デレク・ストリート、DexCareのCEO兼創設者 – インタビュー・シリーズ

デレク・ストリート、DexCareのCEO兼創設者は、6つのベンチャー企業を創設し、4つの企業を成功させた実績を持つ経験豊富な起業家です。彼の起業は、100万ドル以上の収益を上げる企業を立ち上げ、腎臓移植を受けた子供の半分以上が恩恵を受ける非営利組織を設立することにもなりました。ストリートは、革新的なデータ・ソリューションを利用して、市場に透明性と効率性をもたらし、コストを削減し、社会的利益をもたらすことで、大規模で影響力のある問題を解決することに焦点を当てています。

DexCareは、ヘルスケアの提供とワークフォースの能力を最適化しながら、患者の利便性を向上させるケア・オーケストレーション・プラットフォームです。既存のシステムと統合して、データを統一し、需要を予測し、リソースを割り当て、患者を最も適切なケアに導き、行動可能な洞察とストリームライン化された運用を提供します。

DexCareは、ヘルスケアとのあなたの個人的な旅、特にあなたの子供が重要なケアを受けるのを助けることから生まれました。この経験は、DexCareへのあなたのビジョンをどのように形作ったのでしょうか。また、会社の使命にどのように影響していますか。

15年前、私の3歳の子供は命を救うための腎臓移植が必要でした。ヘルスケア・システムを航海するための困難な旅で、妻と私は眠れない夜を過ごし、専門家、手術、集中治療室の間を移動し、最終的に移植を受けました。すべてのことの中で、私はヘルスケアへのアクセスが制限されていないことを実感しました。多くのアメリカ人にとって、それはそうではありません。

37%以上のアメリカ人がヘルスケアの砂漠に住んでいます。私の経験とヘルスケア・システムとの長年の密接な関係は、すべての人のためのアクセス・ギャップを埋める明確な必要性を明らかにしました。実際、すべての患者が医師を見る必要はない。彼らは正しいケアが必要です。正しい場所で、正しい時間に。そうした洞察が私にDexCareを設立するきっかけとなりました。DexCareは、ケアが提供される場所と方法をオーケストレートするためのプラットフォームです。プロバイダーの焼き尽き症を減らし、能力を生み出し、アクセスを拡大することで、私たちはより効果的に患者をサポートすることを目指しています。プロビデンスでインキュベートされたDexCareは、2021年にスピンアウトし、現在はテキサス・ヘルス・リソーシズ、タンパ・ジェネラル、ピードモント・ヘルスケアなどの主要ヘルスケア・システムと提携しています。

あなたは複数のヘルスケアに焦点を当てた企業を設立しました。DexCareを設立する際に直面した特定の課題について話してください。また、前のベンチャーはDexCareの立ち上げにどのように準備しましたか。

アイデアからプロトタイプ、資金調達、スケーリングまで、すべてのスタートアップは同じような障害に直面します。ヘルスケアでは、これらの課題が増幅され、人材戦争、長いセールス・サイクル、慎重な資本市場、そして常に変化する規制環境が生じます。成功するには、慎重なバランス・アクトが必要です。複数の企業を設立し、退職したことで、私は泥沼の中で戦い、圧力の下で繁栄するチームと製品を構築するには何が必要かを身に付けた第一-handの洞察を得ました。これらの教訓は、DexCareを立ち上げ、ヘルスケアの複雑さの中で成功する戦略を生み出す際に不可欠でした。

私のヘルスケアへの関与は、メディフィーというインテリジェンス・カンパニーから始まりました。メディフィーは、NLP技術を使用して、世界中の医療文献の巨大なリポジトリから構造化されたデータを生成しました。プラットフォームは、希少な疾患を持つ患者にとって実際の違いをもたらしました。散在する小さな集団をより大きな集団にまとめ、有意義な洞察をもたらしました。ピーク時には、米国の10人の医師のうち1人が、私たちのナレッジ・ベースを使用して、患者にとって有益な治療法や治療法を見つけました。最終的に、メディフィーは、ヘルスケアのリーディング・ネットワークであるアライアンス・ヘルスの一部となりました。

メディフィーの後、私は別のセットの課題に取り組み、技術が臨床実践に直接影響を与える方法に焦点を当てました。C-SATSというAI駆動のプラットフォームを使用して、外科手術のパフォーマンスを評価し、外科医に改善するための行動可能な洞察を提供しました。このAIとの仕事は、今日のハイプよりも前に始まり、ヘルスケアのようなハイ・ステークスの環境に高度な技術を統合することの未知の複雑さを私に示しました。C-SATSは、匿名化された外科映像を使用してプライバシーに関する懸念を回避しましたが、外科医が技術に基づいて資格を取得されることの直接的な影響を浮き彫りにしました。彼らのキャリアと生計への影響を考えると、ヘルスケアでイノベーションを導入するには、技術的な専門知識だけでなく、利害関係者との信頼を築き、技術と人間の生活が交差するときに生じる可能性のある予期せぬ結果に対処することが不可欠であることを私に教えました。

私のキャリアを通じて、私は実用性に根ざした技術を利用して、希少なリソース、断片化されたデータ、不平等なアクセスなどのシステム的な障壁を解体することに焦点を当てました。DexCareを構築する際には、AIアプリケーションの基盤としてデータ・インテリジェンスを優先しました。この焦点により、クリーンで信頼性が高く統一されたデータが提供され、ケアがオーケストレートされ、ルーティングされ、提供されます。キャパシティの不均衡を明らかにし、過負荷のプロバイダーと未使用のリソースを特定することで、私たちはヘルスケアを再構想し、運用を最適化し、患者にとってより良い結果を提供することを目指しています。

DexCareはプロビデンス・ヘルス・システム内でインキュベートされました。ヘルスケアの大きな組織内でスタートアップを開発することの利点について話してください。また、それがDexCareの成長にどのように影響しましたか。

DexCareは、プロビデンス内でヘルスケアの重要な課題を解決するために生まれました。すなわち、既存のマーケティング、IT、運用インフラストラクチャを利用して、供給と需要のバランスをとることです。ヘルスケア・システム内で構築されたことで、私たちはヘルスケアが直面している双方の課題を深く理解することができました。組織にとって、それは需要の増加と限られたリソースとの間の不断の闘いです。患者にとって、それはケアが必要なときに、必要な場所でケアを見つけることのストレスです。この視点は、私たちにヘルスケア・システムをより効果的なデジタル・ディスカバリーとアクセスを可能にするための重要なインフラストラクチャを提供することを可能にし、同時にシステムの能力を最適化することを可能にします。プロビデンスでのインキュベーションにより、私たちはプラットフォームを改良し、全米のヘルスケア・システムにスケーリングすることができました。

ヘルスケアにおけるAIは革命的であると評価されていますが、重大な障害にも直面しています。ヘルスケアにおけるAIの進化について、どのように見ておりますか。また、どのようにしてその潜在能力を達成できていないと思いますか。

ヘルスケアにおけるAIの台頭は、興奮と警戒を引き起こしています。AIはより主流になりつつありますが、重大な障害が残っています。最近の調査によると、96%のヘルスケアのCIOは、AIの採用を競争上の優位性と見なしていますが、システムの相互運用性やワークフローとの整合性などの統合課題が、AIの採用を妨げています。臨床医、医師、管理者は、AIツールを日常業務にシームレスに統合できない限り、AIツールを採用する可能性は低いです。

AIに焦点を当てた14,000以上の企業が存在するため、ヘルスケア・システムは、真の価値を提供するソリューションとハイプを区別することが困難です。適切なテクノロジー・パートナーを選択するには、機能を評価するだけでなく、シームレスに統合され、ワークフローを強化し、現実世界の課題に対処するソリューションを評価する必要があります。

しかし、核心的な問題は、次のツールを見つけることだけではありません。ヘルスケアの既存のデータの潜在能力を解き放つことです。持続可能なシステムは、ケア・レコード、ワークフロー、サード・パーティのプラットフォームを横断してデータを調和させることに依存しています。そうすれば、臨床医がペーパーワークよりも人々に集中できるようにし、重要なケア・ギャップを解消することができます。DexCareは、まさにこの点で重要な役割を果たしています。

DexCareは、ケア・リソースを予測して配布することで、ヘルスケアの提供を最適化します。プラットフォームのAIについて詳しく説明してください。また、それが大規模なケア・デリバリーにどのような影響を与えているのか。

DexCareのケア・オーケストレーション・プラットフォームは、スケジューリング、モダリティ、利用状況、場所、コストなどの重要な入力を統合して、ケアがアクセスされるべき場所、時間、方法を決定します。私たちのAIは、巨大なデータセットを消費して組織化するだけでなく、ケアの提供を動的に患者さんのニーズと整列させます。たとえば、プラットフォームは、コンテンツをカテゴリ化します。季節性のインフルエンザに関する記事、予防ケア、または専門サービスであり、それを最も適切なケアへのパスにマッチングします。すべての複雑な分類と同義語を理解しながらです。結果として、プラットフォームは、関連するコンテンツを最も適切なケアの場に接続することで、患者さんが必要なサービスにシームレスに案内され、ケアへのアクセスと結果が向上します。

結果は自明です。DexCareは、同じ臨床リソースを使用して40%多くの患者さんがケアを受けられるようにし、新規患者獲得を24%増加させ、医師の時間を34,000時間以上節約します。不要なステップを排除し、最初から明確な選択肢を提示することで、私たちは大規模な患者さんのアクセスと運用の効率性を変革しています。

AIはタスクを自動化し、プロセスをストリームライン化する力を持っていますが、ヘルスケアでは、ジョブ・ディスプレイスメントに関する懸念も生じています。ヘルスケア・ワークフォースへのAIの影響について、どのように見ておりますか。また、これらの懸念を軽減するための戦略は何ですか。

ヘルスケアにおけるジョブ・ディスプレイスメントの懸念に対処するには、明確さが必要です。AIはケアの提供における人間のタッチを置き換えるものではありません。ケアの提供を補完するために存在します。テクノロジー、包括してAIは、ヘルスケア・プロフェッショナルを強化するものですが、増加する患者さんのニーズと減少する医師のワークフォースのギャップを解決するための銀の弾丸ではありません。

プラットフォームのDexCareは、AIが限られたヘルスケア・リソースの能力を拡張するための重要なツールであることを実証しています。ワークフォースの需要を賢明にバランスをとり、コストを制御し、能力を最適化することで、AIはヘルスケア・システムがより効率的に運営されることを支援します。これにより、患者さんが必要なケアを受けられることが保証され、プロバイダーへの負担が軽減され、より持続可能なヘルスケアの環境が作り出されます。これは、賢い、より回復力のあるシステムを構築することについてです。

ヘルスケアにおけるAIの実装で、特にAI駆動のミスの責任について、どのような予期せぬ結果を観察しましたか。DexCareはこれらの倫理的課題にどのように対処していますか。

C-SATSで、私たちはロボティクスとマシン・ラーニングを使用して外科医をトレーニングし、患者の結果を改善しました。革新的なアプローチでしたが、プライバシー、同意、外科医の自主性、データの倫理的な使用について重要な質問を提起しました。これらの課題は、ヘルスケアでAIを実装するには、安全で倫理的な使用を保証するための厳格な標準化ポリシーが必要であることを浮き彫りにしました。ヘルスケアでは、間違いを許す余地はありません。命が懸かっています。これは、AIの適用における説明責任と透明性が核心にあることを示しています。

ヘルスケアでは、AIの導入には、技術的な専門知識だけでなく、利害関係者との信頼を築き、技術と人間の生活が交差するときに生じる可能性のある予期せぬ結果に対処することが不可欠です。データの完全性に焦点を当て、人間の意思決定を強化するように設計されたシステムを構築することで、イノベーションを責任を持って進めることができます。

ヘルスケアへのAIの採用が、特にサービスが不足している集団にとって公平であることを保証するために、ヘルスケア・システムはどのようなステップを取る必要があると思いますか。

ヘルスケアにおけるAIの採用、特にサービスが不足している集団にとって、データの忠実性、多様性、集約に焦点を当てる必要があります。断片化されたデータ・シローの存在する業界では、情報を統一して分析する能力は不可欠です。生成的なAIは、患者レコード、人口ヘルス・ディスパリティ、傾向モデルを統合することで、診断、治療、ケアの結果を改善するための命を救う接続を作成する可能性があります。しかし、これらの進歩は、偏りのないデータセットを使用して不平等を永続させないことを保証することに依存しています。

責任はヘルスケア・システムだけにありません。統一されたアプローチが必要です。AIの導入を規格化することから始めます。国家レベルの規制により、AIが集団のヘルスケアを向上させつつ、イノベーションを妨げないようにすることができます。過度に制限的な措置は進歩を妨げる可能性がありますが、インフラストラクチャ、使用法、データ管理に関する明確なガイドラインは不可欠です。これらの基準により、偏りを軽減し、リスクを軽減し、AIが特権階級だけではなくすべての患者さんのケアの質を向上させるシステムを作成することができます。

創業者の視点から、ヘルスケアにAIを導入しようとしている起業家にどのようなアドバイスを与えますか。特に、業界の独自の規制的および倫理的課題についてはどうですか。

ヘルスケアにおける成功した起業家は、現状に挑戦するだけでなく、システムが修正不可能であるという考えを拒否する必要があります。ヘルスケアを改善する機会は膨大ですが、業界の自己課せられた複雑さと課題に深く入り込むと、課題の規模は圧倒的なものになります。真のイノベーションには、这些課題に立ち向かう勇気と、使命を貫く決意が必要です。患者さんとシステムのニーズ、そして課題の障害よりも常にあなたのビジョンを優先する必要があります。

ヘルスケアにおける成功は、テクノロジーだけではなく、患者さん、プロバイダー、システムのニーズと一致させ、スケーリング・テクノロジーの課題に立ち向かう決意についてもです。私のアドバイスは、適応性を保ち、セットバックを受け入れて、現実世界の課題を解決するソリューションを構築することに焦点を当てます。

今後5〜10年でヘルスケアにおける最も興奮するAIの進歩について、どのように見ておりますか。また、AIが潜在能力を達成できていないと思われる特定の分野はありますか。

未来を予測することは難しいです。変化し続けています。何千もの企業がAIに取り組んでいます。潜在能力は信じられますが、課題も同様に大きいです。分かりていることは、AIがヘルスケアの提供、受け手、経験の方法を根本的に変えることです。予測できる最も興奮する進歩の1つは、患者さんごとごとにカスタマイズされた治療計画と、患者の回復と繁栄のために必要な治療の「コクテール」を提供する、真正にパーソナライズされた医療です。

ヘルスケアは、断片化されたデータと古いシステムによって長い間妨げられてきましたが、解放の瀬戸際にあります。患者レコード、人口の健康格差、予測モデルを接続することで、AIは命を救うソリューションを作成し、ヘルスケアの焦点をより大きなアクセスと消費者中心のケアにシフトする力を持っています。

私たちはまだこの旅の初期段階にあり、未知数を航海しています。正確なブレークスルーを予測することはできないですが、AIはケアの提供を改善し続けています。患者さんにとってより良い結果をもたらし、プロバイダーをエンパワーメントしています。既に達成された進歩は感動的であり、この変革に貢献することを誇りに思います。

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