ラストム・ロイヤー、Augnitoの共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

ラストム・ロイヤーは、Augnitoの共同創設者兼CEOです。Augnitoは、臨床ワークフローとヘルスケアテクノロジーにおける数十年の経験を基盤とした会社です。グローバルヘルスケアシステムとガバナンスに関する深い理解を持ち、革新的なソリューションを開発し、臨床ドキュメンテーションを効率化し、運用の効率を高めることに貢献しています。ヘルスケア統合における彼の専門知識は、Augnitoのミッションを形作り、臨床医がテクノロジーとどのように関わるかを変革し、精度とワークフローの自動化を向上させています。

Augnitoは、臨床ドキュメンテーションとアンビエント・クリニカル・インテリジェンスのためのボイスAIソリューションのリーディング・プロバイダーです。世界中の500以上の病院と15,000以上の臨床医にサービスを提供しています。同社のSaaSソリューションは、ワークフローの自動化を強化し、管理タスクの精度を確保し、臨床医にリアルタイムのエビデンスに基づいた推奨事項と洞察を提供します。

あなたは19歳で最初の会社を設立しました。NHSでの臨床トランスクリプションの経験は、Augnitoのビジョンをどのように形作りましたか？

私のヘルスケアテクノロジーへの関与は、19歳でUKでScribetechを共同設立したときに始まりました。この初期のベンチャーは、NHSの臨床トランスクリプションサービスにおけるパイオニアとなり、最終的にAugnitoになる基盤を築きました。

NHSと関わることで、ヘルスケア文書化の課題に関する貴重な洞察を得ることができました。3つの連続する全国フレームワーク契約でリーディング・サプライヤーに選ばれ、世界最大のヘルスケア組織と協力する希有な機会を得ました。チェルシー・アンド・ウェストミンスター・ホスピタル、バーミンガム大学病院、キングストン大学トラストなどの著名な機関との長期的な関係を通じて、さまざまな専門分野における臨床ワークフローの複雑さを学びました。

ほぼ2つの10年間の経験から、基本的な真実が明らかになりました。文書化は、臨床医の時間を大量に消費しています。私たちは、行政的な負担が患者ケアの質と提供者の満足度にどのように影響するかを直接見ました。この認識は、最終的にAugnitoのコア・ミッションを形作りました。つまり、ヘルスケア専門家を文書化の負担から解放し、最高の精度とコンプライアンスを維持するテクノロジーを作ることです。

NHSでの経験は、データ・セキュリティ、相互運用性、さまざまなヘルスケア環境でスケーラブルなソリューションを提供することの重要性を私たちに教えました。これらの原則は、今日でもAugnitoの開発哲学の中心です。

Augnitoはトランスクリプション・サービスからAIドリブンのボイス・ソリューションにシフトしました。どのような要因がこの戦略的シフトにつながりましたか？

この戦略的シフトは、複数の要因が収束した結果でした。まず、約9年前に、BPOの収益成長が、ヘルスケア業界全体で自動化の需要の増加により停滞しました。私たちは、ビジネス・モデルの変革を決断し、利益を投資して、Augnitoとなるものを開発しました。

重要な洞察がこの決定を促しました。世界中の医師は、約50%の労働時間をレコード・キーピングに費やし、看護師は約30%を同様のタスクに費やしています。これは、ヘルスケアの提供における巨大な非効率性を表し、患者ケアに向けることができる貴重な時間を表しています。

テクノロジー・ランドスケープも急速に進化していました。クラウド・コンピューティング、先進的なAIアルゴリズム、改良されたスピーチ・レコグニションの機能が、新しい可能性をもたらしました。これらのテクノロジーを活用して、非効率的な臨床ドキュメンテーションと相互運用性の課題に対処する機会を認識しました。

何が始まったかは、当初は私たちのトランスクリプション・ビジネスの効率化ツールでしたが、最終的には臨床ワークフロー全体を変革する包括的なソリューションに進化しました。トランスクリプション・サービスからAIドリブンのボイス・ソリューションへのシフトは、単なるテクノロジーのアップグレードではなく、臨床ドキュメンテーションがどのように機能するかを根本的に再構想したものでした。つまり、スピード、精度、既存のヘルスケア・システムとのシームレスな統合を重視しました。

インドを拠点とするスタートアップから、世界的に認知されたAI企業へのAugnitoのスケールアップにおいて、どのような課題がありましたか？

Augnitoを世界的にスケールアップさせることは、数多くの重大な課題をもたらしました。まず、ヘルスケア・システム全体でデータの相互運用性を確保することでした。ヘルスケア・インフラストラクチャは世界中で大きく異なり、各国が独自の規制フレームワークと文書化の基準を維持しています。技術を開発して、これらの多様なシステムとシームレスに統合できるようにするために、広範な研究と開発が必要でした。

もう1つの大きな障害は、ヘルスケア専門家からの信頼を獲得することでした。医学は、新しいテクノロジー、特にAIソリューションを採用する際に、当然ながら慎重です。懐疑を克服するには、技術的な優位性だけでなく、関係を築き、継続的な価値を示すというコミットメントが必要でした。

技術的な課題も同様に厳しく、地域ごとのスピーチ・パターン、口音、医療用語の多様性を処理するために、洗練された言語モデルが必要でした。インドだけで、多数の地域の口音とネイティブ言語を正確に解釈する必要があり、これは医療の文脈で高いステークスを伴う課題でした。

さらに、臨床医がレガシー・システムからAIドリブンのソリューションに移行することを支援するには、慎重なチェンジ・マネジメントが必要でした。多くのヘルスケア専門家は従来の文書化方法に慣れており、この移行を促進するには、直感的なインターフェイスと包括的なサポート・システムを作成する必要がありました。

おそらく最も持続的な課題は、革新と実用的実装のバランスを取ることでした。最先端のAI機能を開発する一方で、ソリューションがアクセス可能で、費用対効果が高く、さまざまな経済的状況とリソース設定で直ちに価値があることを保証する必要がありました。

Augnitoは、さまざまなヘルスケア・システムに、規制環境や運用環境の多様性を考慮して、AIソリューションをどのようにカスタマイズしていますか？

Augnitoは、設計と展開の両方で柔軟性を実現しています。クラウドベースのSaaSまたはオンプレミス・インストールのいずれかを実装できます。これは、規制要件と機関の好みに応じて、ヘルスケア・システムの多様な景観をナビゲートする上で重要です。

規制遵守のために、厳格なデータ・ローカライゼーション能力を維持し、暗号化やアクセス・コントロールを含むロバストなセキュリティ対策を実施しています。システムは、HIPAA、GDPR、ADHICSなどの地域標準や、さまざまな国家のヘルスケア・データ保護規制に準拠し、患者データが安全に保護されることを保証しています。

言語的には、会話のキャプチャに対して50以上の言語をサポートし、多様な人口を包含することができます。これは、複数の公用語や方言のバリエーションがある地域で特に有益です。

統合の柔軟性も重要な側面です。API、HL7の相互運用性、低コードまたはノーコードのオプションを提供し、既存のヘルスケアITインフラストラクチャとのシームレスな接続を可能にします。これにより、AugnitoはEpic、Intersystems、Cloud Solutions、Cernerなどの主要プラットフォームを含む、PACS/RIS/LIS/HIS/EMRシステムとの統合が可能になります。

臨床的専門化も適応性を高めます。Augnitoは、一般医療から腫瘍学、放射線医学まで、55以上の医療専門分野をサポートし、それぞれ独自の用語と文書化の要件があります。この専門的なアプローチにより、ソリューションはさまざまな医療環境で臨床的に関連性が高くなることを保証します。

最後に、ヒューマン・セントリックなデザイン哲学がカスタマイズの取り組みを導きます。臨床医と企業が既存のワークフローを変更せずにテクノロジーを採用し、統合することを支援するために、パーソナライズされたアシスタンスを提供します。この詳細なユーザー・エクスペリエンスへの注意は、世界中の多様なヘルスケア環境への成功した適応に不可欠でした。

Omniは、臨床ドキュメンテーションのための画期的なAIプラットフォームです。従来のスピーチ・ツー・テキスト・ソリューションとはどのように異なりますか？

Omniは、従来のスピーチ・ツー・テキスト・テクノロジーを超えた根本的な進化を表します。従来のソリューションは単に音声の言葉をテキストに変換するのに対し、Omniはアンビエント・クリニカル・インテリジェンスとジェネレーティブ・AIを活用し、コンテキストを理解した包括的なシステムを提供します。臨床のパートナーとして機能するのではなく、単なるトランスクリプション・ツールとして機能します。

最初の重要な違いは、Omniが複数の言語で自然な臨床会話をリアルタイムでキャプチャし、トランスクリプションできる能力です。従来のソリューションが構造化されたディクテーションを要求するのに対し、Omniは臨床医と患者間の自然な会話を解釈でき、臨床医がコマンドやスタイルを覚える必要がなくなります。

さらに重要なのは、Omniが単にインタラクションを記録するのではなく、それをコンテキスト化することです。システムは情報を適切な臨床カテゴリに構造化し、EMRに準拠し、自動的に臨床コードを割り当てます。これは、反応的なAIから能動的なAIへの移行を表し、能動的な推論と目標指向の能力を備えたシステムです。

別の重要な違いは、Omniの高度な臨床文書化の完全性 (CDI) 機能と自動コードの取得 (ICD 10、SNOMED、またはSBSコード) です。これらの機能は時間を節約するだけでなく、請求の精度を向上させ、請求の拒否を減らし、ヘルスケア機関の財務実績に直接影響します。

臨床ワークフローへの影響は大きく、医師は1日平均2時間以上を節約し、文書化時間が60%減少します。これは、ヘルスケア専門家のバーンアウトに寄与する行政的な負担を軽減し、文書化の質も向上させます。

おそらく最も重要なのは、Omniが臨床環境で目立たないように設計されていることです。システムは個々の臨床医の好みに適応し、コンプライアンスを維持しながら、世界的なヘルスケア基準に準拠しています。

AugnitoのAIは、医師のバーンアウトを減らしながら臨床ワークフローを改善する方法を説明してください。

AugnitoのAIは、臨床ドキュメンテーションの負担を直接解決することで、医師のバーンアウトに寄与する要因を解決します。ソリューションは、ドキュメンテーション・プロセスを自動化およびストリームライン化し、複数のワークフロー改善を実現し、ストレスを軽減し、効率を向上させます。

直ちに得られる影響は時間の節約です。ソリューションは、臨床医が1日あたり最大3時間を節約できる可能性があります。アポロ・ホスピタルのケース・スタディでは、医師は毎月44時間を節約し、6か月で生産性が46%向上し、文書化時間が60%減少しました。

ボイス・AIテクノロジーは、従来の方法よりも4倍速く、99%の精度で臨床ドキュメンテーションを実現します。これにより、エラーの修正や文書化タスクの繰り返しによるストレスが軽減され、職場のストレス源となります。

Augnito Spectraのダイナミック・テンプレート・システムと、カスタム・ボキャブラリーやマクロなどのパーソナライゼーション機能は、ワークフローをさらにストリームライン化します。臨床医は、事前に定義されたテンプレートをアップロードし、すべてを直感的なボイス・コマンドで制御できます。繰り返しの入力タスクを排除します。

Omni AI Scribeは、これをさらに進めて、医師が患者との相談中に完全に患者に集中できるようにします。AIが自動的に文書化を処理するため、医師は患者とのアイ・コンタクトを維持し、より意味のあるやり取りを行うことができます。

時間の節約に加えて、ソリューションは文書化の質を向上させ、請求の拒否を減らします。これにより、請求の再提出や文書化のエラーの修正による行政的な頭痛が軽減され、専門家の苛立ちの原因となります。

ROIは臨床の満足度を超えて、組織全体に及んでいます。ソリューションを使用する組織は、6か月以内に21倍の投資収益率を達成しています。これは、バーンアウトに対処するためにAIドリブンの文書化を採用することは、ヘルスケア機関にとって財務的に有益であることを示しています。

AugnitoのAIは、医師と患者とのやり取りを強化する役割を果たしますが、人間の意思決定を置き換えるのではなく、どうやって機能しますか？

私は、Augnitoのソリューションは、臨床医の専門知識を置き換えるのではなく、強化するように設計されていると常に主張しています。私たちのテクノロジーは、臨床環境でバックグラウンドでシームレスに機能し、介入せずにケアを強化するように作られています。

医師と患者とのやり取りへの最も直接的な影響は、医師が相談中に文書化の負担から解放されることです。Omni AI Scribeを使用すると、医師は患者とのアイ・コンタクトを維持し、より意味のあるやり取りを行うことができます。看護師は、臨床的ケースを同時に監視し、ハンズフリーでレコードを更新できます。これは、テクノロジーがサポートするのではなく、妨げるのではなく、実現する例です。

私たちは、AIがデータの大量を処理し、パターンを識別することに優れていますが、ヘルスケアの人間的側面、つまり共感、直感的理解、複雑な意思決定は、まだ人間に代わるものではありません。私たちのAIは、医師のツールボックスの中で高度なツールとして機能し、医師が最終的な決定を下し、患者との人間的なつながりを提供することを可能にします。

将来のビジョンは、AIとヘルスケア専門家のシームレスなコラボレーションです。私たちのAIは、患者との会話をトランスクリプトし、パターンを分析し、潜在的な診断を提案できますが、医師がこの情報をコンテキスト化し、最終的な決定を下し、患者との人間的なつながりを提供する必要があります。

テクノロジーによって、医師はコア・コンピタンスに集中できるようになり、患者ケアの質が向上し、治療計画の開発、患者との関係構築に時間を費やすことができます。実際、医師は追加の患者を見たり、各患者とより質の高い時間を過ごしたりする時間を持つことができます。

最終的には、私たちの目標は、ヘルスケアをより効率的、正確、人間中心にしたテクノロジーを作ることです。医師と患者を強化するのではなく、強化します。

Augnitoは、EMRや既存のヘルスケア・インフラストラクチャとの統合をどのように実現していますか？また、どのような相互運用性の課題に直面していますか？

Augnitoは、柔軟性と実装の容易さを重視して統合アプローチを設計しています。既存のPACS/RIS/LIS/HIS/EMRシステム、Epic、Intersystems、Cloud Solutions、Cernerなどの主要プラットフォームとの統合をサポートしています。この多様性は、複数のレガシ・システムが共存するヘルスケア環境では不可欠です。

API、SDK、低コードまたはノーコードのオプションを提供することで、技術的な実装を容易にしました。これにより、既存のワークフローへの妨げが最小限に抑えられ、実装の時間が短縮されます。ヘルスケア機関は、インフラストラクチャの要件とセキュリティ・ポリシーに基づいて、クラウドベースのSaaSまたはオンプレミス・インストールのいずれかを選択できます。

相互運用性はヘルスケアの最も持続的な課題の1つです。直面した最も重大なハードルは、Hospital Information SystemまたはMedical Record System間のデータ交換です。ヘルスケア・データの断片化は、包括的な患者履歴の作成を妨げます。

別の相互運用性の課題は、ヘルスケア・システム全体の標準化の欠如です。組織はさまざまな用語、データ構造、文書化の形式を使用するため、情報のシームレスな交換が困難になります。システムは、これらのバリエーションに適応できるように設計する必要がありますが、精度とパフォーマンスを維持する必要があります。

これらの課題に対処するために、実装と統合のためのヒューマン・セントリック・アプローチを開発しました。臨床医と企業が既存のワークフローを変更せずにテクノロジーを採用し、統合することを支援するために、パーソナライズされたアシスタンスを提供します。この詳細なカスタマー・サクセス・アプローチは、相互運用性の障壁を克服し、成功した展開を促進する上で不可欠でした。

AIドリブンの医療文書化における増加する競争の中で、Augnitoは他のAIドリブンのヘルスケア・ソリューションとどう異なりますか？

Augnitoは、集団的にユニークな価値を生み出すいくつかの重要な違いを通じて、他から異なります。まず、99%の精度で、高品質の臨床スピーチ認識と自然言語理解を実現する独自のテクノロジーがあります。これは、多くの競合他社のソリューションが要求する「トレーニング期間」がないため、すぐに使用できます。

私たちの20年以上のヘルスケア文書化の専門知識が私たちを際立たせます。NHSやその他の世界的なヘルスケアのリーダーとの密接なパートナーシップを通じて、55以上の臨床専門分野をサポートするソリューションを開発しました。

私たちのテクノロジーは、さまざまな口音や言語パターンを理解するように設計されています。英語の口音や複数の言語を正確に解釈し、多様なヘルスケア環境で非常に貴重な機能です。

私たちは、ヒューマン・セントリックなデザイン哲学を通じて、他から異なります。すべての製品開発とカスタマー・サポートにこのアプローチを取り入れています。システムは、医師と共同で設計されており、非常に直感的です。既存のワークフローを変更せずにテクノロジーを採用し、統合することを支援するために、パーソナライズされたアシスタンスを提供します。

ソリューションの実証済みの影響は、他との違いを示しています。組織は、6か月以内に21倍の投資収益率を達成しています。アポロ・ホスピタルのケース・スタディでは、生産性が46%向上し、医師は毎月44時間を節約しました。

おそらく最も独自の点は、我々のビジョンが単なる文書化を超え、真正に能動的なAIの創造にあることです。従来のツールがコマンドに反応するのではなく、能動的で目標指向の推論を実現するシステムを目指しています。

最後に、我々は継続的なイノベーションに取り組んでおり、継続的なR&D投資を通じて、ユーザー・エクスペリエンスを向上させ、ヘルスケアのニーズとテクノロジーの進歩に合わせてソリューションを進化させています。

次の5〜10年で、ヘルスケアにおけるAIの進化についてどう考えていますか？

私は、ヘルスケアが劇的な変革の瀬戸際に立っており、AIが医療のあらゆる側面に影響を及ぼす包括的なエコシステムに進化することを信じています。世界のヘルスケアAI市場は2030年までに188億ドルに達すると予測されており、この驚異的な成長トレンドを反映しています。

近い将来、AIが診断能力を革命的に変えることを予想しています。システムは、医療画像を分析し、病状をより早期に検出できるようになるでしょう。2025年までに、30%の新薬はジェネレーティブ・AIを使用して発見されることが予測されており、従来の10〜15年間の薬剤開発プロセスを大幅に短縮することになります。ジェネレーティブ・AIを使用したヘルスケア市場は、2024年の19.6億ドルから2034年の396.8億ドルに成長する予測で、35.1%の年間成長率となります。

ヘルスケア機関は、AIソリューションを、単なるソフトウェア製品ではなく、特定の機能を担う「AIスタッフ」として見るようになることを予測しています。この視点の転換は重要です。AIは、企業ソフトウェア市場（数十億ドル規模）だけでなく、サービス市場（数兆ドル規模）にも影響を及ぼすからです。

次の進化は、能動的なAI、つまりコンテキストの連続性、予測的エージェンシー、適切な倫理的境界を持つシステムへの移行です。慢性疾患管理の例では、能動的なAIは、ウェアラブル・デバイスと統合して、血糖トレンド、食事のパターン、運動の動機レベルを分析するパーソナライズされたボイス・チェックインを提供できます。

ヘルスケア機関は、AIの導入を優先しています。効率を高めるために、45%のヘルスケア運営リーダーがAIをトップの優先事項としています。この勢いは、AIが30%の短い入院期間、60%の高い患者の満足度、数十億ドルのコスト削減などの実証された利点を示すにつれて、さらに加速するでしょう。

しかし、究極の進化は、市場の規模ではなく、変化した人間のつながりで測られるでしょう。医師が治療に集中できるようになり、患者が活力と健康を取り戻し、テクノロジーが両者を無邪気に高めるというものです。最も成功したAIの実装は、効率と共感のバランスをとることで、技術的に先進的で人間中心のヘルスケア・システムを作り出すでしょう。

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