부본 Paul Roscoe, CLEW Medical CEO - 인터뷰 시리즈 - Unite.AI
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인터뷰

Paul Roscoe, CLEW Medical 최고 경영자 – 인터뷰 시리즈

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Paul Roscoe는 CLEW Medical의 CEO입니다.

Clew에 합류하기 전에 Roscoe 씨는 Trinda Health의 CEO였으며 회사를 품질 중심 임상 문서 솔루션 분야의 업계 리더로 확립하는 일을 담당했습니다.

클루메디칼 AI 기반의 FDA 승인 예측 분석 및 독점 중환자 치료 모델을 사용하여 병원, 의료 시스템 및 중환자실에 고급 임상 인텔리전스 및 환자 진단을 제공합니다.

먼저 CLEW Medical의 AI 지원 플랫폼과 MedTech 업계의 고유한 기능에 대해 좀 더 설명해 주시겠습니까?

CLEW의 설립은 데이터 분석과 AI가 매우 심각한 치료 환경에서 환자 결과와 임상의 경험을 크게 향상시킬 수 있다는 전제를 기반으로 했습니다. 우리가 구축한 임상 감시 플랫폼은 중환자 치료에 대해 FDA가 승인한 AI 기반 예측 모델을 갖춘 최초의 플랫폼입니다. 우리 시스템은 병원 내의 모든 임상 데이터 소스를 통합하여 데이터를 획득하고 각 환자의 거의 실시간 생리학적 프로필을 구축하여 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 호흡 부전과 같은 부작용이 발생할 가능성이 있는 환자를 식별하고 예상되는 증상이 발생하기 최대 8시간 전에 임상의에게 개입하도록 경고하는 예측 통찰력을 제공합니다. 또한 플랫폼의 높은 정확도는 잘못된 경보의 과도한 수를 줄여 임상의가 자격증을 최대한 활용하고 즉각적인 개입이 가장 필요한 환자에게 집중할 수 있도록 해줍니다.

CLEW의 AI 기반 예측 모델에 대한 FDA 승인에 기여한 주요 요인은 무엇입니까?

CLEW는 창립 초기부터 AI를 수용했습니다. 우리의 창립자와 개발 리더들은 가장 취약한 환자를 돌보기 위해 우리의 기술을 활용하는 책임을 맡은 간병인과의 신뢰를 키우는 것이 중요하다는 것을 인식했습니다. 우리 기술은 사용자가 이미 사용하고 있는 장치와 마찬가지로 설계, 개발, 테스트 및 검증에 있어 동일한 수준의 정밀 조사와 노력을 거쳐야 했습니다. 중요한 치료 환경에 AI 솔루션 채택을 장려하기 위해 우리 팀은 세심한 제품 개발 및 품질 시스템을 갖춘 모델 구축의 필요성을 이해했습니다. 결과적으로 당사의 AI 모델 개발은 강력한 MLOPS(기계 학습 운영) 인프라를 활용하여 FDA의 PCCP(사전 승인된 변경 관리 계획) 지침과 같은 규제 기대치를 충족합니다. 당사의 AI 모델은 체계적으로 설계되었으며, 의료기기 규제 허가에 필요한 모든 실험을 진행하고 있습니다.

모델과 내부 프로세스의 견고성으로 인해 FDA는 2021년 초에 우리 솔루션을 클래스 II 의료 기기로 분류했으며, 이는 획기적인 최초의 성과를 보여주었습니다. FDA 의료기기 승인은 실제 환자 집단을 대상으로 실시한 임상 검증 연구를 포함하는 당사의 엔드투엔드 개발 프로세스 품질을 입증하는 역할을 합니다.

CHEST® Journal에 발표된 최근 연구에서는 AI 모델의 예측 정확도를 강조했습니다. 본 연구의 방법론과 구체적인 결과에 대해 논의해 주실 수 있나요?

CLEW로 훈련된 ML 알고리즘은 중병에 걸린 성인 환자들 사이에서 삽관 및 혈관수축제 개시 이벤트, 즉 생명을 구하는 개입이 필요한 이벤트를 예측하기 위해 두 주요 의료 시스템의 14개 중환자실(ICU)에 배포되었습니다. 성능은 기존 병상 모니터링 알람과 원격 의료 시스템 경고의 예측 효과를 기준으로 측정되었습니다.

XNUMXD덴탈의 공부도구의 정확성과 ICU 경고의 유용성을 평가하기 위해 설계된 에서는 환자 악화를 예측하는 CLEW의 모델이 주요 원격 의료 시스템보다 50배 더 정확하고 XNUMX배 더 ​​적은 경보를 생성한다는 사실을 발견했습니다. 또한 연구 결과에 따르면 ML 모델은 기존 모니터링 시스템에 비해 정확도가 뛰어나고 임상의 워크플로에 대한 불필요한 중단을 대폭 줄였습니다.

CLEW 플랫폼의 AI 예측은 ICU의 치료 제공을 잠재적으로 어떻게 변화시킬 수 있습니까? 이러한 예측이 어떻게 결과를 개선하고 합병증을 줄이는지 자세히 설명해 주시겠습니까?

CLEW의 플랫폼은 고위험 환자에 대한 조기 개입 기회를 제공하고 퇴원 또는 퇴원 준비가 될 수 있는 저위험 개인을 식별하여 수용력 관리를 지원합니다. 이는 결과적으로 사망률과 재입원율을 감소시키고, 환자 악화로 인한 합병증을 감소시키며, 환자의 입원 기간을 최소화합니다.

예를 들어, 주요 의료 시스템에 배포한 후 처음 24시간 이내에 우리 기술은 ICU 환자의 혈역학적 불안정성을 예측하여 제공자 평가를 촉발했습니다. 환자를 평가한 후 의료진은 CT 스캔을 지시했고 복부 출혈을 발견했습니다. 환자는 응급 수술을 위해 수술실로 급히 옮겨졌고 수액과 혈액을 주입받았으며 결국 생명을 구했습니다. 24시간 후 환자의 상태는 안정적이었다.

귀하의 시스템은 선도적인 원격 의료 모니터링 시스템보다 5배 더 정확한 것으로 나타났습니다. 심각한 환자 악화를 예측하는 데 CLEW의 기술이 더 효과적인 이유는 무엇입니까?

일반적으로 ML로 생성된 알림은 빈도가 낮고 정확도가 높으며 오탐과 같은 오류 발생률이 낮으며 다른 원격 의료 시스템 경고 및 병상 모니터링 시스템 경보보다 이벤트 전 리드 타임이 더 깁니다. CLEW의 경고는 더욱 정확하고 기능적이며 치료 팀이 예측된 결과를 방지하기 위한 대책을 채택할 시간을 제공합니다. CLEW가 제공하는 정교한 인텔리전스는 의료 시스템의 전자 의료 기록(EMR)에서 환자 데이터를 마이닝하는 기능과 동료 검토 연구 및 FDA 허가를 통해 엄격한 테스트 및 검증을 거친 ML 모델을 결합함으로써 가능해졌습니다.

이 연구에서는 또한 허위 경보가 크게 감소한 것으로 나타났습니다. 알람 피로를 줄이는 것이 ICU 직원에게 어떤 이점을 제공하며, 귀하의 시스템을 사용하는 의료 전문가로부터 어떤 피드백을 받았습니까?

병상 모니터링 알림의 98%는 거짓 긍정으로, 알람 피로를 유발하고 역사적으로 높은 수준의 임상의 피로를 악화시킵니다. CLEW는 청각 방해 횟수를 줄이고, 필요한 제공자 개입에 대해 실행 가능한 알림의 비율을 높이며, 전체적으로 차분한 ICU 환경을 조성함으로써 경보 피로를 해결합니다. 본질적으로 고급 ML 모델을 통해 불필요한 워크로드를 줄이는 플랫폼의 정확성과 능력은 ICU 번아웃을 크게 개선합니다. 구현 프로세스의 일환으로 CLEW의 고객 성공 팀은 기술이 전체 임상 의사 결정 프로세스에 적절하게 통합되도록 보장하기 위해 임상 변화 관리의 중요성에 중점을 둡니다. 임상의의 피드백은 매우 긍정적이었습니다.

CLEW 플랫폼의 조기 알림 기능은 어떻게 작동하며 실제 ICU 설정에서 어떤 종류의 개입을 촉진했습니까?

CLEW AI 모델은 병상 모니터링 및 생명 유지 장치, 전자 건강 기록(EHR)에서 들어오는 정보 스트림을 기반으로 향후 8시간 동안 환자의 악화 및 사망 위험을 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 평가를 통해 숙련된 임상의는 환자를 보다 면밀히 평가하고 응급 상황에 대응하는 대신 예상되는 악화를 예방하기 위한 적용 가능한 대책이 있는지 결정할 수 있습니다.

예를 들어, CLEW 플랫폼은 환자가 일반적으로 삽관 및 기계적 환기로 이어지는 호흡 부전을 겪을 가능성이 높다는 사실을 임상의에게 알릴 수 있습니다. 경고를 받으면 간병인은 환자에게 폐로 역류가 시작될 수 있는 과도한 체액이 있음을 확인하고 이뇨제 치료를 시작하여 체액을 줄여 나중에 삽관을 방지할 수 있습니다. 우리 모델은 또한 수술 후 환자가 혈역학적으로 불안정해지고 혈관 활성 약물 지원이 필요할지 여부를 예측할 수 있습니다. 명백한 증상이 없는 상태에서 이러한 지식을 바탕으로 CT 스캔을 통해 환자에게 내부 출혈이 있음이 확인되었으며 이를 치료하기 위해 다시 수술을 받았습니다. 궁극적으로 이러한 개입으로 인해 환자는 안정화되었습니다.

CLEW의 AI 기반 예측은 용량 관리가 필요한 병원도 지원합니다. 일부 환자는 더 이상 중환자 치료가 필요하지 않으며 중증도가 낮은 치료실로 옮겨져 병상을 확보해 더 중증 환자를 관리할 수 있습니다. 이를 통해 의료 시스템은 수용 능력 관리를 개선하고 더 많은 환자가 접근할 수 있게 됩니다. 이는 또한 의료 시스템에 대한 기여 마진을 증가시킵니다.

다양한 의료 환경에서 AI 기반 모델의 사용을 더욱 개발하고 확장한다는 측면에서 CLEW Medical의 다음 단계는 무엇입니까?

우리는 이미 중환자실 및 응급실을 포함하도록 중환자실 외부로 CLEW 플랫폼을 확장했으며, 현재 마취 후 치료실(PACU) 및 응급실을 포함하여 병원의 나머지 급성 치료 병상으로 확장하는 과정에 있습니다. 일반 의료/외과 및 특수 침대. PCCP 허가와 함께 빈번한 활력 징후 정보를 제공하는 저렴한 웨어러블 모니터의 궁극적인 편재성을 통해 CLEW는 급성 치료 병원 전반에 걸쳐 AI 감시 기능을 보다 광범위하게 확장할 수 있습니다.

또한 CLEW 예측은 EHR을 포함한 다른 많은 HIT 시스템을 보완하므로 의료 시스템의 기존 툴킷에 통합하여 통찰력을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 Epic 개발자 네트워크에 합류했으며 AI 기반 예측과 같은 고급 CLEW 기능을 임상 사용자 경험에 성공적으로 통합하는 것을 입증했습니다.

CLEW는 또한 파괴적이고 때로는 치명적인 합병증인 패혈증 관리에 대한 새로운 AI 기반 접근 방식을 시작하고 있습니다.

향후 10년 동안 중환자실 진료 개선에 있어서 AI의 미래는 어디라고 보시나요? CLEW는 이 미래의 일부가 될 계획을 갖고 있나요?

병원 환자 인구는 예전보다 더 아프다. 간병인 부족 현상과 함께 연령 및 생활 방식 관련 만성 질환이 증가함에 따라 지능형 임상 감시에 대한 필요성이 계속 커지고 있습니다. 많은 환자들이 치료 과정 초기에 개입할 기회를 놓치고 중환자실에 입원하게 되므로 CLEW는 AI를 사용하여 중환자실 치료를 개선하는 것뿐만 아니라 의료 시스템 및 업계 혁신자와 협력하여 모든 급성 치료를 개선하는 데에도 중점을 두고 있습니다. AI 개발을 위한 프로그래밍 방식 파이프라인(MLOPS)은 파트너 역량을 활용하여 CLEW가 자체적으로 개발하는 것 이상으로 FDA 승인 AI 모델을 성장시킬 것입니다.

그러나 기술은 솔루션의 일부일 뿐입니다. 의료 분야에서 AI를 사용하는 것은 간병인을 대체하는 것이 아닙니다. 실제로 AI는 시간을 낭비하는 시끄러운 경고를 줄이는 등 최적의 임상 치료를 제공하기 위한 의사 결정을 지원하는 우수한 정보를 제공할 수 있습니다. CLEW는 의료 시스템 및 파트너와 협력하여 간병인에게 AI 도구를 효과적으로 채택하고 임상 실습에 적용할 수 있는 방법을 교육하고 있습니다. AI의 정확성과 효율성을 검증하는 연구가 필요하므로 CLEW는 고객과 협력하여 자체 환자 집단을 통해 이러한 증거를 생성합니다. 이러한 집중적인 연구 노력은 회의적이었던 병상 간병인의 구현 및 채택을 지원합니다.

새로운 임상 구현을 촉진하기 위해 우리는 일반적으로 몇 년이 걸리는 새로 발견된 모범 사례를 한 달 내에 포함하도록 플랫폼을 업데이트할 수 있습니다. 향후 10년 동안 CLEW는 효과적인 임상 AI를 언젠가 우리나 우리가 사랑하는 사람을 돌볼 수 있는 인간 간병인의 정보 제공자이자 선견지명 있는 파트너로 만들기 위해 의료 시스템과 협력하는 데 앞장서게 될 것입니다.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 클루메디칼.

unite.AI의 창립 파트너이자 포브스 기술 위원회, 앙투안은 미래파 예술가 AI와 로봇공학의 미래에 열정을 갖고 있는 사람입니다.

그는 또한 증권.io, 파괴적인 기술에 대한 투자에 초점을 맞춘 웹사이트입니다.