ImageTrend의 Joe Graw, Chief Growth Officer – 인터뷰 시리즈

Joe Graw, ImageTrend의 Chief Growth Officer는 22년 이상의 리더십 경험을 가지고 있습니다. 2023년 Chief Growth Officer가 된 이후, 그는 전략적 이니셔티브와 혁신을 추진했습니다. 이전에는 2020년부터 2023년까지 President 및 CEO로 재직하며 회사에 큰 성장을 이끌었으며, 2017년부터 2022년까지 Chief Operating Officer로 재직하며 운영의 우수성을 추구했습니다. 그의 학습에 대한 열정과 앞으로 나아가는 접근 방식은 성장 관리를 넘어서 ImageTrend의 미래를 형성하고 클라이언트가 데이터를 사용하여 의미 있는 결과를 달성하는 것을 목표로 합니다.

ImageTrend는 응급 대응 및 헬스케어 소프트웨어의 선두 주자로, 사건 및 운영 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 통합 플랫폼은 소방서, EMS 기관, 병원, 연구자들을 지원하며 문서화, 데이터 교환, 분석, 준수 도구를 제공하여 조직이 결과를 개선하고 더 효과적인 커뮤니티 케어를 제공할 수 있도록 합니다.

당신은 응급 의료 서비스 및 소방 작전 기술을 형성하는 데 20년 이상의 시간을 보냈습니다. 이 분야에 처음으로 관심을 갖게 된 것은 무엇이었으며, 오늘날 당신을 мотив하는 것은 무엇입니까?

나는 항상 기술이 실제 문제를 해결하는 데 가진 잠재력을 열정적으로 생각해 왔습니다. 특히 EMS 및 소방 서비스와 같은 임상 분야에서 기술의 잠재력이 가장 높습니다. 오늘날 나를 мотив하는 것은 공공 안전을 강화하고 생명을 개선하는 도구를 만들 수 있는 능력입니다. 모든 혁신은 응급 서비스 제공자와 그들이 지원하는 커뮤니티에 대한 작은 승리입니다.

AI는 종종 병원 또는 예측 분석과 관련이 있습니다. 그러나 ImageTrend는 AI를 직접 최전선에 가져옵니다—EMS 및 소방 기관이 실시간으로 AI를 어떻게 사용하고 있으며, 그 영향은 무엇입니까?

AI는 실시간 의사 결정과 필드에서 임무를 자동화할 수 있기 때문에 EMS 및 소방 작전을 변혁하고 있습니다. ImageTrend의 고객 중 하나인 로스앤젤레스 카운티 소방서는 현재 음성-텍스트 기술을 사용하여 손이 자유로워지도록 환자 정보를 문서화하고, 응답자가 더 많은 시간을 환자 케어에 집중할 수 있도록 합니다. 또한 문서에서 중요한 정보를 추출하고 적용하는 데 사용되는 지능형 이미지 인식 기술을 사용하고 있습니다. 이러한 혁신은 상황 인식, 프로세스 가속, 케어의 질을 향상시키고, 동시에 행정 부담을 줄이고 있습니다.

음성-필드 문서화는 당신이 구현한 두드러진 기능 중 하나입니다. 이것은 응급 서비스 제공자의 일상 경험을 어떻게 변화시키며, 높은 스트레스 환경에서 신뢰할 수 있게 만드는 데 어떤 도전이 있습니까?

ImageTrend의 음성-텍스트 솔루션은 필드에서 사용하기 위해 특별히 설계되었습니다. 그것은 의학적인 약어를 정확하게 캡처하고, 관련 필드에 값을 적용합니다. 제공자는 평범한 언어로 서사를 말할 수 있으며, 구조화된 데이터가 자동으로 채워집니다. 이것은 수많은 클릭을 없애줍니다.

그러나 높은 스트레스 환경에서 시스템이 정확하고 신뢰할 수 있게 유지하는 데 도전이 있습니다. 그래서 우리의 AI-보조 솔루션은 다양한 환경에서 테스트되었습니다. 예를 들어, 소음이 많은 커피숍에서, 운송 중에 장갑을 끼고, 심지어 비행 의사들이 트라우마 호출을 처리할 때 일관된 성능을 보장하기 위해 테스트되었습니다.

많은 플랫폼이 “AI 통합”에 대해 이야기하지만, 종종 그것은 볼트-온입니다. ImageTrend에서 완전한 통합은 무엇을 의미하며, 응급 서비스에 있어서 이것이 중요한 이유는 무엇입니까?

ImageTrend에서 완전한 AI 통합은 기존 시스템이나 워크플로에 AI를 추가하는 것을 의미하지 않습니다. 그것은 응급 서비스 팀이 일할 수 있도록 최적화된 통합 생태계를 만드는 것입니다. 완전한 AI 통합은 EMS 팀의 필요를 예측하고, 실시간 제안을 제공하며, 필드 작전을 간소화합니다. 여러 개의 분리된 도구를 사용하는 대신, 응답자는 모든 것이 일상적인 작전에 매끄럽게 통합된 하나의 장소에서 필요한 모든 것을 가지고 있습니다. 이것은 마찰을 제거하고, 의사 결정 속도를 높이며, 응답자가 케어 제공에 집중할 수 있도록 합니다.

이미지 인식 및 실시간 의사 결정 지원이 높은 압력, 낮은 오차 환경에서 배치되고 있습니다. 이러한 시스템이 빠르뿐만 아니라 응답자에 의해 신뢰받을 수 있게 하는 방법은 무엇입니까?

신뢰는 실제 상황에서 일관된 성능으로부터 나옵니다. 응급 서비스 제공자와 긴밀히 협력하고, 시스템을 피드백을 통해 개선하며, 엄격한 검증을 통해 정확성과 신뢰성을 최대화함으로써, 우리가 가장 중요하게 여기는 상황에서 성능을 보장합니다. 또한, 우리의 AI-보조 솔루션에서 모든 AI 제안된 값은 검토되고 승인 또는 거부될 수 있습니다. 보고서에 들어가는 모든 내용은 제공자의 승인을 받아야 합니다. 제공자는 항상 보고서를 통제합니다.

응급 상황에서 시간과 데이터가 생명을 구하는 경우, ImageTrend는 병원, EMS, 소방 기관 간의 더 원활한 의사 소통과 데이터 공유를 어떻게 가능하게 합니까?

ImageTrend의 Health Information Network 솔루션은 EMS와 병원 시스템 간의 임상 데이터 격차를 실시간 양방향 데이터 교환을 통해 해소합니다. 파라미드들이 ePCRs를 병원에 직접 보낼 때, 임상의들은 환자 결과, 처분, 및 진단을 즉시 EMS에 반환할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 사람이 전체 상황을 알 수 있습니다—지연이나 격차 없이. 이 통합은 EMS와 병원 시스템을 하나의 지능형 네트워크로 연결하여 정보를 분리된 도구나 반-통합으로 분할하지 않습니다. ImageTrend는 데이터를 잠금 해제하는 통찰력, 보고 워크플로우를 간소화하는 것, 또는 병원-EMS 조정을 보장하는 것과 같은 모든 것을 제공합니다.

AI 기반 경보 및 지능형 워크플로우, 특히 예병 환경에서, 어떤 추세를 보이고 있으며, 향후 3~5년 동안 어떻게 발전할 것으로 보입니까?

예측 가능한 AI 기반 워크플로우로의 전환을 보이고 있습니다. 향후 몇 년 동안, 예상 가능한 문제에 대한 예방적 경보, 인력 부족, 고위험 환자, 또는 수송 지연과 같은 문제에 대한 경보가 더욱 많이 나타날 것으로 예상됩니다. 이것은 기관이 문제가 발생하기 전에 더 준비되고 효율적이게 할 것입니다.

많은 기관이 소진과 인력 부족을 겪고 있습니다. AI는 응답자의 인지 부담을 증가시키지 않고 이러한 부담을 실제로 어떻게 줄일 수 있습니까?

AI는 일상적인 업무를 자동화하고, 문서화를 간소화하며, 의사 결정 지원을 제공하여 응답자가 임상적 사고와 환자 케어에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 행정 및 정신적 부담을 덜어줌으로써, AI는 소진의 위험을 최소화하고, 응답자가 과부하 없이 더 효과적으로 일할 수 있도록 합니다.

응급 대응의 미래에서 AI는 어떻게 보입니까—완전히 자동화된 분류 시스템을 상상합니까, 아니면 인간이 항상 의사 결정 루프의 중심에 있습니까?

AI는 계속해서 발전할 것입니다. 그러나 인간은 응급 대응에서 항상 중심적인 역할을 할 것입니다. AI는 의사 결정 지원을 위한 도구로 사용될 것입니다. 그러나 인간의 공감, 판단, 및 적응성은 완전히 대체될 수 없습니다. 나는 미래가 AI와 인간 전문 지식의 협력으로 구성될 것이라고 믿습니다.

이 분야에서 AI가 얼마나 발전했는지 돌아보면, 아직 몇 년 후에야 가능할 것이라고 생각했던 발전은 무엇입니까?

우리가 처음으로 EMS에서 AI를 탐색했을 때, 필드에서 실시간 AI 기반 의사 결정 지원은 아직 멀게 느껴졌습니다. 그러나 오늘날, AI는 이미 응급 서비스 제공자들이 더 빠르고 정확한 결정을 내리도록 도와주고 있습니다. 실시간 이미지 인식, 예측 분석, 및 환자 케어를 위한 지침과 같은 기술들이 이미 생명을 구하고 결과를 개선하고 있습니다. 이 분야가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지, 그리고 이러한 혁신이 이미 얼마나 많은 영향을 미치고 있는지 보는 것이 흥미롭습니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 ImageTrend를 방문하시기 바랍니다.