Tim Vasil, Co-Fondatore e Chief Technology Officer di Hospital IQ – Serie di Interviste

Tim Vasil è il Co-Fondatore e Chief Technology Officer di Hospital IQ, una piattaforma di gestione operativa che utilizza i dati per fornire soluzioni di apprendimento automatico basate su intelligenza artificiale per miglioramenti operativi sostenibili e rapidi.

Cosa ti ha inizialmente attratto verso l’informatica?

I libri per bambini. Come studente universitario incerto su quale carriera perseguire, ho esplorato un lavoro part-time come sviluppatore web presso BabyZone.com. L’esperienza è stata incredibile! Uno dei miei primi progetti è stato quello di prendere un mezzo fisico, i libri per bambini, e portarlo nell’era digitale, completo di suoni, effetti di transizione e un guest book interattivo. Ho scritto del codice, ho cliccato un pulsante per caricarlo sul sito web e improvvisamente migliaia di genitori hanno avuto un modo per connettersi con amici e parenti lontani.

Quell’app di libri per bambini digitali ha rivelato l’informatica come un campo in cui potevo essere un po’ un artista, un ingegnere e forse anche un mago, e utilizzare quelle abilità per migliorare la vita di molte persone. Ho visto che potevo scrivere del codice una volta e avere un impatto duraturo ovunque. Wow!

Puoi raccontarci la storia di come è nata Hospital IQ?

Il co-fondatore Rich Krueger e io ci siamo uniti per esplorare aree trascurate dalla tecnologia. Si potrebbe pensare che gli ospedali non siano una di quelle aree, considerando i miliardi di dollari che spendono ogni anno per attrezzature mediche, registri medici elettronici e simili. Tuttavia, abbiamo visto un altro lato degli ospedali, il lato operativo. Questo lato riguarda la pianificazione delle operazioni, la gestione dei pazienti, la priorità dei test e così via. Sono problemi particolarmente impegnativi e il software medico tradizionale non li tocca.

Per esplorare l’opportunità, abbiamo incontrato leader e personale di prima linea degli ospedali. Abbiamo visto eroismi ogni giorno. Abbiamo visto programmatori di nursing che facevano continue chiamate e gestivano domande per inviare personale alle posizioni più necessarie. Abbiamo visto responsabili di sala operatoria con appunti e lavagne bianche che cercavano di dividere il tempo di sala operatoria tra i chirurghi. Abbiamo visto leader di eccellenza operativa con enormi fogli di calcolo che cercavano di simulare come riallocare i letti dell’ospedale. In sintesi, abbiamo visto molto sforzo manuale applicato a problemi perché gli strumenti software non erano all’altezza, e volevamo aiutare.

Come molte startup, il nostro percorso di sviluppo del prodotto non è stato lineare. Il nostro primo “aiuto” è arrivato sotto forma di strumenti strategici che pensavamo potessero risolvere i problemi più difficili, ma richiedevano molti dati e molta matematica. La meccanica di questo sembra impressionante: potevamo assemblare modelli automaticamente per simulare il funzionamento interno di un ospedale e fornire raccomandazioni su come cambiare la programmazione chirurgica o se costruire una nuova ala. Tuttavia, mentre le domande che rispondevano erano grandi, erano anche poste raramente.

La vera genesi di Hospital IQ come esiste oggi non è un percorso ispirato da Rich o me, ma dal nostro intero team che lavora a stretto contatto con i nostri clienti e realizza che il nostro ruolo più importante non è aiutare gli ospedali a rispondere a grandi domande infrequenti, ma a quelle piccole e frequenti. Sono le domande che determinano cosa sia l’esperienza di tutti, sia del paziente che entra in sala operatoria che del team di cura che lo accompagna in quel percorso.

Puoi discutere come il software consente ai sistemi sanitari di raggiungere e sostenere il massimo rendimento operativo?

Il nostro software è tutto incentrato sul incontrare gli operatori sanitari dove sono oggi, nei loro flussi di lavoro quotidiani. Piuttosto che aspettarsi che facciano qualcosa di radicalmente diverso, come eseguire una simulazione o interpretare una previsione, o ottimizzare i turni del personale da zero, abbracciamo i passi familiari che prendono ogni giorno in due modi. Li digitalizziamo, in modo che possano comunicare più efficientemente tra loro, e poi aggiungiamo previsioni e raccomandazioni. Ciò consente al personale sanitario di lavorare più efficientemente e più efficacemente. Il meglio di tutto è che li libera per trascorrere più tempo sulla cura dei pazienti.

Prendiamo un esempio: la pianificazione del personale. Determinare quanti infermieri servono in ogni unità per ogni turno è una sfida. Alcuni membri del personale si ammalano. Una richiesta inaspettata potrebbe sorgere. Gli infermieri che possono “galleggiare” tra le unità devono essere allocati in modo equo. Tutte le competenze, le qualifiche e le preferenze devono essere prese in considerazione. Mettendo tutto insieme, si può vedere perché il telefono in un ufficio di pianificazione del personale suona ininterrottamente. Eppure, nel stesso giorno dell’avvio di Hospital IQ, i telefoni diventano silenziosi. Gran parte del lavoro è lo stesso, ma con tutte le informazioni centralizzate nella piattaforma Hospital IQ, tutte le considerazioni si sono spostate da fogli di calcolo, lavagne bianche e appunti, a strumenti di comunicazione efficienti, analisi automatizzate della varianza e suggerimenti per l’equilibrio del personale. I programmatori di nursing possono svolgere il loro lavoro più efficientemente e piacevolmente che mai. Sostenere questo rendimento è facile, perché gli strumenti sono progettati per supportare il flusso di lavoro esistente. Non siamo una società di consulenza che entra per cambiare il modo in cui si svolge il lavoro, solo per vederlo tornare allo status quo.

Quali sono alcune delle diverse tecnologie di apprendimento automatico utilizzate?

Il nostro team di data science utilizza qualsiasi metodo necessario per ottenere grandi risultati per i casi d’uso dei nostri clienti. Abbiamo utilizzato analisi statistiche per comprendere l’utilizzo della sala operatoria, modelli ARIMA per prevedere il volume chirurgico, Prophet per prevedere il censimento, foreste casuali per classificare lo stato dei pazienti, reti neurali per il punteggio di riabilitazione e molto altro. Il nostro team di data science rimane aggiornato sulle ultime ricerche, fonti di dati e strumenti con riunioni mensili di “club di rivista” e innova regolarmente. Con un campo così ampio, ci sono così tanti casi d’uso interessanti e set di dati interessanti da esplorare e integrare nella piattaforma Hospital IQ.

Una delle sfide speciali per noi è gestire l’unicità che vediamo in ciascuno dei nostri clienti ospedalieri. Servono demografie diverse. Hanno specializzazioni diverse. I dati clinici e operativi di ciascun ospedale provengono da software diversi configurati in modi diversi con carenze proprie. Se costruissero un modello comprensivo in tutta la nostra base clienti, o anche in tutti i campus all’interno di un unico sistema sanitario, non si adatterebbe molto bene. Tuttavia, costruire soluzioni personalizzate e una tantum non è un approccio scalabile o robusto. Invece, ci affidiamo alla comprensione delle caratteristiche distintive dei dati di ciascun cliente, allo sviluppo di modelli generalizzabili e abbiamo costruito strumenti per automatizzare la costruzione del modello, la formazione continua e la misurazione e il monitoraggio dell’accuratezza per i singoli campus.

Lo strumento gratuito e accessibile al pubblico COVID-19 Regional Forecast Dashboard ha più di 76.000 utenti provenienti da centinaia di ospedali. Cosa è esattamente questo strumento?

Quando abbiamo costruito per la prima volta il COVID-19 Regional Forecast Dashboard nel marzo 2020, eravamo preoccupati che gli Stati Uniti potessero esaurire i letti d’ospedale disponibili e volevamo fornire un sistema di allarme precoce, non solo ai nostri clienti, ma a tutti gli ospedali. Per farlo, abbiamo cercato set di dati come la capacità dei letti assistiti per contea, le probabili trasmissioni e i tassi di fatalità di COVID-19 per gruppo di età e decine di altre cose. Abbiamo anche costruito un modello SEIR per prevedere la traiettoria del virus a livello di contea e cercato di fornire il più possibile contesto, compreso il momento in cui la capacità di terapia intensiva e medico-chirurgica sarebbe stata violata, quanti persone si sarebbero riprese e anche quanti sarebbero morti. Il nostro obiettivo era assemblare una prospettiva completa a livello di contea da varie fonti di dati affidabili.

Gli ospedali hanno utilizzato il nostro dashboard come strumento per prendere decisioni chiave, come quando aprire unità di sorveglianza o quando ridurre le operazioni elettive per fare spazio alle ondate imminenti di pazienti infetti. Interessantemente, anche le persone a casa hanno trovato un certo uso e anche conforto da questo strumento, poiché aggiungeva un po’ di chiarezza a una pandemia globale molto spaventosa e nuova.

Gli scienziati dei dati e gli ingegneri di Hospital IQ partecipano spesso a hackathon, quali sono alcune delle idee o progetti interessanti che sono emersi?

Ogni mese, incoraggiamo i membri del nostro team di data science e ingegneria a prendersi una giornata libera per favorire lo sviluppo professionale e accendere le idee per l’innovazione, che si tratti di partecipare a una conferenza di settore, frequentare un corso online per imparare una nuova abilità o qualsiasi altra attività che li sostenga professionalmente.

Come parte di questo, diversi ingegneri e scienziati dei dati scelgono di trascorrere la loro giornata di sviluppo professionale partecipando agli hackathon di Hospital IQ. Gli hackathon richiedono ai partecipanti di essere audaci, innovativi e, in una sola giornata, spingere un’idea difficile da trasformare in software funzionante. Nei giorni precedenti il nostro ultimo hackathon nell’ottobre 2020, i partecipanti si sono formati in tre squadre e hanno raccolto idee dall’intera azienda. Nessun argomento era considerato fuori limite; le idee che non erano rilevanti per la piattaforma dell’azienda o anche per lo spazio sanitario erano perfettamente accettabili. Risultò che tutte e tre le squadre scelsero idee che ora vengono implementate nel mondo reale.

La prima squadra – Team Cara – si concentrò sulle readmissioni ospedaliere e cercò di costruire una soluzione che potesse prevedere quali pazienti erano a rischio di readmissione prima di essere dimessi dall’ospedale. Le readmissioni ospedaliere costano al sistema sanitario miliardi di dollari ogni anno, quindi una soluzione predittiva e proattiva come questa avrebbe fornito agli infermieri di dimissioni e ai responsabili delle cure l’ulteriore conoscenza necessaria per ridurre il rischio, tagliare i costi e sapere cosa ogni paziente necessita per rimanere fuori dall’ospedale. Il Team Cara ha preso dati dalla piattaforma di gestione operativa di Hospital IQ e, utilizzando un framework di apprendimento automatico specifico per il paziente precedentemente sviluppato dal team di data science, ha costruito un modello predittivo. Per ogni paziente in ospedale, il modello assegna un punteggio che indica la probabilità di readmissione. I risultati iniziali del modello hanno mostrato un alto grado di accuratezza.

La seconda squadra – Team Burt Reynolds – cercò di costruire una soluzione di sorveglianza regionale che visualizzasse strati di dati su una mappa. La squadra voleva integrare mappe nella piattaforma esistente di Hospital IQ, offrendo un modo per tracciare una metrica di interesse organizzata per coordinate di latitudine e longitudine utilizzando la libreria leaflet.js. Per il loro prototipo, hanno utilizzato i dati del centro di trasferimento dell’ospedale per evidenziare quali affiliati erano fonti di ammissione e a quali volumi. I risultati hanno mostrato i casi di trasferimento in una luce completamente nuova e hanno chiarito quali geografie la maggior parte dei pazienti proveniva, nonché opportunità di crescita.

La terza squadra – Team Raptor Strikeforce – cercò di sviluppare una soluzione che dimostrasse il ritorno sull’investimento (ROI) della piattaforma di gestione operativa di Hospital IQ. La squadra costruì un’interfaccia per personalizzare vari input nei modelli finanziari, come la margine medio per procedura elettiva, e utilizzò gli input per tracciare i cambiamenti nella salute finanziaria di un ospedale nel tempo. Queste visualizzazioni raccontano una storia convincente di come le iniziative di efficienza operativa e l’investimento nella piattaforma Hospital IQ che le consente paghino significativamente.

Le tre soluzioni sviluppate per l’hackathon hanno mostrato che potevano fornire un valore maggiore ai nostri clienti. Di conseguenza, Hospital IQ ha incorporato tutte e tre le soluzioni all’interno della piattaforma esistente e sono utilizzate dagli ospedali oggi.

C’è qualcos’altro che vorresti condividere su Hospital IQ?

L’obiettivo grande, audace e ambizioso di Hospital IQ è migliorare l’efficienza e la felicità di ogni lavoratore sanitario ogni giorno. Siamo orgogliosi dell’impatto che abbiamo avuto sulla sanità finora, ma il nostro viaggio è solo all’inizio. Per qualsiasi scienziato dei dati o ingegnere compassionevole e mission-driven là fuori che sia interessato ad affrontare una delle sfide più difficili del mondo – migliorare l’efficienza sanitaria – ci piacerebbe che si unisse a noi!

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Hospital IQ.