モハン・ギリダラダス、LeanTaaSの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

モハン・ギリダラダスは、LeanTaaSの創設者兼CEOです。同社は、ヘルスシステム向けのAIを活用したキャパシティ管理、スタッフィング、患者フロー管理ソフトウェアの市場リーダーです。同社のソフトウェアは、全国の175以上のヘルスシステムで使用されています。LeanTaaSは最近、Hospital IQの買収により、初のデジタルヘルスケア企業として100億ドルを超える評価額を達成しました。これは、2023年1月10日に行われたもので、2022年6月6日にベインキャピタルによる同社の株式の大部分の取得に続くものでした。

あなたは幼い頃からエンジニアになりたいと思っていたようです。どんなことがその興味を呼び起こしたのでしょうか。

私は、父親がエンジニアで、3人の兄もエンジニアだったので、いつも高い教育を受ける道を歩んでいました。最終的に、インド工科大学（IIT）ボンベイ校に入学し、電気工学を学んだ後、アメリカに渡り、ジョージア工科大学でコンピューターサイエンスの修士号を、スタンフォード大学でMBAを取得しました。

あなたはマッキンゼー・アンド・カンパニーで18年間働きました。そこで取り組んだプロジェクトや経験から得た教訓についてお話しください。

マッキンゼーでは、北米およびアジア太平洋地域でのリーン生産およびリーンサービス運営を担当していました。2009年末に退社するまでに、リーン・タースを設立するための2つの重要なアイデアを得ました。まず、運用改善プロジェクトはすべてExcelスプレッドシートの背後で行われていることに気づきました。さらに、プロセス改善努力には、内部または外部のプロジェクトチームが必要です。このようなチームには、常に変化するトッププロジェクトに応じてプロジェクトジョブがあります。リーン・タースを設立する私のビジョンは、Excelレベルの数学を高度な数学で置き換え、ソフトウェアとしてのサービス（SaaS）プラットフォームでプロジェクトチームの必要性を置き換えることで、リーン変革能力を提供することです。

シリコンバレーのカクテルパーティーでのcasualな会話がリーン・タースの設立につながった話を聞かせてください。

シリコンバレーでは、どのカクテルパーティーやディナーパーティーでも、会社を設立した人、会社を売った人、または上場した人が必ず出席します。私はそのようなパーティーに参加し、誰か新しい人に会い、自分が何をしているのかを説明しました。私はマッキンゼーにいましたが、すでにソフトウェア会社を設立することを決めていました。ただし、まだ何を作るかは決めていませんでした。彼は私を見て、「それはかなり大胆な飛躍です」と言いました。彼は、私が現在マッキンゼーで行っている役割では、どのCEOのカレンダーにも載ることができるが、会社を辞めて新しい会社を設立すると、誰も私に会おうとしないと説明しました。私はしばらくそのことを考えていましたが、最終的にその会話を新しい会社の基盤として利用しました。私の新しい会社は、20年かけて築いたスキルを活かすものでなければならず、ソフトウェア業界では破壊的で独特なものでなければなりません。この重要な会話は、私に可能性を絞り込むことと、明確な使命と目的を持つテーマソフトウェア会社を構築することに焦点を当てることを助けました。

リーン・タースの元のビジョンは広範囲でしたが、ヘルスケアに焦点を当てることにした理由についてお話しください。

リーン・タースの旅は2010年に業界に依存しないアプローチで始まりました。Google (GOOGL ) 、Home Depot (HD ) 、Flextronicsを含む約20の会社と協力して、カスタムビルドのSaaSアプリケーションを使用して運用パフォーマンスを改善していました。
その後、2013年にスタンフォードヘルスケアと提携して、インフュージョン予定の課題を解決しました。供給と需要の信号を分析的に最適に一致させるアルゴリズムを設計しました。私は過去の経験から、供給と需要を分析的に最適に一致させることが運用パフォーマンスを最適化するための鍵であることを知っていました。私たちの解決策は機能し、次の18ヶ月間でアルゴリズムを洗練し、最初の製品であるインフュージョンセンター用のiQueueを作成しました。2015年にヘルスケアに焦点を絞ることにしました。

病院やヘルスケア機関の運用を最適化するために使用されるマシンラーニング技術についてお話しください。

ヘルスケアデータがより多くデジタル化されるにつれて、提供者が供給と需要をより効率的に一致させるためにそのデータを活用する機会が生まれます。マシンラーニング技術には、人間の心を超える数学的能力があり、病院やインフュージョンセンターの運用を最適化するためにますます活用されています。これらの技術は、効率、患者の結果、リソース割り当てを改善するためにデータ駆動の洞察を活用します。ヘルスケア最適化における著名なマシンラーニング技術には、

予測分析： マシンラーニングアルゴリズムは、患者の入院率、疾患の発生、患者の結果を予測するために歴史データを分析できます。これにより、病院はリソースをより効果的に割り当て、患者の需要の増加に備えることができます。

患者フローマネジメント： マシンラーニングは、退院時間や障害、ベッドの可用性、病院内の患者移動を予測することで患者フローを最適化できます。これにより、待ち時間が短縮され、患者の満足度が向上し、リソースの活用が改善されます。

リソース割り当てとスケジューリング： マシンラーニングは、歴史データとリアルタイムの需要に基づいて、病院スタッフ、手術室、機器をスケジューリングするのに役立ちます。これは、現在のヘルスケアスタッフィング危機の際に、リソースの最適な割り当てを確保するために不可欠です。

リーン・タースはヘルスケアスタッフィング不足をどのように軽減していますか。

私たちのテクノロジーは、AIと予測分析によって動作し、ヘルスシステムの歴史データとリアルタイムデータでフィードされ、ヘルスシステムのリーダーが入院患者、インフュージョンセンター、手術室のワークフォースを完全に最適化するのに役立ちます。私たちは、以下の方法でこれを実現しています。

スタッフィングソリューションは、利用可能なスタッフが入院患者に最も必要なエリアに構成されるようにします。 例えば、入院ベッド用のiQueueには、スタッフィングモジュールが含まれており、ヘルスシステム全体の可視性を提供し、ユニット看護リーダーとスタッフィングオフィスがスタッフィングギャップを特定し、利用可能なリソースを割り当てて障害に対処できるようにします。入院ベッド用のiQueueを使用すると、Health Firstは、コアフローティングをヘルスシステム全体で44%削減し、1日あたりのスタッフィングプランの伝達時間を45分短縮し、毎月500回のスタッフ配置の電話を削減しました。

スタッフが予測可能で一貫性のある日々に労働し、必要な休憩を取ることができるように、最適化されたスケジューリングツール。 例えば、インフュージョンセンター用のiQueueは、インフュージョンセンターのリーダーが、予約の組み合わせ、看護師と椅子のリソース、リンクされた予約を考慮して最適化されたスケジュールを作成できるようにします。これらのスケジュールは、毎日のスケジュールの中間のピークを「スムーズ」にし、将来の日々の追加またはキャンセルされる患者を予測して、看護師に一貫したワークロードを提供し、定期的な休憩を与えます。インフュージョンセンター用のiQueueを使用すると、オレゴン州立大学は、最大容量を超える日の割合が39%減少し、ピークの椅子利用率が14%減少し、閉店後の運営時間が31%減少しました。

スタッフの日常業務で時間のかかるまたはストレスの多いタスクを削減または排除する機能。 例えば、手術室用のiQueueには、手術室の予約プロセスを簡素化し、デジタル化するモジュールが含まれており、スケジューラーが手術室の時間を1回の電話ではなく1回のクリックで簡単に表示、参照、共有できるようにします。手術室用のiQueueを使用すると、バプテストヘルスジャクソンビルは、放棄された電話が46%減少し、病院あたり1日あたり4件の追加ケースがスケジュールされ、電話の平均処理時間が50%短縮され、最大の病院での電話のボリュームが40%削減されました。

患者フローの自動化を支援するコア機能についてお話しください。

入院患者数の管理は、病院にとって最も重要な課題の1つです。ベッドの可用性、患者フロー、スタッフィングのニーズを調整して、患者需要に応じて適切なリソースを確保する複雑なバランスアクトが必要です。容量とスタッフィングをプロアクティブに管理できない場合、ボトルネックが発生し、患者フローに影響を及ぼし、待ち時間が長くなり、長期入院、転送、または治療を受けずに退院する患者が発生する可能性があります。これにより、患者ケアが不十分になり、スタッフの満足度が低下し、病院の収益が減少します。
リーン・タースの入院ベッド用のiQueueソリューションは、病院のリーダーと最前線のチームが、ベッドの可用性、患者フロー、スタッフィングのニーズを調整して、容量が利用可能であり、優先順位がケアチーム全体で一致し、スタッフが最も必要なエリアに割り当てられるようにします。iQueueは、既存のシステム（EHR、患者フロー、ワークフォース管理など）からデータを収集して分析し、容量を動的に調整します。iQueueは、病院の運用的健康状態を常に監視して、リアルタイムの洞察を提供し、障害を特定することで、すべてのチームメンバーをサポートします。これにより、病院は容量をプロアクティブに管理してケアの進歩を推進し、毎日の退院と転送を調整し、毎日のスタッフィングを合理化できます。

多くの病院にとって、リーン・タースはCOVID-19のパンデミックに対処する上で重要な役割を果たしました。どのような結果が見られたのでしょうか。

COVID-19のパンデミックは、病院をその容量の限界まで追い込んでいました。需要側では、より多くの患者が集中治療を必要としていた一方で、供給側では、PPE、ICUベッド、通常のベッド、そして最終的に看護スタッフが不足していました。病院の利益率は、患者数の増加と選択的手術の減少により、今でも非常に薄い状態です。病院は、施設を拡張したり、新しい資産を購入したりすることができなかったため、既存の資産からより多くのものを得ることに焦点を当てる必要がありました。
リーン・タースのソリューションは、病院が手術をスケジュールし、管理タスクを削減し、最終的にコストを削減するのに役立ちました。これは、すべての関係者にとって勝利でした。例えば、ノヴァントヘルスは、利用可能な手術室時間の不足、8,000件の延期手術、低いブロック利用率に直面していました。手術室用のiQueueを実装して、手術室の容量を改善し、外科医と彼らのスケジューラーに、手術室の時間を簡単に表示、参照、共有できるツールを提供するのに役立ちました。このツールは、手術の復帰の後遺症を乗り越えるのに役立ちました。ノヴァントヘルスは、手術件数を4%増加させ、75〜90日間で蓄積されたすべてのバックログをさらに90日でクリアし、6.15倍のROIを実現しました。また、外科医と彼らの管理スタッフからの関与の幅が広がりました。

ヘルスケアを現代化する背後にある課題についてお話しください。

伝統的に、ヘルスケア業界は、問題を積極的に解決するのではなく、古い問題を尊重することに定義されてきました。また、安全性と精度への特別な義務があり、新しいテクノロジーを信頼することをためらってきたため、金融資源が貴重であるため、リーダーは、確実な報酬なしに投資を行うことはできません。パンデミックはこの状況を変えました。ヘルスシステムは、ケアへのアクセスを維持するために、テレヘルスや私たちの容量管理ソリューションなどのデジタルソリューションを急速に採用する必要がありました。結果として、提供者と患者は、最先端のソリューションに対する需要を実証しました。また、ROIと、テクノロジーをより迅速に採用できることを実証しました。

数十年間、他の業界に比べて遅れていたヘルスケア業界は、デジタル変革の急速な進展により、テクノロジーの世代を飛び越えることができます。消費者主義に追いつくことはできませんが、AIの分野で先導することができます。ヘルスケアのリーダーは、テクノロジーに安全性、プライバシー、即時の結果、確実なROIを優先する方法を理解しています。また、人間の専門知識を保存し、強化する有用で支援的なワークフローを提供するテクノロジーを必要とします。デジタル化の迅速な進展により、新しいAIベースのテクノロジーをサポートするために必要なインフラストラクチャを構築しました。

ただし、ヘルスケアに新しいテクノロジーを導入する上での重要な要素は、変更管理です。テクノロジーだけでは持続可能な変革をもたらしません。変更管理の専門家が組織を変革に導き、結果を達成するために必要です。したがって、今年の初めに、リーン・タースは、トランスフォーメーション・アズ・ア・サービス（TaaS）を立ち上げました。これは、最初のサービスで、結果を保証します。TaaSオファリングでは、各顧客に、テクノロジーの実装、正規化されたデータの清掃、既存のワークフローの自動化とデジタル化、変更管理の推進、システム全体のガバナンスの確立、成功の保証を行うサービスを提供する専用チームが提供されます。

リーン・タースについてさらに何かお話しいただけますか。

私たちは、常に顧客のニーズとAIの進歩に耳を傾けており、革新を続けています。したがって、最近、初のジェネレーティブAIソリューションである病院運用用のiQueue Autopilotを立ち上げました。このソリューションは、病院のリーダーに、患者フロー、スケジューリング、コマンドセンター、ブロック管理、スタッフィング、その他の容量管理用途に対する意思決定を支援するための、人間のような会話と実行可能な洞察を提供します。入院患者と外来患者を含むケアの連続体全体で、患者フローと容量の最適化を1つのプラットフォームで管理するという、私たちの「ヘルスケアの航空交通管制」のビジョンを実現しています。病院のリーダーは、より高い財務的結果を達成し、患者へのアクセスを増やし、看護師と提供者は患者に最も注意を払うことができ、スタッフは毎日生産的に働きながら、iQueue Autopilotを使用して、バーンアウトを避けることができます。リーン・タースは、私たちの「ヘルスケアの航空交通管制」のビジョンを実現しています。

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