Harjinder Sandhu, PhD, Fondatore e Amministratore Delegato, Saykara – Serie di Interviste

Harjinder Sandhu, PhD è il Fondatore e Amministratore Delegato di Saykara, un’azienda che lavora per combattere l’epidemia di burnout dei medici che è emersa dalle sempre più gravose richieste di documentazione e dal tempo trascorso sull’inserimento di dati nel registro elettronico della salute (EHR).

Ha iniziato la sua carriera nell’ambito accademico come professore di informatica e poi è passato all’imprenditorialità. Potrebbe discutere cosa l’ha ispirato a cambiare e diventare un imprenditore?

Dopo aver trascorso anni nell’ambito accademico insegnando e scrivendo articoli di ricerca sulla potenza trasformativa dell’informatica, sono stato ispirato ad applicare quelle conoscenze a un contesto del mondo reale, a qualcosa che potesse avere un impatto sostanziale sull’industria. Inizialmente, il mio piano era di trascorrere un anno o due aiutando a lanciare un’azienda, poi tornare all’ambito accademico. Tuttavia, dopo aver attraversato la successiva crisi delle dot-com, la sfida e l’eccitazione di costruire qualcosa che facesse una differenza reale nella vita delle persone era troppo grande, e non sono più tornato al mio ruolo di professore.

Potrebbe discutere la storia di fondazione di Saykara?

Ho fondato Saykara nel 2015 con l’obiettivo di applicare il potenziale non sfruttato del riconoscimento vocale, dell’apprendimento automatico e dell’elaborazione del linguaggio naturale per risolvere uno dei problemi più significativi che affliggono le organizzazioni sanitarie oggi, ovvero la natura farraginosa e dispendiosa in termini di tempo della documentazione clinica.

Sebbene le soluzioni di riconoscimento vocale attuali siano molto capaci di catturare la dizione verbatim dei medici, utilizzarle per completare la documentazione clinica richiesta comporta ancora una notevole quantità di tempo e sforzo, con i medici che rimangono legati a un computer, mouse e tastiera – modificando il contenuto mentre procedono e navigando le complessità del sistema di registro elettronico della salute (EHR). Questo è il problema più grande.

Negli ultimi cinque anni, Saykara ha sviluppato e lanciato una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per interpretare le conversazioni tra medici e pazienti e costruire automaticamente le note cliniche, gli ordini e le richieste, ecc. necessari per la cartella medica. E lo facciamo attraverso un assistente vocale chiamato Kara che i medici accedono tramite un’app mobile.

Sono stato personalmente coinvolto con le tecnologie di riconoscimento vocale, apprendimento automatico e elaborazione del linguaggio naturale per gli ultimi 20 anni, e Saykara è in realtà la mia terza startup nel settore sanitario. La mia prima startup era un’azienda chiamata MedRemote, che ho co-fondata nel 2000 con il mio amico Kulmeet Singh, e che alla fine ho venduto a Nuance Communications, il leader globale nelle tecnologie di riconoscimento vocale. Nel 2011, i due abbiamo co-fondato un’altra azienda chiamata Twistle, che esiste ancora oggi, e sebbene io continui a far parte del suo consiglio di amministrazione, la mia attenzione full-time dal 2015 è stata il mio ruolo di Amministratore Delegato di Saykara.

Quanto grande è il problema della documentazione clinica e quanto tempo ci vuole normalmente per i medici?

Quanto grande è il problema? Una parola: ENORME.

I medici sono stati incaricati di eseguire una quantità sempre maggiore di documentazione clinica derivante principalmente dalle richieste di fatturazione assicurativa, dalla relazione pubblica e dalle direttive normative. I medici non stanno solo perdendo tempo con i pazienti, quel tempo è stato ostacolato dall’avere bisogno di eseguire l’inserimento dei dati nel registro elettronico della salute (EHR).

Uno studio spesso citato pubblicato sugli Annali di Medicina ha osservato che i medici trascorrono quasi il doppio del tempo per lavori amministrativi rispetto al tempo trascorso con i pazienti. In particolare, lo studio ha scoperto che per ogni ora che i medici trascorrono in tempo clinico diretto con i pazienti, trascorrono quasi due ore per lavori di EHR e di scrivania. E per molti medici, questo si traduce in un’aggiunta di uno o due ore ogni notte, qualcosa che viene comunemente chiamato “tempo in pigiama”.

Molti altri studi e sondaggi hanno osservato che tra il 50% e il 71% dei medici stanno sperimentando il burnout, che è peggiorato durante la pandemia di COVID-19. Il rapporto Medscape 2020 sul burnout e il suicidio dei medici ha rivelato che i principali contributori al burnout includono “troppi compiti burocratici (ad esempio, cartelle, moduli)”, “trascorrere troppe ore al lavoro” e “aumento della computerizzazione della pratica (EHR)”.

Cosa sta facendo Saykara con le tecnologie di apprendimento automatico e elaborazione del linguaggio naturale che è unico?

Cosa stiamo facendo nel contesto dell’AI conversazionale è completamente unico. Possiamo capire le conversazioni che si verificano naturalmente tra medici e pazienti e generare dati strutturati da quelle conversazioni in un modo che nessun’altra azienda fa. Inoltre, le qualità onnipresenti della nostra piattaforma significano che può essere facilmente adattata a qualsiasi area di specialità medica, e possiamo personalizzare l’esperienza utente per ogni singolo medico.

Attualmente abbiamo un modello ibrido semi-autonomo che accoppia il nostro AI con un revisore umano, che aiuta a rafforzare la nostra conoscenza e assicura che restituiamo risultati precisi ai nostri utenti fin dal primo giorno.

Sebbene il componente di riconoscimento vocale del nostro sistema catturi ciò che viene detto, il componente di comprensione del linguaggio naturale interpreta ciò che viene detto. Ad esempio, se un paziente si presenta con dolore al ginocchio, il sistema deve prima capire che il dolore al ginocchio è un sintomo. Deve quindi costruire una storia intorno al dolore al ginocchio sulla base di ciò che il paziente sta dicendo o il medico sta riassumendo. Quando è successo? Cosa l’ha causato? Quanto è grave? Il sistema deve quindi prendere quella storia nel suo formato di dati grezzo e comporre una nota clinica completa e di alta qualità, che è ciò che il medico vede.

Il nostro sistema è anche in grado di filtrare il “rumore” e, con questo, intendo che capisce il tipo di informazioni che un medico deve raccogliere in base al motivo della visita del paziente, quindi anticipa e prevede cosa è rilevante e cosa non lo è. Ad esempio, se un paziente va a vedere un reumatologo per l’artrite e inizia a parlare dell’ansia che ha provato nell’acquistare una nuova casa, il reumatologo probabilmente non vorrà o non avrà bisogno di documentare quei dettagli. Il nostro sistema può imparare questo e concentrarsi solo su ciò che è rilevante per la nota clinica del reumatologo. D’altra parte, se un paziente si presenta in uno studio di medicina generale e inizia a parlare dell’ansia che ha provato nell’acquistare una nuova casa, il medico di base probabilmente vorrà e avrà bisogno di documentare quei dettagli.

Potrebbe discutere il processo per cui un medico utilizzerebbe Saykara mentre interagisce con un paziente?

Durante il corso di una visita o di una procedura, o di ciò che viene chiamato “incontro clinico”, il medico semplicemente apre la nostra app iOS (più comunemente su un iPhone), tocca il nome del paziente (un elenco giornaliero viene importato dal registro elettronico della salute del medico o dall’app di pianificazione) e poi semplicemente parla in modo naturale, interagendo con il paziente in modo completamente normale e consueto. Il nostro assistente AI, chiamato Kara, ascolta ambientalmente l’intera conversazione e, quando l’incontro clinico è completo, il medico tocca l’app per terminare la registrazione. La nostra piattaforma quindi interpreta e trasforma il contenuto saliente richiesto per le note, gli ordini, le richieste, ecc. e i dati narrativi e strutturati vengono popolati direttamente nella cartella del paziente nel sistema di registro elettronico della salute (EHR), pronti per la revisione e la firma del medico.

Saykara offre una piattaforma sofisticata e flessibile che consente ai medici di utilizzare la soluzione in diversi modi. Potrebbe discutere alcuni dei diversi modi?

Cosa ho appena descritto è il “modo ambientale”. I medici hanno anche la possibilità di utilizzare il nostro assistente AI nel “modo di riepilogo”, che consente loro di parlare semplicemente in modo naturale – senza richiedere parole o comandi speciali. Tuttavia, invece di far ascoltare a Kara l’intera conversazione con il paziente, il medico fornisce una o più brevi riassuntive riflessive, sia durante che dopo l’incontro. Il processo successivo è lo stesso, così come il contenuto risultante.

Quali sono i segmenti di mercato e le industrie che Saykara attualmente si concentra a servire e come licenzia la sua piattaforma?

A livello più alto, Saykara serve l’industria sanitaria. I nostri clienti includono studi medici indipendenti, nonché ospedali, sistemi sanitari, centri di chirurgia ambulatoriale e centri di assistenza urgente. Abbiamo un modello di abbonamento software-as-a-service in cui i clienti pagano una tariffa mensile per utilizzare la nostra piattaforma.

Com’è stato il feedback dai medici che esercitano la professione?

Il feedback è stato schiacciante positivo. Questo è veramente cambiante la vita per i medici e loro usano proprio quelle parole. Il nostro assistente AI elimina completamente il “tempo in pigiama” che ho descritto in precedenza e riduce il tempo che i medici trascorrono interagendo con il registro elettronico della salute (EHR) e preparando la documentazione clinica di una media del 70%. Ciò che più conta, dà ai medici più tempo per i pazienti. I medici possono dare ai pazienti la loro piena attenzione senza distrazioni.

Abbiamo decine di testimonianze riguardo all’impatto che la nostra soluzione ha avuto sulla produttività, sull’equilibrio tra vita e lavoro e sulla relazione medico-paziente. Ad esempio, un medico di base ha detto: “Ora, con Saykara, posso visitare un paziente in 15 minuti e devo solo trascrivere per 30 secondi. È stato un vero cambiamento”. Un pediatra ha detto: “Mio marito può dirle che sono una persona molto più felice quando torno a casa sapendo che non ho più il peso delle cartelle sopra di me”. Un chirurgo ortopedico ha detto: “Posso dare ai miei pazienti la mia piena attenzione e ho anche il tempo durante le visite per parlare con loro delle loro vacanze, dei loro nipoti o dei ristoranti che consigliano”. Un chirurgo vascolare ha detto: “Capisce il contesto e l’intento di ciò che viene detto, quindi crea elegantemente e con precisione una nota nel nostro EHR. Non ci sono più notti e fine settimana per la revisione e la firma delle cartelle”. E l’amministratore delegato di un gruppo di medici multispecialistici ha detto: “Utilizzare l’assistente AI mobile Saykara consente ai nostri fornitori di concentrarsi sui pazienti e creare interazioni personalizzate, significative e collaborative”.

Quali sono le sue opinioni sul futuro dell’AI nel settore sanitario?

La rivoluzione dell’AI nel settore sanitario è ancora nella sua infanzia. Detto questo, le capacità dell’AI applicabili al settore sanitario sono veramente vaste e hanno un enorme potenziale per il bene. Troverete applicazioni dell’AI per i domini clinici, operativi, finanziari, tecnici, amministrativi e di sicurezza del settore sanitario, con soluzioni per il monitoraggio dei dispositivi IoT, la gestione delle condizioni croniche, la prescrizione di medicinali, il supporto alle decisioni, la rilevazione delle malattie, la pianificazione delle cure, l’automazione del flusso di lavoro, l’ottimizzazione del ciclo di ricavi, la gestione della catena di approvvigionamento, i trial clinici e la lista continua. Direi che nel complesso, queste applicazioni sono ancora molto precoci e vedremo molte più capacità man mano che maturano.

Cosa abbiamo visto con la tecnologia AI in altri settori è che raggiunge un punto di inflessione in cui inizia a evolversi a un ritmo molto più accelerato e diventa in grado di fare sempre più cose in tempi sempre più brevi, con un’accuratezza enorme. Credo che siamo quasi a quel punto di inflessione per molte delle applicazioni all’interno del settore sanitario. C’è senza dubbio molto che nessuno ha ancora contemplato a questo punto. Nei prossimi tre o cinque anni, prevedo che vedremo un’incredibile disruption dell’AI nel settore sanitario, in un buon senso.

Quali tecnologie emergenti è più entusiasta?

Le tecnologie che mi entusiasmano di più sono i sistemi AI che possono interagire con gli esseri umani attraverso la conversazione, che credo avranno un impatto su ogni industria. Quando raggiungiamo il punto in cui i dispositivi di calcolo possono capire le nostre conversazioni, questo aprirà un intero nuovo mondo di possibilità che trascenderanno ogni aspetto della nostra vita.

Attualmente, è necessario imparare a interagire con un dispositivo di calcolo secondo le sue regole, non secondo le nostre. I parametri sono predefiniti e si deve capire come utilizzarlo al meglio per soddisfare le proprie esigenze. Cosa è all’orizzonte in termini di rivoluzione dell’AI è che si potrà interagire con un dispositivo di calcolo secondo le proprie regole, nello stesso modo in cui si interagisce naturalmente con altri esseri umani, attraverso il linguaggio, con l’aspettativa che il dispositivo risponda di conseguenza. È su questo che ci concentriamo a Saykara e questo è un trend che attraversa molte altre industrie. Credo che guarderemo indietro e ci chiederemo come abbiamo fatto a vivere senza questi sistemi, proprio come guardiamo indietro e ci chiediamo come abbiamo fatto a vivere senza i nostri smartphone.

Grazie per la grande intervista, sono completamente d’accordo con lei che l’AI sta evolvendo a un ritmo molto più accelerato. I lettori che desiderano saperne di più possono visitare Saykara.