Joe Graw, Chief Growth Officer di ImageTrend – Seri Wawancara

Joe Graw, Chief Growth Officer di ImageTrend, membawa lebih dari 22 tahun pengalaman kepemimpinan ke perusahaan. Sejak menjadi Chief Growth Officer pada 2023, ia telah memajukan inisiatif strategis dan inovasi. Sebelumnya, ia menjabat sebagai Presiden dan CEO dari 2020 hingga 2023, memimpin perusahaan melalui pertumbuhan yang signifikan, dan sebagai Chief Operating Officer dari 2017 hingga 2022, mengemudi keunggulan operasional. Semangatnya untuk belajar dan pendekatan berpikir ke depan meluas beyond mengelola pertumbuhan, fokus pada membentuk masa depan ImageTrend dan membantu klien menggunakan data untuk mencapai hasil yang berarti.

ImageTrend adalah pemimpin dalam perangkat lunak respons darurat dan perawatan kesehatan, mengubah data insiden dan operasional menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Platform terintegrasi mereka mendukung departemen pemadam kebakaran, badan EMS, rumah sakit, dan peneliti dengan alat untuk dokumentasi, pertukaran data, analitik, dan kepatuhan—memungkinkan organisasi untuk meningkatkan hasil dan menyediakan perawatan masyarakat yang lebih efektif.

Anda telah menghabiskan lebih dari dua dekade membantu membentuk teknologi layanan medis darurat dan operasi pemadam kebakaran. Apa yang awalnya menarik Anda ke bidang ini, dan apa yang membuat Anda termotivasi hari ini?

Saya selalu bersemangat tentang potensi teknologi untuk memecahkan masalah dunia nyata, terutama di sektor kritis seperti EMS dan layanan pemadam kebakaran, di mana taruhannya sangat tinggi. Apa yang memotivasi saya hari ini adalah kemampuan untuk menciptakan alat yang langsung meningkatkan keselamatan publik dan memperbaiki kehidupan. Setiap inovasi terasa seperti kemenangan kecil bagi petugas pertama dan masyarakat yang mereka layani.

AI sering dikaitkan dengan rumah sakit atau analitik prediktif. Tapi ImageTrend membawa AI langsung ke garis depan—bagaimana badan EMS dan pemadam kebakaran menggunakan AI dalam waktu nyata, dan apa dampaknya pada lapangan?

AI mengubah operasi EMS dan pemadam kebakaran karena memungkinkan pengambilan keputusan dalam waktu nyata dan mengotomatisasi tugas kritis di lapangan. Salah satu pelanggan ImageTrend, Los Angeles County Fire, saat ini sedang menguji coba teknologi voice-to-text untuk mendokumentasikan informasi pasien tanpa menggunakan tangan, memungkinkan petugas untuk menyelamatkan waktu dan fokus lebih pada perawatan pasien. Mereka juga menggunakan pengenalan gambar cerdas untuk mengekstrak dan menerapkan informasi kunci dari hampir semua dokumen dengan sekali jepret, yang mempercepat dokumentasi di lapangan. Inovasi ini meningkatkan kesadaran situasional, mempercepat proses, dan meningkatkan kualitas perawatan—semua sambil mengurangi beban administratif.

Dokumentasi voice-to-field adalah salah satu fitur unggulan yang Anda implementasikan. Bagaimana ini mengubah pengalaman sehari-hari petugas pertama, dan apa tantangan dalam membuatnya dapat diandalkan di lingkungan yang penuh tekanan?

Di ImageTrend, solusi voice-to-text kami dirancang untuk lapangan. Ini secara akurat menangkap singkatan medis seperti “A&O x4,” “18 gauge di AC kiri,” atau “SPO2 99% pada udara ruangan,” dan menerapkan nilai-nilai tersebut secara cerdas di seluruh bidang yang relevan. Penyedia dapat mendikte narasi, penilaian, vital, dan prosedur dalam bahasa sederhana karena data terstruktur yang diisi secara otomatis, menghilangkan klik yang tak terhitung jumlahnya.

Banyak platform berbicara tentang “integrasi AI,” tapi seringkali itu hanya tambahan. Apa yang dimaksud dengan integrasi penuh di ImageTrend, dan mengapa perbedaan ini penting bagi layanan darurat?

Integrasi AI penuh di ImageTrend berarti lebih dari sekadar menambahkan AI ke sistem atau alur kerja yang ada. Ini tentang menciptakan ekosistem yang terintegrasi yang secara proaktif mengoptimalkan cara kerja petugas. AI yang terintegrasi penuh memprediksi kebutuhan tim EMS, menawarkan saran dalam waktu nyata, dan merampingkan operasi lapangan. Daripada mengurus banyak alat yang terputus, petugas memiliki semua yang mereka butuhkan dalam satu tempat, terintegrasi secara mulus ke dalam operasi sehari-hari mereka. Ini menghilangkan gesekan, mempercepat pengambilan keputusan, dan memastikan bahwa petugas dapat fokus pada penyampaian perawatan, yang paling penting.

Pengenalan gambar dan dukungan keputusan dalam waktu nyata sekarang diterapkan dalam lingkungan yang penuh tekanan dan memiliki margin kesalahan yang rendah. Bagaimana Anda memastikan sistem ini tidak hanya cepat tapi juga dipercaya oleh petugas?

Kepercayaan datang dari kinerja yang konsisten dan terbukti dalam situasi dunia nyata. Dengan bekerja sama dengan petugas pertama, memperbaiki sistem kami melalui umpan balik, dan memastikan validasi yang ketat, kami memaksimalkan akurasi dan keandalan saat itu paling penting. Selain itu, setiap nilai yang disarankan oleh AI dapat ditinjau dan diterapkan atau ditolak ketika datang ke solusi AI-assist kami. Tidak ada yang masuk ke laporan tanpa persetujuan penyedia. Penyedia selalu tetap mengontrol.

Interoperabilitas sangat penting dalam keadaan darurat, di mana waktu dan data menyelamatkan nyawa. Bisakah Anda menjelaskan bagaimana ImageTrend memungkinkan komunikasi dan pertukaran data yang lebih lancar di antara rumah sakit, EMS, dan badan pemadam kebakaran?

Solusi Jaringan Informasi Kesehatan ImageTrend memungkinkan pertukaran data secara real-time dan dua arah antara sistem EMS dan rumah sakit dengan memungkinkan pertukaran data secara real-time. Ketika paramedis mengirimkan ePCRs langsung ke rumah sakit, klinisi dapat segera mengembalikan hasil pasien, disposisi, dan diagnosis kembali ke EMS, memberikan semua pihak dengan gambaran lengkap—tanpa keterlambatan, tanpa celah. Integrasi yang mulus ini menghancurkan silo dan menggabungkan sistem EMS dan rumah sakit menjadi satu jaringan cerdas. Dengan platform kami, tidak perlu lagi menggunakan alat yang terputus atau setengah integrasi. Apakah itu membuka wawasan data yang dapat ditindaklanjuti, merampingkan alur kerja pelaporan, atau memastikan koordinasi antara rumah sakit dan EMS, ImageTrend memastikan bahwa tidak ada data yang terlewatkan.

Apa tren yang Anda lihat dalam peringatan AI yang cerdas dan alur kerja cerdas—terutama di lingkungan pra-rumah sakit—and bagaimana Anda melihatnya berkembang dalam 3 hingga 5 tahun ke depan?

Kami melihat pergeseran menuju alur kerja prediktif yang didukung AI yang dapat memprediksi kebutuhan sebelum mereka muncul. Dalam beberapa tahun ke depan, harapkan untuk melihat lebih banyak peringatan proaktif, di mana AI dapat menandai potensi masalah seperti kekurangan staf, pasien berisiko tinggi, atau keterlambatan transportasi. Ini akan membantu badan menjadi lebih siap dan efisien sebelum masalah muncul atau situasi yang menantang meningkat.

Banyak badan menghadapi kelelahan dan kekurangan staf. Bagaimana AI dapat mengurangi beban tersebut tanpa menambah beban kognitif petugas?

AI mengotomatisasi tugas rutin, merampingkan dokumentasi, dan menyediakan dukungan keputusan, sehingga petugas dapat fokus pada pemikiran kritis dan perawatan pasien. Dengan memindahkan beban administratif dan mental ini, AI meminimalkan risiko kelelahan karena memungkinkan petugas bekerja lebih efektif tanpa membebani mereka.

Menurut Anda, apa masa depan AI dalam respons darurat—apakah Anda membayangkan sistem triase yang sepenuhnya otomatis, ataukah manusia akan selalu berada di pusat lingkaran pengambilan keputusan?

Meskipun AI akan terus berkembang, saya percaya bahwa manusia akan selalu memainkan peran sentral dalam respons darurat. AI akan menjadi alat penting untuk dukungan keputusan, tetapi empati, penilaian, dan adaptabilitas petugas manusia tidak pernah dapat sepenuhnya digantikan. Saya yakin bahwa masa depan adalah kolaborasi antara AI dan keahlian manusia.

Mengingat seberapa jauh AI telah berkembang dalam ruang ini, apa satu kemajuan yang Anda pikir masih beberapa tahun lagi—tapi sudah membuat perbedaan hari ini?

Ketika kami pertama kali menjelajahi AI di EMS, gagasan tentang dukungan keputusan dalam waktu nyata yang didukung AI di lapangan tampak seperti sesuatu yang akan kita lihat jauh di masa depan. Namun, di sini kita berada—AI sudah membantu petugas pertama membuat keputusan yang lebih cepat dan akurat, bahkan selama momen tekanan tinggi. Dari pengenalan gambar dalam waktu nyata hingga analitik prediktif yang membimbing perawatan pasien, teknologi ini bekerja dengan lancar di lapangan hari ini. Ini sangat menggembirakan untuk melihat seberapa cepat bidang ini berkembang, dan lebih menggembirakan lagi untuk menyaksikan bagaimana inovasi ini sudah menyelamatkan nyawa dan memperbaiki hasil.

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