ポール・ロスコー、CLEW MedicalのCEO – インタビュー・シリーズ

ポール・ロスコーは、CLEW MedicalのCEOです。

CLEWに入社する前、ロスコー氏はTrinda HealthのCEOで、会社を質の高い臨床文書化ソリューションの業界リーダーに導きました。

CLEW Medicalは、病院、ヘルスケア・システム、集中治療室に、AIを搭載した、FDA承認の予測分析と独自の重症監視モデルを使用した、先進的な臨床インテリジェンスと患者診断を提供しています。

CLEW MedicalのAIを搭載したプラットフォームと、メドテック業界におけるそのユニークな機能について、もう少し詳しくお話しください。

CLEWの設立は、データ分析とAIが、高度な医療施設での患者の転帰と臨床家の経験を大幅に改善できるという前提に基づいています。私たちが構築した臨床監視プラットフォームは、FDA承認のAI駆動型予測モデルを備えた最初のプラットフォームです。私たちのシステムは、病院内のすべての臨床データソースと統合して、各患者の生理学的プロファイルを近乎リアルタイムで構築し、継続的にその状態を監視します。すると、予測的な洞察を提供して、予測されるイベント（たとえば、呼吸不全）が発生する患者の特定と、臨床家の介入を8時間前にアラートします。プラットフォームの高い精度は、誤ったアラートの数も減らし、臨床家が最も必要な患者に集中できるようにします。

CLEWのAI駆動型予測モデルのFDA承認に寄与した主な要因は何ですか?

CLEWは、設立当初からAIを取り入れてきました。私たちの創設者と開発リーダーは、ケア提供者との信頼関係を築くことの重要性を認識しました。私たちのテクノロジーは、既存のデバイスと同じレベルの厳格な設計、開発、テスト、検証プロセスを経る必要がありました。私たちのAIモデル開発は、MLOPS（機械学習オペレーションズ）インフラストラクチャーを活用して、FDAの期待を満たしています。私たちのAIモデルは、方法的に設計されており、必要な実験を経て、医療機器の規制承認を取得しています。

モデルと内部プロセスの堅牢性により、FDAは2021年初頭に私たちのソリューションをクラスII医療機器として分類しました。これは、画期的な初めての業績でした。FDAの医療機器承認は、臨床検証研究を含むエンドツーエンドの開発プロセスの品質を証明しています。

CHEST® Journalに掲載された最近の研究は、貴社のAIモデルの予測精度を強調しています。この研究の方法と具体的な結果についてお話しください。

CLEWトレーニング済みのMLアルゴリズムを、2つの主要ヘルスケア・システムの14の集中治療室に展開して、重篤な成人患者における挿管と血管作動薬開始イベント（生命を救う介入を必要とするイベント）を予測しました。ベッドサイドモニタリング・アラームとテレメディスン・システム・アラートの予測的有効性と比較しました。

研究は、ICUでのツールの精度とアラートの有用性を評価することを目的として、CLEWのモデルが患者悪化を予測する際に、先行するテレメディスン・システムよりも5倍の精度があり、50倍少ないアラートを生成することを発見しました。研究結果は、MLモデルが従来のモニタリング・システムよりも優れた精度を持ち、臨床家のワークフローへの不要な介入を大幅に削減することも示しています。

CLEWのプラットフォームがICUでのケア提供をどのように変革する可能性があるか、また、これらの予測が転帰を改善し、合併症を減らす方法について、詳しくお話しください。

CLEWのプラットフォームは、高リスク患者の早期介入と、低リスク患者を特定して退院またはステップダウン・ケアに移行できるようサポートすることで、容量管理を可能にします。これにより、死亡率と再入院率が減少し、患者の転帰不良による合併症が減り、患者滞在日数が短縮されます。

たとえば、主要ヘルスケア・システムでの最初の24時間以内に、CLEWのテクノロジーはICU患者の血管不安定性を予測し、提供者評価をトリガーしました。患者の評価の結果、CTスキャンが行われ、腹部出血が検出されました。患者の命を救うために、緊急手術が行われ、液体と血液が投与され、24時間後には安定した状態になりました。

あなたのシステムは、先行するテレメディスン・モニタリング・システムよりも5倍の精度を持っていると言われています。CLEWのテクノロジーが予測的な患者悪化をより効果的に予測できる理由について、詳しくお話しください。

一般的に、ML生成の通知は、他のテレメディスン・システム・アラートやベッドサイド・モニタリング・アラームよりも、頻度が低く、精度が高く、誤報の率が低く、事前リードタイムが長いです。CLEWのアラートは、より正確で機能的であり、ケアチームが予測される結果を防ぐための対策を講じる時間を提供します。CLEWが提供する高度なインテリジェンスは、ヘルスケア・システムの電子医療記録（EMR）からの患者のデータをマイニングし、厳格にテストされ、検証されたMLモデルを組み合わせた結果です。

研究では、誤ったアラートの数が大幅に減少していることも示されています。アラート疲労を減らすことで、ICUスタッフにどのような利点がありますか? また、貴社のシステムを使用しているヘルスケア専門家からのフィードバックはどのようなものですか?

ベッドサイドモニタリングの通知の98%は誤報であり、アラート疲労を引き起こし、臨床家のバーンアウトを悪化させています。CLEWは、アラートの数を減らし、必要な介入の割合を高め、ICU環境全体を落ち着かせます。CLEWのカスタマー・サクセス・チームは、臨床的な変化管理の重要性を強調し、テクノロジーが臨床的意思決定プロセスに適切に組み込まれることを保証しています。臨床家からのフィードバックは非常に好意的です。

CLEWのプラットフォームの早期通知機能はどのように機能し、現実のICU環境でどのような介入を促していますか?

ベッドサイドモニタリングと生命維持デバイスからの情報の入力ストリームと、電子ヘルスレコード（EHR）からの情報に基づいて、CLEWのAIモデルは、患者の悪化と死亡リスクを次の8時間で予測できます。予測的な評価に基づいて、経験豊富な臨床家は患者の状態をより密接に評価し、予測される悪化を防ぐための対策を講じることができます。

たとえば、CLEWプラットフォームは、患者が呼吸不全になる可能性が高いことを臨床家に通知できます。アラートを受け取ったケア提供者は、患者の体内に余分な液体が蓄積していることを特定し、利尿剤療法を開始して液体を減らし、挿管を防ぐことができます。私たちのモデルは、術後の患者が血管不安定性を起こし、血管作動薬のサポートが必要になる可能性も予測できます。明らかな症状がない場合、CTスキャンにより内出血が検出され、患者の命を救うために緊急手術が行われました。

CLEWのAI予測は、病院の容量管理ニーズにも対応しています。いくつかの患者は、もう長時間の集中治療を必要とせず、低度なケアユニットに転送できます。これにより、ヘルスケア・システムは容量管理を改善し、より多くの患者を受け入れることができます。これにより、ヘルスケア・システムの貢献率も増加します。

CLEW Medicalの次のステップは、AI駆動型モデルの開発と拡大について何ですか?

私たちはすでに、集中治療室以外のステップダウン・ユニットや救急科へのCLEWプラットフォームの拡大を始めています。現在、病院の他の急性ケアベッド、包括ポスト麻酔ケアユニット（PACU）や一般医療・外科および専門ベッドへの拡大を進めています。将来的には、安価なウェアラブルモニターが広く普及し、頻繁なバイタルサイン情報を提供するようになると、CLEWのAI監視機能を急性ケア病院全体に拡大できます。

さらに、CLEWの予測は、EHRを含む他のHITシステムと互換性があるため、ヘルスケア・システムの既存のツールキットへの統合を進めています。Epic開発者ネットワークに参加し、AI駆動型予測などのCLEWの高度な機能を臨床ユーザー・エクスペリエンスに統合することに成功しています。

CLEWは、敗血症管理に対する新しいAI駆動型アプローチにも取り組んでいます。

ICUケアの将来と、次の10年間でAIがその改善にどのように貢献するかについて、ご覧ください。CLEWはその将来にどのように関与する予定ですか?

病院の患者人口は以前よりも重篤化しています。加齢と生活習慣関連の慢性疾患の増加に加えて、ケア提供者の不足が広がっています。したがって、臨床的監視のニーズはますます高まっています。CLEWは、ICUケアの改善に重点を置いており、ヘルスケア・システムや業界の革新者と協力して、すべての急性ケアを改善することに取り組んでいます。私たちのAI開発のためのプログラムマティック・パイプライン（MLOPS）は、CLEW独自の開発を超えて、FDA承認のAIモデルを拡大するために、パートナーの能力を活用します。

ただし、テクノロジーは解決策の一部にすぎません。ヘルスケアにおけるAIの使用は、ケア提供者を置き換えることではありません。実際、AIはケア提供者の意思決定をサポートするための優れた情報を提供できます。たとえば、時間を浪費するノイズの多いアラートを減らすことができます。CLEWは、ヘルスケア・システムやパートナーと協力して、ケア提供者がAIツールを効果的に採用し、受け入れる方法を学び、教育しています。AIの正確性と有効性を検証する研究が必要です。CLEWは、顧客と協力して、独自の患者集団でその証拠を生成しています。この焦点のある研究努力は、ベッドサイドのケア提供者がAIツールの採用と受け入れを支援しています。

新しい臨床的実装を促進するために、私たちは、新たに発見されたベストプラクティスをプラットフォームに更新できる能力を持っています。これは、通常、数年かかるプロセスです。次の10年間で、CLEWは、ヘルスケア・システムと協力して、効果的な臨床AIを、将来私たちや私たちの愛する人をケアする人間のケア提供者の、情報に基づいた先見の明のあるパートナーにすることに尽力します。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳細については、CLEW Medicalをご覧ください。