ショーン・ショフスタール、PaceMateのAI、イノベーション、データ担当VP – インタビュー・シリーズ

ショーン・ショフスタール、PaceMateのAI、イノベーション、データ担当VPは、20年以上の経験を持つテクノロジーと製品のエグゼクティブであり、革新的なSaaSソリューションを構築し、AIテクノロジーを統合して、計測可能なビジネス成果をもたらし、戦略的ビジネス目標と一致させる。

ショーンは、人工知能、ヘルスケアテクノロジー、データ駆動型プラットフォームをチームと顧客のために正規化することを専門とし、臨床ワークフローにおける生産性と効率性を高める。
彼の前の仕事では、ヘルスケア管理システムにおけるAI統合の先駆者的役割を果たし、直感的なデザインとデータ駆動型の洞察を通じて、効率性の改善と患者結果の向上を実現した。

PaceMateは、ヘルスケアテクノロジー企業であり、PaceMateLIVEというクラウドベースのプラットフォームを提供し、遠隔心臓モニタリングとデータ管理を行う。このシステムは、植え込み型心臓デバイス、遠隔モニタリングデバイス、消費者用ECGデバイスからのデータを統合し、自動優先化を使用して、臨床医が最も重要なアラートに焦点を当てることができる。また、Epic、Cerner、athenahealthなどの主要な電子ヘルスレコードシステムとの相互運用性をサポートし、臨床ワークフローを合理化し、業務効率を向上させ、心臓専門医療における患者ケアの連続性を高める。

あなたは20年以上にわたってAI駆動型のヘルスケアソリューションを構築してきました。Auditdataでの最初のHIPAA準拠のAIオーディオグラムツールから、現在のPaceMateでの心臓インテリジェンスプラットフォームまで。臨床データを有効な洞察に変えるためにAIを使用するというあなたの転身を促したものは何ですか?

私は常にデータによって動かされてきました。私の初期のキャリアでは、デジタルマーケティングで私の代理店のスローガンは「量的創造性」でした。感情や創造性をデータから学ぶことができるという考えでした。ヘルスケアに転身したとき、私はデータを使用して新しい方法で患者について学ぶことができることを発見しました。患者に何が起こったかをただ報告するのではなく、将来に何が起こるかを予測することができるのではないかと考えたのです。

そしてAIが登場し、可能性を拡大しました。私は、賢く、人間が中心にある方法でAIを使用することで、ヘルスケアを変革できることを信じています。AIは、医師が患者とより多くの時間を過ごすことができるようになり、退屈なタスクはAIによって処理されるようになるでしょう。まだそこまで達成していませんが、その基盤は整っています。

PaceMateは世界で最も大規模で強力な心臓血管データセットの1つを管理しています。このデータは、予測アルゴリズムに変換されて、患者結果と臨床効率の両方を改善する方法は何ですか?

データが鍵です。AIと機械学習から最も力を引き出すには、トレーニングセットが必要です。PaceMateは、業界をリードするデータと、数十年の臨床的専門知識を備えています。トレーニングデータと専門知識を組み合わせると、1分、2分の時間を節約できることがわかります。これは、効率性の向上に大きな利益をもたらします。

さらに、デバイスのライフタイム全体にわたる患者データの傾向を特定する能力を重ねると、医師は患者に最も適切な決定を下すための洞察が得られます。最も包括的なデータに裏付けられた決定を下すことができます。

規制フレームワーク such as HIPAA and FDAの承認は、ヘルスケアにおけるAIの採用を遅らせることがあります。組織は、これらの制約の中で責任を持って革新するために、どのような実用的なステップを講じることができますか?

PaceMateでは、AIに関する「人間が中心」の哲学を強く信じています。AIに決定を任せず、代わりにAIを使用してデータを採掘、組織化、提示し、まだ臨床的専門知識に頼ることを続けます。これは、FDAが厳格な監督を要求する理由です。

HIPAAについては、患者プライバシーはヘルスケアにおける重大な懸念事項であり、常に第一に考慮する必要があります。人間中心のアプローチが素晴らしいのは、AIが患者に関する個人情報を知る必要がないことです。データを匿名化して分析できます。哲学が最善であっても、HIPAA準拠ツールを使用することも重要です。最近の市場にはそのようなツールが登場しています。

データプライバシーは常に多層的なアプローチです。患者プライバシーを常に第一に考慮する必要があります。革新よりも優先されます。

心臓ケアでは、データの機密性が大きな懸念事項です。PaceMateは、AI開発において最高レベルの患者プライバシーと信頼を維持するために、どのようにして対応していますか?

患者プライバシーは、PaceMateの基盤であり、AIの出現によりその重要性がさらに強調されています。AI開発において「プライバシー・バイ・デザイン」の哲学を取り入れています。つまり、データ保護はあとから考えるものではなく、すべての段階で考慮するものです。

AIトレーニングに使用されるすべての患者データは、厳格に匿名化および暗号化され、HIPAAの要件を超えています。また、データ最小化の原則を遵守し、臨床的価値のために絶対に必要なものだけを収集および処理しています。

心臓ケアでは、想像できる最も親密なヘルスケアデータを扱っています。那は私たちが毎日責任を負うものです。定期的なプライバシー影響評価と第三者によるセキュリティ監査を実施しています。信頼を得ることと維持することは、一時的な努力ではなく、継続的なものです。

ヘルスケアにおける自動化は、双刃の剣と言えるでしょう。PaceMateでは、AIをどのように設計して、医師の専門知識を補完するようにしているのでしょうか?

私たちの「人間が中心」の哲学は、AIを補完的なツールとして使用することを意味します。決して専門知識を置き換えるものではありません。臨床的専門知識を持ち、病院で製品開発を導くチームと協力することで、AIの実践を形作っています。

私たちは、医師に「どのようなことがあなたの効率を上げることができますか?」、「どのようなデータがあなたの決定をより良くすることができますか?」、「あなたのワークフローに何が欠けているのか?」と質問します。そうした洞察から、AIと自動化を導入する方法を導きます。医師のやり方を邪魔するのではなく、支援するようにします。

多くのヘルスシステムは、デバイス、EHR、モニタリングツール間で断片化されたデータに苦労しています。PaceMateのチームは、ケアの場面で真正に重要なリアルタイムの洞察を提供するために、これらのソースを統一するためにどのように取り組んでいますか?

過去10年間で、遠隔モニタリングのデータのハブとなり、患者データフローを徹底的に理解しています。データは必要なときに必要な量だけ収集され、提供されます。私たちが構築したインフラストラクチャは、複数のデバイスメーカー、遠隔モニタリングプラットフォーム、EHRシステムからデータを収集し、正規化および文脈化して、ケアの場面で実際に役立つものにします。

重要なのは、データを収集する方法だけではなく、いつ、どのように提示するかを理解することです。新しいデータソースを取り込むときに、トレンドを検証し、品質を確保するために、広範な匿名化データを集めることに優れています。この双方の能力、つまり個人に合わせたリアルタイムの洞察を提供し、大きな絵を維持することが、断片化されたデータを有効なインテリジェンスに変えることを可能にします。

あなたは複数のヘルスケアテクノロジー・スタートアップで経験を積んできました。臨床ワークフローにAIを統合する際に、最も見過ごされる課題は何ですか?

プライバシーとセキュリティは、多くのヘルスケアテクノロジー企業にとって、脅威と感じられることがあります。しかし、ベストプラクティスやツールが利用可能であり、大手クラウドプロバイダーであるAWS、Azure、Google Cloudには、スタートアップや企業がこれらの課題に対処するためのアドバイザー、ガイドブック、チェックリストがあります。

それが解決されると、スケールでのデータが次の障害となります。現在のデータセットとは、6か月後には全く異なるものになるでしょう。構造化および非構造化データを強力なアイデンティティグラフとともに活用する基盤を築くことが良い出発点となり、途中でのアプローチの文書化は、将来の潜在的な問題を防ぐのに役立ちます。

ヘルスケアにおけるAIの展開では、倫理的かつ透明性のあるAIの使用が、革新の重要な要素となっています。医療上の意思決定を支援するために使用されるAIシステムに、説明責任と説明可能性をどのように組み込んでいますか?

これは私たちの「人間が中心」の哲学に戻ります。私たちが設計するAIは、洞察やパターンを提示しますが、最終的な決定は常に医師が下します。これにより、AIの提案を検証するライセンスを持つ専門家が常にいる自然な説明責任の層が作られます。

私たちはまた、AIの推奨理由の「なぜ」を示すことに重点を置いています。私たちのシステムは、特定の洞察に至ったデータポイントを強調し、医師がそれが特定の患者にとって臨床的に意味のあるものかどうかを評価できるようにします。ブラックボックスを信頼することを求めているのではなく、論理の透明性を提供しています。

学習は双方向に行われるため、継続的なフィードバックループを構築しました。医師がAIの提案を受け入れたり却下したりすると、それが私たちのモデル改善に役立ちます。これにより、双方向に説明責任が生まれ、AIは臨床的専門知識から学び、医師はシステムを形作る自分の入力を直接見ることができます。

最終的に、ヘルスケアにおける説明可能なAIは、技術的な透明性だけではなく、臨床的判断を尊重し、意思決定プロセスを曖昧にするのではなく、強化するツールを作成することについてです。

エグゼクティブにAI戦略についてアドバイスすることが多いので、実験から有意義な採用への移行を目指すヘルスケアリーダーにとって、最も重要なマインドセットの変化は何ですか?

ビジネスリーダーにAIについて話すとき、私は彼らに「もしも…」または「私は願う…」という心構えを促します。AIの最も強力なツールの1つは、周囲の人や自分の偏見だけでなく、世界の問題に対する見方を利用できることです。何かが難しいまたは不可能であると思ったとき、好きなAIに「私は願う…」と言って、障害となるものを説明します。那は非常に強力です。また、AIに詳細な質問を尋ねるように指導します。時々、それだけがユニークな解決策につながります。

AIは計画にも役立ちます。エグゼクティブは、戦略を立てる必要がありますが、行動計画を立て、成功をどのように測定するかを決定し、事前に落とし穴を特定する必要があります。AIは、始めるための計画を立てるのに役立ちます。

最後に、AIが仕事を奪い、企業がAIのために人を解雇しているという話を読むことがあります。私は、それがAIについて考える悪い方法だと思います。人々向けの製品やサービスを提供する企業には、人々が何を提供しているのかを理解するために人々が必要です。AIをコスト削減のために使用するのではなく、AIが人々から退屈なタスクを取り除き、増幅器になる方法について考えるべきです。コストを15%削減するか、生産性を200%向上させるか、どちらがより良いビジネス上の決定でしょうか?

5年先を見て、AIは心臓モニタリングと予防医学の風景をどのように変えるでしょうか? そして、その期間中にPaceMateではどのようなマイルストーンを達成したいと思いますか?

AIは、次の5年間で、私たちの仕事や日常生活の一部となります。ユーザーがAIの出力に対してより自信と信頼を持ち始めると、無限の可能性とパートナーシップが開けます。

私は、医師が最も必要な患者に優先的にケアできるツールを提供したいと思います。そこから、AIと傾向データを使用して、個々の患者にとってさまざまな潜在的な結果を示し、医師が前に進むためのより明確な絵を提供できるようになります。

最後に、信頼できる洞察を提供できるようになれば、研究病院と提携してモデルを活用することが、目標となります。そこで、業界全体の革新を加速し、心臓ケア全体に有意義な影響を与えることができます。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。詳しく知りたい読者は、PaceMateを訪れてください。