데릭 스트리트, DexCare의 CEO 및 설립자 – 인터뷰 시리즈

데릭 스트리트, DexCare의 CEO 및 설립자,는 6개의 벤처 지원 기업을 설립하고 이끌어온 경험豊富한 기업가입니다. 이 중 4개 기업은 성공적으로 인수되었습니다. 그의 사업에는 1억 달러 이상의 매출을 올리는 사업을 확장하고, 신장 이식 받은 어린이의 절반 이상을 혜택주는 비영리 단체를 설립하는 것이 포함됩니다. 스트리트는 대규모, 영향력 있는 문제를 해결하기 위해 혁신적인 데이터 솔루션을 활용하여 시장에 투명성과 효율성을 가져오고, 비용을 줄이고 사회적 혜택을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

DexCare는 의료 제공과 노동력 용량을 최적화하면서 환자 편의성을 향상시키는 의료 오케스트레이션 플랫폼입니다. 기존 시스템과 통합하여 데이터를 통일하고 수요를 예측하고 자원을 할당하고 환자를 가장 적절한 치료로 안내하여 실행 가능한 통찰력과 스트림 라인 된 운영을 제공합니다.

DexCare는 개인의 의료 경험, 특히 아이의 치료 접근을 도와주면서 탄생했습니다. 이 경험은 DexCare의 비전을 어떻게 형성했으며, 어떻게 회사의 미션에 계속 영향을 미치고 있나요?

15년 전, 3세 된 아이가 생명 위협적인 신장 이식이 필요했습니다. 그것은 힘든 여정이었으며,妻와 나는 의료 시스템을 탐색하는 데 어려움을 겪었습니다. 우리는 아이가 전문가들 사이를 옮기고, 수술을 받고, 집중 치료를 받는 것을 지켜보았습니다. 결국, 이식 수술을 받았습니다. 그 모든 것을 겪으면서, 나는 얼마나幸運한지 깨달았습니다. 많은 미국인들이 그런幸運을 누리지 못합니다.

37% 이상의 미국인이 의료 사막에 살고 있습니다. 내 경험과 의료 시스템과 긴밀하게 일한 경험은 모든 사람에게 접근 격차를 메우는 명확한 필요성을 보여주었습니다. 사실, 모든 환자가 의사를 볼 필요는 없습니다. 그들은 올바른 치료, 올바른 곳, 올바른 때에 필요합니다. 이러한 통찰력으로 DexCare를 설립했습니다. 제공자 소진을 줄이고, 용량을 생성하고, 접근성을 확대하여 더 많은 환자를 효과적으로 서비스하도록 설계되었습니다. 프로비던스에서 배양된 DexCare는 2021년에 스핀 아웃되었으며現在, 텍사스 헬스 리소스, 탬파 제너럴, 피드몬트 헬스케어를 포함한 주요 헬스 시스템과 파트너십을 맺고 있습니다.

당신은 여러 의료 관련 기업을 성공적으로 설립했습니다. DexCare를 설립하면서 어떤 특정한 도전을 겪었으며, 이전의 벤처는 이 의료 오케스트레이션 플랫폼을 출시하는 데 어떻게 준비시켰나요?

아이디어에서 프로토 타입, 자본 조달, 확장에 이르기까지 모든 스타트업은 유사한 장애물에 직면합니다. 의료 분야에서는 이러한 도전이 증폭되며, 인재 전쟁, 긴 판매 주기, 주의적인 자본 시장, 그리고 끊임없이 변화하는 규제 환경이 있습니다. 성공을 위해서는慎重한 균형이 필요합니다. 여러 기업을 설립하고退出한 경험을 통해, 나는 건전한 팀과 제품을 구축하고, 압력하에서 번성하는 방법에 대한 실무적인 통찰력을 얻었습니다. 이러한 교훈은 DexCare를 출시하고, 의료의 복잡성 속에서 성공적인 전략을 수립하는 데 필수적이었습니다.

의료 분야에서의 나의 첫 번째 사업은 Medify였습니다. Medify는 의료 문헌의 거대한 저장소에서 구조화된 데이터를 생성하기 위해 NLP 기술을 사용하는 지능 회사였습니다. 이 플랫폼은 희귀 질환을 가진 환자들에게 실제적인 차이를 가져왔으며, 작은, 흩어져 있는 인구를 더 큰 그룹으로 모으고 의미있는 통찰력을 제공했습니다. 정점에 이르러서는 미국의 10명의 의사 중 1명이 환자 치료와 치료를 찾기 위해 우리의 지식 베이스를 의존했습니다. 결국, Medify는 Alliance Health, 주요 헬스 네트워크의 일부가 되었습니다.

Medify 이후, 나는 다른 일련의 도전을 해결하기 시작했습니다. 특히, 기술이 임상 관행에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 방법에 중점을 두었습니다. C-SATS를 통해 로봇공학과 기계 학습을 사용하여 외과 수술 성능을 평가하고, 외과 의사들에게 행동 가능한 통찰력을 제공하여 환자 결과를 개선했습니다. 이 경험은 의료 분야에서 기술을 통합하는 데 필요한 것보다 더 많은 것을 가르쳤습니다. 의료 분야는 인간의 삶과 직접적으로 관련되어 있기 때문에, 기술은 인간의 의사 결정보다 더 중요하지 않습니다. 기술을 도입하는 것은 기술적인 전문 지식만이 아니라, 이해 관계자와의 신뢰를 구축하고, 기술과 인간 생활의 교차로에서 발생할 수 있는 의도하지 않은 결과를 해결하는 것을 필요로 합니다.

전반적으로, 나는 실용성에 기반한 기술을 사용하여 체계적인 장벽을 해체하는 데 중점을 두었습니다. DexCare를 구축할 때, 나는 데이터 지능을 우리의 AI 응용 프로그램의 핵심으로優先했습니다. 이 초점은 깨끗하고, 신뢰할 수 있고, 통일된 데이터가 제공되는 것을 보장하며, 이는 치료가 어떻게 오케스트레이션되고, 라우팅되고, 제공되는지에 대한 것입니다. 우리는 데이터 불균형을 노출하여 과부하된 제공자와 사용되지 않는 자원을 식별하고, 의료를 최적화된 운영으로 재구성하고 있습니다.

DexCare는 프로비던스 헬스 시스템 내에서 배양되었습니다. 큰 헬스케어 조직 내에서 스타트업을 개발하는 데 대한 장점에 대해 이야기해 주시겠습니까? 그리고 그것이 DexCare의 성장에 어떻게 영향을 미쳤나요?

DexCare는 프로비던스 내에서 설립되었습니다. 그것은 의료 분야에서 공급과 수요를 균형을 맞추는 데 필요한 주요 도전을 해결하기 위해 기존의 마케팅, IT, 운영 인프라를 활용했습니다. 헬스 시스템 내에서 구축된 DexCare는 오늘날 의료 분야가 직면한 이중 도전에 대한独特한 이해를 제공했습니다. 조직에서는不断적으로 증가하는 치료 수요를 제한된 자원으로 충족하는 어려움을 겪고 있습니다. 그리고 환자들은 필요할 때, 필요한 곳에서 치료를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 관점은 DexCare를 헬스 시스템에 효과적인 디지털 발견과 접근을 위한 중요한 인프라를 제공할 수 있도록 고유하게 위치시킵니다. 프로비던스 내에서 배양된 DexCare는 플랫폼을 tinh chỉnh하고全国의 헬스 시스템으로 확장하기 전에 준비할 수 있었습니다.

의료 분야에서 AI는 혁신적인 것으로 평가되었습니다. 그러나 그것은 또한 많은 장애물에 직면했습니다. 지난 몇 년 동안 의료 분야에서 AI가 어떻게 발전했는지, 그리고 어디에서 잠재력을 발휘하지 못했는지에 대해 생각해 보시겠습니까?

의료 분야에서 AI의 부상은 흥분과 주의를 동시에 불러일으켰습니다. AI는 더 대중화되고 있지만, 아직도 많은 장애물이 있습니다. 최근 조사에 따르면, 96%의 헬스케어 CIO는 AI를 채택하는 것을 경쟁优势로 본다고 합니다. 그러나 시스템 상호 운용성과 워크플로우 정렬과 같은 통합 도전은 아직도 장애물입니다. 그리고 워크플로우에無缝하게 통합되지 않는 한, 임상 의사와 행정가는 이러한 도구를 받아들이지 않을 것입니다.

AI에 중점을 둔 14,000개 이상의 회사가 있는拥挤한 경쟁 환경은 복잡성을 더합니다. 헬스 시스템은 실제 가치를 제공하는 솔루션과 허세를 구분하기가 어렵습니다. 기술 파트너를 선택하는 것은 기능을 평가하는 것보다 더 중요합니다. 그것은 워크플로우를 원활하게 통합하고, 기존 워크플로우를 강화하며, 실제 도전을 해결하는 솔루션을 찾는 것입니다.

하지만 핵심 문제는 다음 도구를 찾는 것이 아닙니다. 그것은 기존 데이터의 잠재력을 해방하는 것입니다. 지속 가능한 시스템은 치료 기록, 워크플로우, 제3자 플랫폼에 걸친 데이터를 조화시키는 데 의존합니다. 그리고 тогда 우리는 실제 우선 순위를 다룰 수 있습니다. 임상 의사를 문서 작업에서 사람們에게 집중하도록 해주고, 치료 격차를 닫는 것입니다. 그리고 이것은 DexCare가 들어가는 곳입니다.

DexCare는 AI를 사용하여 의료 제공을 최적화하고 치료 자원을 분배합니다. 플랫폼의 AI가 어떻게 작동하는지, 그리고 어떻게 대규모에서 치료 제공에 영향을 미쳤는지에 대해 설명해 주시겠습니까?

DexCare의 의료 오케스트레이션 플랫폼은 예약, 모달리티, 사용, 위치, 비용을 포함한 주요 입력을 통합하여 치료를 접근해야 하는 곳, 언제, 어떻게 결정합니다. 우리의 AI는巨大한 데이터 세트를摄取하고 조직화하는 것뿐만 아니라, 치료 제공을 동적으로 환자 필요와 정렬합니다. 예를 들어, 플랫폼은 콘텐츠를 분류하고(계절性 인플루엔자에 대한 기사, 예방적 치료, 또는 전문 서비스), 가장 적절한 치료 경로와 일치시킵니다. 그리고 복잡한 분류와 동의어를 이해합니다. 결과는 환자가 필요한 서비스로無缝하게 안내되는 것입니다. 그리고 접근성과 결과를 향상시킵니다.

결과는 말합니다. DexCare는 동일한 임상 자원을 사용하여 40% 더 많은 환자를 치료할 수 있습니다. 그리고 24%의 신규 환자 수용을 추진하며, 34,000시간 이상의 의사 시간을 절약합니다. 불필요한 단계를 제거하고, 처음부터 명확한 선택을 제공함으로써, 우리는 대규모에서 환자 접근성과 운영 효율성을変革하고 있습니다. 그리고 환자와 제공자 모두에게 측정 가능한 개선을 제공하고 있습니다.

AI는 작업을 자동화하고 프로세스를 스트림 라인할 수 있습니다. 그러나 의료 분야에서 일자리 소실에 대한 두려움을 생성할 수 있습니다. AI가 의료 노동력에 미치는 영향을 어떻게 생각하시나요? 그리고 이러한 우려를 완화하기 위한 전략은 무엇입니까?

의료 분야에서 일자리 소실에 대한 두려움을 해결하는 것은 명확성에서 시작됩니다. AI는 치료 제공에서 인간의 감성을 대체하는 것이 아닙니다. 그것은 보완하는 것입니다. 기술, 포함하여 AI,는 의료 전문가의 능력을 강화하지만, 환자와 제공자 모두에게 필요합니다. 플랫폼은 DexCare와 같이 의료 자원에 대한 제공자의 능력을 확장하고, 비용을 제어하고, 용량을 최적화하여 의료 시스템을 더 효율적으로 운영할 수 있도록 도와줍니다. 그리고 이것은 환자에게 필요한 치료를 제공하고, 제공자에게도 부담을 줄여주고, 더 지속 가능한 의료 환경을 만드는 것을 의미합니다. 그것은 더 지능적인 시스템을 구축하는 것입니다.

의료 분야에서 AI를 구현할 때, 특히 AI 주도 오류에 대한 책임에 관하여, 어떤 의도하지 않은 결과를 관찰했나요? DexCare는 이러한 윤리적 도전에 어떻게 대처합니까?

나는 C-SATS에서 로봇공학과 기계 학습을 사용하여 외과 수술 성능을 평가하고, 환자 결과를 개선했습니다. 이러한 접근 방식은 혁신적이지만, 개인 정보, 동의, 외과 의사의 자율성, 데이터의 윤리적 사용과 관련된 중요한 질문을 제기했습니다. 이러한 도전은 의료 분야에서 AI를 구현하는 데 필요한 엄격한 표준화된 정책의 필요성을 강조했습니다. 그리고 의료 분야에서는 오류의 여지가 없습니다. 생명이 달려 있습니다. 이것은 AI의 적용에 대한 명확한 지침과 프레임워크가 필요합니다. 그리고 책임과 투명성이 핵심이어야 합니다. 데이터 무결성에 초점을 맞추고, 인간의 의사 결정보다 기술을 우선시키지 않도록 시스템을 설계함으로써, 우리는 책임감 있게 혁신을 발전시킬 수 있습니다.

AI는 치료 접근성을 향상시키는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 의료 시스템은 특히취약한 인구를 위해 AI를 채택하기 위해 어떤 단계를 취해야 합니까?

의료 분야에서 AI를 채택하는 데, 특히취약한 인구를 위해, 데이터의 충실성, 다양성, 그리고 집계에 중점을 두어야 합니다. 의료 분야는 단편화된 데이터 실로 가득 차 있습니다. 정보를 통일하고 분석할 수 있는 능력은 결정적입니다. 생성적 AI는 환자 기록, 인구 건강 불균형, 그리고 치료와 치료 결과를 개선하기 위한 추론 모델을 통합하여 생명을 구하는 연결을 만들 수 있습니다. 그러나 이러한 발전은 편향 없는 대규모 데이터 세트를 사용하는 데 의존합니다. 그리고 불평등을 지속시키지 않도록 합니다.

의료 시스템은 단독으로 책임을 지지 않습니다. 통일된 접근 방식이 필요합니다. 그것은 표준화된 AI 배포에서 시작되어야 합니다. 국가 수준의 규제는 AI가 우리의 집단적인 의료를 개선하는 동시에, 혁신을 억제하지 않도록 해야 합니다.過度한 규제는 발전을 방해할 수 있습니다. 그러나 인프라, 사용, 데이터 거버넌스에 대한 명확한 지침은 필수적입니다. 이러한 표준은 편향을 해결하고, 위험을 완화하고, AI가 모든 환자, 특히 특권층만이 아닌, 치료의 질을 향상시키는 시스템을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

설립자의 관점에서, 의료 분야에서 AI를 도입하는 기업가들에게 조언을 해주십시오. 특히, 이 산업의 고유한 규제 및 윤리적 도전을 고려하여.

의료 분야에서 성공적인 기업가는 지상 상태를 도전하고, 시스템이 고칠 수 없다고 생각하는 것을 거부해야 합니다. 의료 분야를 개선하는 기회는 엄청나지만, 산업의 자가 구축된 복잡성과 장애물에 깊이 뛰어들면, 문제의 규모가 압도적일 수 있습니다. 진정한 혁신에는 이러한 도전을 직접적으로 대면하고, 임무를 항상 장애물보다 우선하는 능력이 필요합니다. 환자와 제공자, 그리고 시스템의 필요와 일치하고, 기술을 확장하는 데 필요한 결심을 가지고 있어야 합니다.私の 조언은, 적응력을 유지하고, 좌절을 받아들이고, 즉각적인 실제 문제를 해결하는 솔루션을 구축하는 데 중점을 두는 것입니다.

앞으로 5-10년 동안 의료 분야에서 가장 흥미로운 AI 발전은 무엇이라고 생각하시나요? 그리고 AI가 침투하기 어려운 특정 영역은 무엇이라고 생각하시나요?

미래를 예측하는 것은 어렵습니다. 그것은 불확실하고 끊임없이 바뀝니다. 수천 개의 회사가 모든 각도에서 AI를 탐색하고 있기 때문에, 잠재력은 엄청나지만, 도전도 큽니다. 그러나 우리는 알 수 있습니다. AI는 치료가 접근되고, 제공되고, 경험되는 방식을 근본적으로 재구성할 것입니다. горизон트에서 가장 흥미로운 발전 중 하나는真正한 개인화된 의학입니다. 각 환자에게 필요한 것을 정확하게 제공하는 치료 계획과 고유한 치료 “칵테일”을 만드는 것입니다.

의료 분야 – 오랫동안 단편화된 데이터와 구식 시스템으로 제한되어 왔습니다 – 는 자유를 향해 나아가고 있습니다. 그리고 환자 기록, 인구 불균형, 추론 모델을 연결함으로써, AI는 생명을 구하는 솔루션을 만들 수 있고, 의료 분야의 초점을 더 큰 접근성과 소비자 중심의 치료로 전환할 수 있습니다.

우리는 여전히 이 여정의 초기 단계에 있습니다. 그리고 미지의 세계를 탐색하고 있습니다. 우리는 정확한 발전을 예측할 수는 없지만, 우리는 AI가 치료 제공을 어떻게 개선하고 있는지 알고 있습니다. 그리고 환자와 제공자를 강화하는 것입니다. 이미 이루어진 발전은 영감을 주며, 나는 이 변혁에 기여하는 것을 자랑스럽게 생각합니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 DexCare를 방문하십시오.