ディープスクリブの創設者兼CEOアキレシュ・バプー – インタビュー・シリーズ

アキレシュ・バプーは、ディープスクリブの創設者兼CEOです。ディープスクリブは、自然言語処理（NLP）とディープラーニングを使用して、医師と患者との会話から正確で、コンプライアンスのある、セキュアなノートを生成します。

あなたがAIと自然言語処理に興味を持ったきっかけは何ですか?

私は「アイアンマン」のジャービスが初めて私を自然言語処理とAIの世界に引き込んだと記憶しています。特に、人間がタスクを遂行する際に、AIと組み合わせることでどれほど速く、かつ詳細な情報を得ることができるかが驚きでした。

「AIだけでは人間に勝つことはできないが、人間とAIを組み合わせると、どれほど強力になるか」という概念に私は強く惹かれました。自然言語処理は、人間とAIを組み合わせるための最も効率的な方法です。

その後、私はSiri、Google (GOOGL ) Now、AlexaなどのAIアシスタントに夢中になりました。ジャービスのように完璧には動作しなかったものの、私はそれらをジャービスのように動作させる方法を探しました。特に、「Alexa、○○して」というようなコマンドは比較的簡単で正確でしたが、ジャービスのように会話の中で重要な情報を抽出することはまだ実現されていませんでした。これは、ディープスクリブの創設者になった私にとって、重要な動機となりました。医師のドキュメンテーションの問題を解決するだけでなく、アンビエント・インテリジェンスという新しい分野を開拓しようとしています。AIが日常会話の中から有用な情報を抽出し、それを活用するためのテクノロジーです。

あなたはUCバークレー工学部でディープラーニングとNLPに関する研究を行っていました。研究の内容は何でしたか?

バークレーAIリサーチラボで、私はGene Ontology Annotatorプロジェクトに取り組んでいました。PubMedの記事を特定の出力パラメータで要約することを目標にしていました。

高水準の概要として、CNNニュース記事の要約タスクを例に挙げます。ニュース記事を数文に要約するタスクで、データとモデルのトレーニングが可能ですが、要約の構造が限られているという課題があります。さらに、記事自体にも構造が欠けていることが多いです。私がこのプロジェクトに取り組んでいた2.5年前から大きな進歩はありましたが、未解決の問題でもあります。

私たちの研究プロジェクトでは、構造化された要約を開発していました。構造化された要約とは、出力の構造がわかっている要約のことです。これは、機械学習モデルの出力オプションを大幅に減らすことができるため、有効です。ただし、データが不足しており、ディープラーニングモデルをトレーニングして有用な結果を得ることが難しかったです。

私が行った研究の核心は、入力データに関する知識を活用して、アンサンブル学習モデルを開発することでした。私たちが発明した「2ステップ・アノテーター」という手法で、以前のベスト結果よりも約20倍の精度を達成しました（54％対3.6％）。

ディープスクリブとこのプロジェクトは表面的に見ると異なるように思えますが、実際には両者とも2ステップ・アノテーション・メソッドを使用して、限られたデータセットで大幅な成果を上げました。

ディープスクリブを立ち上げるきっかけは何でしたか?

すべては私の父親、医師から始まりました。電子ヘルスレコード（EHR）が普及する前は、医師は紙に簡単なノートを取り、ノートの時間をあまり費やしませんでした。しかし、EHRが普及すると、私の父はコンピューターの前に多くの時間を費やすようになりました。彼は晚餐を遅くまで作ったり、週末にノートを書いたりしていました。私を学校やバスケットボールの練習に迎えに行く時間がなくなりました。

私はその解決策を探すために、ウェブを検索し、父に試してもらうよう勧めました。残念ながら、うまくいくものはありませんでした。

数年後、2017年の夏、私はバークレーAIリサーチラボで研究者として働いていました。夏休みに家に帰ったとき、父がまだ多くの時間をドキュメンテーションに費やしていることに気が付きました。私は「新しいドキュメンテーションの方法は何ですか？アレクサやGoogleアシスタントはすでに普及していますが、医療分野では何が進んでいるのですか？」と聞きました。彼の答えは「何も変わりません」というものでした。私は単に父が古い考え方をしているのかと思いましたが、父の同僚たちにも同じ問題があることがわかりました。新しい治療法や患者さんの問題ではなく、ドキュメンテーションが大きな問題でした。

また、ドキュメンテーションの問題を解決しようとする会社もありましたが、費用が高すぎる（月に数千ドル）か、技術が貧弱すぎるという問題がありました。医師には選択肢が少なく、機会が見つかりました。AIを利用した医療用スクリブを開発し、費用を抑えて誰でも利用できるようにすることができれば、医療の本質を取り戻すことができるのではないかと思いました。

あなたは22歳のときにディープスクリブを立ち上げました。起業家としてのあなたの旅はどうでしたか?

私の初めての起業家体験は高校時代でした。友人と一緒に、学習障害を持つ子供たちのセンターのディレクターと会い、最も基本的なツールでも大きな違いをもたらすことができることを知りました。私たちは、ディスレクシアの読者用のChrome拡張機能を作成しました。機能は単純で、ディスレクシアの人にとって読みやすいフォントに変更するだけでした。コンセプトはシンプルでしたが、数ヶ月で5000人以上のアクティブユーザーを獲得しました。基本的なテクノロジーが人々の生活に与える影響に驚きました。

バークレーでは、起業家に関するクラスを多数受講しました。特に以下のクラスが好きでした：

1. ニュートン・レクチャー・シリーズ – InDineroのジェシカ・マーやVMWareのダイアン・グリーンなどのカールームは、バークレーでの経験と起業について話しました。
2. チャレンジ・ラボ – 私はこのクラスで共同創設者マット・コーと出会いました。グループに分かれて、1学期にわたって製品を作成し、起業の初期段階で何が必要かについて指導を受けました。
3. リーン・ランチパッド – スティーブ・ブランク（リーン・スタートアップ・ムーブメントの創設者）によって指導され、アイデアを検証するために100人の顧客インタビューを行い、財務モデルを構築するという厳しいプロセスでした。私たちのアイデアは、特許検索エンジンを作成することでした。 Pitchingは難しいものでしたが、毎週10人の顧客と話し、アイデアを磨くことが大きな学びでした。

ディープスクリブは、The House Fundという投資グループが学生たちに夏のインターンシップを辞めて会社を立ち上げるための資金を提供する機会を与えました。私たちはDelphi（特許検索エンジン）を終了させており、ディープスクリブのアイデアが生まれました。

ディープスクリブでは、幸運にもリーン・ランチパッドの経験を活かすことができました。製品を開発する上で、顧客のフィードバックを集め、製品を改良することが重要です。医療業界では、従来、ソフトウェアの開発に医師が関与していないことが多く、結果として、医師にとって最適化されたソフトウェアが少なかったという問題がありました。

ディープスクリブを立ち上げたとき、私はバークレーの最終学年でした。クラスに参加しながら、スーツを着て、クラスの後に顧客とのデモに参加するというバランスの取れた生活でした。EEの施設や教授を利用して、ディープスクリブのために勉強しました。研究上のミーティングもディープスクリブのブレインストーミング・セッションになりました。

過去を振り返ってみると、もしあることなら、大学を休んでディープスクリブに全ての時間を費やすべきだったと考えます。

ディープスクリブの利点を医療専門家向けに説明できますか？従来の音声入力やノート取り方法と比較して、ディープスクリブの利点は何ですか?

ディープスクリブを使用することは、実際の医療用スクリブを使用することと非常に似ています。医師が患者と会話するとき、ディープスクリブは会話を聞き取り、ノートに必要な情報を入力します。医師が使用するのと同じ医療用語を使用し、EHRシステムに直接入力します。音声入力サービスとは異なり、ディープスクリブはドキュメンテーションのステップを完全に省略します。従来の音声入力サービスでは、10分のドキュメンテーションを7-8分に短縮しますが、ディープスクリブでは数秒で完了します。医師は1日あたり1.5～3時間の時間を節約できると報告しています。

ディープスクリブは、iPhone、Apple Watch、ブラウザ（テレメディシン用）、またはハードウェア・デバイスからアクセスできます。

ディープスクリブでは、複雑な医療用語の認識やNLPの課題に直面することがありますか?

一般的な認識と異なり、複雑な医療用語はディープスクリブにとって最も簡単な部分です。最も難しい部分は、患者が医師に与えるユニークな文脈的な発言を認識することです。会話が通常のパターンから外れると、AIの精度は低下します。しかし、会話データを収集するにつれて、ディープスクリブの精度は劇的に向上しています。

ディープスクリブでは、音声認識やNLP以外の機械学習技術を使用していますか?

ディープスクリブでは、音声認識とNLPが主な機械学習技術です。

ディープスクリブを使用している病院、非営利団体、または学術機関をいくつか紹介できますか?

ディープスクリブは、UCバークレー・ヘルス・センターでのパイロット・プログラムから始まりました。Hartford Healthcare、Texas Medical Center、Cedar Valley Medical Specialistsなどの大規模なシステムと協力しています。

しかし、ディープスクリブのユーザーの大多数は、50を超える小規模な医療機関です。最も人気のある専門分野は、総合診療、整形外科、消化器科、心臓科、精神科、腫瘍科ですが、他の専門分野もサポートしています。

ディープスクリブでは、新型コロナウイルス感染症対策プログラムを立ち上げました。詳しく説明できますか?

新型コロナウイルス感染症は医師に大きな影響を与えています。医師は通常の患者数の30～40％しか受け入れられず、スクリブのスタッフは削減され、テレメディシンの導入が急がれています。結果として、医師の事務作業は増えています。ディープスクリブは、医師が患者ケアに100％の時間を費やすことができるように支援したいと考えています。

そのため、ディープスクリブは医療専門家向けに無料のテレメディシン・ソリューションを提供しています。このソリューションは、ディープスクリブのAIパワード・メディカル・スクリブと完全に統合されており、プラットフォーム上で行われるエンカウントのドキュメンテーションが不要になります。

また、パンデミック期間中、ディープスクリブのスクリブ・サービスを無料で提供しています。つまり、どの医師でも無料でスクリブを利用できるようになります。私たちの希望は、医師がより多くの時間を患者ケアに費やすことができるようにすることで、新型コロナウイルス感染症の蔓延を早期に止めることができるということです。

素晴らしいインタビュー、ディープスクリブとあなたの起業家としての旅について学ぶことができてとても楽しかったです。詳しく知りたい人はディープスクリブを訪れてください。