di gurun perawatan kesehatan. Pengalaman saya sendiri, dikombinasikan dengan tahun-tahun bekerja erat dengan sistem perawatan kesehatan, mengungkapkan kebutuhan yang jelas untuk menjembatani kesenjangan akses bagi semua orang. Pada kenyataannya, tidak semua pasien perlu melihat seorang dokter – mereka membutuhkan perawatan yang tepat, di tempat yang tepat, pada waktu yang tepat. Dan itu membawa saya untuk mendirikan DexCare, sebuah platform yang dirancang untuk mengatur di mana dan bagaimana perawatan disampaikan. Dengan mengurangi kelelahan penyedia, menciptakan kapasitas, dan memperluas akses, kami bertujuan untuk melayani lebih banyak pasien secara efektif. Diinkubasi di Providence, DexCare berputar pada tahun 2021 dan sekarang dengan bangga bermitra dengan sistem kesehatan terkemuka di seluruh negeri, termasuk Texas Health Resources, Tampa General, dan Piedmont Healthcare.

Anda telah berhasil mendirikan beberapa perusahaan yang berfokus pada perawatan kesehatan. Apa tantangan spesifik yang Anda temui dalam mendirikan DexCare, dan bagaimana pengalaman sebelumnya mempersiapkan Anda untuk meluncurkan platform orkestrasi perawatan ini?

Dari ide hingga prototipe, hingga penggalangan dana dan penskalaan, setiap startup menghadapi hambatan yang sama. Di perawatan kesehatan, tantangan-tantangan ini diperkuat oleh perang bakat, siklus penjualan yang panjang, pasar modal yang hati-hati, dan lanskap regulasi yang terus berubah. Kesuksesan menuntut keseimbangan yang hati-hati. Setelah mendirikan dan keluar dari beberapa perusahaan, saya telah berada di parit dan memperoleh wawasan langsung tentang apa yang diperlukan untuk membangun tim dan produk yang tangguh dan dapat bertahan di bawah tekanan. Pelajaran-pelajaran ini menjadi penting ketika meluncurkan DexCare dan merancang strategi untuk sukses di tengah kompleksitas perawatan kesehatan.

Pengalaman saya di perawatan kesehatan dimulai dengan Medify, sebuah perusahaan intelijen yang menggunakan teknologi NLP untuk menciptakan data terstruktur dari repositori literatur medis global yang luas. Platform ini membuat perbedaan nyata bagi pasien dengan penyakit langka, mengumpulkan populasi kecil yang terpencar-pencar menjadi kelompok yang lebih besar dengan wawasan yang berarti. Pada puncaknya, satu dari sepuluh dokter di seluruh AS mengandalkan basis pengetahuan kami untuk menemukan pengobatan dan terapi yang dapat membuat perbedaan bagi pasien mereka. Akhirnya, Medify menjadi bagian dari Alliance Health, sebuah jaringan kesehatan terkemuka.

Setelah Medify, saya mulai menangani serangkaian tantangan yang berbeda, fokus pada bagaimana teknologi dapat secara langsung mempengaruhi praktik klinis melalui C-SATS.

Sebuah platform yang ditenagai AI, C-SATS menggunakan robotika dan pembelajaran mesin untuk mengevaluasi kinerja bedah, memberikan ahli bedah wawasan yang dapat diambil untuk meningkatkan keterampilan mereka dan hasil pasien. Pekerjaan ini dengan AI—jauh sebelum hype hari ini—membuka mata saya tentang kompleksitas yang belum dipetakan dari mengintegrasikan teknologi canggih ke dalam lingkungan yang berisiko tinggi seperti perawatan kesehatan. Meskipun platform ini menghindari kekhawatiran privasi dengan menggunakan footage bedah anonim, itu mengungkapkan masalah yang lebih dalam, karena ahli bedah khawatir tentang being credentialed berdasarkan teknologi, karena memiliki implikasi langsung untuk karier dan mata pencaharian mereka. Pengalaman ini mengajari saya bahwa memperkenalkan inovasi di perawatan kesehatan membutuhkan lebih dari keahlian teknis—membutuhkan membangun kepercayaan dengan pemangku kepentingan dan proaktif mengatasi konsekuensi yang tidak disengaja yang dapat muncul ketika teknologi berpotongan dengan kehidupan manusia.

Di seluruh karir saya, saya telah fokus pada membongkar hambatan sistemik—sumber daya yang langka, data yang terputus, dan akses yang tidak adil—dengan memanfaatkan teknologi yang berakar pada praktik, bukan hype. Ketika membangun DexCare, saya memprioritaskan kecerdasan data sebagai fondasi aplikasi AI kami. Dan fokus ini memastikan data yang bersih, dapat diandalkan, dan dipersatukan yang memberi daya pada bagaimana perawatan diatur, diarahkan, dan disampaikan. Dengan mengungkapkan ketidakseimbangan kapasitas—mengidentifikasi penyedia yang terlalu berat dan sumber daya yang tidak termanfaatkan—kami membayangkan kembali perawatan kesehatan untuk mengoptimalkan operasi dan memberikan hasil yang lebih baik bagi pasien.

DexCare diinkubasi dalam sistem kesehatan Providence. Bisakah Anda berbicara tentang keuntungan mengembangkan startup dari dalam sebuah organisasi perawatan kesehatan besar, dan bagaimana itu membentuk pertumbuhan DexCare?

DexCare lahir di dalam Providence untuk memecahkan tantangan kunci di perawatan kesehatan: menyeimbangkan pasokan dan permintaan dengan memanfaatkan infrastruktur pemasaran, IT, dan operasional yang ada. Dibangun di dalam sebuah sistem kesehatan memberi kami pemahaman yang intim tentang tantangan ganda yang dihadapi perawatan kesehatan hari ini. Bagi organisasi, itu adalah perjuangan konstan untuk memenuhi permintaan perawatan yang meningkat dengan sumber daya yang terbatas. Dan bagi pasien, itu adalah frustrasi menemukan perawatan ketika dan di mana diperlukan. Perspektif ini secara unik memposisikan kami untuk memberdayakan sistem kesehatan dengan infrastruktur kritis untuk penemuan dan akses digital yang lebih efektif, sambil secara bersamaan mengoptimalkan kapasitas sistem. Dan inkubasi kami di Providence memungkinkan kami untuk memperhalus platform sebelum penskalaan ke sistem kesehatan di seluruh negeri.

AI di perawatan kesehatan telah dipuji sebagai revolusioner, tetapi juga telah menghadapi hambatan signifikan. Bagaimana Anda telah melihat AI berkembang di perawatan kesehatan selama bertahun-tahun, dan di mana Anda pikir itu telah gagal mencapai potensinya?

Munculnya AI di perawatan kesehatan telah memicu kegembiraan dan kehati-hatian. Meskipun AI menjadi lebih mainstream, hambatan signifikan tetap ada sebelum dapat mengubah industri. Sebuah survei baru-baru ini mengungkapkan bahwa 96% dari CIO perawatan kesehatan melihat adopsi AI sebagai keunggulan kompetitif, namun tantangan integrasi—seperti interoperabilitas sistem dan penyelarasan alur kerja—sering menghalangi jalan. Dan tanpa integrasi yang mulus ke dalam proses sehari-hari, klinisi, dokter, dan administrator tidak mungkin akan menerima alat-alat ini.

Lanskap yang padat dari lebih dari 14.000 perusahaan yang berfokus pada AI menambah kompleksitas, membuatnya sulit bagi sistem kesehatan untuk memisahkan hype dari solusi yang memberikan nilai nyata. Memilih mitra teknologi yang tepat membutuhkan lebih dari mengevaluasi fitur—membutuhkan solusi yang mengintegrasikan dengan lancar, meningkatkan alur kerja yang ada, dan mengatasi tantangan dunia nyata.

Namun, masalah intinya bukan hanya menemukan alat berikutnya—melainkan membuka potensi yang ada dalam data perawatan kesehatan yang ada. Sistem yang berkelanjutan bergantung pada harmonisasi data di seluruh catatan perawatan, alur kerja, dan platform pihak ketiga. Hanya kemudian kita dapat menangani prioritas yang sebenarnya, seperti membebaskan klinisi untuk fokus pada orang-orang daripada kertas kerja dan menutup celah perawatan kritis. Dan ini tepat di mana DexCare masuk.

DexCare menggunakan AI untuk mengoptimalkan pengiriman perawatan kesehatan dengan memprediksi dan mendistribusikan sumber daya perawatan. Bisakah Anda menjelaskan bagaimana platform AI bekerja dan bagaimana itu telah mempengaruhi pengiriman perawatan pada skala besar?

Platform orkestrasi perawatan DexCare memanfaatkan kecerdasan data lanjutan dengan mengkonsolidasikan input kunci—penjadwalan, modalitas, utilisasi, lokasi, dan biaya—untuk menentukan di mana, kapan, dan bagaimana perawatan harus diakses. AI kami tidak hanya mengonsumsi dan mengatur set data besar tetapi juga secara dinamis menyelaraskan pengiriman perawatan dengan kebutuhan pasien. Misalnya, platform ini mengategorikan konten—apakah itu artikel tentang flu musiman, perawatan pencegahan, atau layanan khusus—dan mencocokkannya dengan jalur perawatan yang paling tepat, semua sambil memahami taksonomi yang kompleks dan sinonim. Hasilnya? Dengan menghubungkan konten yang relevan ke tempat perawatan yang paling sesuai, platform ini memastikan pasien diarahkan dengan lancar ke layanan yang mereka butuhkan, meningkatkan baik akses dan hasil.

Hasilnya berbicara untuk diri mereka sendiri. DexCare memungkinkan 40% lebih banyak pasien untuk menerima perawatan menggunakan sumber daya klinis yang sama, mendorong peningkatan 24% dalam akuisisi pasien baru, dan menyelamatkan lebih dari 34.000 jam waktu dokter. Dengan menghilangkan langkah-langkah yang tidak perlu dan menyajikan pilihan yang jelas dan dapat diambil dari awal, kami mentransformasikan akses pasien dan efisiensi operasional pada skala besar—memberikan perbaikan yang dapat diukur bagi pasien dan penyedia.

AI memiliki kekuatan untuk mengotomatisasi tugas dan mempermudah proses, tetapi juga dapat menciptakan ketakutan seputar penggantian pekerjaan di perawatan kesehatan. Bagaimana Anda melihat AI mempengaruhi tenaga kerja perawatan kesehatan, dan apa strategi yang dapat memitigasi kekhawatiran ini?

Mengatasi ketakutan akan penggantian pekerjaan di perawatan kesehatan dimulai dengan kejelasan. AI tidak ada untuk menggantikan sentuhan manusia dalam pengiriman perawatan—itu ada untuk melengkapi. Teknologi, termasuk AI, melengkapi kemampuan profesional perawatan kesehatan, tetapi bukanlah peluru perak untuk mengatasi kesenjangan yang terus meningkat antara kebutuhan pasien yang meningkat dan tenaga dokter yang menurun.

Platform seperti DexCare menunjukkan bagaimana AI dapat menjadi alat kritis dalam memperluas kapasitas sumber daya perawatan kesehatan yang terbatas. Dengan menginteligensikan keseimbangan permintaan tenaga kerja, mengendalikan biaya, dan mengoptimalkan kapasitas, AI membantu sistem kesehatan beroperasi lebih efisien. Ini tidak hanya memastikan pasien menerima perawatan yang mereka butuhkan tetapi juga mengurangi beban pada penyedia, mengurangi kelelahan dan menciptakan lingkungan perawatan kesehatan yang lebih berkelanjutan. Ini tentang membangun sistem yang lebih pintar dan lebih tangguh.

Apa konsekuensi yang tidak disengaja yang Anda amati dalam implementasi AI di perawatan kesehatan, terutama dalam hal pertanggungjawaban untuk kesalahan yang didorong AI? Bagaimana DexCare menangani tantangan etika ini?

Ketika saya berada di C-SATS, kami menggunakan robotika dan pembelajaran mesin untuk melatih ahli bedah dan meningkatkan hasil pasien. Meskipun inovatif, pendekatan ini mengangkat pertanyaan penting tentang privasi, persetujuan, otonomi ahli bedah, dan penggunaan etis data. Tantangan-tantangan ini menyoroti kebenaran yang krusial: mengimplementasikan AI di perawatan kesehatan membutuhkan kebijakan yang ketat dan standar untuk memastikan penggunaan aman dan etis teknologi.

Di perawatan kesehatan, tidak ada ruang untuk kesalahan—nyawa dipertaruhkan. Ini membuatnya penting untuk menetapkan pedoman yang jelas dan kerangka yang dapat berfungsi sebagai ‘Bintang Utara’ untuk menavigasi pertanyaan hukum dan etika yang belum dipetakan. Dan pertanggungjawaban dan transparansi harus berada di jantung aplikasi AI di perawatan kesehatan. Dengan fokus pada integritas data dan merancang sistem untuk meningkatkan, bukan mengalahkan, pengambilan keputusan manusia, kami dapat mendorong inovasi secara bertanggung jawab sambil menangani kebutuhan industri.

Meskipun AI menawarkan potensi besar untuk memperbaiki akses ke perawatan, apa langkah-langkah yang Anda pikir sistem perawatan kesehatan perlu ambil untuk memastikan adopsi AI yang adil, terutama untuk populasi yang terpinggirkan?

Adopsi AI di perawatan kesehatan, terutama untuk populasi yang terpinggirkan, membutuhkan fokus pada keaslian data, keberagaman, dan agregasi. Dalam industri yang dikuasai oleh silo data yang terfragmentasi, kemampuan untuk mempersatukan dan menganalisis informasi sangat penting. AI generatif memiliki potensi untuk menciptakan koneksi yang menyelamatkan nyawa dengan mengintegrasikan catatan pasien, disparitas kesehatan populasi, dan model kecenderungan untuk memperbaiki diagnosis, perawatan, dan hasil perawatan. Namun, kemajuan ini bergantung pada menggunakan set data yang bebas bias pada skala besar untuk menghindari memperkuat ketidakadilan.

Tanggung jawab tidak hanya berada pada sistem kesehatan. Pendekatan yang terpadu diperlukan, dimulai dengan memstandarisasi penerapan AI pada skala besar. Regulasi yang masuk akal pada tingkat nasional dapat memastikan AI memperbaiki perawatan kesehatan kita secara kolektif sambil, pada saat yang sama, menghindari overregulasi yang dapat menghambat inovasi. Langkah-langkah yang terlalu ketat berisiko menghambat kemajuan, tetapi pedoman yang jelas tentang infrastruktur, penggunaan, dan tata kelola data sangat penting. Standar-standar ini dapat membantu mengatasi bias, mitigasi risiko, dan memupuk sistem di mana AI meningkatkan kualitas perawatan untuk semua pasien, bukan hanya segelintir orang yang beruntung.

Dari perspektif pendiri, apa saran yang Anda berikan kepada wirausaha yang ingin membawa AI ke perawatan kesehatan, mempertimbangkan tantangan regulasi dan etika yang unik dari industri ini?

Wirausaha yang sukses, terutama di perawatan kesehatan, tidak hanya harus menantang status quo tetapi juga menolak gagasan bahwa sistem di luar perbaikan. Kesempatan untuk memperbaiki perawatan kesehatan sangat besar, tetapi ketika Anda menyelami kompleksitas dan hambatan yang dihadapi industri, skala masalahnya tampaknya luar biasa. Inovasi yang sebenarnya membutuhkan ketabahan—kemampuan untuk menghadapi tantangan ini secara langsung dan tetap teguh dalam misi Anda. Visi Anda untuk memperbaiki perawatan dan hasil harus selalu mengalahkan hambatan penskalaan teknologi.

Saran saya: Tetaplah adaptif, terimalah kegagalan, dan fokuslah pada membangun solusi yang memecahkan masalah dunia nyata yang segera. Keberhasilan di perawatan kesehatan tidak hanya tentang teknologi—tetapi juga tentang menyelaraskan dengan kebutuhan pasien, penyedia, dan sistem, dan memiliki ketabahan untuk tersenyum bahkan ketika jalan menjadi curam.

Melihat ke depan, apa kemajuan AI yang paling menarik yang Anda ramalkan dalam 5-10 tahun ke depan untuk perawatan kesehatan, dan area mana yang Anda pikir AI akan kesulitan untuk menembus?

Memprediksi masa depan itu sulit—tidak pasti dan terus berubah. Dengan ribuan perusahaan yang menjelajahi AI dari semua sudut, potensi itu luar biasa, tetapi tantangannya juga luar biasa. Namun, apa yang kita ketahui adalah bahwa AI akan secara mendasar mengubah bagaimana perawatan diakses, disampaikan, dan dialami. Salah satu kemajuan yang paling menarik yang saya lihat di cakrawala adalah obat yang benar-benar dipersonalisasi—rencana pengobatan yang disesuaikan dan koktail terapi unik yang dirancang untuk memberi setiap pasien tepat apa yang mereka butuhkan untuk sembuh dan berkembang.

Perawatan kesehatan—yang lama terhambat oleh data yang terfragmentasi dan sistem yang ketinggalan zaman—berada di ambang mematahkan belenggu. Dengan menghubungkan catatan pasien, mengatasi disparitas populasi, dan menggunakan model prediktif, AI memiliki kekuatan untuk menciptakan solusi yang menyelamatkan nyawa sambil memindahkan fokus perawatan kesehatan ke arah akses yang lebih besar dan perawatan yang berfokus pada konsumen.

Kami masih berada di tahap awal perjalanan ini dan menavigasi ketidakpastian. Meskipun kita tidak dapat memprediksi kemajuan yang tepat di depan, kita tahu AI secara steady memperbaiki bagaimana perawatan disampaikan—mendorong hasil yang lebih baik bagi pasien dan memberdayakan penyedia. Kemajuan yang sudah dibuat sangat menginspirasi, dan saya bangga untuk berkontribusi pada transformasi ini.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi DexCare.